Esempio di database dell'unità di gestione
GIZ
Sviluppo di un database sulle misure di restauro
L'obiettivo di questo blocco è fornire agli sviluppatori e agli attuatori di progetti di ripristino di ecosistemi e paesaggi uno strumento per la raccolta di informazioni chiave sul campo per misurare l'impatto delle azioni di ripristino proposte.
Le fasi di attuazione sono:
- Indagine sulle unità di gestione: fornisce informazioni complete sui siti selezionati per le azioni di ripristino e comprende: nome e sesso del produttore, numero e codice correlativo dell'unità di gestione, confini amministrativi, coordinate geografiche, area e stato giuridico dell'unità di gestione, uso prevalente del suolo e una fotografia del sito.
- Indagine sulle sottounità di gestione: fornisce informazioni complete sulle misure di ripristino specifiche da attuare nei siti selezionati e comprende: i codici delle sottounità di gestione, le coordinate e le aree delle sottounità di gestione, l'uso attuale del suolo, l'uso futuro del suolo, le misure di ripristino e le pratiche da attuare.
Grazie a questo processo, sono disponibili informazioni che mettono in relazione le azioni di ripristino con il miglioramento dei servizi ecosistemici in diverse parti del paesaggio.
- Incorporare nuove tecnologie e schemi di distribuzione del lavoro per rendere la raccolta e l'elaborazione dei dati sul campo economicamente vantaggiosa.
- Sviluppare protocolli di comunicazione e di performance tra l'ufficio e i team sul campo per raccogliere dati di qualità.
- Disporre di un sistema di supervisione che fornisca un feedback tempestivo sulla raccolta e l'elaborazione dei dati ed eviti la rielaborazione.
- Il processo di raccolta delle unità di gestione è la parte più dispendiosa in termini di tempo di questa soluzione (si stima che sia pari al 2% dell'importo di esecuzione del progetto), e pertanto richiede una pianificazione dettagliata e precisa delle tecnologie da utilizzare, del numero di personale necessario e delle modalità di elaborazione dei dati, in quanto l'assenza di un'elaborazione adeguata può aumentare i costi.
- Per curare l'elaborazione e la qualità dei dati, è necessaria una supervisione incrociata (personale interno all'organizzazione non legato al progetto) o un outsourcing (personale esterno assunto a questo scopo), che possa identificare le incongruenze nei database e ciò che è stato eseguito sul campo.