高分辨率加拿大区域扰动驱动数据集：为陆地表面模型应用提供1740-2018年历史扰动重建

本研究针对加拿大陆地碳循环模拟中历史扰动数据缺失的问题，整合多源空间与非空间数据集，开发了森林扰动回溯算法(FDBA)，构建了1740-2018年高分辨率火险与采伐驱动数据集。研究解决了LSTM(长短期记忆网络)模型在历史时期(特别是1918年前)的扰动输入瓶颈，通过算法融合了遥感数据、林龄信息和省级档案，最终生成4种情景的0.22°网格化产品，为评估扰动对碳循环的长期影响提供了关键工具。

　　

在全球气候变化背景下，加拿大北方森林作为重要的碳汇和木材资源基地，其碳循环动态备受关注。然而，陆地表面模型(LSM)在模拟历史时期碳通量时面临关键挑战——1984年Landsat-4卫星发射前的扰动数据严重缺失。特别是2023年创纪录的1274万公顷火灾面积释放的巨量碳排放，更凸显了量化历史扰动影响的紧迫性。目前，加拿大虽拥有1985年后的高分辨率扰动数据集，但早期记录仅存零散的省级纸质档案和全国汇总统计数据，导致模型难以准确模拟工业革命前的碳收支。

为解决这一难题，Jason Beaver团队在《Scientific Data》发表了开创性研究。他们系统整合了五省两地区的矢量火险数据、加拿大国家火险数据库(CNFD)、NFIS 30米分辨率栅格数据等空间数据集，以及Van Wagner(1988)和Skakun等(2022)的全国火灾统计资料。通过开发创新的森林扰动回溯算法(Forest Disturbance Back-Assignment Algorithm, FDBA)，结合Maltman等(2023)的林龄产品和Stinson等(2017)的可采伐林地掩膜，首次构建了覆盖1740-2018年的高时空分辨率扰动驱动数据集。

关键技术方法包括：(1)多源矢量数据空间协调，处理了55,400个重叠多边形；(2)基于NFIS数据的省级扰动分配权重计算；(3)FDBA算法采用逆向时间重建策略，设置60年可燃龄和80年可采龄阈值；(4)开发"均值"和"推断"两种1918年前扰动情景。算法通过林龄约束和2km火险缓冲区，在0.22°网格上实现了空间显式重建。

数据记录与处理

研究团队创建了加拿大首个跨世纪扰动数据库，包含：

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  283-394 Mha历史火险(1740-1918)

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  25.79-60.30 Mha补充火险(1918-1984)

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  3.42 Mha历史采伐(1740-1918)

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  24.75 Mha补充采伐(1918-1984)

技术验证

通过比较空间与非空间数据贡献率发现：

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  1950-1985年间60-97%年份的火险空间数据完整性达标

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  采伐数据在1955年前仅2%能通过空间数据验证

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  林龄窗口分析显示1918年情景转换时算法稳定性良好

空间分布特征

栅格化结果显示：

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  火险热点集中在北萨斯喀彻温省和西北地区南部

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  采伐受森林经营权限制约，在新不伦瑞克等省呈现高聚集性

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  魁北克南部因高分配权重出现扰动过度集中现象

这项研究的重要意义在于：首次实现了加拿大全境跨三个世纪的扰动连续重建，解决了LSM模型从平衡态到历史模拟的过渡难题。四种情景产品(矢量推断/均值、栅格推断/均值)为评估模型对早期扰动的敏感性提供了可能。FDBA算法的开源发布更使其可推广至其他缺乏历史观测数据的区域。数据产品已通过Zenodo平台共享，包含8个netCDF格式的驱动文件和完整算法代码，将显著提升加拿大陆地碳循环模拟的准确性，为气候政策制定提供科学依据。