RESOLVE Ecoregions 2017

利用可能なデータセットの期間

2017-04-05T00:00:00Z–2017-04-05T00:00:00Z

データセット プロデューサー

RESOLVE Biodiversity and Wildlife Solutions

Earth Engine スニペット

FeatureCollection
ee.FeatureCollection("RESOLVE/ECOREGIONS/2017")

FeatureView
ui.Map.FeatureViewLayer("RESOLVE/ECOREGIONS/2017_FeatureView")

タグ

biodiversity conservation ecoregions ecosystems global table

habitats

protection

resolve

説明

2017 年に更新された RESOLVE Ecoregions データセットは、地球上の 846 の陸上エコリージョンを描写しています。 様式化された地図は、 https://ecoregions2017.appspot.com/ または Earth Engineでご覧ください。

エコリージョンは、最も単純な定義では、地域規模の生態系です。 具体的には、エコリージョンは、植生だけでなくすべての分類群を含む、生物多様性の明確な集合を表します。その境界には、生態学的プロセスを維持するために必要な空間が含まれます。エコリージョンは、政治的な境界ではなく自然の境界に基づいており、生物群系内の明確な生物地理学的集合と生態学的生息地を定義し、地球の生物多様性の表現に役立つため、特に環境保護計画に役立つ基本地図を提供します。

このデータセットは、植物と動物の分布に関する科学である生物地理学の最近の進歩に基づいています。元のエコリージョン データセットは 2001 年の導入以来広く使用されており、生態学者による地球規模の気候変動が自然に与える影響の最新の分析から、世界の甲虫の分布、最新の環境保護計画まで、その基盤となっています。

846 の陸上エコリージョンは、14 の生物群系と 8 つの領域にグループ化されています。これらの生物群系のうち 6 つは森林生物群系で、残りの 8 つは非森林生物群系です。 森林生物群系の場合、エコリージョンの地理的境界（Dinerstein et al., 2017）と保護区（UNEP-WCMC 2016）は、2000 年から 2015 年の Global Forest Change データ（Hansen et al. 2013）と交差させ、保護区内の生息地の割合と、保護区外の残りの生息地の割合を計算しました。 同様に、非森林エコリージョンと保護区の境界（UNEP-WCMC 2016）は、2000 年の Anthropogenic Biomes データ（Anthromes v2）（Ellis et al., 2010）と交差させ、保護区の内外に残っている生息地を特定しました。各エコリージョンには、一意の ID、面積（平方度）、NNH（Nature Needs Half）カテゴリ 1 ～ 4 があります。NNH カテゴリは、保護区内の生息地の割合と、保護区外の残りの生息地の割合に基づいています。

1. Half Protected: エコリージョン全体の 50% 以上がすでに保護されています。
2. Nature Could Reach Half: エコリージョン全体の 50% 未満が保護されていますが、保護されていない自然の生息地の残りの量が、新しい保護区がシステムに追加された場合に 50% を超える可能性があります。
3. Nature Could Recover: 残っている保護された自然の生息地と保護されていない自然の生息地の量は 50% 未満ですが、20% を超えています。このカテゴリのエコリージョンは、Half Protected に達するには復元が必要です。
4. Nature Imperiled: 残っている保護された自然の生息地と保護されていない自然の生息地の量は 20% 以下です。短期間で Half Protected を達成することは不可能であり、残っている固有の生息地の断片を保護することに重点を置く必要があります。

更新された Ecoregions 2017 は、各陸上エコリージョンに残っている生息地に関する最新のデータセットです（2018 年 2 月現在）。地球上のすべての土地の半分を保護して、地球上の生物圏を救うという Nature Needs Half のビジョン目標の達成に向けた進捗状況を把握するためにリリースされました。

注 - 一部のエコリージョンは、岩や氷など、100 万を超える頂点を持つ非常に複雑なポリゴンです。これらのエコリージョンは、必要に応じて分割され、Eco_ID などの属性は保持されました。分割されたすべての エコリージョンを表示する場合は、こちらのスクリプトを実行してください。

