Области применения: Server Error in ‘/’ Application.

Области применения

​

Вернуться назад

область применения — это… Что такое область применения?

1.1 Область применения

Настоящий стандарт распространяется на патроны с резьбой Эдисона Е14, Е27 и Е40, предназначенные только для присоединения к сети питания ламп и ламп-светильников*.

* Требования к соответствующим патронам для ламп-светильников — в стадии обсуждения.

Стандарт также распространяется на патроны со встроенным выключателем, предназначенные для использования только в цепи переменного тока, рабочее напряжение которой не более 250 В действующего значения.

Настоящий стандарт распространяется на патроны с резьбой Е5, рассчитанные на присоединение к электрической сети последовательно соединенных ламп с рабочим напряжением не более 25 В, используемых внутри помещений, и патроны с резьбой Е10, рассчитанные на присоединение к электрической сети последовательно соединенных ламп с рабочим напряжением не более 60 В, используемых внутри или вне помещений.

Стандарт также распространяется на встраиваемые патроны Е10 для присоединения одиночных ламп к сети питания. Эти патроны не предназначены для розничной торговли.

Насколько возможно стандарт также охватывает иные, чем резьбовые, патроны, рассчитанные на присоединение к электрической сети последовательно соединенных ламп.

Примечание — Патроны этого типа используют, например, в елочных световых гирляндах.

Настоящий стандарт распространяется также на патроны, которые полностью или частично являются неотъемлемой частью светильника или предназначены для встраивания в приборы. Требования относятся только к патронам. Все другие требования, такие как защита от поражения электрическим током в месте контактных соединений или цоколей ламп, требования, относящиеся к прибору, должны быть соблюдены и проверены после встраивания в подходящее оборудование, когда оно испытывается по соответствующему стандарту. Такие патроны, так же как патроны, снабженные защелкивающимся наружным корпусом, предназначенные для использования в производстве светильников, не предназначены для розничной торговли.

Настоящий стандарт распространяется на патроны, используемые внутри или снаружи помещений как в жилых, так и в промышленных осветительных установках, а также на патроны для свечеобразных ламп.

Для специфических условий эксплуатации: освещение улиц, все виды транспорта, взрывоопасная среда, могут разрабатываться патроны специальных конструкций.

Примечания

1 Стандарт не распространяется на патроны типа E26d для ламп с тремя световыми потоками (с двумя телами накала).

2 Цоколи Е14, Е27 и Е40 используют для ламп, рассчитанных на ток не более 2, 4 и 16 А соответственно.

3 Если номинальное напряжение электрической сети не более 130 В, то максимальный ток для цоколя Е40 — 32 А (см. 4.5 и 5.3).

4 Если патроны используют в светильниках, то их максимальные рабочие температуры должны соответствовать указанным в МЭК 60598.

В настоящем стандарте методы испытаний выделены курсивом.

1.1 Область применения

Настоящий стандарт распространяется на комбинированные шинопроводы, предназначенные для одновременного присоединения светильников классов I и III, но имеющие различные выводы для присоединения к источнику питания, с двумя или более полюсами на номинальное напряжение между полюсами (фазными проводниками) не выше 440 В, наибольшей номинальной частоты 60 Гц и наибольшим номинальным током на фазу не более 16 А (для сектора класса I) и 25 А (для сектора класса III).

Стандарт распространяется на шинопроводы, предназначенные для помещений с нормальными условиями для установки и подвешивания на стенах и потолках. Шинопроводы не предназначены для установки в местах, где преобладают специальные условия — на судах, транспортных средствах и т. п., а также в опасных зонах, например взрывоопасных.

Области применения ожидаемых научно-технических результатов

Области применения ожидаемых научно-технических результатов. Области применения полученных результатов достаточно широки и включают использование
результатов климатического анализа для дальнейших комплексных исследований изменчивости окружающей среды, разработанные и усовершенствованные методики анализа данных дистанционного зондирования могут использоваться как раздельно для тематической оперативной целевой поддержки морских операций в Арктике, так и в составе автоматизированных систем мониторинга в онлайновом режиме, в сопряжении с системой идентификации судов (АИС), а также через интеграцию в бортовое программное обеспечение типа NavPlanner.
Можно выделить три основные целевые группы пользователей результатами проекта: судовождение и морская логистика; нефтегазовая промышленность и рыболовство:
1.Судовождение и морская логистика
В условиях изменяющегося климата, последствия которого особенно ярко проявляются в арктических регионах и, главным образом в летний период, площадь многолетнего льда существенно уменьшается и районы возможного плавания судов расширяется, в том числе за счет районов с разреженными льдами. Таким образом, значение данного исследования для обеспечения безопасного мореплавания трудно переоценить. На трассе Северного морского пути также растет объем перевозок и потребность в предоставлении информации о состоянии окружающей среды возрастает.
2.Нефтегазовая промышленность
Интерес нефтегазовой индустрии усилился с тех пор как международные нефтяные компании получили доступ к Штокмановскому месторождению в российском секторе Баренцева моря.Уникальный технический масштаб Штокмановского проекта нуждается в серьёзной научной поддержке для сохранения природных ресурсов региона Баренцева моря и безопасности человека. В ближайшие десятилетия планируется осуществить несколько похожих проектов в регионе арктического шельфа, где хранится 25% мировых запасов природного газа. Прежде всего для строительства буровых установок необходимо знать ледовые условия. Это побудило компании Statoil ASA и Total E&P профинансировать совместный проект KARBIAC Joint Industry Project (JIP), для получения статистических данных на основе модели морских ледовых условий для Карского и Баренцева морей. Но многие вопросы остаются нерешёнными, например, размер льдин после столкновения. Безопасность персонала и сохранение дорогостоящего оборудования в условиях наличия морского льда – одна из важнейших задач, стоящих перед нефтегазовыми компаниями. Проект SWARP позволит на основе спутниковых данных прогнозировать ситуации возникновения зыби, которая может вызвать сильные разрушения на буровых и добывающих платформах. Даже при минимизации возможных рисков разлива нефти, необходимо иметь возможности для разрешения форс-мажорных ситуаций. Для устранения разливов нефти в водах, покрытых льдами, необходимо знать о преобладающем типе льда, размерах льдин, о характере волнения. SWARP будет предоставлять высокоточную информацию. Планируется сотрудничество в рамках проекта с недавно созданной ассоциацией Arctic Response Technology JIP из Oil and Gas Producers (OGP) по вопросам моделирования траекторий разлива нефти в морском льду (http:// www.arcticresponsetechnology.org/).
3.Рыболовство
Прикромочная зона – особый регион и для экосистемы: усиление апвеллинга вдоль льда (Johannessen et al. (1983)), и возникающие ледяные вихри способствуют росту фитопланктона, принося питательные вещества к зоне фотосинтеза. Обилие пищи делает эти районы очень привлекательными для многих видов рыб, что привело к увеличению количества рыболовецких судов, курсирующих вдоль прикромочной зоны. Рыболовецкая промышленность – одна из ключевых групп пользователей в проектах MyOcean, и SWARP, активными участниками являются Норвежский Институт морских исследований (IMR) и Международный Совет по исследованию моря (ICES).

Рынки и области применения — allnex

Этот веб-сайт использует файлы cookie и аналогичные технологии («Cookies»), как описано ниже для обработки определенной информации, например вашего IP-адреса. Вы можете узнать больше о том, как этот сайт использует файлы cookie, в нашей Политике защиты данных и информацию ниже. Выбрав Cookies и нажав «Отправить настройки», вы соглашаетесь с размещением и использованием этих Cookies для этих целей. Вы можете в любой момент передумать и пересмотреть свои предпочтения, перейдя по ссылке «Информация о файлах cookie» в нижней части этого веб-сайта.

Больше информации

Технические файлы cookie необходимы для правильной работы этого веб-сайта, поэтому их нельзя отключить. По умолчанию ваш браузер сохраняет полностью анонимную информацию; это может быть запрещено в настройках браузера. В этом случае функциональность сайта будет ограничена.

Больше информации

Эти  файлы cookie помогают нам сделать ваше пребывание на сайте более приятным. С их помощью мы можем выбрать предпочитаемый язык, статус посетителя и т. д.

Больше информации

Аналитические файлы cookie важны для анализа трафика этого сайта. Они помогают нам узнать, как наши посетители используют сайт, и определить элементы сайта для дальнейшего улучшения. Соглашаясь с этим уровнем использования файлов cookie, вы также автоматически соглашаетесь с файлами cookie персональных предпочтений и настроек пользователя.

Больше информации

Маркетинговые файлы cookie помогают нам связать этот сайт с социальными сетями, такими как LinkedIn и Facebook. Именно эти файлы cookie обеспечивают целевую рекламу за пределами данного веб-сайта. Соглашаясь с этим уровнем использования файлов cookie, вы также автоматически соглашаетесь как с аналитическим, так и с использованием файлов cookie персональных предпочтений и настроек пользователя.

Области применения | ООО «ИНФРАСПЕК»

Основные приложения инфракрасной фурье-спектрометрии

В настоящее время большую роль играет качество выпускаемой продукции, поэтому так важно контролировать его на всем протяжении процесса производства. ИК фурье-спектрометр ФСМ — универсальный прибор, который можно применять в различных областях, благодаря широкому спектру дополнительного оборудования.

Химия

Определение массовой концентрации масла в жидком техническом аммиаке, качественная классификация поверхностно-активных веществ, определение содержания связанной уксусной кислоты в уксуснокислых эфирах целлюлозы.

Химия полимеров

Идентификация каучуков и резиновых смесей, анализ добавок. Определение структурных характеристик и анализ компонентного состава различных полимеров и полимерного сырья, идентификация дефектов полимеров.

Нефтехимия

Определение содержания оксигенатов и бензола в бензине, определение метиловых эфиров жирных кислот в дизельном топливе, анализ параметров рабочих смазочных масел.

Нефтегазодобыча

Определение влажности нефтей, конденсатов и жидких нефтепродуктов, а также добываемых и транспортируемых горючих природных газов.

Угольная промышленность

Качественный и количественный анализ соединений, входящих в состав углей. Определение серы в каменных и бурых углях, лигнитах, антрацитах, коксе.

Экологический контроль

Проведение экологических мониторингов: определение содержания нефтепродуктов в воде и почве, идентификация источников загрязнений; определение содержания в воде жиров и поверхностно-активных веществ; определение содержания монооксида углерода и углеводородов в атмосферном воздухе и в воздухе рабочей зоны.

Пищевая и парфюмерная промышленность

Определение массовой доли трансизомеров жирных кислот в маслах и жировых продуктах, контроль показателей качества растительных масел. Определение влаги, жира и протеина при обработке семян масличных культур. Анализ состава рыбы и морепродуктов.

Комбикормовая промышленность

Определение содержания в комбикормах и комбикормовом сырье сырого протеина, сырой клетчатки, сырого жира и влаги, сырой золы, кальция и фосфора. Определение содержания обменной энергии.

Медицина

Исследование сыворотки крови для ранней диагностики онкологических заболеваний, исследование слюны для диагностики и контроля хранического тонзиллита, анализ выдыхаемого воздуха для диагностики гастрита.

МЧС

Пожарно-техническая экспертиза — исследование объектов, изъятых с места пожара.

Криминалистика

Идентификация органических соединений: полимеров, лакокрасочных материалов, нефтепродуктов, растворителей, спиртных напитков, пищевых продуктов, волокон, клея, чернил, бумаги, наркотиков, фармпрепаратов, взрывчатых веществ. Минимальная пробоподготовка.

Оптическое производство

Определение спектральных коэффмциентов пропускания и отражения оптических деталей и материалов, измерение отражающей способности отражающих поверхностей и отражающих покрытий; идентификация и определение толщины покрытий, нанесенных на отражающие поверхности.

Электроэнергетика

Определение ароматических углеводородов в минеральных электроизоляционных маслах; идентификация масел, выявление загрязнений.

Газовый анализ

Экологический и санитарный контроль воздушной среды, контроль качества продукции газовой промышленности, анализ выдыхаемых газов для диагностики заболеваний в медицине, испытание надежности противогазов.

Текстильная промышленность

Определение в льняных тканях массовой доли полиэфирного волокна в смеси с натуральными волокнами, определение количественного содержания экстрагируемых органическими растворителями веществ (парафин, мягкий парафин, замасливатели жировосковые) по ГОСТ 30739-2001 «Ткани и изделия чистольняные, льняные и полульняные. Экспрессные методы испытаний».

Алмазы

Геммологическая экспертиза природных алмазов, контролькачества искусственных алмазов.

