在250米空间分辨率下使用2000-2021年FAPAR月度时间序列进行土地潜力评估和趋势分析

科学领域:

• 地球和环境科学 地球和环境科学
• 遥感和地理空间分析
• 生态与植被科学 生态与植被科学

背景情况:

• 了解生态土地潜力对于评估土地退化和恢复至关重要.
• 农业和城市化等人类活动显著改变了自然植被的生产力.
• 长期监测植被动态对于有效的土地管理至关重要.

研究的目的:

• 在没有人为压力的情况下,开发一个全球模型来绘制潜在的植被生产率 (吸收光合作用活性辐射的分数 - FAPAR).
• 通过比较实际的FAPAR与建模的潜在FAPAR来评估土地退化和恢复潜力.
• 分析FAPAR的长期趋势及其与土地覆盖变化的关系.

主要方法:

• 从250米分辨率的遥感数据中使用每月汇总的FAPAR时间序列 (2000-2021年).
• 采用了一个集体机器学习模型,在300万个全球点上训练了68个生物物理和人类压力变量.
• 预计潜在的FAPAR通过从模型共变量中去除城市化和密集农业的影响.

主要成果:

• 该模型准确地解释了全球FAPAR分布 (R2 = 0.89),以生长季节的长度,森林覆盖和降雨为关键驱动因素.
• 生成了实际与潜在FAPAR和长期FAPAR趋势的全球地图.
• 确定了城市,稀疏植被和雨水耕地面积的显著负面FAPAR差距和趋势,表明退化.

结论:

• 开发的框架通过评估FAPAR趋势和潜在生产率的偏差来有效量化土地退化.
• 结果突出了人类活动对植被生产力的重大影响,特别是在某些土地覆盖类别.
• 该研究为土地管理者提供了宝贵的见解,以监测和解决全球的土地退化问题.