2001-2020年福建省森林干扰时空格局及影响因素分析OA
Spatiotemporal patterns and driving factors of forest disturbance in Fujian Province,2001 to 2020
针对福建省森林干扰强度空间分异及其驱动机制不明确的问题,基于 LandTrendr 算法,识别福建省2001-2020 年的森林干扰,并综合差值归一化燃烧率(dNBR)权重,计算福建省县域尺度森林干扰强度.在此基础上,采用随机森林(RF)模型和累计局部效应(ALE),探究福建省县域森林干扰强度的主要影响因素.研究结果表明,福建省高强度干扰的热点区域分布于沿海地区及南平市.RF 模型对森林干扰强度的拟合效果较好,R2 大于 0.9,地形与气候是影响森林干扰强度的主要变量.
To address the issue of unclear spatial differentiation and driving mechanisms of forest disturbance intensity in Fujian Province,this study applies the LandTrendr algorithm to identify forest disturbances in Fujian Province from 2001 to 2020 and computes county-level forest disturbance intensity by weighting disturbed area with the differenced normalized burn ratio(dNBR).Building on this metric,we employ a random forest(RF)model coupled with accumulated local effects(ALE)to examine the primary drivers of disturbance intensity.The results indicate that the hotspots of high-intensity disturbance in Fujian Province are distributed in the coastal areas and Nanping City.The RF model demonstrates a good fit for forest disturbance intensity,with R2 greater than 0.9,topography and climate are the main influencing factors of forest disturbance intensity.
张怡茹;周小成
福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建 福州 350108福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建 福州 350108
农业科技
森林干扰LandTrendr算法随机森林模型局部累积效应福建省
forest disturbancesLandTrendr algorithmrandom forest modelaccumulated local effectsFujian Province
《福州大学学报（自然科学版）》 2026 (3)
269-275,7
福建省科技厅高校产学合作资助项目(2022N5008)
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