Области применения. NET. Программирование для карманных компьютеров

Читайте также

Преимущества применения VoIP

Преимущества применения VoIP
Поскольку VoIP является цифровой технологией, она делает возможными некоторые вещи, которые принципиально были недоступны для аналоговой телефонии прошлых лет. Например, вы можете устроить конференц-связь с несколькими людьми одновременно.

Сфера применения оптимизации

Сфера применения оптимизации
Термин «оптимизирующий компилятор» применяется поставщиками компиляторов в общем смысле, для обозначения компиляторов, которые обеспечивают какой-либо уровень оптимизации — от простейшего до наиболее сложного. Чтобы различать степень

Теорема Тевенина и ее применения

Теорема Тевенина и ее применения
Что представляет собой теорема Тевенина, и почему она так важна и так широко применяется? Если вы рассчитываете нетривиальные цепи и при этом хотите получить результат при различных нагрузочных сопротивлениях, то идеальным методом

2.2.5.3 Примеры применения параллелизма

2.2.5.3 Примеры применения параллелизма
Параллельная сортировка Сортировка — это фундаментальная операция обработки баз данных, применяемая при выполнении таких действий, как построение индексов, соединение методом сортировки и слияния, группирование; поэтому ускорение

16.3. Область применения

16.3. Область применения
Как один из вариантов грамотного применения перенаправления ввода/вывода, можно назвать разбор и «сшивание» вывода от команд (см. Пример 11-6). Это позволяет создавать файлы отчетов и журналов регистрации

Области применения XSLT

Области применения XSLT
В отличие от языка XML, предметную область XSLT задать очень легко. XSLT следует применять там, где необходимо преобразование одного документа в другой.Естественно, XSLT имеет также и некоторые ограничения:? XSLT не подходит для описания преобразований с

1 Область применения

1 Область применения
Настоящий стандарт применяется для пакетов программ. Например, для текстовых процессоров, электронных таблиц, программ баз данных, графических пакетов, программ, реализующих технические и научные функции, и для сервисных программ (утилит).Стандарт

1 ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ

1 ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ
Настоящий стандарт определяет шесть характеристик, которые с минимальным дублированием описывают качество программного обеспечения. Данные характеристики образуют основу для дальнейшего уточнения и описания качества программного обеспечения.

1 ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ

1 ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ
Данный стандарт представляет собой руководство по документированию программного обеспечения для тех руководителей, которые отвечают за производство программного обеспечения или программной продукции. Руководство предназначено для помощи

ZFS on Linux: практика применения

ZFS on Linux: практика применения
LinuxFormat, #165-166 и #167 (январь и февраль 2013).Настоящая статья посвящена практическому использованию ZFS в Linux. Оно рассмотрено на примере openSUSE, хотя почти всё из сказанного применимо и к любым другим дистрибутивам – все дистроспецифические детали

Политика применения сертификатов

Политика применения сертификатов
В соответствии с международным стандартом ISO/IEC 9594-8/ITU-T Recommendation X.509 [78] под политикой применения сертификатов понимается установленный набор правил, характеризующих возможность применения сертификатов определенным сообществом

Не удается найти страницу | Autodesk Knowledge Network

(* {{l10n_strings.REQUIRED_FIELD}})

{{l10n_strings.CREATE_NEW_COLLECTION}}*

{{l10n_strings.ADD_COLLECTION_DESCRIPTION}}

{{l10n_strings.COLLECTION_DESCRIPTION}}
{{addToCollection.description.length}}/500

{{l10n_strings.TAGS}}
{{$item}}

{{l10n_strings.PRODUCTS}}

{{l10n_strings.DRAG_TEXT}}

{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{l10n_strings.LANGUAGE}}
{{$select.selected.display}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR}}

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

{{$select.selected.display}}

{{l10n_strings.CREATE_AND_ADD_TO_COLLECTION_MODAL_BUTTON}}
{{l10n_strings.CREATE_A_COLLECTION_ERROR}}

области применения — испанский перевод — Linguee

Определение сельского населения | Официальный веб-сайт Управления ресурсов и служб здравоохранения США

Имею ли я право на получение финансирования здравоохранения в сельской местности?

Люди, которые живут в районах, которые мы определяем как сельские, имеют право на участие в наших программах. Воспользуйтесь анализатором права на получение грантов на здравоохранение в сельской местности.

Как вы определяете сельскую местность?

Бюро переписи населения США и Управление управления и бюджета (OMB) определяют сельские районы.Мы используем эти определения и коды сельских и городских коммутирующих районов (RUCA) для создания нашего собственного определения.

Как Перепись определяет село?

Перепись не дает определения «сельский». Они считают, что «сельский» включает всех людей, жилые дома и территорию, которые не входят в городскую зону. Любой район, не являющийся городским, считается сельским.

Перепись определяет город как:

• Городские районы (UA) с населением 50 000 и более человек
• Городские кластеры (УК) от 2500 до 49999 человек

Как OMB определяет сельскую местность?

OMB решает, какие округа являются столичными (метро), микрополитенами (микро) или ни одним из них.

Какие проблемы создают два определения?

Определения Census и OMB создают проблемы измерения.

Перепись переоценивает количество людей в сельской местности, в то время как OMB занижает их.

1. Определение переписи:
   • Не следует за границами города или округа, что затрудняет определение того, является ли район городской или сельским.
   • Многие пригородные районы классифицируются как сельские
2. OMB включает некоторые сельские районы в городских округах.
   Пример: Гранд-Каньон находится в округе метро.

Как нам преодолеть эти проблемы?

Мы используем коды сельских и городских коммутирующих районов (RUCA).Служба экономических исследований (ERS) Министерства сельского хозяйства США (USDA) создает эти коды, используя данные переписи населения США.

Сколько переписных участков в США?

В США более 70000 трактатов.

Можно ли определить сельские участки в уездах метрополитена?

Мы можем идентифицировать сельские переписные участки в городских округах. Каждый переписной участок соответствует присвоенным кодам RUCA.

Мы считаем участки внутри округов метрополитена с кодами 4-10 сельскими.

Работают ли коды RUCA для больших участков?

На больших участках нельзя использовать только коды RUCA. Коды не учитывают расстояние до услуг и небольшое количество людей.

В ответ мы классифицировали 132 переписных участка на больших территориях с кодами 2 или 3 RUCA как сельские. Площадь этих участков составляет не менее 400 квадратных миль, на них проживает не более 35 человек на квадратную милю.

Как найти полный список сельской местности?

Загрузите наши файлы данных для списков сельских районов по округам, переписным участкам и почтовым индексам.

Изменится ли право на участие в будущем?

Да. Прочтите Уведомление Федерального реестра, пересмотренное географическое право на получение грантов Федерального управления политики здравоохранения в сельских районах. Это изменение вступит в силу в 2022 финансовом году.

Что это за изменение?

Мы изменили то, как мы определяем сельскую местность. Мы обновили список районов, имеющих право на финансирование здравоохранения в сельской местности.

Вы удаляли какие-либо области?

Нет, мы не удаляли ни одной области. Мы расширились. Начиная с 2022 финансового года, мы будем рассматривать все отдаленные округа, где нет муниципального образования, как сельские.

Как это повлияет на меня?

Это может позволить вашему географическому региону подавать заявку или получать услуги в рамках наших грантов на здравоохранение в сельской местности.

Воздушное пространство специального назначения

Глобальный анализ с использованием методов сопоставления

Abstract

Охраняемые территории (ООПТ) занимают четверть территории тропических лесов. Тем не менее, ведутся споры об эффективности ООПТ в сокращении обезлесения, особенно когда местное население имеет право использовать лес. Ключевой аналитической проблемой является вероятное размещение ООПТ на маргинальных землях с низким уровнем вырубки лесов, что не позволяет сравнивать охраняемые и незащищенные территории. Используя методы сопоставления для контроля этой систематической ошибки, в данной статье анализируется глобальный биом тропических лесов с использованием лесных пожаров в качестве показателя обезлесения с высоким разрешением; разбивает воздействие по удаленности, что является показателем нагрузки от обезлесения; и сравнивает строго защищенные иООПТ многократного использования по сравнению с территориями проживания коренных народов. Активность пожаров была наложена на карту протяженности тропических лесов длиной 1 км в 2000 г .; изменение землепользования предполагалось для любой точки, в которой возник один или несколько пожаров. Отобранные точки в ООПТ до 2000 г. были сопоставлены со случайно выбранными незащищенными точками в той же стране. Критерии соответствия включали расстояние до дорожной сети, расстояние до крупных городов, высоту и уклон, а также количество осадков. В Латинской Америке и Азии строгие системы охраны окружающей среды существенно снизили вероятность возникновения пожаров, но системы охраны многоцелевого назначения оказались еще более эффективными.В Латинской Америке, где есть данные о территориях проживания коренных народов, эти районы сокращают количество лесных пожаров на 16 процентных пунктов, что более чем в два с половиной раза больше, чем можно было бы предположить наивным (несравнимым) сравнением с незащищенными территориями. В Африке недавно созданные строгие ООПТ, по-видимому, эффективны, но многоцелевые охраняемые районы тропических лесов дают мало точек выборки, и их воздействие не имеет надежной оценки. Эти результаты показывают, что защита лесов может способствовать достижению целей как сохранения биоразнообразия, так и сокращения выбросов CO2, что особенно актуально для повестки дня REDD.Обнадеживает то, что территории коренных народов и многофункциональные охраняемые территории могут помочь в достижении этих целей, предполагая некоторую совместимость между глобальными экологическими целями и поддержкой местных источников средств к существованию.

Образец цитирования: Нельсон А., Хомиц К.М. (2011) Эффективность охраняемых территорий со строгим и многократным использованием в сокращении лесных пожаров в тропических лесах: глобальный анализ с использованием методов сопоставления. PLoS ONE 6 (8):
e22722.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0022722

Редактор: Ханс Хенрик Бруун, Копенгагенский университет, Дания

Поступила: 21 сентября 2009 г .; Принято к печати: 6 июля 2011 г .; Опубликовано: 16 августа 2011 г.

Авторские права: © 2011 Nelson, Chomitz.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Финансирование: Эта работа была проведена Группой независимой оценки Группы Всемирного банка при частичной поддержке Департамента оценки Норвежского агентства по сотрудничеству в целях развития (Норад). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

На обезлесение тропиков приходится от одной пятой до одной четверти общего вклада человека в парниковые газы [1], [2] и 80% выбросов из наименее развитых стран. (Данные за 2005 г., включая изменения в землепользовании и лесном хозяйстве, из CAIT 8.0.) Таким образом, сокращение обезлесения способствует смягчению последствий изменения климата и может также обеспечить выгоды для развития [3], [4], [5].Программа REDD (сокращение выбросов в результате обезлесения и деградации) стремится интегрировать сокращение обезлесения в глобальный климатический режим в соответствии с Рамочной конвенцией Организации Объединенных Наций об изменении климата, вознаграждая страны, которые сокращают выбросы лесов [3], [6].

Хотя повестка дня REDD является новой, повестка дня защиты леса — нет. Сохранение и устойчивое управление лесами на протяжении десятилетий было мотивировано проблемами биоразнообразия и средств к существованию. Там, где обезлесение представляет собой угрозу для биоразнообразия, успешные усилия по сохранению или устойчивому управлению будут иметь побочный эффект в виде сокращения выбросов углерода в лесах.Это особенно заметно во влажных тропических лесах, где скорость обезлесения и плотность углерода высоки. Таким образом, оценка эффективности прошлых природоохранных мероприятий может помочь в разработке мероприятий по продвижению REDD.

Среди природоохранных мероприятий в тропических лесах создание охраняемых территорий было наиболее заметным и наиболее финансируемым [5]. Глобальный экологический фонд заявляет, что его инвестиции в охраняемые территории включают 1,6 миллиарда долларов собственных ресурсов и 4 доллара.2 миллиарда софинансирования; многое из этого было реализовано через Всемирный банк. Охраняемые территории быстро расширяются в последние годы [7] и в настоящее время покрывают около 27,1% площади тропических лесов. (Расчет авторов. Данные о границах и площадях недоступны для небольшого процента охраняемых территорий, поэтому это может быть консервативная оценка.) Во многих отношениях они обеспечивают модель для более широких классов вмешательств, поскольку большинство усилий по сокращению обезлесения будет включать некоторые виды ограничений практики землепользования [5].

