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Lanzamiento del Global Risk Registry, versión 2
7 de octubre 2010
La segunda versión del Global Forest Registry (“Registro Forestal Global”) ya está disponible online. Entre sus nuevas características se encuentra la posibilidad de obtener información sobre el riesgo de suministro de fuentes inaceptables a nivel de sub-país.
Hasta ahora, el sistema únicamente podía gestionar información a nivel de país. Con esta segunda versión, la información puede ser presentada a nivel de estado, condado o municipio. De esta manera es posible identificar áreas de bajo riesgo dentro de un país, incluso si el país en su totalidad no aparece como bajo riesgo.
.gif) Mapa representando el riesgo de suministro de bosques de Alto Valor de Conservación en peligro. Sólo si la totalidad del territorio de un país es considerado como bajo riesgo para esta categoría el país aparece en verde. Sin embargo, los usuarios pueden hacer zoom en un país y comprobar si existen áreas de bajo riesgo a nivel de sub-país, de donde sería seguro adquirir madera.
"Los beneficios de las nuevas características pueden no resultar obvios en esta ase, ya que todavía estamos a la espera de análisis de riesgo más detallados", dice Hando Hain, miembro del equipo de desarrollo. "Las nuevas características de momento se pueden ver en los países con análisis de riesgo de madera controlada aprobados de manera oficial por el FSC, como son Chile o Australia, donde los niveles de riesgo varían dentro del país. Estas variaciones son ahora visibles en los mapas".
.gif) En el mapa global, Australia aparece como "riesgo no especificado" por conversión de bosques naturales, ya que no todo el país es bajo riesgo para esta categoría.
Pero si hace zoom en Australia y elige la categoría de riesgo "conversión", verá que en realidad el país es Bajo Riesgo para la conversión de bosques naturales en todas las áreas verdes.
Visite el sitio web con frecuencia
"Otra característica a destacar es la posibilidad de subir un mapa de datos específico en una capa de mapas diferente", explica Hando Hain. "Esto permitirá a los usuarios ver la ubicación precisa de los Bosques de Alto Valor de Conservación en peligro, de las áreas donde existe una violación de los derechos civiles, etc."
 Mapas de los bosques de Alto Valor de Conservación de Rusia y Escandinavia. El Global Forest Registry incluye mapas desarrollados por organizaciones bien reconocidas tales como WWF. Por ejemplo, se incluyen los mapas de Bosques Intactos, Ecorregiones Global 200 y Biodiversity Hotspots.
"Se irán añadiendo datos tan pronto como estén disponibles. Recomendamos encarecidamente a los usuarios que comprueben el Global Forest Registry de manera regular, ya que cada vez iremos añadiendo más información adicional", insiste Hando Hain.
Una tarea emocionante
"Estoy verdaderamente satisfecho con este increíble logro. Con sus nuevas características, el Global Forest Registry finalmente incluye el marco técnico para cumplir con su propósito de ser una herramienta clave en el abastecimiento de madera no controvertida. Llegar hasta aquí ha sido una tarea alucinante para el equipo de expertos", dice Peter Feilberg, CEO de NEPCon y miembro del equipo de desarrollo.
"Nuestras próximas acciones serán mejorar la interfaz del usuario del sitio Web y recoger más datos. Las aportaciones de las partes interesadas son muy bienvenidas. Nuestro enfoque principal en este momento es animar a las Iniciativas Nacionales FSC a que trabajen en análisis de riesgo de madera controlada aprobados por FSC".
NEPCon, Rainforest Alliance y FSC están detrás del Global Forest Registry.
¡Visite www.globalforestregistry.org y utilice el mapa del Global Forest Registry para encontrar productos de madera aceptable!
El trabajo técnico y de programación ha sido llevado a cabo por la empresa Positium LBS de Estonia, especializada en Sistemas de Información Geográfica basados en internet y soluciones de posicionamiento. El Global Forest Registry está basado en un rango de tecnologías de software libre, permitiendo soluciones avanzadas para el procesamiento de grandes volúmenes de información y aplicando complejos algoritmos para calcular las relaciones de riesgo. |
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