基于机器学习方法重建的末次冰盛期以来青藏高原植被变化数据在国家青藏高原科学数据中心发布

近日，中国科学院地理科学与资源研究所秦锋博士、赵艳研究员和中国科学院青藏高原研究所曹现勇研究员等在学术期刊《Science China Earth Sciences》上发表了题为“Biome reconstruction on the Tibetan Plateau since the Last Glacial Maximum using a machine learning method”研究论文，其关联数据“机器学习方法重建末次冰盛期以来青藏高原植被变化数据”已在国家青藏高原科学数据中心（http://data.tpdc.ac.cn）发布共享，用户可免费申请获取。

青藏高原过去的植被变化为理解长时间尺度高寒植被对气候变化的响应机制提供重要证据。高原上湖泊沉积物中保存的孢子与花粉（孢粉）化石是研究过去植被变化的重要指标。该研究首先以青藏高原及其周边17个植被带的1802条现代孢粉数据作为训练集，利用随机森林算法建立青藏高原孢粉-植被重建模型，并验证其可靠性；然后，将随机森林模型用于51条孢粉化石序列的古植被重建，获得青藏高原22000年以来500年间隔的植被时空格局变化（图1）。该数据包括末次冰盛期以来青藏高原51个样点的古植被变化信息，可以反映过去不同时间段青藏高原的植被分布格局。

研究发现：末次冰盛期以来青藏高原植被格局的变化大致与全球气候和东亚季风的变化趋势一致，可分为五个主要的植被变化阶段（图1）：末次冰盛期时，青藏高原大部分地区是荒漠植被，高原东南缘分布了亚热带森林；末次冰消期时，高寒草原在高原中部和东部逐渐形成地带性植被；早全新世，高寒草甸在高原东部和东南部扩张，高原开始形成从东南至西北分布森林-草甸-草原-荒漠的格局。中全新世时，亚热带森林向北扩张，反映最适宜期的植被状况。晚全新世以后，森林分布区向南退缩，高寒草甸和高寒草原在向南扩张。本数据可以为理解过去高寒植被的变化过程和机制提供依据，为研究过去气候变化对青藏高原植被的影响提供证据，为气候模拟提供边界条件。

图1. 利用随机森林模型重建的青藏高原22000年以来五个植被变化阶段的典型植被格局（a-e），以及样点的现代植被状况（f）。ka BP：距今千年前

该研究得到了国家自然科学基金（41690113, 42071114、41977395、41671202）、中国科学院先导A专项项目（XDA20070101）等项目的支持。

论文信息：Qin, F., Zhao, Y., & Cao, X.Y. (2022). Biome reconstruction on the Tibetan Plateau since the Last Glacial Maximum using a machine learning method. Science China Earth Sciences, 65, 518-535.

论文链接：https://doi.org/10.1007/s11430-021-9867-1

数据信息：秦锋, 赵艳, 曹现勇. (2022). 机器学习方法重建末次冰盛期以来青藏高原植被变化数据. 国家青藏高原科学数据中心, DOI: 10.11888/Paleoenv.tpdc.272003. CSTR: 18406.11.Paleoenv.tpdc.272003.

数据链接：http://dx.doi.org/10.11888/Paleoenv.tpdc.272003