Ди Чжан

Аналитик по пространственному планированию - Программа развития Организации Объединенных Наций (ПРООН)

Ди Чжан работает с командой ELSA по поддержке анализа пространственных данных и коммуникации с пилотными странами для размещения и хранения данных национального уровня по биоразнообразию, климату и устойчивому развитию. Ди также оказывает поддержку при запросах данных и технических запросах пользователей Лаборатории биоразнообразия ООН, помогает странам создавать коллекции ELSA на платформе Лаборатории биоразнообразия ООН, вносит вклад в мероприятия по наращиванию потенциала и учебные материалы по Лаборатории биоразнообразия ООН и проекту "Картографирование природы для людей и планеты".

Предыдущий опыт и знания

Ди Чжан работает в команде Глобальной программы "Природа для развития" в ПРООН с конца 2020 года. До прихода в ПРООН в рамках своей кандидатской диссертации она провела исследования по использованию пространственных данных для оценки состояния биоразнообразия и результатов сохранения охраняемых территорий, а также разработала систему оценки результатов для заповедников Китая, основанную на фактических данных, которая включает в себя местные долгосрочные усилия по мониторингу. Ди работала консультантом в некоммерческой организации Shanshui, где реализовала подпроект по наблюдению за лесами в China Nature Watch Report, а также была одним из руководителей проекта по оценке эффективности крупнейшего в Китае заповедника гигантской панды.

Ди любит сложные полевые работы, она проводила исследования дикой природы и опросы местного населения в местах обитания гигантской панды, в тропических лесах на юго-западе Китая и на Тибетском плато. Ди также имеет опыт работы в ПРООН в Китае по проектам ГЭФ и в аналитическом центре Государственного совета по инициативе "Пояс и путь". Ди имеет степень доктора философии по зоологии Пекинского университета и степень бакалавра по морской биологии.

Недавние работы 

Zhang, D., Wang, H., Wang, X., & Lü, Z. 2020. Accuracy assessment of the global forest watch tree cover 2000 in China. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 87, 102033. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.102033