- ডেটাসেটের প্রাপ্যতা
- 2017-04-05T00:00:00Z–2017-04-05T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- RESOLVE জীববৈচিত্র্য এবং বন্যপ্রাণী সমাধান
- ট্যাগ
- বাসস্থান
বর্ণনা
২০১৭ সালে হালনাগাদ করা RESOLVE ইকোরিজিওনস ডেটাসেটটি আমাদের এই জীবন্ত গ্রহের প্রতিনিধিত্বকারী ৮৪৬টি স্থলজ ইকোরিজিওনের একটি চিত্র তুলে ধরে। শৈলীকৃত মানচিত্রটি https://ecoregions2017.appspot.com/ অথবা Earth Engine- এ দেখুন।
সহজতম সংজ্ঞায়, বাস্তুঅঞ্চল হলো আঞ্চলিক পরিসরের বাস্তুতন্ত্র। নির্দিষ্টভাবে বলতে গেলে, বাস্তুঅঞ্চল হলো জীববৈচিত্র্যের স্বতন্ত্র সমাবেশ—শুধু উদ্ভিদ নয়, সকল প্রকার জীবগোষ্ঠী—যার সীমানার মধ্যে বাস্তুতান্ত্রিক প্রক্রিয়া টিকিয়ে রাখার জন্য প্রয়োজনীয় স্থান অন্তর্ভুক্ত থাকে। বাস্তুঅঞ্চল বিশেষত সংরক্ষণ পরিকল্পনার জন্য একটি কার্যকর ভিত্তিমানচিত্র প্রদান করে, কারণ এগুলো রাজনৈতিক নয়, বরং প্রাকৃতিক সীমানার উপর নির্ভর করে; জীবমণ্ডলের মধ্যে স্বতন্ত্র জীবভৌগোলিক সমাবেশ ও বাস্তুতান্ত্রিক আবাসস্থলকে সংজ্ঞায়িত করে; এবং পৃথিবীর জীববৈচিত্র্যের উপস্থাপনায় সহায়তা করে।
এই ডেটাসেটটি জীবভূগোলের সাম্প্রতিক অগ্রগতির উপর ভিত্তি করে তৈরি—যা উদ্ভিদ ও প্রাণীর বণ্টন সম্পর্কিত বিজ্ঞান। মূল ইকোরিজিওন ডেটাসেটটি ২০০১ সালে চালু হওয়ার পর থেকে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়ে আসছে। এটি পরিবেশবিদদের দ্বারা প্রকৃতির উপর বৈশ্বিক জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাবের সাম্প্রতিকতম বিশ্লেষণ থেকে শুরু করে বিশ্বের গুবরে পোকার বণ্টন এবং আধুনিক সংরক্ষণ পরিকল্পনা পর্যন্ত সবকিছুর ভিত্তি স্থাপন করেছে।
৮৪৬টি স্থলজ বাস্তুঅঞ্চলকে ১৪টি বায়োম এবং ৮টি রিয়েলমে বিভক্ত করা হয়েছে। এই বায়োমগুলোর মধ্যে ছয়টি হলো বন বায়োম এবং বাকি আটটি অ-বন বায়োম। বন বায়োমগুলোর ক্ষেত্রে, বাস্তুঅঞ্চলগুলোর (ডাইনারস্টেইন এট আল., ২০১৭) এবং সংরক্ষিত এলাকাগুলোর (ইউএনইপি-ডব্লিউসিএমসি ২০১৬) ভৌগোলিক সীমানাকে ২০০০ থেকে ২০১৫ সালের গ্লোবাল ফরেস্ট চেঞ্জ ডেটার (হ্যানসেন এট আল. ২০১৩) সাথে ছেদ করানো হয়েছিল, যাতে সংরক্ষিত এলাকার ভেতরের আবাসস্থলের শতাংশ এবং সংরক্ষিত এলাকার বাইরের অবশিষ্ট আবাসস্থলের শতাংশ গণনা করা যায়। একইভাবে, অ-বন বাস্তুঅঞ্চলগুলোর এবং সংরক্ষিত এলাকাগুলোর (ইউএনইপি-ডব্লিউসিএমসি ২০১৬) সীমানাকে ২০০০ সালের অ্যানথ্রোপোজেনিক বায়োমস ডেটার (অ্যানথ্রোমস ভি২) (এলিস এট আল., ২০১০) সাথে ছেদ করানো হয়েছিল, যাতে সংরক্ষিত এলাকার ভেতরে ও বাইরের অবশিষ্ট আবাসস্থলগুলো শনাক্ত করা যায়। প্রতিটি বাস্তুঅঞ্চলের একটি স্বতন্ত্র আইডি, আয়তন (বর্গ ডিগ্রি) এবং এনএনএইচ (প্রকৃতির অর্ধেক প্রয়োজন) ১-৪ শ্রেণিবিভাগ রয়েছে। এনএনএইচ শ্রেণিবিভাগগুলো সংরক্ষিত এলাকার অন্তর্ভুক্ত আবাসস্থলের শতাংশ এবং সংরক্ষিত এলাকার বাইরে অবশিষ্ট আবাসস্থলের শতাংশের উপর ভিত্তি করে নির্ধারণ করা হয়।
- অর্ধেক সুরক্ষিত: বাস্তুঅঞ্চলের মোট এলাকার ৫০ শতাংশেরও বেশি ইতিমধ্যেই সুরক্ষিত।
- প্রকৃতি অর্ধেকে পৌঁছাতে পারে: মোট বাস্তুঅঞ্চল এলাকার ৫০%-এরও কম সুরক্ষিত, কিন্তু এই ব্যবস্থায় নতুন সংরক্ষণ এলাকা যুক্ত করা হলে অবশিষ্ট অসুরক্ষিত প্রাকৃতিক আবাসস্থলের পরিমাণ ৫০%-এরও বেশি সুরক্ষিত হতে পারে।