Тем не менее, существует значительная неопределенность и споры по поводу воздействия и эффективности охраняемых территорий. Взгляды на их экологическую эффективность пошатнулись. В 1990-х охраняемые территории часто характеризовались как в значительной степени неэффективные «бумажные парки» [8], [9]. За последнее десятилетие данные (рассмотренные ниже), напротив, говорят о том, что охраняемые территории эффективны — только для того, чтобы их можно было использовать. оспаривается, совсем недавно, по методологическим соображениям. Между тем, с социальной точки зрения, строго охраняемые территории (которые позволяют использовать только в целях сохранения) иногда рассматриваются как эффективные в защите биоразнообразия за счет исключения доступа местных жителей к лесным ресурсам [10].Многофункциональные охраняемые территории, которые допускают некоторое устойчивое использование местными жителями, могут потенциально достичь как социальных, так и природоохранных целей — или потерпеть неудачу в обоих [11], [12], но количественные исследования взаимодействия средств к существованию и сохранения редки [13].

За последнее десятилетие растущая доступность данных дистанционного зондирования о лесном покрове облегчила количественные исследования воздействия охраняемых районов на обезлесение тропических лесов. Обзорные статьи включают [12], [14], [15]; Примеры конкретных стран включают Белиз [16], Бразилию [17], [18], [19], [20], Коста-Рику [21], [22], [23], Гондурас [24], Индонезию [25] , [26], [27], [28], Мадагаскар [29], Перу [30] и Таиланд [31]; глобальные исследования включают [8], [32], [33].В подавляющем большинстве этих исследований сообщается, что охраняемые территории связаны с более низкими темпами обезлесения.

Задача анализа воздействия состоит в построении контрфактического контекста: сколько было бы обезлесения, если бы рассматриваемый лес не был поставлен под охрану [34]; (подробное обсуждение и критический обзор многих исследований см. в [15]). Это требует контроля социальных, экономических и экологических факторов, которые влияют на скорость обезлесения и влияют на расположение охраняемых территорий.Хорошо известно, что темпы обезлесения ниже на землях, непривлекательных для сельского хозяйства: на землях, удаленных от рынков, с бедными почвами, высокими склонами или обильными дождями. (См. Обзор в [5].) Но именно эти виды земель правительства могут счесть проще всего для защиты в бюллетенях, где плотность населения низкая, а влиятельные сельские интересы менее склонны возражать [35]. И действительно, охраняемые территории непропорционально расположены на землях, характеризующихся более высокими склонами, возвышенностями и большей удаленностью [36].Наивное сравнение темпов обезлесения между этими зонами «низкого давления» и незащищенными землями в целом дало бы завышенную оценку эффективности охраняемых территорий. С другой стороны, [20] утверждают, что некоторые бразильские леса были определены как районы коренных народов, чтобы защитить их от очень сильной вырубки леса. Здесь сравнение охраняемых и незащищенных лесов приведет к недооценке воздействия защиты.

Исследования подходят к этой проблеме с разной степенью строгости.В некоторых (например, [25], [30]) отсутствуют четкие меры контроля или оценка обезлесения на охраняемой территории, для которой нет сопоставимых незащищенных территорий [24]. Некоторые используют многомерные методы, которые объясняют присутствие обезлесения на уровне пикселей не только как функция статуса охраняемой территории, но также как функция уклона, удаленности и других факторов, определяющих как обезлесение, так и размещение охраняемых территорий [16], [26] ], [29]. Более сложный вариант рассматривает статус охраняемой территории как эндогенный, совместно моделируя защиту и обезлесение с помощью двумерной пробит-модели [37].Однако этот подход требует назначения переменной, которая влияет на защиту, но не на вырубку лесов — требование, которое сложно выполнить.

В последнее время в некоторых исследованиях использовались методы сопоставления, которые, как считается, менее чувствительны к ошибкам спецификации, чем многомерные эконометрические модели. Методы сопоставления стремятся объединить охраняемые лесные участки с незащищенными, но во всем остальном схожими «контрольными» участками. «Сходство» определяется на основе контрольных переменных (таких как уклон и удаленность).Как и в случае с эконометрикой, надежность моделей основывается на предположении, что были включены все важные смешивающие переменные.

Например, [23] использовали методы сопоставления для оценки воздействия системы охраняемых территорий Коста-Рики на сокращение обезлесения. Они обнаружили, что охраняемые территории в среднем незначительно сокращали обезлесение, но значительно меньше, чем наивное сравнение средних темпов обезлесения на охраняемых и незащищенных территориях [38]. уточняет этот результат, показывая, что парки Коста-Рики имели больший защитный эффект в районах, испытывающих повышенную нагрузку, например, вблизи столицы [28].использовали сопоставление показателей склонности для оценки воздействия охраняемых территорий на вырубку лесов на Суматре в период 1990–2000 годов с использованием изображений Landsat с высоким разрешением. По сравнению с эквивалентными лесами на охраняемых территориях, исследование показало, что темпы обезлесения на 7,4 процентных пункта выше в буферных зонах и на 24 процентных пункта выше в ландшафте за их пределами.

На глобальном уровне всеобъемлющей оценке препятствовали неадекватные данные. Не существует глобально согласованных данных временных рядов с высоким пространственным разрешением для всего биома тропических лесов.Таким образом, [8] опирался на анкеты, предназначенные для управляющих охраняемыми территориями, и [32] использовал изображения дистанционного зондирования с очень низким разрешением (8 км2) для обнаружения изменений; оба охватывают лишь часть тропических охраняемых территорий. Наиболее сопоставимым с нашим является исследование [33], в котором используются методы сопоставления для оценки воздействия на охраняемые территории во всех биогеографических областях, а не только в тропических лесах. Он использует две стратегии, чтобы противостоять нехватке глобальных данных о вырубке лесов, каждая из которых имеет некоторые недостатки. Во-первых, он использует естественный растительный покров в определенный момент времени в качестве показателя обезлесения (т.е., изменение земного покрова). Поскольку возможно, что расчистка среды обитания могла предшествовать (и мотивировать) создание охраняемой территории, тест на чувствительность ограничивает выборку охраняемыми территориями до 1980 года. Во-вторых, он оценивает изменение земного покрова за период 2000–2005 годов путем сравнения двух наборов данных о земном покрове, построенных с использованием разных методологий. Поскольку существует значительная неопределенность в классификации земного покрова на уровне разрешения 1 км, разница между этими двумя наборами данных может иметь высокое отношение шум / сигнал, как признается в исследовании.В целом он приходит к выводу, что введение мер контроля значительно снижает, но не полностью сводит на нет оценку эффективности охраняемых территорий. Средняя глобальная разница в естественном земном покрове в 2000 году составляла около 2,5 процентных пунктов; разница в измеренных изменениях между 2000 и 2005 годами составила около 0,5 процентных пункта. Исследование показало, что защитное воздействие выше в более плоских, менее удаленных районах и в наиболее строгих формах охраняемых территорий (категории I и II МСОП).

Настоящее исследование несколько отличается от [33].Основное внимание уделяется биому тропических лесов, более однородной области (с биологической и социально-экономической точки зрения), чем глобальный набор охраняемых территорий. Он использует то, что, как мы будем утверждать, является лучшим показателем изменения землепользования, а именно, возникновение лесных пожаров. И он разделяет набор охраняемых территорий по более политически значимым направлениям, выделяя строго охраняемые, многоцелевые и коренные территории. В исследовании результаты дезагрегированы по континентам и по удаленности от городов (косвенный показатель вырубки лесов).В целом он приходит к выводу, что строго охраняемые территории эффективны, но меньше, чем показала бы наивная оценка. Напротив, многоцелевые охраняемые территории в целом более эффективны в сокращении обезлесения, чем строго охраняемые территории, и более эффективны, чем можно было бы предположить наивной оценкой.

Методы

Область исследования

Исследование ограничено развивающимися странами (странами-получателями займов Всемирного банка) и размером биома тропических лесов. На эти страны приходится основная часть обезлесения, и они потенциально имеют право на участие в REDD.Биом, полученный из Наземных экорегионов мира Всемирного фонда дикой природы [39], содержит максимальную пространственную протяженность тропических и субтропических влажных широколиственных лесов мира.

На рисунке 1 показано пространственное пересечение этих стран и биома. Зеленая зона представляет собой максимальную протяженность исследуемой территории, охватывающую 19,73 млн км ² . Биом разделен на три континента; каждый будет проанализирован отдельно. Папуа-Новая Гвинея и Микронезия считаются частью Азии для этого анализа.

В пределах этой области площадь оставшегося тропического леса в 2000 году была получена из двух источников данных о земном покрове: Глобальный земной покров за 2000 год [40], полученный из данных SPOT с разрешением ~ 1 км, и процент лесного покрова за 2000 год [41]. ] получено по данным MODIS на ∼500 м.

Были извлечены все 11 классов земного покрова из GLC2000, которые содержат леса или лесные мозаики, а также все пиксели размером ∼1 км, где средний процент лесного покрова превышал 25 процентов [42].Это более высокий порог, чем 10 процентов, использованных в Оценке лесных ресурсов ФАО [43] и в недавней оценке глобальной защиты лесов [44]. Одним из оправданий использования 10-процентного порога в этом глобальном анализе был охват лесных массивов в Африке; однако они не являются частью биома тропического леса. Двадцать пять процентов было выбрано для минимизации риска включения тропических лесов / саванн и других земель, которые уже были в значительной степени очищены от леса, которые преимущественно использовались для сельского хозяйства и могли проявлять высокую пожарную активность, которая не обязательно была связана с вырубкой лесов.

Хотя оба источника являются хорошо задокументированными исследовательскими продуктами, между двумя наборами данных существуют разногласия. Чтобы обеспечить консервативную оценку частоты лесных пожаров, мы используем пересечение двух лесных покровов в границах биома, покрывающего 13,15 млн км ² площади тропических лесов в 2000 году. Для справки, площадь тропических лесов на основе MODIS одних данных или только GLC2000 составит 15,13 млн км ² или 14,51 млн км ² , соответственно.Согласованность между ними по биому составляет 83,1 процента.

Расчетная активность пожаров, вызванных обезлесением: переменная результата

Переменная результата представляла собой двоичную меру: наличие или отсутствие по крайней мере одного события пожара в заданном лесном пикселе (см. Дополнительную информацию S1). Как и в других исследованиях [19], мы утверждаем, что лесные пожары являются разумным показателем обезлесения в тропиках. В тропиках неантропогенные пожары редки [45]. В Индонезии [46] выяснилось, что пожары были связаны с расчисткой земель на 8 из 9 исследовательских участков.В Амазонии пожары связаны с первоначальной расчисткой земель и последующим землепользованием на расчищенных участках [47]. (Это мотивирует наш выбор результатов измерения не как количество пожаров на пикселе леса, а как двоичное указание того, произошли ли один или несколько пожаров на пикселе в течение периода наблюдения.) Сравнение Morton et al. [48] проверенных «высоконадежных» обнаружений пожаров с помощью мер по обезлесению, основанных на изображениях Landsat с высоким разрешением, показали, что 87% вырубки лесов, связанных с урожаем, и 73% вырубки лесов, связанных с пастбищами, связаны по крайней мере с одним таким пожаром.Таким образом, существует небольшая или умеренная вероятность ложных отрицательных результатов при использовании пожаров в качестве показателя явной вырубки лесов. Здесь вероятность ложных срабатываний сводится к минимуму за счет использования Morton et al. Фильтр высокой степени достоверности , который учитывает только пожары, возникающие в ночное время, и дневные пожары с яркостной температурой> 330 K в канале 4 мкм. Хотя наш индикатор несовершенен, обнаружение вырубки лесов с помощью визуальной интерпретации изображений с низким разрешением также подвержено ошибкам, и даже изображения Landsat с высоким разрешением создают проблемы с интерпретацией и цензурой из-за облачности.Данные о пожарах и большинство методов, основанных на изображениях, не смогут обнаружить «загадочную» деградацию леса, такую ​​как лесозаготовки с низкой интенсивностью.

Пожарная активность была оценена на основе пространственно привязанных данных дистанционного зондирования лесных пожаров из набора данных MODIS Active Fires [49]. Данные MODIS Active Fire предоставляются на двух спутниковых платформах: Terra с октября 2000 г. и Aqua с июля 2002 г. по настоящее время. Таким образом, имеется частичное покрытие с октября 2000 года (два прохода в день) и полное покрытие с июля 2002 года (четыре прохода в день), включая дневные и ночные пропуска.

Пожары с высокой степенью достоверности были извлечены из более чем 1 миллиона сцен пожаров MODIS в период с 2000 по 2008 год (http://modis-fire.umd.edu/Active_Fire_Products.html). Примерно 1,21 миллиона пикселей размером 1 км зарегистрировали по крайней мере один пожар в период с октября 2000 года по январь 2009 года в биоме тропического леса, и 0,70 миллиона из них произошли в лесных районах (Таблица 1). Из 13,15 млн пикселей тропических лесов протяженностью 1 км в 5,31% произошел хотя бы один пожар за этот период времени.

