23/10/2022
0Новые данные являются ключевыми для разработки показателей, которые лучше информируют политику искоренения бедности
20 октября 2022, Рим. Согласно новому исследованию Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО), около 75 процентов населения мира, проживающего за пределами городских районов, проживает в пределах 1 км от леса.
Обнародованная сегодня на Форуме науки и инноваций ФАО в Риме работа «Количество людей, живущих в непосредственной близости от лесов и деревьев. Новая методология и глобальные оценки показывают, что около 80 процентов людей, живущих за пределами городских районов, находятся в пределах 1 км от сельскохозяйственных угодий с деревьями за их пределами». леса.
Это ключевые цифры в новом подробном наборе данных и анализе близости человека к деревьям и лесам, который был использован для подготовки отчета ФАО о состоянии лесов мира в этом году.
«Эти оценки показывают значимость лесов и деревьев для обеспечения экосистемных услуг и поддержки средств к существованию в сельских районах», — сказал Эвальд Раметштайнер, заместитель директора Отдела лесного хозяйства ФАО. «Они должны помочь лицам, принимающим решения, разработать более целенаправленную политику для устойчивого ландшафта и местного экономического развития».
Леса – основа устойчивости и восстановления
Леса покрывают 31 процент поверхности Земли и обеспечивают широкий спектр благ и услуг. Леса поддерживают средства к существованию и здоровье людей во многих отношениях, в том числе за счет обеспечения продовольствием и топливом, создания экосистемных услуг, а также вносят свой вклад в средства к существованию и культуру. В свою очередь, деятельность человека влияет на лесной и древесный покров и лесную экологию, в том числе за счет обезлесения и деградации, а также за счет сохранения и восстановления.
«Крайне важно, что люди зависят от лесов и деревьев, и они являются ключевым ресурсом, который можно использовать для восстановления окружающей среды и борьбы с бедностью», — сказал Раметштайнер.
В исследовании используется новая методология, которая объединяет данные о лесном покрове, древесном покрове и плотности населения за 2019 год. По оценкам, 4,17 миллиарда человек проживали за пределами городских районов и в пределах 5 км от леса минимальной площадью 1 га, а 3,27 миллиарда человек человек находились в радиусе 1 км.
В исследовании объясняется, что 87 процентов людей, живущих за пределами городских районов и в пределах 5 км от леса, проживают в странах с низким и средним уровнем дохода, и что количественная оценка этих пространственных отношений должна помочь выявить тех, на кого влияют как положительные, так и отрицательные изменения в лесах, говорится в исследовании. говорит.
Геопространственная платформа «Рука об руку»
Карты, подготовленные в ходе исследования, находятся в открытом доступе на геопространственной платформе ФАО «Рука об руку», а с данными можно ознакомиться на уровне страны.
Исследование также сделало доступным весь программный код, необходимый для воспроизведения анализа в Google Earth Engine, что способствовало дальнейшему анализу и развитию этого исследования.
Заинтересованным пользователям предлагается оставить отзыв о данных и методах, использованных через геопространственную платформу ФАО Hand-in-Hand, перейдя по ссылкам ниже:
Люди, живущие рядом с лесом: https://data.apps.fao.org/catalog/dcat/forest-proximate-people .
Люди рядом с деревом: https://data.apps.fao.org/catalog/dcat/tree-proximate-people
Код Google Earth Engine: https://bitbucket.org/cioapps/sofo2022/src/master/
Глобальный основной набор показателей, связанных с лесами
Исследование ключевой частью работы ФАО по дальнейшему совершенствованию Глобального основного набора (ГСК) показателей, связанных с лесами, и представляет собой первый шаг к разработке показателя 13 ГСК – «Количество людей, живущих в условиях крайней нищеты, зависящих от лесов».
Исследование предоставляет необходимый глобальный набор данных, но не пытается проанализировать долю людей, которые зависят от леса или живут в нищете.
Исследователи объясняют, что для этого потребуются данные о зависимости от лесов и данные о бедности, которые в настоящее время не существуют в необходимом глобальном масштабе, и предполагают, что машинное обучение может помочь в разработке такого рода анализа в будущем. Исследование может быть использовано в качестве плана для более подробных исследований на страновом уровне.