テーブル スキーマ

テーブル スキーマ

名前	タイプ	説明
BIOME_NAME	STRING	生物群系の名前
BIOME_NUM	DOUBLE	生物群系の番号
COLOR	STRING	色
COLOR_BIO	STRING	生物群系の色
COLOR_NNH	STRING	NNH の色
ECO_ID	DOUBLE	エコリージョンの一意の ID
ECO_NAME	STRING	エコリージョンの名前
LICENSE	STRING	CC-BY 4.0
NNH	DOUBLE	保護区内の生息地の割合と、保護区外の残りの生息地の割合に基づく NNH カテゴリ（1 ～ 4）
NNH_NAME	STRING	Half Protected、Nature Could Reach Half、Nature Could Recover、Nature Imperiled
OBJECTID	DOUBLE	オブジェクト ID
REALM	STRING	レルムの名前
SHAPE_AREA	DOUBLE	エコリージョン ポリゴンの面積（平方度）
SHAPE_LENG	DOUBLE	エコリージョン ポリゴンの長さ（度）

利用規約

利用規約

CC-BY-4.0

引用

引用:

• Bioscience, An Ecoregions-Based Approach to Protecting Half the Terrestrial Realm doi:10.1093/biosci/bix014

Earth Engine で探索する

重要: Earth Engine は、公共の利益のため、および、ビジネス ユーザーや政府機関のユーザーのための、地理空間データセットのペタバイト規模の科学的分析と可視化を目的としたプラットフォームです。Earth Engine は、研究、教育、非営利目的の場合は無料でご使用いただけます。まず、Earth Engine への登録を行ってください。

コードエディタ（JavaScript）

var ecoRegions = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017');

// patch updated colors
var colorUpdates = [
{ECO_ID: 204, COLOR: '#B3493B'},
{ECO_ID: 245, COLOR: '#267400'},
{ECO_ID: 259, COLOR: '#004600'},
{ECO_ID: 286, COLOR: '#82F178'},
{ECO_ID: 316, COLOR: '#E600AA'},
{ECO_ID: 453, COLOR: '#5AA500'},
{ECO_ID: 317, COLOR: '#FDA87F'},
{ECO_ID: 763, COLOR: '#A93800'},
];

// loop over all other features and create a new style property for styling
// later on
var ecoRegions = ecoRegions.map(function(f) {
  var color = f.get('COLOR');
  return f.set({style: {color: color, width: 0}});
});

// make styled features for the regions we need to update colors for,
// then strip them from the main asset and merge in the new feature
for (var i=0; i < colorUpdates.length; i++) {
  colorUpdates[i].layer = ecoRegions
      .filterMetadata('ECO_ID','equals',colorUpdates[i].ECO_ID)
      .map(function(f) {
        return f.set({style: {color: colorUpdates[i].COLOR, width: 0}});
      });

  ecoRegions = ecoRegions
      .filterMetadata('ECO_ID','not_equals',colorUpdates[i].ECO_ID)
      .merge(colorUpdates[i].layer);
}

// use style property to color shapes
var imageRGB = ecoRegions.style({styleProperty: 'style'});

Map.setCenter(16, 49, 4);
Map.addLayer(imageRGB, {}, 'RESOLVE/ECOREGIONS/2017');

Python の設定

Python API と geemap を使用したインタラクティブな開発については、 Python 環境ページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab（Python）

eco_regions = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017')

# patch updated colors
color_updates = [
    {'ECO_ID': 204, 'COLOR': '#B3493B'},
    {'ECO_ID': 245, 'COLOR': '#267400'},
    {'ECO_ID': 259, 'COLOR': '#004600'},
    {'ECO_ID': 286, 'COLOR': '#82F178'},
    {'ECO_ID': 316, 'COLOR': '#E600AA'},
    {'ECO_ID': 453, 'COLOR': '#5AA500'},
    {'ECO_ID': 317, 'COLOR': '#FDA87F'},
    {'ECO_ID': 763, 'COLOR': '#A93800'},
]

# loop over all other features and create a new style property for styling
# later on
eco_regions = eco_regions.map(
    lambda f: f.set({'style': {'color': f.get('COLOR'), 'width': 0}})
)

