Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

RESOLVE Ecoregions 2017

数据集可用时间: 2017-04-05T00:00:00Z–2017-04-05T00:00:00Z
数据集生产者: RESOLVE Biodiversity and Wildlife Solutions

标签: biodiversity conservation ecoregions ecosystems global table
栖息地

保护措施

resolve

说明

RESOLVE 生态区数据集于 2017 年更新，描绘了代表我们这个生机勃勃的星球的 846 个陆地生态区。您可以在 https://ecoregions2017.appspot.com/ 或在 Earth Engine中查看风格化地图。

简单来说，生态区是指具有区域范围的生态系统。具体而言，生态区代表着不同的生物多样性组合（所有类群，而不仅仅是植被），其边界包括维持生态过程所需的空间。生态区为保护规划提供了一个有用的基本地图，尤其因为它们利用的是自然边界而非政治边界，定义了生物群系内不同的生物地理组合和生态栖息地，并有助于呈现地球的生物多样性。

此数据集基于生物地理学（一门关于动植物分布的科学）的最新进展。原始生态区数据集自 2001 年推出以来得到了广泛应用，为生态学家对全球气候变化对自然的影响、世界甲虫的分布以及现代保护规划的最新分析提供了基础。

846 个陆地生态区分为 14 个生物群系和 8 个领域。其中 6 个生物群系是森林生物群系，其余 8 个是非森林生物群系。对于森林生物群系，生态区（Dinerstein 等人， 2017 年）和保护区（UNEP-WCMC 2016 年）的地理边界与 2000 年至 2015 年的全球森林变化数据（Hansen 等人，2013 年）相交，以计算保护区内栖息地的百分比和保护区外剩余栖息地的百分比。同样，非森林生态区和保护区（UNEP-WCMC 2016 年）的边界与 2000 年的人为生物群系数据（Anthromes v2）（Ellis 等人， 2010 年）相交，以确定保护区内外剩余的栖息地。每个生态区都有一个唯一的 ID、面积（平方度）和 NNH（Nature Needs Half，自然需要一半）类别 1-4。NNH 类别基于保护区内栖息地的百分比和保护区外剩余栖息地的百分比。

一半受到保护：超过 50% 的生态区总面积已受到保护。
自然可能达到一半：不到 50% 的生态区总面积受到保护，但如果向系统中添加新的保护区，剩余未受保护的自然栖息地的数量可能会使保护区面积超过 50%。
自然可能恢复：剩余的受保护和未受保护的自然栖息地的数量不到 50%，但超过 20%。此类别中的生态区需要恢复才能达到“一半受到保护”的状态。
自然处于危险之中：剩余的受保护和未受保护的自然栖息地的数量小于或等于 20%。短期内无法实现“一半受到保护”的目标，应将重点放在保护剩余的本地栖息地碎片上。

更新后的生态区 2017 是关于每个陆地生态区剩余栖息地的最新数据集（截至 2018 年 2 月）。发布该数据集是为了记录在实现 “自然需要一半”这一远大目标方面的进展，即保护地球上一半的土地，以拯救生机勃勃的陆地生物圈。

注意 - 许多生态区都是非常复杂的多边形，拥有超过一百万个顶点，例如岩石和冰。这些生态区在必要时会进行拆分，并保留 Eco_ID 等属性。如果您想查看所有已拆分的生态区，请运行此脚本。

表格结构

表格结构

名称	类型	说明
BIOME_NAME	STRING	生物群系名称
BIOME_NUM	双精度	生物群系编号
COLOR	STRING	颜色
COLOR_BIO	STRING	生物群系颜色
COLOR_NNH	STRING	NNH 颜色
ECO_ID	双精度	生态区唯一 ID
ECO_NAME	STRING	生态区名称
LICENSE	STRING	CC-BY 4.0
NNH	双精度	NNH 类别 (1-4)，基于保护区内栖息地的百分比和保护区外剩余栖息地的百分比
NNH_NAME	STRING	一半受到保护、自然可能达到一半、自然可能恢复或自然处于危险之中
OBJECTID	双精度	对象 ID
REALM	STRING	大区名称
SHAPE_AREA	双精度	生态区多边形的面积（平方度）
SHAPE_LENG	双精度	生态区多边形的长度（度）

使用条款

使用条款

CC-BY-4.0

引用

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

通过 Earth Engine 探索

代码编辑器 (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 设置

如需了解 Python API 和如何使用 geemap 进行交互式开发，请访问 Python 环境页面。

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

在代码编辑器中打开

以 FeatureView 的形式可视化

FeatureView 是 FeatureCollection 的只读加速表示形式。如需了解详情，请参阅 FeatureView 文档。

代码编辑器 (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 设置

如需了解 Python API 和如何使用 geemap 进行交互式开发，请访问 Python 环境页面。

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

在代码编辑器中打开

RESOLVE 生态区 2017

RESOLVE 生态区数据集于 2017 年更新，描绘了代表我们这个生机勃勃的星球的 846 个陆地生态区。您可以在 https://ecoregions2017.appspot.com/ 或 Earth Engine 中查看风格化地图。简单来说，生态区是指具有区域范围的生态系统。具体而言，生态区代表着不同的生物多样性组合（所有类群，而不仅仅是植被），其边界包括维持生态过程所需的空间。…

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

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

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

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

RESOLVE Ecoregions 2017 使用集合让一切井井有条 根据您的偏好保存内容并对其进行分类。

说明

表格结构

使用条款

引用

通过 Earth Engine 探索

代码编辑器 (JavaScript)

Colab (Python)

以 FeatureView 的形式可视化

代码编辑器 (JavaScript)

Colab (Python)

RESOLVE Ecoregions 2017