结合高分辨率的气候,遥感和地形数据,绘制中欧和东欧地区森林年增长的地图
Jernej Jevšenak1, Marcin Klisz2, Jiří Mašek3
1TUM School of Life Sciences, Technical University of Munich, Germany; Department for Forest and Landscape Planning and Monitoring, Slovenian Forestry Institute, Slovenia.
The Science of the total environment
|December 31, 2023
概括
每年树环宽度 (TRW) 的高分辨率地图对于了解森林生态系统至关重要. 通过将卫星 (EOS) 的地球观测与气候和地形数据相结合,可以显著提高TRW建模的准确性和空间适用性.
科学领域:
- 森林生态 森林生态
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 气候科学 气候科学
背景情况:
- 准确地绘制森林生长地图对于碳捕获和气候变化研究至关重要.
- 树环宽度 (TRW) 是森林生长的关键指标,受特定地点因素和气候的影响.
- 卫星地球观测 (EOS) 提供了高分辨率的数据,接近森林特征.
研究的目的:
- 使用树环宽度 (TRW) 开发高分辨率的年度森林生长地图.
- 评估将卫星地球观测 (EOS) 数据集成到TRW模型中的影响.
- 改善对气候变化和干旱对森林生态系统的影响的理解.
主要方法:
- 模拟TRW使用EOS,气候和地形数据的组合.
- 开发了特定物种和多物种的TRW模型.
- 使用适用性区域 (AOA) 方法来验证模型的空间可靠性.
主要成果:
- 特定物种的TRW模型解释了高达52%的变异 (例如,Quercus petraea).
- 整合EOS数据改善了模型的解释差异,与气候/海拔单独相比,平均差异为6%.
- 2021年生成的TRW地图显示,整个研究区域的空间适用率为73%.
结论:
- 结合气候,EOS和地形数据,有效地建模年度TRW.
- EOS数据集成提高了森林生长模型的准确性和空间稳定性.
- 这种方法为森林生态系统评估和气候变化研究提供了宝贵的见解.
