【摘 要】
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台风/飓风是影响森林生态系统可持续性的主要因素之一,特别是在沿海地区。近年来,很多超强台风登陆中国沿海城市,对生命安全、财产、作物产量等造成了很大的影响。2014年7月18日,超强台风“威马逊”登陆我国海南省和广东省,风速超过60m/s,共造成中国384.8亿元人民币的经济损失;2019年8月9日,超强台风“利奇马”登陆我国浙江省,仅在浙江省就造成直接经济损失537.2亿元人民币。台风对生命安全、
【基金项目】
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浙江省自然科学基金面上项目(LY20C030001); 浙江农林大学科研发展基金项目(2034020080);
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台风/飓风是影响森林生态系统可持续性的主要因素之一,特别是在沿海地区。近年来,很多超强台风登陆中国沿海城市,对生命安全、财产、作物产量等造成了很大的影响。2014年7月18日,超强台风“威马逊”登陆我国海南省和广东省,风速超过60m/s,共造成中国384.8亿元人民币的经济损失;2019年8月9日,超强台风“利奇马”登陆我国浙江省,仅在浙江省就造成直接经济损失537.2亿元人民币。台风对生命安全、财产、作物产量等损失的报道很多,但是,目前在中国很少有关于台风对森林造成损失的区域或全国性评估。本研究基于Landsat8 OLI遥感影像和Google Earth Engine(GEE)云服务平台,使用机器学习中的随机森林(RF)算法和单变量图像差分方法(UID)对受台风影响的森林进行检测,并计算了森林的损害程度。本研究建立的方法体系能够在区域尺度准确评估“利奇马”和“威马逊”台风造成的森林损失,为综合评估过去和未来强台风对中国森林的影响和经济损失提供了方法和数据支持。本研究主要结果包括:(1)对比实地调查的样地数据和基于Google Earth Pro高清影像获取的样方数据,本研究评估了基于RF和UID两种方法获得的检测结果的精度。精度评价显示两种方法分类结果的总体精度(Overall Accuracy)都大于87%、Kappa系数大于0.75。基于RF的机器学习方法的总体精度和Kappa系数都显著高于基于单个植被指数的UID方法。精度评价表明,本研究中的方法能够准确检测受损森林的分布和损失程度。(2)浙江省受台风“利奇马”影响(损失程度大于5%)的森林面积为4598.87km2,占森林总面积的8.44%,森林总体冠层损失率为2.57%。损失的森林中,轻度(5%-20%冠层损失率)、中度(20%-50%)和重度(50%)损失面积占比分别为45.79%,44.00%和10.21%,表明利奇马台风对森林的损害主要集中在轻度和中度损失率类别。受影响的森林在空间上比较分散,并未聚集在台风登陆区域。受影响森林比例最高的是舟山市和嘉兴市,分别有18.75%和13.75%的森林受到一定程度的干扰(>5%)。(3)广东省受“威马逊”影响的森林面积为13556.33 km2,占森林总面积的13.80%,森林总体损失率为3.97%。海南省受“威马逊”影响的森林面积为3913.78km2,占森林总面积的18.49%,森林总体损失率为5.09%。受影响的森林中,广东省轻、中、重度影响的森林比例分别为52.20%、26.95%、20.85%,而海南省三种受损程度的森林比例分别为64.9%、13.8%和21.3%。对比两省受损面积和程度,发现海南省森林受损面积占比更高,但是大部分森林的损失程度要显著轻于广东省。相比“利奇马”,受“威马逊”影响的森林区域比较集中,特别是海南省,主要集中在离台风登陆比较近的东北部区域。受“威马逊”台风影响的森林面积比例最大的是广东省的湛江市(52.24%)、珠海市(52.30%)和海南省琼山县(72.08%)和临高县(79.39%)。“威马逊”造成的局部区域很高的森林损失率表明了台风“威马逊”对这些区域森林的极大破坏力。(4)台风引起的森林损害程度受海拔、坡度、降水量和森林类型的影响。对台风“利奇马”,当海拔低于1400 m时,森林破坏的严重程度随海拔的升高而增加,而当海拔高于1400 m时则开始降低;坡度介于20o-60o时损失程度最大;降雨量小于250 mm时,降雨对森林的损失程度并没有显著影响,但当降雨量大于250 mm时,森林的损失程度显著增加;常绿针叶林相比其他森林类型具有更高的损失程度。对台风“威马逊”,海拔的影响与台风“利奇马”相同;坡度介于40o-50o时损失程度最大,小于40o或大于50o时,损失程度逐渐减小;常绿阔叶林相比其他森林类型具有更高的损失程度。
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