Переменная результата — это двоичная мера активности лесных пожаров на квадратный километр: был ли хотя бы один пожар в этом пикселе в течение 2000–2008 годов? Этот период времени отражен в выборе ковеременных и в определении контрольных / лечебных групп ниже.Отсутствие охвата до октября 2000 года, а затем частичное покрытие до июля 2002 года означает, что бинарный показатель здесь несколько консервативен в качестве оценки площади, пострадавшей от пожара.

Другой набор данных рассматривался в качестве прокси для событий вырубки тропических лесов: недавно выпущенный продукт MODIS Collection 5 Burned Area Product, который включает глобальные ежемесячные карты дат выгорания с разрешением 500 метров (м). Прямое сравнение данных по активному пожару и площади выгоревших пожаров за июль 2001 г. — июнь 2002 г. показало, что «многие лесные пожары обнаруживаются по продукту активного пожара, а не по продукту сожженной площади» [50].Этот более высокий уровень обнаружения, хотя и включает пожары со средней и высокой степенью достоверности, а также тот факт, что данные о выгоревших площадях все еще являются предварительными, привели к тому, что данные об активных пожарах были предпочтительнее данных о выгоревших площадях в качестве прокси для событий тропической вырубки лесов.

Наличие одного или нескольких пожаров в пикселе размером 1 км не может быть напрямую преобразовано в оценку площади обезлесенной территории. Пожар может представлять собой что угодно, от небольшой вырубки одного гектара до полной вырубки лесов на 1-километровом пикселе.Тем не менее, можно оценить, можно ли использовать эти данные о наличии / отсутствии пожаров в качестве достоверного показателя деятельности по обезлесению в биоме тропических лесов. Мы сравнили бинарный показатель активности лесных пожаров с обезлесением, измеренный на наборе из 183 сцен Landsat, использованных Hansen et al. [42] для глобального условного исчисления обезлесения. (Хансен и др. Используют эти данные с высоким разрешением для калибровки глобальных импутаций на основе данных MODIS с более низким разрешением. Однако они предостерегают от использования импутированных данных на уровне пикселей.) Мы построили площадь пожарной активности за 2000–05 гг. Как долю площади лесов в процентах от потери лесного покрова за 2000–2005 гг. На 18,5-километровый пиксель (дополнительная информация S2). Анализ был повторен для 5 процентов (верхняя часть рисунка) и 1 процента (нижняя часть рисунка) ячеек потери лесного покрова.

Существует сильная тенденция к увеличению пожарной активности с увеличением потери лесного покрова по биому от 0 до 30 процентов потери лесного покрова. Тенденция к увеличению процента потери лесного покрова сохраняется, но их очень мало 18.5 км пикселей (<0,2% площади биома тропического леса) в этих областях. Латинская Америка, Карибский бассейн и Азия демонстрируют ту же четкую тенденцию, что и весь биом, но для Африки ситуация менее очевидна. Следует отметить, что оценка обезлесения в Африке с помощью дистанционного зондирования резко отличалась от оценки лесных ресурсов 2005 г., проведенной ФАО [42], [43], поэтому расхождение между мерами по борьбе с пожарами и мерами дистанционного зондирования может быть не только из-за неправильной классификации. данных о пожаре.

Исходя из этого, можно с достаточной уверенностью сказать, что выбранная подгруппа активных пожаров является вероятным показателем событий вырубки лесов, особенно в Латинской Америке и Азии.Для Африки это менее убедительно, но все же правдоподобно.

Охраняемые территории и классы управления МСОП

Всемирная база данных по охраняемым территориям (WDPA) [51] является источником информации об охраняемых территориях. WDPA составляется Программой ООН по окружающей среде и МСОП с привлечением организаций-членов из 140 стран. Хотя ее точность зависит от процесса отчетности [52], она признана наиболее полной и авторитетной базой данных по охраняемым территориям и широко используется в глобальных исследованиях сохранения (например,грамм. [33], [53]) Он применяет строгий, последовательный и подробный набор критериев для идентификации и классификации охраняемых территорий [54]. Охраняемые территории определяются как: «четко определенное географическое пространство, признанное, выделенное и управляемое с помощью юридических или других эффективных средств для достижения долгосрочного сохранения природы с соответствующими экосистемными услугами и культурными ценностями». Информация об охраняемых территориях, включая границы (и координаты центра ООПТ и территорию для ООПТ с неизвестными границами), дату назначения, классификацию управления охраняемыми территориями МСОП и статус, была извлечена из базы данных WDPA для всех охраняемых территорий, которые находились внутри или пересекали тропический лес. биом.

Этот список охраняемых территорий включает в себя все охраняемые территории, признанные на национальном уровне (классы управления охраняемыми территориями МСОП с I по VI, а также неизвестные) и на международном уровне (заповедники МАБ ЮНЕСКО, Рамсарские угодья и объекты всемирного наследия), и составляет 4,13 миллиона км ² из охраняемая территория в пределах биома, из которых 3,62 млн км ² покрыты лесами. (См. Дополнительную информацию S3 для определения классов управления МСОП.)

Были рассмотрены две группы обработки на основе охраняемых территорий с информацией о границах.В первую группу входят все охраняемые территории, которые были определены до 2000 года. Вторая группа ограничена охраняемыми территориями, которые были определены между 1990 и 2000 годами. Использование ограниченной группы позволяет нам изучить влияние недавно созданных охраняемых территорий и обеспечивает проверку на возможность эндогенности в соответствующих переменных.

На основании классификации МСОП ООПТ классифицируются следующим образом:

• Строгая защита — классы I — IV МСОП
• Нестрогая или многоразовая защита — классы V и VI МСОП
• Неизвестная защита — признана на национальном уровне, но не имеет класса

МСОП.

• Коренное население — Подмножество неизвестного класса, но под управлением коренного населения.

Строгая охрана означает территории, специально предназначенные для охраны природы. Нестрогая защита означает, что области имеют стратегию управления множественным использованием. Категория VI, например, включает области, основной целью которых является «защита природных экосистем и устойчивое использование природных ресурсов, когда сохранение и устойчивое использование могут быть взаимовыгодными». Группа коренных народов охраняемых территорий находится в Латинской Америке, преимущественно в Бразилии, с несколькими районами в Панаме и Колумбии.На Рисунке 2 показаны охраняемые территории, классифицированные МСОП, которые были определены до 2000 г .; доминирование охраняемых тропических лесов в Латинской Америке и Карибском бассейне очевидно. До 2000 г. в биоме тропических лесов было 2 974 охраняемых района, классифицированных МСОП (классы I — VI МСОП плюс неизвестные), которые включали не менее 1 ² тропических лесов.

Контрольные группы основаны на территориях, которые никогда не были защищены до 2008 года. Мы признаем, что некоторые лесные территории, которые не соответствуют критериям охраняемых территорий МСОП, могут получить выгоду от других форм правовой защиты — например, концессии на промышленные леса — поэтому наши сравнения могут недооценивать эффект защиты в широком смысле.В тех случаях, когда данные о границах отсутствовали (для 22% охраняемых территорий, составляющих всего 6% от общей протяженности охраняемой территории), охраняемые территории были представлены кружками с площадью, равной площади охраняемой территории, с центром вокруг точки, обозначенной как охраняемая территория. место нахождения.

Сводные статистические данные по площади тропических лесов и охраняемых территорий тропических лесов по состоянию на 2000 год показаны ниже в таблице 2. Показано количество наблюдаемых пикселей лесных пожаров и площади тропических лесов для каждого региона и группы защиты (только для территорий до 2000 года). в таблице 3.

Контрольные переменные

Переменные, описывающие местность, климат и удаленность, использовались для сравнения точек на охраняемых территориях с «похожими» незащищенными точками.

Доступность к рынкам является сильным фактором, определяющим давление вырубки лесов [16]. Использовалась мера, показывающая время в пути до крупных городов в 2000 г. [55], [56]. Это первая такая глобальная мера, которая учитывает разницу в скоростях движения на дорогах разного качества, железных дорогах, судоходных реках; и для бездорожья, почвенного покрова, уклона и возвышенности.Согласно определению, в крупных городах в 2000 году проживало 50 000 человек или более.

Расстояние до дорожной сети является дополнительной мерой доступа к лесным ресурсам. Измерение расстояния было создано на основе векторной дорожной сети, извлеченной из пятого издания набора данных уровня 0 векторной интеллектуальной карты (VMap0). Основным источником базы данных является серия оперативных навигационных карт в масштабе 1–1 млн. Базисный период — 1979–1999 годы [57] (Дата начала спорна; третье издание VMAP0, опубликованное в 1997 году, также имеет 20-летний базисный период — 1974–1994 годы! Пятое издание было опубликовано в 2000 году, но с учетом незначительные изменения после первого издания в 1992 году, вряд ли будет много данных после 1990 года.)

Расстояние до крупных городов — третий показатель близости. Прямолинейная мера была создана на основе набора точечных данных центроидов городов [58] с использованием того же набора в слое доступности.

Местность является фактором пригодности землепользования. Пологие склоны и более низкие возвышения, вероятно, будут более доступными, более продуктивными, более ценными и, следовательно, более привлекательными для использования в сельском хозяйстве. Уклон и высота не только имеют прямую связь с пригодностью, но и являются показателями физических свойств почвы, а высота — показателем температуры.

Отметка и уклон были получены из версии CSI-CGIAR [59] цифровой модели возвышения SRTM с разрешением 90 м от НАСА [60]. Версия данных CSI-CGIAR заполнила пустые области данных вспомогательными данными цифровой модели рельефа и топографически правильными алгоритмами интерполяции. Среднее значение и дисперсия наклона и возвышения были извлечены с разрешением 1 км.

Осадки являются еще одним фактором пригодности землепользования.Маловероятно, что районы с очень большим количеством осадков будут использоваться для ведения сельского хозяйства, а связанные с ними облачность и влажность не позволяют использовать пожарную деятельность в качестве надежной меры обезлесения.

Оценки количества осадков были извлечены из данных, предоставленных миссией по мониторингу тропических осадков, в частности, из продукта 3B42-TRMM-Adjusted Merged-Infrared Precipitation [61]. Этот набор данных предоставляет ежемесячные оценки интенсивности дождя с разрешением градуса. Эти показатели были преобразованы в миллиметры (мм) в месяц, затем объединены в оценки годовых осадков и, наконец, в оценку среднего годового количества осадков в мм за 2000–2008 годы.

Подробные границ страны были извлечены из базы данных Global Administrative Area [62]. Эта информация используется для точного сопоставления, чтобы гарантировать, что каждая пара контроль / лечение принадлежит одной и той же стране.

Экорегионы , по определению WWF, делят мир на 825 экологически однородных территорий [63]. Сопоставление в пределах экорегионов обеспечивает более ограниченный набор «эквивалентных» лесов, чем тот, который обеспечивается сопоставлением только по стране и количеству осадков.Например, Бразилия разделена на 33, а Индонезия — на 30 экорегионов. Поскольку соответствие внутри экорегионов снижает количество потенциальных совпадений, мы провели анализ с этим условием и без него.

Сводная статистика для всех вышеупомянутых переменных в тропических лесах и охраняемых территориях тропических лесов показана в таблице 4. В целом охраняемые районы тропических лесов более отдалены, имеют более низкую частоту возникновения пожаров и имеют более высокую высоту / уклон, чем тропические леса. в целом.

Данные и выборка

Все пространственные данные были спроецированы в синусоидальную проекцию равной площади с датумом WGS84 и сфероидом. Если не указано иное, разрешение растра составляет 1 км. Соответствующие данные из каждого уровня данных были извлечены с интервалом в 1 км и сохранены в базе данных PostgreSQL (версия 8.3), что составляет около 19 миллионов записей, одна запись на пиксель размером 1 км. Анализ соответствия был разделен на три географических региона: Латинская Америка и Карибский бассейн, Африка и Азия.Список точек, которые будут использоваться для формирования контрольной и лечебной групп, был извлечен из базы данных для каждого региона. Список точек для экспериментальной группы был основан на 10-процентной случайной выборке точек. Точки лечения должны были соответствовать следующим критериям:

• были определены как защищенные до 2000 г. на основании информации о границах охраняемых территорий из WDPA
• Классифицируется как лесной покров в 2000 г. на основе 11 классов почвенного покрова в GLC2000, которые представляют собой леса или лесную мозаику
• Достигнут 25-процентный порог лесного покрова по данным MODIS на 2000 год
• Отнесен к соответствующей группе защиты (строгой, многоцелевой, неизвестной, коренной) для когорты.

Два критерия лесов отражают консервативную оценку площади тропических лесов в 2000 году.

