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为解决全球森林砍伐后森林再生长缺乏综合数据集的问题，研究人员开展全球关键毁林地区森林结构再生长研究。利用多源遥感数据生成数据集，涵盖森林高度、地上生物量（AGB）等参数，有助于量化森林碳预算和评估生态服务。
在全球生态环境研究的大舞台上，森林砍伐所引发的一系列问题正日益受到关注。森林作为地球生态系统的重要组成部分，在碳循环和生态服务方面发挥着不可替代的作用。然而，森林砍伐导致的森林面积减少，不仅严重影响了全球的碳预算，还对生物多样性保护等生态服务造成了巨大冲击。例如，大量森林被砍伐后，许多依赖森林生存的动植物失去了栖息地，生物多样性面临威胁。
在森林砍伐之后，森林的恢复过程，包括自然再生长和人工造林，对于生态系统的修复和碳固存至关重要。自然再生的森林能够吸收大量的碳，储存起来，成为重要的碳汇，同时还能为众多动植物提供生存环境。但目前，人们对于森林砍伐后的二次森林生长在空间、时间和结构方面的综合评估还存在严重不足，缺乏全面且详细的数据集来清晰地描绘森林再生长的情况。现有研究大多聚焦于森林面积的恢复，而对森林垂直结构，如森林高度等方面的关注较少。并且，历史上关于森林结构的地图并不完整，全球森林高度和地上生物量（AGB）等产品的时间跨度和分辨率都存在局限性，这给准确刻画森林再生长的各个阶段带来了极大的困难。
为了填补这一重要的研究空白，南京大学、中国生态环境部南京环境科学研究所、福建师范大学等机构的研究人员联合开展了一项极具意义的研究。他们致力于生成全球关键毁林地区 1985 - 2020 年多个森林结构参数的再生长地图，从而深入探究森林砍伐后的再生长动态。该研究成果发表在《Scientific Data》上，为全球森林生态研究提供了关键的数据支持和理论依据。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，通过从现有数据集提取或独立生产的方式，获取各地区的毁林面积。如在南美洲、非洲和东南亚，利用欧洲委员会联合研究中心开发的热带湿润森林（TMF）森林覆盖变化数据集计算毁林后的再生长时间；在北美，结合不同数据集确定商品驱动的毁林范围和时间。其次，利用森林覆盖和人工林数据集识别毁林后的次生林区域。然后，通过建立区域年龄 - 高度模型和运用高度 - AGB 异速生长方程，重建历史时期的次生林高度和 AGB 地图。最后，设计并计算再生长比率和速率等指标，来全面表征森林结构参数的再生长情况。
研究结果
- 确定研究区域和数据预处理：研究聚焦于全球热带、亚热带和温带等森林分布广泛且砍伐频繁的区域，涵盖北美、南美、非洲的关键地区，以及欧洲、中国东北和东南亚的全部区域。在数据预处理阶段，对毁林数据集、森林覆盖和人工林数据集、叶面积指数（LAI）和光合有效辐射分数（FPAR）数据集等多种数据进行了处理，包括数据提取、分辨率调整、数据补充等操作，确保数据的准确性和可用性。
- 绘制毁林后的再生长类型图：在热带地区，根据 TMF 数据集对毁林土地的转换土地覆盖进行分类和简化，分为自然再生林、人工林和其他类型。在北美、欧洲和中国东北，利用现有数据集确定毁林后的再生长类型，包括自然再生林、人工林和其他（非森林恢复区域）。
- 构建年龄 - 高度模型并生成历史地图：以 2020 年次生林区域为掩模，提取当年森林冠层高度，得到 2020 年次生林高度地图。由于缺乏以前年份的森林高度地图，研究人员采用特定方法，利用林分年龄和高度数据建立区域年龄 - 高度模型，估计历史时期的次生林高度。通过区域年龄 - 高度模型和高度 - AGB 异速生长方程，计算并生成了相应年份的次生林 AGB 地图。
- 绘制森林再生长比率和速率图：定义森林再生长比率为次生林目标年份某一结构参数值与砍伐前原始森林相应值的比值，并计算了高度、AGB、LAI 和 FPAR 的再生长比率，生成了不同地区不同年份的再生长比率地图。对于森林再生长速率，根据不同参数的特点，分别通过求导区域年龄 - 高度模型和高度 - AGB 异速生长方程（高度和 AGB），或利用前后年份的参数值（LAI 和 FPAR）计算，生成了相应的再生长速率地图。
研究人员通过一系列严谨的研究，成功生成了全球关键毁林地区森林结构再生长的数据集，涵盖多个森林结构参数，并详细分析了其再生长比率和速率。这一成果具有重要意义，为准确量化森林碳预算提供了有力的数据支持，有助于深入了解森林生态系统在砍伐后的恢复过程和碳循环机制。同时，也为评估森林生态服务功能提供了关键依据，能够帮助相关部门制定更加科学有效的森林管理政策，对全球森林资源的保护和可持续发展具有重要的推动作用。然而，研究也存在一些局限性，如部分数据分辨率较低、某些地区数据存在缺失等。未来，随着数据获取技术的不断发展和数据质量的提高，有望进一步完善对森林再生长的研究，为全球生态环境保护贡献更多力量。
