江蘇省の植生における安定性と不安定性のホットスポットのマッピング：気候的および人為的要因に対する説明可能な機械学習アプローチ

科学分野:

• 生態学
• 環境科学
• 気候変動研究

背景:

• 植生安定性は、生態系の回復力と適応的な土地管理にとって重要です。
• 変化する気候条件は、植生安定性のパターンの理解を必要とします。
• 中国の江蘇省は、集約的な農業景観の研究のための主要な地域です。

研究 の 目的:

• 江蘇省における植生安定性の時空間パターンを調査すること。
• 植生安定性に影響を与える気候的要因を特定すること。
• 気候変動に強い土地管理のための洞察を提供すること。

主な方法:

• 植生の生産性は、年間の最大カーネル正規化差植生指数（NDVI）を使用して評価されました。
• 植生安定性は、比例変動性（PV）とラグ1自己相関（AR）を使用して定量化されました。
• 解釈可能な機械学習モデルとSHAP依存性プロットを使用して、気候的要因を特定しました。

主要な成果:

• 江蘇省の84.23%で植生安定性が向上（PVとARの低下）し、15.77%で不安定性が増大しました。
• 背景の太陽放射とその変動性が主要な要因であり、蒸気圧欠損（VPD）がそれに続きました。
• 適度な放射と高い土壌水分は安定性を促進し、VPDと放射変動性の増加はそれを低下させました。

結論:

• 太陽放射と水分は、耕作景観における植生安定性の主要な調節因子です。
• 江蘇省のほとんどの地域は良好な生態学的状態にありますが、約40%は注意が必要です。
• 調査結果は、気候変動に対する回復力のための適応的な土地管理に情報を提供します。