Соответствующая контрольная группа была основана на другой случайной выборке, которая была в пять раз больше. Контрольные точки должны были соответствовать следующим критериям:

• Не были защищены до конца 2008 года
• Классифицируется как лесной покров в 2000 г. на основе 11 классов почвенного покрова в GLC2000, которые представляют собой леса или лесную мозаику
• Достигнут 25-процентный порог лесного покрова от лесного покрова MODIS на 2000 год.

никогда не охраняемая территория учитывает любую форму признанной защиты от WDPA до конца 2008 года, включая охраняемые территории с информацией о дате их назначения. Эти охраняемые территории с информацией о границах просто замаскированы. Как уже отмечалось, охраняемые районы с указанным местоположением точки, но без информации о границах обрабатываются как круги данной области с центром в их координатах широта / долгота, и эти области также замаскированы.

Аналитическая методология

Анализ выполнен по данным с разрешением 1 км. Переменная результата — это бинарная мера наличия / отсутствия пожаров за период 2000–2008 годов в качестве косвенного показателя для событий обезлесения. Переменная обработки защищена / не защищена. Случайно выбранные охраняемые точки (группа обработки) сопоставляются с аналогичными контрольными точками, а разница в темпах обезлесения (лесных пожаров) оценивается статистически. (Обзоры и приложения методов согласования см. В [64], [65], [66]).

Мы используем комбинацию точного сопоставления и сопоставления ближайшего соседа. Пункты лечения и контроля точно подобраны по стране и доступности (время в пути до ближайшего города, сегментированное с шагом 15 минут). Дополнительные пять переменных, описанных ранее — средняя высота, средний уклон, среднее количество осадков (2000–2008 гг.), Расстояние до дорог и расстояние до городов — использовались для выбора точек сравнения посредством сопоставления ближайших соседей. Мы также провели все анализы с использованием и без использования экорегиона в качестве переменной точного соответствия.Мы используем обычно используемую метрику расстояния Махаланобиса, масштабно-инвариантную меру многомерного расстояния между двумя точками. Алгоритм случайным образом упорядочивает случаи лечения и для каждого из них по очереди выбирает контрольный случай с наименьшим расстоянием. Мы сравнивали с суппортом 0,5 SD и без него. Использование штангенциркуля (т. Е. Максимально допустимого расстояния) повышает качество совпадений, но приводит к некоторым несовпадающим точкам. Сопоставление было выполнено с заменой и корректировкой смещения. Соответствующий пакет [66] (версия 4.7–6), работающую в статистической программе с открытым исходным кодом R (версия 2.8.1) на MS Windows XP SP3.

Результаты

Сводные результаты

Таблица 5 показывает результаты сопоставительного анализа для всех охраняемых территорий до 2000 года, наряду с приблизительными (несогласованными) оценками из Таблицы 3. (Во всех случаях грубые — сравнение всех защищенных пикселей со всеми никогда не защищенными пикселями — и предварительное сопоставление — сравнение непревзойденной 10-процентной выборки защищенных пикселей с аналогичной долей никогда не защищенных пикселей — были очень похожими или идентичными, подразумевая, что случайная выборка была репрезентативной для всей совокупности.Таблица 6 повторяется, но в качестве обрабатываемой группы используются охраняемые территории 1990–2000 годов. Эти таблицы и последующее обсуждение отражают результаты без использования экорегионов в качестве сопоставимой переменной. Использование экорегионов уменьшило количество совпадающих пар, но мало повлияло на оценки. Результаты по экорегиону добавлены в дополнительную информацию S4.

Глядя на Таблицу 5, в регионе Латинской Америки и Карибского бассейна сопоставленные результаты для строгой защиты предполагают гораздо более низкий уровень предотвращаемых пожаров, чем грубые оценки.Тем не менее, охраняемые территории снизили количество лесных пожаров на 2,7–4,3 процентных пункта по сравнению со средней потерей в 5,8 процента (Таблица 3) за период 2000–2008 годов. Многофункциональные охраняемые территории оказываются более эффективными, чем строго охраняемые территории, примерно на 2 процентных пункта, и это также приводит к увеличению площади. «Неизвестный» менее эффективен, но задействованная область довольно мала. Показано, что территории коренных народов сокращают количество лесных пожаров на 16,3–16,5 процентных пункта, что более чем в два с половиной раза превышает приблизительные оценки (5.9 процентов) и вдвое эффективнее, чем любая другая группа в сопоставленных результатах, с большей оцененной площадью избегаемого пожара, чем строгие, многоцелевые и неизвестные вместе взятые. Строго охраняемые районы в Африке лишь на четверть менее эффективны (воздействие около 1 процентного пункта), чем можно было бы предположить по нескорректированным оценкам. Оценочные воздействия для многоцелевых зон не являются надежными: значимые 3 процента для оценки без измерителей, но 0 процентов (с широкими полосами погрешности) для оценки с измерителями.В Азии строго охраняемые территории работают лучше, чем по приблизительным оценкам, но защита от многократного использования вдвое эффективнее строгой защиты.

По оценкам таблицы 6

, за исключением территорий коренных народов, охраняемые территории, определенные в период с 1990 по 2000 год, обеспечивают лучшую защиту, чем охраняемые территории до 2000 года в целом, с улучшениями в диапазоне от 1 до 3,5 процентных пунктов, без учета результатов с несколькими подходящими парами. . В Латинской Америке и Карибском бассейне многофункциональные охраняемые районы кажутся столь же эффективными или более эффективными, чем строго охраняемые районы, но районы проживания коренных народов почти в два раза эффективнее любых других форм защиты.В Азии строго охраняемые территории работают лучше, чем по приблизительным оценкам, но многоцелевое использование вдвое эффективнее. В Африке эти недавно созданные охраняемые территории кажутся намного более эффективными, чем более крупная группа, рассмотренная в Таблице 5, с надежной оценкой воздействия примерно на 4,5 процентных пункта. Слишком мало точек, чтобы оценить влияние многоцелевых зон.

Таблица 7 суммирует результаты. Диапазон оценок представляет собой тест на устойчивость — использование двух видов процедур сопоставления и более или менее широкий спектр охраняемых территорий, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.Вывод о том, что охраняемые территории эффективны для снижения количества пожаров в лесах, считается убедительным.

Обратите внимание, что в районах проживания коренных народов в Латинской Америке, по оценкам, количество пожаров снизится более чем на 16 процентных пунктов, однако средняя интенсивность пожаров на никогда не охраняемых территориях составляет всего 7,4%. Это говорит о том, что районы проживания коренных народов, как правило, располагаются в районах, где масштабы обезлесения намного выше среднего. И действительно [36] показывают, что многоцелевые охраняемые территории менее склонны располагаться в зонах низкого давления, чем строго охраняемые территории.

Чтобы оценить важность местоположения при оценке эффективности защиты, интенсивность пожаров в подобранной лечебной и контрольной группах дезагрегирована по времени в пути. Это делается только для группы лечения до 2000 г., поскольку в группе 1990–2000 гг. Часто слишком мало точек, чтобы можно было провести разукрупнение.

Была построена интенсивность пожаров для каждого временного диапазона пробега, и через них была построена кривая лесса с использованием перекрестной проверки и информационного критерия Акаике для определения наиболее подходящего коэффициента сглаживания или ширины полосы.Кроме того, была настроена оценка лесса (1000 повторений) для определения 95-процентных доверительных интервалов вокруг кривой. (Учитывая небольшую выборку, эти доверительные интервалы могут быть занижены [67].) Это было сделано для скоростей возгорания из согласованного контроля (никогда не защищенный, красный) и данных обработки (защищенный до 2000, зеленый) и для разницы между двумя (серый). Эта разница, по сути, представляет собой дезагрегированную версию оценок, приведенных в таблице 7, и обеспечивает объективную оценку предотвращенных пожаров от обезлесения благодаря защите для различных степеней удаленности.На следующих рисунках эти доверительные интервалы вокруг кривой лёсса показаны в виде заштрихованных многоугольников, а также точки, которые они подбирают. Результаты представлены для строгих, многоцелевых и коренных территорий для Латинской Америки и Карибского бассейна (Рисунки 3 и 4), строгих для Африки (недостаточно пар для многоцелевого использования, позволяющего дезагрегировать) (Рисунок 5) и строгих и многоцелевых. для Азии (Рисунок 6), хотя количество пар для многоцелевого использования в Азии вполне приемлемо.

Рисунок 3.Беспристрастная оценка скорости пожаров в тропических лесах в Латинской Америке и Карибском бассейне (с сопоставлением).

Top — Строгая защита в Латинской Америке и Карибском бассейне с соответствием Махаланобиса (A) и соответствием Махаланобиса суппортом (B). Внизу — Многофункциональная защита в Африке с соответствием Махаланобиса (C) и соответствием Махаланобиса с суппортом (D).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0022722.g003

Рис. 4. Беспристрастная оценка интенсивности пожаров (красный — никогда не защищался, зеленый — защищался и серый — разница) для защиты коренных народов в Латинской Америке и Карибском бассейне , с согласованием Махаланобиса (A) и согласованием Махаланобиса с штангенциркулем (B).

Обратите внимание на изменение масштаба по оси y .

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0022722.g004

Рис. 5. Непредвзятая оценочная интенсивность пожаров (красный — никогда не охраняемый, зеленый — защищенный и серый — разница) для тропических лесов в Африке с соответствием Махаланобиса ( A) и совпадение Махаланобиса с штангенциркулем (B).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0022722.g005

Рис. 6. Беспристрастная оценка интенсивности пожаров (красный — никогда не охраняемый, зеленый — защищенный и серый — разница) для тропических лесов в Азии (с сопоставлением) .

Верх — Строгая защита с соответствием Махаланобиса (A) и соответствием Махаланобиса суппортом (B). Внизу — многоразовая защита с согласованием Махаланобиса (C) и согласованием Махаланобиса с суппортами (D).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0022722.g006

Выявляются некоторые сильные закономерности. Во-первых, почти во всех случаях пожарная активность внутри охраняемых территорий снижается по мере удаления от них. Хотя то же самое в целом справедливо для территорий за пределами охраняемых территорий, в некоторых случаях (строгие и многоцелевые в Латинской Америке и Карибском бассейне и строгие в Азии) внешний коэффициент и, следовательно, эффективность защиты возрастают с удаленностью, достигающей максимума примерно через 9–12 часов. .Во-вторых, за исключением строгой защиты в Африке, на охраняемых территориях, как правило, уровень пожаров значительно ниже, чем на сопоставимых незащищенных территориях. Однако эта разница уменьшается по мере увеличения удаленности. Другими словами, естественная защита столь же эффективна, как и формальная защита в отдаленных районах — по крайней мере, на данный момент. В-третьих, как в Латинской Америке, так и в Карибском бассейне и в Азии удаленные зоны многоцелевого использования расположены в районах с более высокой степенью обезлесения, чем в зонах строгого режима. Например, в часе езды от городов в Латинской Америке и Карибском бассейне уровень возгораний для многоцелевых зон составляет около 16 процентов, тогда как на контрольных участках со строгим соблюдением требований уровень возгорания составляет около 6 процентов.В-четвертых, в Латинской Америке и Карибском бассейне количество пожаров, как правило, выше в многоцелевых зонах, чем в строго охраняемых территориях, с учетом удаленности. И все же влияние многоцелевых зон больше, чем у строгих зон. В 1–12 часов от города, например, многоцелевые охраняемые территории снижают интенсивность пожаров примерно на 6–12 процентных пунктов, а строго охраняемые территории снижают показатели только примерно на 5 или 8 процентных пунктов. Территории коренных народов также имеют очень высокое абсолютное влияние.

В Азии картина иная.При контроле на расстоянии интенсивность возгорания на строго охраняемых территориях выше, чем на многоцелевых охраняемых территориях. Строгое охраняемые территории оказываются неэффективными для сдерживания пожаров в отдаленных районах. Их эффективность увеличивается с удалением, достигая пика примерно в 12 часах езды от города, а затем снижаясь. Напротив, многофункциональные охраняемые территории наиболее эффективны в регионах, близких к населенным пунктам.

В Африке строго охраняемые территории, по-видимому, оказывают умеренное воздействие. Оценки воздействия многофункциональных зон ограничены небольшой выборкой и не являются надежными.На африканские оценки могут повлиять устаревшие измерения близости дорог и удаленности от городов, поскольку дорожные условия в некоторых частях бассейна Конго ухудшились по сравнению с отчетным периодом используемых дорожных карт.

