africa-unep-wdpca-cpv

该数据集名为'佛得角保护区和保育区（WDPCA）'，由联合国环境规划署世界保护监测中心（UNEP-WCMC）发布，是'保护星球倡议'的一部分。WDPCA是全球最全面的海洋和陆地保护区数据库，每月更新，被广泛用于科学研究、政策制定和保护区管理。数据集包含佛得角（CPV）地区的50条个体级别记录，分为40条训练数据和10条测试数据，共39个字段（12个数值型，27个类别型）。数据字段包括地理信息（如site_type、desig_type等）、标识符/元数据（如objectid、site_id等）以及其他相关信息（如iucn_cat、int_crit等）。该数据集适用于表格回归任务，主要用于生物多样性保护、环境研究和地理数据分析等领域。数据最后更新时间为2026年3月3日，采用CC-BY-4.0许可。

原始信息汇总

数据集概述：Protected and Conserved Areas (WDPCA) in Cabo Verde

基本信息

• 数据集名称：Protected and Conserved Areas (WDPCA) in Cabo Verde
• 发布者：The UN Environment Programme World Conservation Monitoring Centre (UNEP-WCMC)
• 原始数据源：https://data.humdata.org/dataset/unep_wdpca_cpv
• 许可证：cc-by-4.0
• 语言：英语
• 多语言性：单语
• 数据规模：n<1K
• 任务类别：表格回归
• 标签：africa, humanitarian, hdx, electric-sheep-africa, environment, geodata, cpv
• 数据最后更新日期：2026-03-03
• 地理范围：CPV（佛得角）
• 数据领域：水、环境卫生和个人卫生

数据集内容

• 数据总量：50行
• 特征列数：39列（12个数值型，27个类别型，0个日期时间型）
• 数据分割：
  • 训练集：40行
  • 测试集：10行
• 观察单位：个体级别记录
• 数据描述：该数据集包含世界保护区数据库（WDPCA）中关于佛得角的保护区和保育区的记录。WDPCA是全球最全面的海洋和陆地保护区及其他有效的区域保护措施数据库。

关键变量

• 地理变量：site_type, desig_type, status_yr, gov_type, own_type等。
• 标识符/元数据变量：objectid, site_id, site_pid, name_eng, name等。
• 其他变量：desig, desig_eng, iucn_cat, int_crit, realm等。

数据模式与统计摘要

• 所有列均无空值，除了no_take列有54%的缺失值。
• 数值型列的范围和中心趋势已在“Numeric Summary”部分详细列出。
• 类别型列的示例值已在“Schema”部分列出。

使用方式

python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-unep-wdpca-cpv")

数据局限性

• 数据来源于UNEP-WCMC，未经Electric Sheep Africa独立验证。
• 自动清洗无法纠正原始数据中误报的值、定义不一致或抽样偏差。
• no_take列缺失值超过20%，在建模中应谨慎使用。
• 建议参考原始HDX数据集页面以了解发布者的方法论说明和注意事项。

引用

bibtex @dataset{hdx_africa_unep_wdpca_cpv, title = {Protected and Conserved Areas (WDPCA) in Cabo Verde}, author = {The UN Environment Programme World Conservation Monitoring Centre (UNEP-WCMC)}, year = {2026}, url = {https://data.humdata.org/dataset/unep_wdpca_cpv}, note = {Repackaged for machine learning by Electric Sheep Africa (https://huggingface.co/electricsheepafrica)} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在生物多样性保护领域，全球保护地数据库（WDPCA）作为联合国环境规划署世界保护监测中心（UNEP-WCMC）与国际自然保护联盟（IUCN）联合发起的“保护地球”倡议的核心成果，其构建过程体现了多源数据整合与标准化处理的科学严谨性。该数据集原始数据来源于HDX平台，经由Electric Sheep Africa团队通过CKAN API获取并转化为Parquet格式，随后进行了系统的数据清洗与标准化处理，包括统一列名为蛇形命名法、将常见缺失值标记规范为NaN值，并采用固定随机种子以80/20的比例划分为训练集与测试集，最终以Snappy压缩的Parquet格式存储，确保了数据的机器学习可用性与可复现性。

