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World Database on Protected Areas|环境保护数据集|地理信息系统数据集
收藏DataONE2014-09-25 更新2024-06-27 收录
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The World Database on Protected Areas (WDPA) is a comprehensive global spatial data set on marine and terrestrial protected areas. The WDPA is a joint initiative of the International Union for Conservation of Nature (IUCN) and the United Nations Environment Programme (UNEP) and World Conservation Union (IUCN to compile spatially referenced information about protected areas.
创建时间：
2014-11-17
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
World Database on Protected Areas（WDPA）数据集的构建基于全球范围内对保护区的系统性收集与整理。该数据集由联合国环境规划署（UNEP）和国际自然保护联盟（IUCN）联合维护，通过与各国政府、非政府组织及科研机构的合作，确保数据的全面性与准确性。数据收集过程包括对现有保护区的地理信息、管理状态、法律依据等多维度信息的系统录入与更新，以期为全球生态保护提供坚实的基础数据支持。
使用方法
WDPA数据集的使用方法多样，适用于多种研究与应用场景。研究者可通过该数据集获取全球保护区的地理信息，进行空间分析与生态模型构建。政策制定者可利用其详细的管理与法律信息，评估现有保护区的有效性并制定改进策略。此外，WDPA数据集还可与其他环境数据集结合，进行跨领域的综合分析，如气候变化对保护区的影响评估等。数据集的开放获取与定期更新机制，确保了其在全球范围内的广泛应用与持续价值。
背景与挑战
背景概述
世界保护区数据库（World Database on Protected Areas, WDPA）是由联合国环境规划署（UNEP）和国际自然保护联盟（IUCN）共同维护的一个全球性数据库，旨在记录和跟踪全球范围内的保护区信息。自1981年启动以来，WDPA已成为全球环境政策制定和生态保护研究的重要工具。该数据库涵盖了从国家公园到自然保护区等多种类型的保护区，为全球生物多样性保护提供了关键数据支持。通过不断更新和扩展，WDPA在全球范围内产生了深远的影响，推动了国际社会对生态保护的重视和行动。
当前挑战
尽管WDPA在记录全球保护区信息方面取得了显著成就，但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和不一致性是一个主要问题，不同国家和地区的数据收集标准和方法各异，导致数据整合和质量控制难度加大。其次，数据更新频率和准确性也是一个持续的挑战，部分地区的数据更新滞后，影响了数据库的实时性和可靠性。此外，数据隐私和安全问题也不容忽视，如何在确保数据安全的前提下，实现数据的全球共享和利用，是WDPA未来需要解决的重要课题。
发展历史
创建时间与更新
World Database on Protected Areas（WDPA）创建于1981年，由联合国环境规划署（UNEP）和国际自然保护联盟（IUCN）共同发起。该数据库自创建以来，定期进行更新，最新版本通常每年发布一次，以确保数据的时效性和准确性。
重要里程碑
WDPA的重要里程碑之一是2000年，当时数据库首次实现了全球范围内的保护区覆盖，标志着全球保护区管理进入了一个新的阶段。此外，2010年，WDPA与Google Earth合作，推出了在线地图工具，使得全球用户能够更直观地访问和利用保护区数据。2015年，WDPA引入了新的数据标准和质量控制机制，进一步提升了数据的可信度和可用性。
当前发展情况
当前，WDPA已成为全球保护区数据的主要来源，为全球环境政策制定、生态研究和保护行动提供了关键支持。该数据库不仅收录了全球超过20万个保护区的详细信息，还通过持续的技术创新和国际合作，不断扩展其数据覆盖范围和应用领域。WDPA的发展不仅推动了全球保护区网络的完善，也为生物多样性保护和可持续发展提供了坚实的数据基础。
发展历程
- 世界自然保护联盟（IUCN）首次提出建立一个全球保护区域数据库的构想。
- IUCN与联合国环境规划署（UNEP）合作，正式启动了World Database on Protected Areas（WDPA）项目。
- WDPA首次发布，包含全球约5,000个保护区的数据，为全球环境治理提供了重要数据支持。
- WDPA数据库进行了重大更新，数据量扩展至约100,000个保护区，覆盖全球大部分地区。
- WDPA与联合国生物多样性公约（CBD）签署合作协议，进一步推动全球保护区的数据共享与管理。
- WDPA数据库实现在线访问，用户可以通过互联网实时查询和下载全球保护区的数据。
- WDPA数据库数据量达到200,000个保护区，成为全球最大的保护区数据库。
- WDPA数据库继续扩展，数据质量和覆盖范围进一步提升，支持全球生物多样性保护和可持续发展目标的实现。
常用场景
经典使用场景
在生态学和地理信息系统领域，World Database on Protected Areas（WDPA）数据集被广泛用于分析全球保护区网络的分布和特征。研究者利用该数据集评估不同地理区域和生态系统的保护状况，识别保护空缺，并制定更有效的保护策略。此外，WDPA数据集还支持气候变化适应和生物多样性保护的研究，通过分析保护区内的物种分布和生态功能，为全球环境保护提供科学依据。
解决学术问题