Обсуждение

В этом документе лесные пожары используются как показатель обезлесения и связанного с ним выброса углерода. Используя глобальные данные о биоме тропических лесов, становится очевидным, что на охраняемых территориях количество лесных пожаров значительно и статистически значительно ниже, чем на незащищенных, даже после учета ландшафта, климата и удаленности.Защитный эффект наиболее высок в отдаленных районах (Латинская Америка и Африка) и районах средней удаленности (Азия). Очень отдаленные районы имеют низкую частоту пожаров, даже если они не защищены — по крайней мере, на данный момент.

Важно отметить, что очевидно, что смешанные охраняемые территории — где разрешена некоторая степень продуктивного использования — обычно столь же эффективны или более эффективны, чем строго охраняемые территории, особенно в менее удаленных районах, где большая нагрузка на сельскохозяйственную переработку и добычу древесины.В Латинской Америке, где можно выделить районы проживания коренных народов, обнаружено, что они оказывают чрезвычайно большое влияние на сокращение обезлесения — гораздо большее, чем можно было бы предположить наивным, неконтролируемым сравнением. Эти результаты свидетельствуют о том, что районы смешанного использования и проживания коренных народов непропорционально расположены в районах с более высокой степенью обезлесения. Это примечательно, учитывая растущее внимание к земельным правам коренных народов.

С политической точки зрения, эти результаты показывают, что некоторые виды ограничений на землепользование — разновидности защиты — могут вносить эффективный вклад в достижение целей сохранения биоразнообразия и смягчения последствий изменения климата.Результаты показывают, что территории коренных народов и многофункциональные охраняемые территории могут помочь в достижении этих целей, а также предполагают некоторую совместимость между экологическими целями (хранение углерода и сохранение биоразнообразия) и поддержкой местных источников средств к существованию. Зонирование для устойчивого использования может быть более политически целесообразным и социально приемлемым, чем установление строгой защиты в районах с более высокой плотностью населения и меньшей удаленностью. Результаты также подтверждают выводы полевого исследования 84 охраняемых территорий в Азии и Африке, которое выявило положительную связь между богатством биоразнообразия, поддержкой лесов для жизнеобеспечения и участием местного населения в управлении лесным хозяйством [13].

Однако этот анализ не пытается измерить «утечку» — степень, в которой защита одного лесного участка просто смещает преобразование в другой, незащищенный участок. Это более важная проблема для выбросов углерода, чем для сохранения биоразнообразия, потому что последнее может быть преимущественно связано с определенными уникальными местами биоразнообразия, тогда как первое заботится только о плотности углерода [68]. рассматривает теоретические и эмпирические исследования утечки и приходит к выводу, что по обоим причинам утечка намного меньше 100 процентов, которых критики опасаются.В нем указывается, что дополнительная политика (например, спонсирование интенсификации посевов) может нейтрализовать любую утечку, которая, как считается, может возникнуть в результате защиты лесов.

Кроме того, этот анализ не позволяет выявить некоторые виды деградации лесов. Незаметная вывозка древесины может привести к повреждению биоразнообразия и снижению плотности углерода, но не может быть обнаружена с помощью данных о пожарах.

Расширение этой линии оценки будет облегчено по мере поступления более точных данных. Совершенствование методов дистанционного зондирования и интерпретации открывает перспективы более прямого и точного измерения обезлесения и выбросов углерода в лесах.Также необходимо собрать, согласовать и опубликовать оценки ресурсов и методов управления охраняемыми территориями, чтобы лучше понять конкретные меры, которые могут способствовать сокращению выбросов углерода. Наконец, существует острая необходимость дополнить меры по растительному покрову и управлению земельными ресурсами мониторингом благосостояния людей и условий на охраняемых и незащищенных лесных территориях.

Важно подчеркнуть, что охраняемые территории могут быть эффективными и в других измерениях, даже если они мало влияют на текущие темпы обезлесения.Это особенно верно для охраняемых территорий, созданных в отдаленных регионах, где в настоящее время мало усилий по переустройству сельскохозяйственных угодий. Такие районы могут уже быть эффективными для смягчения других угроз, таких как браконьерство на млекопитающих и выборочные рубки леса. Не менее важно то, что легче достичь консенсуса в отношении необходимости и подхода к защите леса до того, как возникнет серьезное экономическое давление для преобразования, часто со стороны людей, находящихся за пределами самого леса. Хорошо налаженный режим защиты может лучше противостоять давлению в связи с неустойчивой эксплуатацией, когда прибывает граница, как это в конечном итоге произойдет во многих удаленных в настоящее время местах.

Благодарности

Авторы благодарят Лукаса Джоппа и Алекса Пфаффа за полезные обсуждения пространственных данных и используемых здесь методов сопоставления, а также за доступ к неопубликованным рукописям. Они благодарят Эндрю Уорнера за полезные комментарии и Люси Фиш из UNEP-WCMC за советы по Всемирной базе данных по охраняемым территориям. Два анонимных рецензента предоставили полезные комментарии и предложения. Авторы благодарны за помощь Динаре Ахметовой, Диане Сальвемини, Шейху М’Бэке Фалле, Хизер Дитбреннер и Дженис Джоши.

Выводы, интерпретации и выводы, изложенные здесь, не обязательно отражают точку зрения исполнительных директоров Всемирного банка или правительств, которые они представляют, или IRRI. Всемирный банк не гарантирует точность данных, включенных в эту работу. Границы, цвета, обозначения и другая информация, показанная на любой карте в этой работе, не подразумевает какого-либо суждения со стороны Всемирного банка или IEG относительно правового статуса какой-либо территории или одобрения или принятия таких границ.

Вклад авторов

Задумал и спроектировал эксперименты: KMC AN. Выполнял опыты: АН. Проанализированы данные: КМК АН. Написал статью: КМК АН.

