RESOLVE Ecoregions 2017

RESOLVE/ECOREGIONS/2017
ความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูล
2017-04-05T00:00:00Z–2017-04-05T00:00:00Z
ผู้ผลิตชุดข้อมูล
ตัวอย่างข้อมูล Earth Engine
FeatureCollection
ee.FeatureCollection("RESOLVE/ECOREGIONS/2017")
FeatureView
ui.Map.FeatureViewLayer("RESOLVE/ECOREGIONS/2017_FeatureView")
แท็ก
ความหลากหลายทางชีวภาพ การอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม เขตนิเวศ ระบบนิเวศ ทั่วโลก ตาราง
ที่อยู่อาศัย
สแปมและฟิชชิง
จับคู่ข้อมูล

คำอธิบาย

ชุดข้อมูลเขตนิเวศของ RESOLVE ซึ่งอัปเดตในปี 2017 แสดงภาพเขตนิเวศภาคพื้นดิน 846 แห่งที่แสดงถึงโลกที่มีชีวิตของเรา ดูแผนที่ที่ปรับแต่งแล้วได้ที่ https://ecoregions2017.appspot.com/ หรือใน Earth Engine

เขตนิเวศวิทยาในคำจำกัดความที่ง่ายที่สุดคือระบบนิเวศในระดับภูมิภาค โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เขตนิเวศแสดงถึงการรวมกันที่แตกต่างกันของความหลากหลายทางชีวภาพ ซึ่งรวมถึงทุกอนุกรมวิธาน ไม่ใช่แค่พืชพันธุ์ โดยขอบเขตของเขตนิเวศรวมถึงพื้นที่ที่จำเป็นต่อการรักษากระบวนการทางนิเวศวิทยา เขตนิเวศเป็นแผนที่ฐานที่มีประโยชน์สำหรับการวางแผนการอนุรักษ์โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากอิงตามขอบเขตทางธรรมชาติมากกว่าขอบเขตทางการเมือง กำหนดกลุ่มชีวภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกันและที่อยู่อาศัยเชิงนิเวศภายในไบโอม และช่วยในการแสดงความหลากหลายทางชีวภาพของโลก

ชุดข้อมูลนี้อิงตามความก้าวหน้าล่าสุดในด้านชีวภูมิศาสตร์ ซึ่งเป็นวิทยาศาสตร์ ที่เกี่ยวข้องกับการกระจายตัวของพืชและสัตว์ ชุดข้อมูลเขตนิเวศดั้งเดิม มีการใช้งานอย่างแพร่หลายนับตั้งแต่เปิดตัวในปี 2001 ซึ่งเป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์ล่าสุดเกี่ยวกับผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลกที่มีต่อธรรมชาติโดยนักนิเวศวิทยา ไปจนถึงการกระจายตัวของด้วงทั่วโลกและการวางแผนการอนุรักษ์สมัยใหม่

เขตนิเวศภาคพื้นดิน 846 แห่งจัดกลุ่มเป็น 14 ชีวนิเวศและ 8 เขต โดย 6 แห่งเป็นไบโอมป่าไม้ และอีก 8 แห่งเป็นไบโอมที่ไม่ใช่ป่าไม้ สำหรับชีวนิเวศป่าไม้ ขอบเขตทางภูมิศาสตร์ของเขตนิเวศ (Dinerstein et al., 2017) และพื้นที่คุ้มครอง (UNEP-WCMC 2016) มาตัดกับข้อมูลการเปลี่ยนแปลงของป่าไม้ทั่วโลก (Hansen et al. 2013) ในช่วงปี 2000-2015 เพื่อคำนวณเปอร์เซ็นต์ของถิ่นที่อยู่ในพื้นที่คุ้มครองและเปอร์เซ็นต์ของถิ่นที่อยู่ที่เหลืออยู่นอกพื้นที่คุ้มครอง ในทำนองเดียวกัน ขอบเขตของเขตนิเวศที่ไม่ใช่ป่าและพื้นที่คุ้มครอง (UNEP-WCMC 2016) ตัดกับข้อมูลชีวนิเวศที่เกิดจากกิจกรรมของมนุษย์ (Anthromes v2) สำหรับปี 2000 (Ellis et al., 2010) เพื่อระบุแหล่งที่อยู่อาศัยที่เหลืออยู่ทั้งภายในและภายนอก พื้นที่คุ้มครอง แต่ละเขตนิเวศมีรหัส พื้นที่ (ตร.องศา) และหมวดหมู่ NNH (Nature Needs Half) 1-4 ที่ไม่ซ้ำกัน หมวดหมู่ NNH อิงตามเปอร์เซ็นต์ของ ถิ่นที่อยู่ในพื้นที่คุ้มครองและเปอร์เซ็นต์ของถิ่นที่อยู่ที่เหลืออยู่นอก พื้นที่คุ้มครอง