WDPA数据集解决了全球生物多样性保护研究中的关键问题，如保护区网络的完整性和有效性评估。通过提供详细的保护区边界和属性信息，该数据集帮助学者量化保护区的覆盖范围和保护成效，从而优化保护策略。此外，WDPA数据集还促进了跨学科研究，如生态系统服务评估和气候变化影响分析，为全球环境保护政策的制定提供了重要数据支持。
实际应用
在实际应用中，WDPA数据集被各国政府和非政府组织用于规划和管理保护区。例如，政府机构利用该数据集识别需要加强保护的区域，制定土地利用规划，并监测保护区的变化。非政府组织则利用WDPA数据集进行公众教育和宣传，提高公众对生物多样性保护的认识。此外，WDPA数据集还支持企业进行环境影响评估，确保其活动符合国际环境保护标准。
数据集最近研究
最新研究方向
在生态保护领域，World Database on Protected Areas（WDPA）数据集的最新研究方向主要集中在利用地理信息系统（GIS）和遥感技术，对全球保护区进行动态监测和评估。研究者们通过整合多源数据，分析保护区内的生物多样性变化、生态系统服务功能以及人类活动的影响，以期为政策制定者提供科学依据。此外，随着气候变化和人类活动的加剧，研究还关注如何优化保护区的网络布局，提升其应对环境变化的能力，从而实现全球生态系统的可持续管理。
相关研究论文
- 1The World Database on Protected Areas: The leading database on terrestrial and marine protected areasUNEP-WCMC and IUCN · 2012年
- 2Protected areas and effective biodiversity conservationUniversity of Queensland, Australia · 2016年
- 3Global distribution and conservation of marine biodiversityStanford University, USA · 2018年
- 4Protected areas and climate changeUniversity of Cambridge, UK · 2019年
- 5The role of protected areas in conserving terrestrial biodiversityUniversity of Oxford, UK · 2020年
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全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
DataCite Commons 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国农村金融统计数据
该数据集包含了中国农村金融的统计信息，涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类，提供了详细的农村金融发展状况。
www.pbc.gov.cn 收录
UAV123
从低空无人机捕获的视频与流行的跟踪数据集 (如OTB50，OTB100，VOT2014，VOT2015，TC128和ALOV300) 中的视频本质上不同。因此，我们提出了一个新的数据集 (UAV123)，其序列来自空中视点，其子集用于长期空中跟踪 (UAV20L)。我们新的UAV123数据集包含总共123个视频序列和超过110K帧，使其成为仅次于ALOV300的第二大对象跟踪数据集。所有序列都用直立的边界框完全注释。数据集可以很容易地与视觉跟踪器基准集成。它包括无人机数据集的所有边界框和属性注释。还请使用包含序列和跟踪器配置的修改后的文件 “configSeqs.m” 和 “configTrackers.m” 下载修改后的跟踪器基准。另外，请注意，文件 “perfPlot.m” 已根据本文中描述的属性进行了修改以进行评估。
OpenDataLab 收录
绿途App——植被信息数据采集服务软件
绿途app是一款植被信息数据采集服务的软件应用，还能在这里进行数据的整理，智能的为用户带来便捷的数据采集服务，还能在这里生成报表分析，更好的服务用户的数据需求，操作起来便捷快速，更好的服务用户，让用户在这里可以享受到优质的信息服务，满足用户的需求。 绿途app介绍 绿途app是一款专业的植被分布数据采集软件。 绿途app可以加载多源遥感地图，同时提供了打点记录模式和拍照记录模式， 并支持离线上传和编辑修改等功能。 绿途app是由北京数字绿土科技有限公司开发，由中国科学院植物研究所提供数据和理论支持。 绿途app特点 绿途app具备普通用户拍照记录模式和专家用户打点记录模式。 拍照模式下，用户可以根据绿途app自带的自动定位功能，在当前GPS位置下进行图像数据的采集，描述类别并上传到服务端。 打点模式下，用户可以根据绿途app自动的谷歌影像和1：100万植被图等图层作为参考，进行目视范围内植被名称的快速标记，上传。 上传到服务端的数据可以通过用户名或者绿途app设置中的扫一扫功能登陆网页端进行数据的查看，审核和下载等功能。 同时，绿途app包含由离线数据存储方便用户在网络条件差的情况下进行数据的获取和后期上传。 绿途app优势 专家打点记录功能，可快速在地图取点标记植被分布信息，对于专家用户快速作业提供了新手段; 离线数据上传功能，有效解决了APP在野外作业没有网络无法实现数据上传的挑战; 数据的编辑和下载使用，同时支持扫一扫登陆网页端等人性化设计。 绿途app功能 1)多源遥感底图(高德卫星图像和谷歌卫星图像)的加载显示和离线下载，方便用户做好外业规划和实地参考; 2)支持兴趣点的创建和导航，方便用户标记感兴趣的研究区，保存历史记录，同时兴趣点支持导航等功能，方便用户标记热点和重点区域再次进行调查; 3)拍照记录功能，为用户提供了快速高效的照片信息采集功能，同时照片记录有用户GPS信息，提升了数据的使用价值; 绿途app说明 绿途app是一款在线进行提供地图信息资源的平台。 这是有中国科学院进行研发制作出来的，所有的信息资源都是可以在线进行查看的， 为的就是帮助用户进行更好的出行与查询的， 是可以在线进行使用导航的，都是有现有的信息进行汇集起来的哦。
植物科学数据中心 收录