# make styled features for the regions we need to update colors for,
# then strip them from the main asset and merge in the new feature
for i in range(len(color_updates)):
  color_updates[i]['layer'] = eco_regions.filterMetadata(
      'ECO_ID', 'equals', color_updates[i]['ECO_ID']
  ).map(
      lambda f: f.set(
          {'style': {'color': color_updates[i]['COLOR'], 'width': 0}}
      )
  )

  eco_regions = eco_regions.filterMetadata(
      'ECO_ID', 'not_equals', color_updates[i]['ECO_ID']
  ).merge(color_updates[i]['layer'])

# use style property to color shapes
image_rgb = eco_regions.style(styleProperty='style')

m = geemap.Map()
m.set_center(16, 49, 4)
m.add_layer(image_rgb, {}, 'RESOLVE/ECOREGIONS/2017')
m

コードエディタで開く

FeatureView として可視化する

FeatureView は、 FeatureCollection の読み取り専用の高速化された表現です。詳細については、 FeatureView のドキュメントをご覧ください。

重要: Earth Engine は、公共の利益のため、および、ビジネス ユーザーや政府機関のユーザーのための、地理空間データセットのペタバイト規模の科学的分析と可視化を目的としたプラットフォームです。 Earth Engine は、研究、教育、非営利目的の場合は無料でご使用いただけます。まず、Earth Engine への登録を行ってください。

コードエディタ（JavaScript）

var fvLayer = ui.Map.FeatureViewLayer('RESOLVE/ECOREGIONS/2017_FeatureView');

var visParams = {
  opacity: 1,
  polygonFillColor: {
    property: 'NNH_NAME',
    categories: [
      ['Half Protected', 'blue'],
      ['Nature Could Reach Half Protected', 'green'],
      ['Nature Could Recover', 'yellow'],
      ['Nature Imperiled', 'orange']
    ],
    defaultValue: 'lightgrey'
  }
};

fvLayer.setVisParams(visParams);
fvLayer.setName('Ecoregions (Nature Needs Half category)');

Map.setCenter(16, 49, 4);
Map.add(fvLayer);

Python の設定

Python API と geemap を使用したインタラクティブな開発については、 Python 環境ページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab（Python）

eco_regions = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017')

# patch updated colors
color_updates = [
    {'ECO_ID': 204, 'COLOR': '#B3493B'},
    {'ECO_ID': 245, 'COLOR': '#267400'},
    {'ECO_ID': 259, 'COLOR': '#004600'},
    {'ECO_ID': 286, 'COLOR': '#82F178'},
    {'ECO_ID': 316, 'COLOR': '#E600AA'},
    {'ECO_ID': 453, 'COLOR': '#5AA500'},
    {'ECO_ID': 317, 'COLOR': '#FDA87F'},
    {'ECO_ID': 763, 'COLOR': '#A93800'},
]

# loop over all other features and create a new style property for styling
# later on
eco_regions = eco_regions.map(
    lambda f: f.set({'style': {'color': f.get('COLOR'), 'width': 0}})
)

# make styled features for the regions we need to update colors for,
# then strip them from the main asset and merge in the new feature
for i in range(len(color_updates)):
  color_updates[i]['layer'] = eco_regions.filterMetadata(
      'ECO_ID', 'equals', color_updates[i]['ECO_ID']
  ).map(
      lambda f: f.set(
          {'style': {'color': color_updates[i]['COLOR'], 'width': 0}}
      )
  )

  eco_regions = eco_regions.filterMetadata(
      'ECO_ID', 'not_equals', color_updates[i]['ECO_ID']
  ).merge(color_updates[i]['layer'])

# use style property to color shapes
image_rgb = eco_regions.style(styleProperty='style')

m = geemap.Map()
m.set_center(16, 49, 4)
m.add_layer(image_rgb, {}, 'RESOLVE/ECOREGIONS/2017')
m

コードエディタで開く

RESOLVE Ecoregions 2017

2017 年に更新された RESOLVE Ecoregions データセットは、地球上の 846 の陸上エコリージョンを描写しています。様式化された地図は、https://ecoregions2017.appspot.com/ または Earth Engine でご覧ください。エコリージョンは、最も単純な定義では、地域規模の生態系です。具体的には、エコリージョンは、植生だけでなくすべての分類群を含む、生物多様性の明確な集合を表します。…

RESOLVE/ECOREGIONS/2017, biodiversity,conservation,ecoregions,ecosystems,global,table

2017-04-05T00:00:00Z/2017-04-05T00:00:00Z

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Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets