基于可解释机器学习的南欧森林生态系统时空动态与驱动因素研究

推荐：本研究利用MODIS NDVI数据和机器学习技术(Random Forest/SHAP)，分析了2001-2016年西班牙三大生物地理区森林健康趋势与环境驱动因子的关系，揭示了气候、地形和人为因素对植被动态的差异化影响，为气候变化背景下的森林适应性管理提供了科学依据。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，森林生态系统作为陆地生态系统的核心组成部分，其健康状况直接影响着碳汇功能、生物多样性维持和生态服务供给。然而，南欧地区特别是地中海沿岸的森林正面临着日益严峻的气候压力，包括温度升高、降水模式改变和极端气候事件频发等问题。这些变化如何影响森林植被的动态变化？不同生物地理区的响应机制是否存在差异？这些问题的解答对于制定区域适应性管理策略至关重要。

Rey Juan Carlos大学（西班牙胡安卡洛斯国王大学）的研究团队在《Ecological Informatics》发表的最新研究，通过整合多源遥感数据和机器学习算法，系统评估了西班牙大陆及巴利阿里群岛森林植被的时空变化特征及其驱动机制。研究创新性地将MODIS NDVI时间序列分析与可解释机器学习相结合，不仅量化了2001-2016年间森林健康状况的变化趋势，还通过SHAP值解析了不同环境因子对植被动态的相对贡献。

研究采用了四个关键技术方法：(1)基于MODIS MOD13Q1产品获取16天间隔的NDVI时间序列，经TIMESAT软件进行非对称高斯滤波平滑处理；(2)应用Mann-Kendall检验和Theil-Sen回归识别显著NDVI趋势；(3)收集21个环境变量（包括气候、地形、生物和人为因素）构建多维度特征空间；(4)采用随机森林分类器结合SHAP解释框架分析不同生物地理区的驱动因子重要性。

研究结果部分，3.1章节显示：研究区59.6%的森林未呈现显著NDVI趋势，28.9%呈显著负趋势，11.5%呈正趋势。其中地中海区负趋势面积占比最高（29.5%），阿尔卑斯区最低（8.2%）。3.4章节的SHAP分析揭示：在阿尔卑斯区，高海拔（MDT）、强风速（wind）和高冬季太阳辐射（srad_winte）是负趋势的主要驱动因子；大西洋区负趋势与低冬季太阳辐射和强风速相关；地中海区则主要受高温（temp_mean）和低年降水（prec_acu_m）影响。正趋势区域则呈现相反的驱动模式，如阿尔卑斯区南坡方位（aspect）和适度干旱指数（sequia_mea）促进植被改善。

讨论部分指出，该研究首次在区域尺度上量化了西班牙不同生物地理区森林对气候变化的差异化响应。特别值得注意的是，与传统认知不同，冬季太阳辐射在三个区域都显示出关键调控作用——在阿尔卑斯和大西洋区，高值加剧植被退化；而在地中海区，低值反而有利于森林健康。这种"双向效应"可能与各区域植被的光合适应策略差异有关。研究还发现，树冠覆盖度（tfccarb）的调节作用存在区域特异性：在阿尔卑斯区低覆盖有利于正趋势，而大西洋区则需要高覆盖。

该研究的实践意义在于：为西班牙《国家森林计划》提供了科学依据，特别是识别出的负趋势热点区（如地中海区的Sierra Morena山脉）应优先纳入适应性管理项目。方法论上，建立的"NDVI趋势-环境因子"可解释机器学习框架，可推广应用于其他地中海型生态系统的脆弱性评估。未来研究可结合树种组成数据，进一步揭示功能性状对气候响应的调控机制，为基于自然的解决方案（NbS）提供更精细的指导。