Ссылки

1. 1.
   Gullison RE, Frumhoff PC, Canadell JG, Field CB, Nepstad DC и др. (2007) ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА: Тропические леса и климатическая политика. Наука 316: 985–986.
2. 2.
   Киндерманн Г., Оберштайнер М., Сонген Б., Сатай Дж., Андраско К. и др. (2008) Глобальные оценки затрат на сокращение выбросов углерода за счет предотвращения обезлесения.Труды Национальной академии наук 105: 10302–10307.
3. 3.
   Канаделл Дж. Г., Раупах М. Р. (2008) Управление лесами для смягчения последствий изменения климата. Наука 320: 1456–1457.
4. 4.
   Майлз Л., Капос В. (2008) Сокращение выбросов парниковых газов в результате обезлесения и деградации лесов: последствия для землепользования в мире. Наука 320: 1454–1455.
5. 5.
   Chomitz KM, Buys P, De Luca G, Thomas TS, Wertz-Kanounnikoff (2007) At Loggerheads? Расширение сельского хозяйства, сокращение бедности и окружающая среда в тропических лесах.Вашингтон, округ Колумбия: Всемирный банк.
6. 6.
   FAOUNDPUNEP (2008) Совместная программа ООН по сокращению выбросов в результате обезлесения и деградации лесов в развивающихся странах (UN-REDD). 29 п.
7. 7.
   Коад Л., Кэмпбелл А., Гранзьера А., Берджесс Н., Фиш Л. и др. (2008) Состояние охраняемых территорий мира 2007 — Ежегодный обзор глобального прогресса в сохранении. Кембридж, Великобритания: UNEP-WCMC.
8. 8.
   Bruner AG, Gullison RE, Rice RE, da Fonseca GAB (2001) Эффективность парков в защите тропического биоразнообразия.Наука 291: 125–128.
9. 9.
   Бонэм К., Сакайон Э., Ци Э. (2008) Защита находящихся под угрозой «бумажных парков»: потенциальные уроки из Сьерра-Чайхая, Гватемала. Биоразнообразие и сохранение 17: 1581–1593.
10. 10.
    Вест П., Иго Дж., Брокингтон Д. (2006) Парки и народы: социальное влияние охраняемых территорий. Ежегодный обзор антропологии 35: 251–277.
11. 11.
    Саутворт Дж., Нагендра Х., Манро Д.К. (2006) Введение в специальный выпуск: работают ли парки? Изучение компромиссов между человеком и окружающей средой при сохранении охраняемых территорий.Прикладная география 26: 87–95.
12. 12.
    Нагендра Х (2008) Парки работают? Влияние охраняемых территорий на расчистку растительного покрова. AMBIO: журнал окружающей человека среды 37: 330–337.
13. 13.
    Перша Л., Агравал А., Чхатре А. (2011) Социальная и экологическая синергия: установление местных правил, средства к существованию в лесах и сохранение биоразнообразия. Science 331: 1606–1608.
14. 14.
    Нотон-Тревес Л., Голландия М.Б., Брэндон К. (2005) Роль охраняемых территорий в сохранении биоразнообразия и поддержании средств к существованию на местном уровне.Ежегодный обзор окружающей среды и ресурсов 30: 219–252.
15. 15.
    Джоппа Л., Пфафф А. (2010) Переоценка воздействия защиты лесов. Анналы Нью-Йоркской академии наук 1185: 135–149.
16. 16.
    Хомиц К.М., Грей Д.А. (1996) Дороги, землепользование и обезлесение: пространственная модель, применяемая к Белизу. Обзор экономики Всемирного банка 10: 487–512.
17. 17.
    Хомиц К.М., Томас Т.С. (2003) Детерминанты землепользования в Амазонии: мелкомасштабный пространственный анализ.Американский журнал экономики сельского хозяйства 85: 1016–1028.
18. 18.
    Соарес-Филью Б., Моутинью П., Непстад Д., Андерсон А., Родригес Н. и др. (2010) Роль охраняемых территорий бразильской Амазонки в смягчении последствий изменения климата. Слушания Национальной академии наук 107: 10821–10826.
19. 19.
    Адени Дж. М., Кристенсен Н. Л. мл., Пимм С. Л. (2009) Резервы защищают от пожаров вырубки лесов в Амазонии. PLoS ONE 4: e5014.
20. 20.
    Непстад Д., Шварцман С., Бамбергер Б., Сантилли М., Рэй Д. и др.(2006) Запрещение обезлесения и пожаров Амазонки парками и землями коренных народов. Биология сохранения 20: 65–73.
21. 21.
    Артуро Санчес-Азофейфа Г., Daily GC, Pfaff ASP, Busch C (2003) Целостность и изоляция национальных парков и биологических заповедников Коста-Рики: изучение динамики изменения земного покрова. Биологическая охрана 109: 123–135.
22. 22.
    Пфафф А., Робалино Дж., Санчес-Азофейфа Г.А., Андам К., Ферраро П.Дж. (2009) Расположение парка влияет на защиту лесов: характеристики земли вызывают различия в воздействии на парки в Коста-Рике.Журнал экономического анализа и политики BE 9: 26.
23. 23.
    Андам К.С., Ферраро П.Дж., Пфафф А., Санчес-Азофейфа Г.А., Робалино Дж.А. (2008) Измерение эффективности сетей охраняемых территорий в сокращении обезлесения. Труды Национальной академии наук 105: 16089–16094.
24. 24.
    Саутворт Дж., Нагендра Х., Карлсон Л.А., Такер С. (2004) Оценка воздействия национального парка Селак на фрагментацию лесов в западном Гондурасе. Прикладная география 24: 303–322.
25. 25.
    Курран Л.М., Тригг С.Н., Макдональд А.К., Астиани Д., Хардионо Ю.М. и др. (2004) Исчезновение равнинных лесов на охраняемых территориях индонезийского Борнео. Наука 303: 1000–1003.
26. 26.
    Гаво DLA, Эптинг Дж., Джун Д., Каннинен М., Лидер-Уильямс Н. (2009) Будущее лесов и орангутанов ( Pongo abelii ) на Суматре: прогнозирование воздействия плантаций масличных пальм, строительства дорог и механизмов сокращения выбросов углерода от вырубки лесов. Письма об экологических исследованиях 4: 1–11.
27. 27.
    Гаво DLA, Linkie M, Suyadi, Levang P, Leader-Williams N (2009) Три десятилетия вырубки лесов на юго-западе Суматры: влияние цен на кофе, правоохранительные органы и бедность в сельской местности. Биологическая охрана 142: 597–605.
28. 28.
    Гаво DLA, Эптинг Дж., Лайн О., Линки М., Кумара И. и др. (2009) Оценка того, сокращают ли охраняемые районы обезлесение тропических лесов на Суматре. Журнал биогеографии 36: 2165–2175.
29. 29.
    Gorenflo LJ, Corson C, Chomitz KM, Harper G, Honzák M и др.(2011) Изучение ассоциации между людьми и обезлесением на Мадагаскаре. В: Cincotta RP, Gorenflo LJ, редакторы. Человеческое население: его влияние на биологическое разнообразие. Берлин: Springer. С. 197–221.
30. 30.
    Oliveira PJC, Asner GP, Knapp DE, Almeyda A, Galvan-Gildemeister R, et al. (2007) Распределение землепользования защищает перуанскую Амазонку. Наука 317: 1233–1236.
31. 31.
    Кроппер М., Пури Дж., Гриффитс С. (2001) Прогнозирование места обезлесения: роль дорог и охраняемых территорий в Северном Таиланде.Экономика земли 77: 172–186.
32. 32.
    ДеФрис Р., Хансен А., Ньютон А.С., Хансен М.К. (2005) Усиление изоляции охраняемых территорий в тропических лесах за последние двадцать лет. Экологические приложения 15: 19–26.
33. 33.
    Joppa LN, Pfaff A (2010) Глобальные воздействия на охраняемые территории. Труды Королевского общества B: биологические науки.
34. 34.
    Пол Ферраро Дж, Субхренду Паттанаяк К. (2006) Деньги напрасно? 7 п. Призыв к эмпирической оценке инвестиций в сохранение биоразнообразия.PLoS Biology 11 апреля 2006 г., изд.
35. 35.
    Лидер-Уильямс Н., Харрисон Дж. (1990) Создание охраняемых территорий для сохранения природных ресурсов. Science Progress 74: 189–204.
36. 36.
    Joppa LN, Pfaff A (2009) High and Far: предвзятость в расположении охраняемых территорий. PLoS ONE 4: e8273.
37. 37.
    Кроппер М., Пури Дж., Гриффитс С. (2001) Прогнозирование места обезлесения: роль дорог и охраняемых территорий в Северном Таиланде. Экономика земли 77: 172–186.
38. 38.
    Pfaff A, Robalino J, Sanchez-Azofeifa A, Andam K, Ferraro P (2009) Местоположение влияет на защиту: наблюдаемые характеристики влияют на воздействие парков в Коста-Рике. Журнал экономического анализа и политики BE 9:
39. 39.
    Олсон Д.М., Динерштейн Э., Викраманаяке Э., Берджесс Н., Пауэлл Г. и др. (2001) Наземные экорегионы мира: новая карта жизни на Земле. BioScience 51: 933–938.
40. 40.
    Бартоломе Э., Белвард А.С. (2005) GLC2000: новый подход к картированию глобального земного покрова на основе данных наблюдения Земли.Международный журнал дистанционного зондирования 26: 1959–1977.
41. 41.
    Хансен М., ДеФрис Р., Тауншенд Дж. Р., Кэрролл М., Димичели С. и др. (2003) Глобальный процент древесного покрова при пространственном разрешении 500 метров: первые результаты алгоритма непрерывных полей MODIS Vegetation. Взаимодействие с Землей 7: 1–15.
42. 42.
    Hansen MC, Stehman SV, Potapov PV, Loveland TR, Townshend JRG, et al. (2008) Вырубка влажных тропических лесов с 2000 по 2005 год количественно определена с использованием данных дистанционного зондирования с разновременным и разным разрешением.Слушания Национальной академии наук 105: 9439–9444.
43. 43.
    FAO (2006) Global Forest Resources Assessment 2005. Рим, Италия: Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций. 348 с.
44. 44.
    Шмитт CB, Берджесс Н.Д., Коад Л., Белокуров А., Безансон С. и др. (2009) Глобальный анализ состояния защиты лесов мира. Биологическая охрана 142: 2122–2130.
45. 45.
    Стотт П. (2000) Горение при пожарах тропической биомассы: критический обзор.Прогресс в физической географии 24: 355–377.
46. 46.
    Эпплгейт Дж., Чоккалингам У., Суянто (2001) Основные причины и последствия пожаров в Юго-Восточной Азии. Джакарта: CIFOR.
47. 47.
    Арагао ЛЕОК, Шимабукуро Ю.Э. (2010) Количество пожаров в лесах Амазонки с последствиями для REDD. Science 328: 1275–1278.
48. 48.
    Мортон Д.К., Дефриз Р.С., Рандерсон Дж. Т., Джилио Л., Шредер В. и др. (2008) Интенсификация сельского хозяйства увеличивает активность пожаров, вызванных обезлесением, в Амазонии.Биология глобальных изменений 14: 2262–2275.
49. 49.
    Giglio L, Descloitres J, Justice CO, Kaufman Y (2003) Улучшенный контекстный алгоритм обнаружения пожара для MODIS. Дистанционное зондирование окружающей среды 87: 273–282.
50. 50.
    Рой Д.П., Боскетти Л., Джастис CO, Дж. Дж. (2008) Коллекция 5 Продукт выгоревшей площади MODIS — Глобальная оценка путем сравнения с продуктом активного огня MODIS. Дистанционное зондирование окружающей среды 112: 3690–3707.
51. 51.
    ЮНЕП / МСОП (2009) Охраняемые территории, взятые из Всемирной базы данных по охраняемым территориям за 2009 год (WDPA).Всемирный союз охраны природы (МСОП) и Всемирный центр мониторинга охраны окружающей среды ЮНЕП (ЮНЕП-ВЦМС).
52. 52.
    Гастон К.Дж., Джексон С.Ф., Канту-Салазар Л., Круз-Пинон Г. (2008) Экологические характеристики охраняемых территорий. Ежегодный обзор экологии, эволюции и систематики 39: 93–113.
53. 53.
    Тан З., Фанг Дж., Сунь Дж., Гастон К.Дж. (2011) Эффективность охраняемых территорий в поддержании производства растений. PLoS ONE 6: e19116.
54. 54.
    Дадли Н., редактор.(2008) Руководство по применению категорий управления охраняемыми территориями. Гланд, Швейцария: МСОП.
55. 55.
    Нельсон А. (2008) Время в пути в крупные города: глобальная карта доступности. Испра: Европейская комиссия.
56. 56.
    (2009) Как добраться. Наука 323: 19.
57. 57.
    Нельсон А., де Щербинин А., Поцци Ф. (2006) На пути к разработке высококачественной глобальной базы данных по дорогам, являющейся общественным достоянием. Журнал Data Science, 5: 223–265.
58. 58.CIESIN (2004) Глобальный проект по картированию сельских и городских районов (GRUMP), альфа-версия: сетки плотности населения. Центр социально-экономических данных и приложений (SEDAC) Колумбийского университета.
59. 59.
    Reuter HI, Nelson A, Jarvis A (2007) Оценка методов интерполяции заполнения пустот для данных SRTM. Международный журнал географической информатики 21: 983–1008.
60. 60.
    Фарр Т.Г., Кобрик М. (2000) Миссия по изучению топографии радара шаттла дает огромное количество данных.Американский геофизический союз Земля — ​​океаны — атмосфера 81: 583–585.
61. 61.
    Хаффман Г.Дж., Адлер Р.Ф., Аркин П., Чанг А., Ферраро Р. и др. (1997) Объединенный набор данных об осадках Глобального проекта климатологии осадков (GPCP). Бюллетень Американского метеорологического общества 78: 5–20.
62. 62.
    Хиджманс Р., Гарсия Н., Капур Дж., Рала А., Маунахан А. и др. (2008) Глобальные административные области (версия 0.9).
63. 63.
    Олсон Д.М., Динерштейн Э., Викраманаяке Э.Д., Берджесс Н.Д., Г.В.Н. Пауэлл GVN и др. (2001) Наземные экорегионы мира: новая карта жизни на Земле. BioScience 51: 933–938.
64. 64.
    Ho DE, Imai K, King G, Stuart EA (2007) Сопоставление как непараметрическая предварительная обработка для уменьшения зависимости модели в параметрическом причинно-следственном выводе. Политический анализ mpl013.
65. 65.
    Morgan SL, Harding DJ (2006) Сопоставление оценок причинных эффектов: перспективы и подводные камни теории и практики. Социологические методы исследования 35: 3–60.
66. 66.
    Sekhon JS (2007) Программное обеспечение для многомерного сопоставления и сопоставления показателей склонности с автоматической оптимизацией баланса: пакет сопоставления для R. Journal of Statistical Software.
67. 67.
    Шенкер Н. (1985) сомнения относительно доверительных интервалов начальной загрузки. Журнал Американской статистической ассоциации 80: 360–361.
68. 68.
    Chomitz KM (2002) Исходные условия, утечки и проблемы измерения: как соотносятся проекты в области лесного хозяйства и энергетики? Климатическая политика 2: 35–49.

Разрешения на землепользование и согласования

Разрешения на землепользование могут требоваться в соответствии с Кодексом землепользования города, чтобы гарантировать, что предлагаемое использование и улучшение собственности соответствует требованиям зонирования и другим требованиям, содержащимся в кодексе. По сути, разрешения на землепользование не являются разрешениями на строительство; это разрешения на застройку земли, проекты и варианты использования для строительства будущего здания.

Чтобы начать процесс:

Обратитесь к специалисту по планированию землепользования перед тем, как начать свой проект, чтобы получить помощь в процессе застройки:

• Predevelopment Services Review (DC) предоставляет разовую или постоянную подробную помощь и отзывы по вашей концепции развития до подачи заявки на разрешение.
• Предварительная конференция (DB) — это бесплатная услуга, доступная только для определенных определенных приложений, которая предназначена для того, чтобы дать вам раннюю обратную связь и направление вашей концепции разработки. Это разовая возможность встретиться с нами, представить концептуальное предложение и получить более конкретный письменный отзыв о нем.

Изучите наши разрешения на землепользование:

Наши разрешения разделены по категориям необходимости. Иногда может потребоваться одобрение по категориям. У нас есть разрешения на землепользование, которые позволят вам:

Изменение предыдущего разрешения на землепользование

Эти приложения необходимы для внесения поправок или освобождения от изменений в предыдущем утверждении землепользования:

Проектирование здания в дизайнерском районе

Следующие ниже заявки на землепользование необходимы для любой новой застройки или значительных изменений существующей застройки, структур или указателей в районе проектирования или переходной зоне.

Они также необходимы для создания плана поэтапной застройки участка для обеспечения долгосрочного соответствия Кодексу землепользования и другим городским планам, кодексам и стандартам.

Определение и анализ воздействия на окружающую среду

Эти приложения необходимы для предложений, которые будут нарушать, развивать или иным образом изменять критическую область, буфер критической области или нарушение структуры критической области. От них также требуется разместить застройку или деятельность в прибрежной зоне или в пределах 200 футов от береговой линии, а также для предложений по землепользованию, которые требуют рассмотрения в соответствии с Законом о государственной экологической политике (SEPA).

Предложение может потребовать подачи более одной из этих заявок.

Разделить собственность или скорректировать границы

Эти приложения требуются для разделения земли на участки, корректировки существующей границы собственности, создания обязательного плана участка как части другой заявки на землепользование или создания плановой застройки участка.

Условное использование

Это разрешение требуется для установления видов использования, которые разрешены Кодексом землепользования только в качестве условного использования или административного условного использования.

Запрос на внесение поправок в комплексный план, повторной зоны или отклонения

Эти разрешения требуются для изменения общего назначения плана, изменения зонирования собственности или запроса отклонения от Кодекса землепользования.

Подать заявку на получение разных разрешений

Следующие ниже заявки на землепользование необходимы для определения конкретных видов использования или запросов.

Пространственно-временное картирование по точкам данных вентральных зрительных областей человека: использование хроматических лиц, модулированных пространственной частотой / яркостью

DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2021.118325.

Epub 2021 30 июня.

Принадлежности

Расширять

Принадлежности

• ¹ Кафедра клинической нейрофизиологии, Неврологический институт, Медицинский факультет, Высшая школа медицинских наук, Университет Кюсю, 3-1-1 Майдаси, Хигаси-ку, Фукуока 812-8582, Япония; Исследовательский центр мозговой коммуникации, Научно-исследовательский институт Технологического университета Кочи, 185 Миянокучи, Тосаямада, город Ками, Кочи 782-8502, Япония.Электронный адрес: [email protected].
• ² Кафедра клинической нейрофизиологии, Неврологический институт, Медицинский факультет, Высшая школа медицинских наук, Университет Кюсю, 3-1-1 Майдаси, Хигаси-ку, Фукуока 812-8582, Япония; Кафедра лингвистики гуманитарного факультета Университета Кюсю, 744 Мотоока, Ниси-ку, Фукуока 819-0395, Япония.
• ³ Кафедра клинической нейрофизиологии, Неврологический институт, Медицинский факультет, Высшая школа медицинских наук, Университет Кюсю, 3-1-1 Майдаси, Хигаси-ку, Фукуока 812-8582, Япония; Отделение неврологии, больница IUHW Нарита, 852 Хатакеда, Нарита, Тиба 286-8520, Япония.
• ⁴ Кафедра клинической нейрофизиологии, Неврологический институт, Медицинский факультет, Высшая школа медицинских наук, Университет Кюсю, 3-1-1 Майдаси, Хигаси-ку, Фукуока 812-8582, Япония; Департамент фармацевтических наук, Школа фармацевтики в Фукуоке, Международный университет здоровья и социального обеспечения, 137-1 Enokidu, Okawa, Fukuoka 831-8501, Япония.
• ⁵ Факультет искусств и наук, Университет Кюсю, 744 Мотоока, Ниси-ку, Фукуока 819-0395, Япония; Высшая школа системных наук о жизни, Университет Кюсю, 744 Мотоока, Ниси-ку, Фукуока 819-0395, Япония.
• ⁶ Кафедра клинической нейрофизиологии, Неврологический институт, Медицинский факультет, Высшая школа медицинских наук, Университет Кюсю, 3-1-1 Майдаси, Хигаси-ку, Фукуока 812-8582, Япония; Отделение ортоптики, медицинский факультет, Международный университет здоровья и социального обеспечения Фукуока, 3-6-40 Момотихама, Савара-ку, Фукуока 814-0001, Япония.