  1. ได้รับการคุ้มครองครึ่งหนึ่ง: พื้นที่เขตนิเวศโดยรวมมากกว่า 50% ได้รับการคุ้มครองอยู่แล้ว
  2. ธรรมชาติอาจมีสัดส่วนถึงครึ่งหนึ่ง: พื้นที่ระบบนิเวศทั้งหมดได้รับการคุ้มครองน้อยกว่า 50% แต่ปริมาณที่อยู่อาศัยตามธรรมชาติที่เหลือซึ่งไม่ได้รับการคุ้มครองอาจทำให้ได้รับการคุ้มครองมากกว่า 50% หากมีการเพิ่มพื้นที่อนุรักษ์ใหม่ๆ ลงในระบบ
  3. ธรรมชาติอาจฟื้นตัว: ปริมาณที่อยู่อาศัยตามธรรมชาติที่ได้รับการคุ้มครองและไม่ได้รับการคุ้มครองที่เหลืออยู่มีน้อยกว่า 50% แต่มากกว่า 20% เขตนิเวศในหมวดหมู่นี้ จะต้องได้รับการฟื้นฟูเพื่อให้ได้รับการปกป้องครึ่งหนึ่ง
  4. ธรรมชาติตกอยู่ในอันตราย: ปริมาณที่อยู่อาศัยตามธรรมชาติที่ได้รับการคุ้มครองและไม่ได้รับการคุ้มครอง ที่เหลืออยู่มีน้อยกว่าหรือเท่ากับ 20% การบรรลุเป้าหมายการคุ้มครองครึ่งหนึ่งเป็นไปไม่ได้ในระยะสั้น และควรมุ่งเน้นความพยายามไปที่การอนุรักษ์พื้นที่ที่เหลืออยู่และเป็นถิ่นที่อยู่พื้นเมือง

Ecoregions 2017 ที่อัปเดตแล้วเป็นชุดข้อมูลล่าสุด (ณ เดือนกุมภาพันธ์ 2018) เกี่ยวกับถิ่นที่อยู่ที่เหลืออยู่ ในแต่ละเขตนิเวศบนบก โดยเผยแพร่เพื่อติดตามความคืบหน้าในการบรรลุเป้าหมายที่มีวิสัยทัศน์ของNature Needs Half ซึ่งก็คือการปกป้องพื้นที่ครึ่งหนึ่งของผืนดินทั้งหมดบนโลกเพื่อรักษาชีวมณฑลบนบกที่มีชีวิต

หมายเหตุ - เขตนิเวศวิทยาหลายแห่งเป็นรูปหลายเหลี่ยมที่ซับซ้อนมากซึ่งมีจุดยอดมากกว่า 1 ล้านจุด เช่น หินและน้ำแข็ง ระบบจะแยกเขตนิเวศวิทยาเหล่านี้เมื่อจำเป็น โดยจะเก็บรักษาแอตทริบิวต์ต่างๆ เช่น Eco_ID ไว้ หากต้องการดูเขตนิเวศวิทยาทั้งหมดที่แยกออก โปรดเรียกใช้สคริปต์นี้

สคีมาของตาราง

สคีมาของตาราง

ชื่อ ประเภท คำอธิบาย
BIOME_NAME STRING

ชื่อไบโอม
BIOME_NUM DOUBLE

หมายเลขไบโอม
สี STRING

สี
COLOR_BIO STRING

สีไบโอม
COLOR_NNH STRING

สีของ NNH
ECO_ID DOUBLE

รหัสที่ไม่ซ้ำกันของเขตนิเวศ
ECO_NAME STRING

ชื่อเขตนิเวศ
ใบอนุญาต STRING

CC-BY 4.0
NNH DOUBLE

หมวดหมู่ NNH (1-4) ตามเปอร์เซ็นต์ของแหล่งที่อยู่ในพื้นที่คุ้มครองและเปอร์เซ็นต์ของแหล่งที่อยู่คงเหลือที่อยู่นอกพื้นที่คุ้มครอง
NNH_NAME STRING

ได้รับการคุ้มครองครึ่งหนึ่ง ธรรมชาติอาจถึงครึ่งหนึ่ง ธรรมชาติอาจฟื้นตัว หรือธรรมชาติอาจตกอยู่ในอันตราย
OBJECTID DOUBLE

รหัสออบเจ็กต์
REALM STRING

ชื่อ Realm
SHAPE_AREA DOUBLE

พื้นที่ของรูปหลายเหลี่ยมเขตนิเวศในหน่วยองศา
SHAPE_LENG DOUBLE

ความยาวของรูปหลายเหลี่ยมของเขตนิเวศเป็นองศา

ข้อกำหนดในการใช้งาน

ข้อกำหนดในการใช้งาน

CC-BY-4.0

การอ้างอิง

การอ้างอิง

สำรวจด้วย Earth Engine

ตัวแก้ไขโค้ด (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');

การตั้งค่า Python

ดูข้อมูลเกี่ยวกับ Python API และการใช้ geemap เพื่อการพัฒนาแบบอินเทอร์แอกทีฟได้ที่หน้าสภาพแวดล้อม Python

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
เปิดในตัวแก้ไขโค้ด

แสดงภาพเป็น FeatureView

FeatureView คือการแสดง FeatureCollection แบบเร่งความเร็วที่ดูได้อย่างเดียว ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ เอกสารประกอบของ FeatureView

ตัวแก้ไขโค้ด (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);

การตั้งค่า Python

ดูข้อมูลเกี่ยวกับ Python API และการใช้ geemap เพื่อการพัฒนาแบบอินเทอร์แอกทีฟได้ที่หน้าสภาพแวดล้อม Python

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
เปิดในตัวแก้ไขโค้ด
ชุดข้อมูลเขตนิเวศของ RESOLVE ซึ่งอัปเดตในปี 2017 แสดงภาพเขตนิเวศภาคพื้นดิน 846 แห่งที่เป็นตัวแทนของโลกที่มีชีวิตของเรา ดูแผนที่ที่ปรับแต่งแล้วได้ที่ https://ecoregions2017.appspot.com/ หรือใน Earth Engine เขตนิเวศวิทยาในคำจำกัดความที่ง่ายที่สุดคือระบบนิเวศในระดับภูมิภาค โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เขตนิเวศแสดงถึงการรวมกลุ่มความหลากหลายทางชีวภาพที่แตกต่างกัน ซึ่งรวมถึงทุกอนุกรมวิธาน ไม่ใช่แค่ …
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