特点

该数据集聚焦于佛得角（CPV）的保护与保育区域，其特点在于以个体记录为观测单元，涵盖了39个变量，包括12个数值型与27个分类型字段，全面记录了保护地的地理、标识与管理属性。数据集规模精炼，总计50条记录，其中训练集40条、测试集10条，适用于小样本分析场景。字段设计细致，如包含保护地类型、IUCN类别、管理权属及空间几何信息等，为区域生物多样性评估与保护政策研究提供了结构化、多维度的数据支撑，尤其适用于地理空间分析与保护成效监测等研究任务。

使用方法

在环境科学与保护生物学研究中，该数据集为机器学习模型训练与评估提供了可直接调用的资源。用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载数据集，利用Python环境将数据转换为Pandas DataFrame进行探索性分析或建模。鉴于数据集规模较小，建议结合特征工程方法处理分类变量与缺失值，并注意如no_take等缺失率较高的字段需谨慎使用。该数据集适用于回归或分类任务，例如预测保护地面积或评估管理类型，同时可与其他地理空间数据集成，以支持更复杂的保护规划与决策支持系统开发。

背景与挑战

背景概述

世界保护区与保育区数据库（WDPCA）作为全球生物多样性保护领域的基石性数据集，由联合国环境规划署世界保护监测中心（UNEP-WCMC）与国际自然保护联盟（IUCN）共同发起，隶属于“保护地球”倡议。该数据库整合了原有的世界保护区数据库与世界其他有效区域保护措施数据库，旨在构建一个全面、动态更新的全球海洋与陆地保护区及保育措施信息库。其核心研究问题聚焦于如何系统化地追踪、评估全球保护区的空间分布、管理状态与保护成效，为《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》中“3030”目标（即到2030年有效保护全球30%的陆地和海洋）的进展监测提供关键数据支撑。自创建以来，WDPCA已成为政府决策、科学研究和企业风险评估中不可或缺的权威数据源，深刻影响着全球生物多样性治理与可持续发展议程。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，全球保护区数据的异质性、碎片化与更新滞后问题长期制约着保护成效的精准评估与跨区域协同管理。WDPCA需整合来自各国政府、非政府组织及地方社区的多源数据，确保其在分类标准、地理精度和管理属性上的一致性，以支持可靠的宏观趋势分析与政策制定。在构建过程中，挑战主要源于原始数据的收集与标准化：不同司法管辖区对保护区的定义、管理类别和报告规范存在显著差异，导致数据融合时面临语义歧义与结构冲突；此外，部分字段（如“no_take”）缺失值比例较高，反映了原始数据收集的不完整性，可能影响后续机器学习模型在预测保护区生态效益或管理有效性时的稳健性。这些挑战要求数据策展方在保持数据原始性的同时，进行细致的清洗与语义对齐，以提升数据集的科学可用性。

常用场景

经典使用场景

在生物多样性保护与空间规划领域，该数据集作为世界保护区与保育区数据库（WDPCA）的组成部分，其经典使用场景聚焦于支持地理空间分析与生态建模研究。学者们常利用其中关于佛得角保护区的详细记录，包括地理边界、管理类型及IUCN分类等信息，通过整合遥感数据与统计模型，评估保护区的生态连通性、栖息地质量变化以及人类活动对自然生态系统的影响，从而为区域尺度的保护成效评估提供量化依据。

衍生相关工作

围绕WDPCA数据集衍生的经典工作主要体现在全球与区域尺度的保护状态评估报告中，例如联合国环境规划署与世界自然保护联盟定期发布的《保护地球报告》。在研究方法上，该数据集催生了多项结合机器学习与空间统计的创新应用，例如通过数字观测站对保护区进行动态监测与预警。此外，全球森林观察等平台将其与森林覆盖变化数据融合，生成了关于保护区内生态系统服务变化的系列研究成果，深化了人类世背景下保护地效能的科学认知。

数据集最近研究

最新研究方向

在生物多样性保护与可持续发展领域，非洲佛得角保护区与保育区数据集（africa-unep-wdpca-cpv）正成为前沿研究的焦点。该数据集整合了全球保护区数据库与其他有效区域保护措施信息，为评估《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》中“3030”目标（即到2030年有效保护全球30%陆地和海洋）的进展提供了关键数据支撑。当前研究热点集中于利用机器学习模型分析保护区的空间分布、管理效能与生态连通性，以支持佛得角等小岛屿发展中国家的适应性保护规划。同时，该数据集被集成到综合生物多样性评估工具（IBAT）与联合国生物多样性实验室等平台，助力商业投资与政策制定中的生物多样性风险识别，推动基于证据的生态系统治理与可持续发展目标（SDGs）监测。