Бесплатная статья

Элемент в буфере обмена

Акинори Такеда и др.Нейроизображение.

2021 .

Бесплатная статья

Показать детали

Показать варианты

Показать варианты

Формат

АннотацияPubMedPMID

DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2021.118325.

Epub 2021 30 июня.

Принадлежности

• ¹ Кафедра клинической нейрофизиологии, Неврологический институт, Медицинский факультет, Высшая школа медицинских наук, Университет Кюсю, 3-1-1 Майдаси, Хигаси-ку, Фукуока 812-8582, Япония; Исследовательский центр мозговой коммуникации, Научно-исследовательский институт Технологического университета Кочи, 185 Миянокучи, Тосаямада, город Ками, Кочи 782-8502, Япония.Электронный адрес: [email protected].
• ² Кафедра клинической нейрофизиологии, Неврологический институт, Медицинский факультет, Высшая школа медицинских наук, Университет Кюсю, 3-1-1 Майдаси, Хигаси-ку, Фукуока 812-8582, Япония; Кафедра лингвистики гуманитарного факультета Университета Кюсю, 744 Мотоока, Ниси-ку, Фукуока 819-0395, Япония.
• ³ Кафедра клинической нейрофизиологии, Неврологический институт, Медицинский факультет, Высшая школа медицинских наук, Университет Кюсю, 3-1-1 Майдаси, Хигаси-ку, Фукуока 812-8582, Япония; Отделение неврологии, больница IUHW Нарита, 852 Хатакеда, Нарита, Тиба 286-8520, Япония.
• ⁴ Кафедра клинической нейрофизиологии, Неврологический институт, Медицинский факультет, Высшая школа медицинских наук, Университет Кюсю, 3-1-1 Майдаси, Хигаси-ку, Фукуока 812-8582, Япония; Департамент фармацевтических наук, Школа фармацевтики в Фукуоке, Международный университет здоровья и социального обеспечения, 137-1 Enokidu, Okawa, Fukuoka 831-8501, Япония.
• ⁵ Факультет искусств и наук, Университет Кюсю, 744 Мотоока, Ниси-ку, Фукуока 819-0395, Япония; Высшая школа системных наук о жизни, Университет Кюсю, 744 Мотоока, Ниси-ку, Фукуока 819-0395, Япония.
• ⁶ Кафедра клинической нейрофизиологии, Неврологический институт, Медицинский факультет, Высшая школа медицинских наук, Университет Кюсю, 3-1-1 Майдаси, Хигаси-ку, Фукуока 812-8582, Япония; Отделение ортоптики, медицинский факультет, Международный университет здоровья и социального обеспечения Фукуока, 3-6-40 Момотихама, Савара-ку, Фукуока 814-0001, Япония.

Элемент в буфере обмена

Полнотекстовые ссылки
Опции дисплея CiteDisplay

Показать варианты

Формат
АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Визуальная информация, включающая личность и выражение лица, имеет решающее значение для социальной коммуникации.Хотя влияние черт лица, таких как пространственная частота (SF) и яркость, на обработку лиц в визуальных областях, широко изучалось с использованием стимулов в градациях серого, комбинированные эффекты других функций в этом процессе не были охарактеризованы. Чтобы определить комбинированные эффекты различных SF и цвета, мы создали хроматические стимулы с низкими, высокими или отсутствующими компонентами SF, которые одновременно несут отчетливую SF и цветовую информацию в вентральный поток. Чтобы получить данные о нервной активности с высоким пространственно-временным разрешением, мы регистрировали избирательные реакции по лицу (M170) с помощью магнитоэнцефалографии.Мы использовали процедуру перестановочного теста с беспороговым расширением кластера для оценки статистической значимости при решении проблем, связанных с множественными сравнениями и произволом, обнаруживаемыми в традиционных статистических методах. Мы обнаружили, что временные окна со статистически значимыми пороговыми уровнями по-разному распределялись между условиями стимула. Стимулы лица, содержащие какие-либо компоненты SF, вызывали M170 в веретенообразной извилине (FG), тогда как значительный эмоциональный эффект на M170 наблюдался только с исходными изображениями.Лица с низким SF вызвали большую активацию FG и нижней затылочной извилины, чем исходные изображения, предполагая взаимодействие между обработкой информации с низким и высоким SF. Интересно, что хроматические стимулы лица без SF сначала активировали цветоселективные области, а затем FG, указывая на то, что цвет лица обрабатывался в соответствии с иерархией в вентральном потоке. Эти данные свидетельствуют о сложных эффектах SF в присутствии информации о цвете, отраженной в M170, и раскрывают подробную пространственно-временную динамику обработки лица в человеческом мозге.

Ключевые слова:

Цвет лица; Яркость; M170; Магнитоэнцефалография; Пространственная частота; Безпороговое улучшение кластера.

Авторские права © 2021. Опубликовано Elsevier Inc.

Заявление о конфликте интересов

Декларация о конкурирующих интересах Нет.

Похожие статьи

• Влияние пространственных частот лица на корковую обработку, выявленное с помощью магнитоэнцефалографии.

  Сяо Ф.Дж., Се Дж.С., Линь Ю.Ю., Чанг Ю.
  Hsiao FJ, et al.
  Neurosci Lett. 2005 20-27 мая; 380 (1-2): 54-9. DOI: 10.1016 / j.neulet.2005.01.016. Epub 2005 24 января.
  Neurosci Lett. 2005 г.

  PMID: 15854750

• Нейрофизиологический дефицит обработки лица у пациентов с хронической шизофренией: исследование MEG.

  Охара Н., Хирано Й., Орибэ Н., Тамура С., Накамура И., Хирано С., Цучимото Р., Уэно Т., Тогао О, Хиваташи А., Накао Т., Оницука Т.
  Охара Н. и др.
  Фронтальная психиатрия. 2020 3 сентября; 11: 554844. DOI: 10.3389 / fpsyt.2020.554844. Электронная коллекция 2020.
  Фронтальная психиатрия. 2020.

  PMID: 33101080
  Бесплатная статья PMC.

• Адаптация МЭГ решает пространственно-временные характеристики реакции мозга, чувствительной к лицу.

  Симпсон М.И., Джонсон С.Р., Прендергаст Г., Коккинакис А.В., Джонсон Э., Грин Г.Г., Джонстон П.Дж.
  Симпсон М.И. и др.
  J Neurosci. 2015 11 ноября; 35 (45): 15088-96. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.2090-15.2015.
  J Neurosci. 2015 г.

  PMID: 26558780
  Бесплатная статья PMC.

• Пространственно-частотная избирательность зрительной коры головного мозга человека оценивается с помощью псевдослучайного зрительного вызванного коркового потенциала (VECP).

  Martins ICVS, Brasil A, Miquilini L, Goulart PRK, Herculano AM, Silveira LCL, Souza GS.
  Мартинс ICVS, et al.
  Vision Res. 2019 декабрь; 165: 13-21. DOI: 10.1016 / j.visres.2019.09.004. Epub 2019 11 октября.
  Vision Res. 2019.

  PMID: 31610286

  Рассмотрение.

• Распределенные и интерактивные механизмы мозга во время восприятия эмоций лица: данные функциональной нейровизуализации.

  Vuilleumier P, Pourtois G.
  Vuilleumier P, et al.
  Нейропсихология. 2007, 7 января; 45 (1): 174-94. DOI: 10.1016 / j.neuropsychologia.2006.06.003. Epub 2006 18 июля.
  Нейропсихология. 2007 г.

  PMID: 16854439

  Рассмотрение.

Типы публикаций

• Поддержка исследований, за пределами США. Правительство

[Икс]

цитировать

Копировать

Формат:

AMA

APA

ГНД

NLM

Что такое основные статистические области и почему мы их используем?

Несмотря на то, что все мы знакомы с терминами «городской», «пригородный» и «сельский», у этих терминов нет объективного определения, которое мы могли бы использовать для анализа данных.Однако то, как мы решаем географию, влияет на то, как мы интерпретируем окружающий мир. Географические категории имеют значение для вопросов о том, какой муниципалитет получает наши налоги на имущество, стоит ли наша страховка дороже из-за того, что мы живем в обозначенной зоне наводнения, и как наши голоса оцениваются в Коллегии выборщиков. В Carolina Tracker мы используем статистическую модель на основе ядер, опубликованную Управлением управления и бюджета США, для определения наших географических категорий.

Устный перевод во время пандемии

Географические категории имеют особое значение для государственной политики и интерпретации данных в отношении пандемии COVID-19.Наш доступ к инфраструктуре здравоохранения, социальным услугам или возможностям трудоустройства в значительной степени зависит от того, живем ли мы в центре города, в большом городе, в пригороде или в сельской местности с низкой плотностью населения. При разработке политики и исследованиях следует учитывать различные воздействия пандемии и последующей рецессии в различных условиях.

Географические категории также важны для исследований. Где именно мы проводим грань между деревней и пригородом? Или пригородный и городской? Объективного ответа нет, потому что ответ зависит от того, что мы надеемся измерить и понять об этих местах.Географические различия основаны на наших соглашениях, и некоторые из этих соглашений лучше подходят для определенных целей, чем другие.

Основные статистические области

Источник: NCDHHS

Различные правительственные агентства в США разработали разные способы категоризации того, что обычно называется сельскими, пригородными и городскими местами. Существуют коды типологии округов, которые классифицируют округа по их преобладающей экономической или промышленной деятельности. Шкала природных благоустройств использует другой подход, проводя различия в зависимости от доступа к природным местам и экологических выгод.В Carolina Tracker мы используем основные статистические области (CBSA). CBSA идентифицируют районы как столичные, микрополитены или ни то ни другое.
Столичные районы — это регионы с населением более 50 000 жителей, а Micropolitan районов — это регионы с населением более 10 000, но менее 50 000 человек. Несмотря на то, что население меньше, чем в крупных мегаполисах, они все еще часто находятся на орбите небольших муниципалитетов и сообществ. См. Список микрополитических статистических районов Северной Каролины, составленный Управлением государственного бюджета и управления штата Северная Каролина.

Столичные и Микрополитенские округа (вместе именуемые CBSA) состоят из центральных и отдаленных округов. Центральная часть округов в CBSA имеет значительную часть населения в городских районах. отдаленных округов — это округ, который имеет значительные транспортные связи с центральными округами в CBSA, даже когда большая часть населения проживает в пригородных районах. См. Уведомление Федерального реестра 75 FR 37245 для более точных определений.

Почему бы не использовать «сельский» vs.»городской»?

Представьте себе два сельских округа с населением 5000 человек. Один находится на окраине столичного района Шарлотта и классифицируется как удаленный округ CBSA. Другой округ также имеет население 5000 человек, но не является частью какого-либо мегаполиса или микрополитена, что делает его округом, не входящим в CBSA. Округ CBSA на окраине Шарлотты ближе к системам городских больниц, дорожным сетям и источникам занятости, чем округ, не входящий в CBSA. Между тем, в округе, не входящем в CBSA, вероятно, будет более высокий уровень занятости в сельском хозяйстве и добыче природных ресурсов.

Термин «городской» также скрывает существенные различия. Возьмите «городские» районы Северной Каролины, в том числе Шарлотт, город с населением более 800 000 человек, а также Эшвилл, город с населением примерно 93 000 человек, или даже такой микрополитический район, как Линкольнтон, Северная Каролина. центральных или отдаленных столичных или микрополитических округов Шарлотт, Эшвилл или Линкольнтон CBSA очень разные места.