- প্রকৃতি পুনরুদ্ধার হতে পারে: অবশিষ্ট সুরক্ষিত ও অসুরক্ষিত প্রাকৃতিক আবাসস্থলের পরিমাণ ৫০%-এর কম কিন্তু ২০%-এর বেশি। এই শ্রেণীর বাস্তুঅঞ্চলগুলোকে 'অর্ধ-সুরক্ষিত' পর্যায়ে পৌঁছানোর জন্য পুনরুদ্ধারের প্রয়োজন হবে।
- প্রকৃতি বিপন্ন: অবশিষ্ট সংরক্ষিত ও অসংরক্ষিত প্রাকৃতিক আবাসস্থলের পরিমাণ ২০% বা তার কম। স্বল্প মেয়াদে অর্ধেক সুরক্ষা অর্জন করা সম্ভব নয় এবং অবশিষ্ট দেশীয় আবাসস্থলের খণ্ডাংশগুলো সংরক্ষণের ওপর মনোযোগ দেওয়া উচিত।
হালনাগাদকৃত ‘ইকোরিজিওনস ২০১৭’ হলো প্রতিটি স্থলজ বাস্তুঅঞ্চলে অবশিষ্ট আবাসস্থলের উপর সবচেয়ে আধুনিক (ফেব্রুয়ারি ২০১৮ পর্যন্ত) ডেটাসেট। একটি জীবন্ত স্থলজ জীবমণ্ডল বাঁচানোর জন্য পৃথিবীর সমস্ত ভূমির অর্ধেক রক্ষা করার ‘নেচার নিডস হাফ’ নামক দূরদর্শী লক্ষ্য অর্জনের অগ্রগতি চিত্রিত করতে এটি প্রকাশ করা হয়েছিল।
দ্রষ্টব্য - শিলা ও বরফের মতো বেশ কিছু ইকোরিজিওন দশ লক্ষেরও বেশি শীর্ষবিন্দু বিশিষ্ট অত্যন্ত জটিল বহুভুজ। প্রয়োজনে এই ইকোরিজিওনগুলোকে বিভক্ত করা হয়েছে এবং Eco_ID-এর মতো অ্যাট্রিবিউটগুলো অপরিবর্তিত রাখা হয়েছে। আপনি যদি বিভক্ত করা সমস্ত ইকোরিজিওন দেখতে চান, তবে অনুগ্রহ করে এই স্ক্রিপ্টটি চালান ।
টেবিল স্কিমা
টেবিল স্কিমা
| নাম | প্রকার | বর্ণনা |
|---|---|---|
| বায়োমের নাম | স্ট্রিং | বায়োমের নাম |
| বায়োম_নাম | ডাবল | বায়োম সংখ্যা |
| রঙ | স্ট্রিং | রঙ |
| COLOR_BIO | স্ট্রিং | বায়োমের রঙ |
| COLOR_NNH | স্ট্রিং | NNH রঙ |
| ইসিও_আইডি | ডাবল | পরিবেশ অঞ্চলের অনন্য আইডি |
| ইসিও_নাম | স্ট্রিং | পরিবেশ অঞ্চলের নাম |
| লাইসেন্স | স্ট্রিং | সিসি-বিওয়াই ৪.০ |
| এনএনএইচ | ডাবল | সংরক্ষিত এলাকার অন্তর্ভুক্ত আবাসস্থলের শতাংশ এবং সংরক্ষিত এলাকার বাইরে অবশিষ্ট আবাসস্থলের শতাংশের উপর ভিত্তি করে NNH বিভাগ (১-৪)। |
| NNH_NAME | স্ট্রিং | আংশিকভাবে সুরক্ষিত, প্রকৃতি অর্ধেকে পৌঁছাতে পারে, প্রকৃতি পুনরুদ্ধার হতে পারে, অথবা প্রকৃতি বিপন্ন হতে পারে |
| OBJECTID | ডাবল | অবজেক্ট আইডি |
| বাস্তব | স্ট্রিং | রাজ্যের নাম |
| আকৃতি_এলাকা | ডাবল | বর্গ ডিগ্রিতে বাস্তুঅঞ্চল বহুভুজের ক্ষেত্রফল |
| SHAPE_LENG | ডাবল | পরিবেশ অঞ্চলের বহুভুজের দৈর্ঘ্য (ডিগ্রিতে) |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
উদ্ধৃতি
আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
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');
import ee import geemap.core as geemap
কোলাব (পাইথন)
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
ফিচারভিউ হিসেবে কল্পনা করুন
FeatureView হলো FeatureCollection এর একটি শুধুমাত্র-দর্শনযোগ্য, দ্রুততর উপস্থাপনা। আরও বিস্তারিত জানতে, FeatureView ডকুমেন্টেশন দেখুন।
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
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);
import ee import geemap.core as geemap
কোলাব (পাইথন)
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