Этот набор данных предоставляет показатели населения и площади, подверженных лесным пожарам.

Источники данных и методология

Показатели используют глобальный набор данных JRC по режимам и поведению огня (Arts, T. et al., 2019), предоставляя ежемесячные индивидуальные периметры пожаров для 2000-2023 года. Сожженная площадь агрегируется в год, чтобы получить общую сжигаемую землю за каждый год. Экспозиция населенных пунктов к лесным пожарам рассчитывается путем пересечения общей сжигаемой площади с данными о земельном покрытии Copernius (Copernicus Climate Change Service, Climate Data Store, 2019). Для экспозиции населения добавляется буфер в 5 км к периметрам пожаров перед пересечением с слоем населения городов по всему миру (European Commission, GHSL Data Package 2023).

Эти оценки могут отличаться от официальных субнациональных климатических статистик из-за различий в методологических подходах, таких как использование моделирования с учетом реанализа сверху вниз против наблюдений на месте, а также вариации в источниках данных, пространственной разрешимости и моделях и алгоритмах, используемых для генерирования оценок температуры.

Определение АУ и городов

ОЭСР совместно с ЕС разработала гармонизированную определение функциональных городских агломераций (АУ) для отражения экономической и функциональной досягаемости городов на основе ежедневных режимов передвижения (OECD, 2012). АУ состоят из:

1. Город – определенный по центрам городов в степени урбанизации, адаптированный к ближайшим местным административным единицам для определения города.
2. Зона обслуживания – включая все местные районы, где хотя бы 15% занятых жителей работают в городе.

Процесс делимитации включает:

* Назначение муниципалитетов, окруженных единой АУ, к этой АУ. * Исключение неадъюнктных муниципалитетов.

Определение выявляет 1285 АУ и 1402 города во всех странах-членах ОЭСР, кроме Коста-Рики и трех стран-участниц.

Цитировать этот набор данных

ОЭСР Регионы, города и местные районы базы данных (Лесные пожары - Города и АУ), http://oe.cd/geostats

Дополнительная информация

* Портал ОЭСР по локальным данным * ОЭСР Регионы и города с первого взгляда

Для вопросов и/или комментариев, пожалуйста, отправьте электронное письмо на адрес CitiesStat@oecd.org

Файл с данными содержит следующие поля:

• Площадь справки (REF_AREA)
• Частота наблюдения (FREQ)
• Измерение (MEASURE)
• Единица измерения (UNIT_MEASURE)
• Период возвращения (RET_PERIOD)
• Порог теплового стресса (HEAT_STRESS)
• Территориальный уровень (TERRITORIAL_LEVEL)
• Состояние наблюдения (OBS_STATUS)
• Множитель единицы измерения (UNIT_MULT)
• Десятичные (DECIMALS)
• Значение наблюдения (OBS_VALUE)
• Период времени (TIME_PERIOD)

Страны и регионы: Австралия, Австрия, Бельгия, Болгария, Канада, Чили, Колумбия, Хорватия, Кипр, Чехия, Дания, Эстония, Финляндия, Франция, Германия, Греция, Венгрия, Исландия, Ирландия, Израиль, Италия, Япония, Республика Корея, Латвия, Литва, Люксембург, Мальта, Мексика, Нидерланды, Новая Зеландия, Норвегия, Польша, Португалия, Румыния, Словакия, Словения, Испания, Швеция, Швейцария, Турция, Великобритания, Соединенные Штаты Америки

This dataset provides indicators of population and land exposure to wildfires.

Data sources and methodology

The indicators use the JRC's Global wildfire dataset of fire regimes and fire behaviours (Artés, T. et al., 2019), providing monthly individual fire perimeters for 2000-2023. Burnt areas are aggregated by year to obtain the total burnt land for each year. Built-up area exposure to wildfire is computed by intersecting the total burnt area with Copernius annual land cover data (Copernicus Climate Change Service, Climate Data Store, 2019). For population exposure, a 5-km buffer was added to the wildfire perimeters before intersecting with the Global Human Settlement Population layer (European Commission, GHSL Data Package 2023).

These estimates may differ from official subnational climate statistics due to differences in methodological approaches, such as the use of reanalysis based top down modelling versus in situ observations, along with variations in input data sources, spatial resolution, and the models and algorithms used to generate temperature estimates.

Defining FUAs and cities

The OECD, in cooperation with the EU, has developed a harmonised definition of functional urban areas (FUAs) to capture the economic and functional reach of cities based on daily commuting patterns (OECD, 2012). FUAs consist of:

1. A city – defined by urban centres in the degree of urbanisation, adapted to the closest local administrative units to define a city.
2. A commuting zone – including all local areas where at least 15% of employed residents work in the city.

The delineation process includes:

* Assigning municipalities surrounded by a single FUA to that FUA. * Excluding non-contiguous municipalities.

The definition identifies 1 285 FUAs and 1 402 cities in all OECD member countries except Costa Rica and three accession countries.

Cite this dataset

OECD Regions, cities and local areas database (Wildfires - Cities and FUAs), http://oe.cd/geostats

Further information

* OECD Local Data Portal * OECD Regions and Cities at a Glance

For questions and/or comments, please email CitiesStat@oecd.org

Countries and regions: Australia, Austria, Belgium, Bulgaria, Canada, Chile, Colombia, Croatia, Cyprus, Czechia, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Iceland, Ireland, Israel, Italy, Japan, Korea, Republic of, Latvia, Lithuania, Luxembourg, Malta, Mexico, Netherlands, New Zealand, Norway, Poland, Portugal, Romania, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Türkiye, United Kingdom, United States