Exemple de base de données des unités de gestion
GIZ
Développement d'une base de données sur les mesures de restauration
L'objectif de ce module est de fournir aux concepteurs et aux exécutants de projets de restauration d'écosystèmes et de paysages un outil de collecte d'informations clés sur le terrain afin de mesurer l'impact des actions de restauration proposées.
Les étapes de sa mise en œuvre sont les suivantes :
- Enquête sur les unités de gestion : elle fournit des informations complètes sur les sites sélectionnés pour les actions de restauration et comprend le nom et le sexe du producteur, le numéro et le code de l'unité de gestion, les limites administratives, les coordonnées géographiques, la superficie et le statut juridique de l'unité de gestion, l'utilisation prédominante des terres et une photographie du site.
- Enquête sur les sous-unités de gestion : elle fournit des informations complètes sur les mesures de restauration spécifiques à mettre en œuvre sur les sites sélectionnés et comprend les codes des sous-unités de gestion, les coordonnées et les superficies des sous-unités de gestion, l'utilisation actuelle des terres, l'utilisation future des terres, les mesures de restauration et les pratiques à mettre en œuvre.
L'exécution de ce processus permet de disposer d'informations qui relient les actions de restauration à l'amélioration des services écosystémiques dans différentes parties du paysage.
- Intégrer les nouvelles technologies et les systèmes de répartition du travail pour que la collecte et le traitement des données sur le terrain soient rentables.
- Développer des protocoles de communication et de performance entre les équipes de bureau et de terrain afin de collecter des données de qualité.
- Disposer d'un système de supervision qui fournisse un retour d'information en temps utile sur la collecte et le traitement des données et qui évite le retraitement.
- Le processus de collecte des unités de gestion est la partie la plus chronophage de cette solution (estimée à 2% du montant de l'exécution du projet), et nécessite donc une planification détaillée et précise des technologies à utiliser, du nombre de personnes nécessaires et des modalités de traitement des données, car si cela n'est pas fait de manière appropriée, les coûts risquent d'augmenter.
- Afin de veiller au traitement et à la qualité des données, une supervision croisée (personnel interne de l'organisation qui n'est pas lié au projet) ou une externalisation (personnel externe qui a été engagé à cette fin) est nécessaire, ce qui peut permettre d'identifier des incohérences dans les bases de données et ce qui a été exécuté sur le terrain.