风害下的城市森林：基于空间与机器学习分析的巴西中大型城市树木倒伏模式研究

本研究针对城市树木倒伏事件的空间动态及驱动因素识别难题，由研究人员对巴西马林加市2015-2021年间的数据展开了深入分析。通过运用核密度估计、非均匀L函数分析和回归树建模，揭示了树木倒伏在城北和东北部高发的空间格局及其随时间的变化规律，并确认气象因素是关键诱因。该研究为城市森林风险管理的主动规划和精准干预提供了科学依据。

　　

城市林业（Urban Forestry）对于维护城市环境的安全与韧性至关重要，然而，理解树木倒伏事件的空间动态及其潜在驱动因素仍是一个复杂的挑战。本研究对巴西巴拉那州马林加市2015年至2021年间的树木倒伏事件进行了全面分析，运用了核密度估计（Kernel Density Estimation）、非均匀L函数分析（Inhomogeneous L-function Analysis）以及回归树建模（Regression Tree Modeling）等方法。研究结果揭示了引人入胜的空间模式：事件更高密度地集中在城市的北部和东北部区域。此外，研究还识别出空间分布随时间的动态变化，强调了采取主动式城市规划与风险管理策略的必要性。回归树分析指出，气象因素是导致树木倒伏的重要贡献者，这为风险缓解工作提供了可操作的见解。总体而言，本研究增进了对树木倒伏事件空间动态的理解，并倡导建立标准化的数据收集方法及开发相关工具，以加强城市林业管理，促进更安全的城市环境。