数据集概述
本数据集来自全球森林恢复成功生态驱动因素的元分析研究，涵盖全球221个研究景观，分析了森林恢复对生物多样性和植被结构的提升效果，识别出恢复时间、干扰类型、景观背景等核心驱动因素，包含7个相关文件。
文件详解
- 元分析代码文件：
Crouzeilles_et_al_R code for Meta-Analyses.txt，格式为TXT，包含用于执行森林恢复元分析的R语言脚本
- 元分析数据文件：
Meta_analysis.txt，格式为TXT，存储元分析的核心数据内容
- 参考文献文件：
References.xlsx，格式为XLSX，记录研究涉及的参考文献信息
- 景观模型选择文件（10km半径）：
Model_Selection_Landscape_10kmradius.txt，格式为TXT，包含10km半径尺度下的景观模型选择数据
- 景观模型选择文件（5km半径）：
Model_Selection_Landscape_5kmradius.txt，格式为TXT，包含5km半径尺度下的景观模型选择数据
- 模型选择分析代码文件：
Crouzeilles_et_al_R code for Model Selection Analyses.txt，格式为TXT，包含用于模型选择分析的R语言脚本
- 景观模型选择文件（100km半径）：
Model_Selection_Landscape_100kmradius.txt，格式为TXT，包含100km半径尺度下的景观模型选择数据
数据来源
论文“A global meta-analysis on the ecological drivers of forest restoration success”
适用场景
- 森林生态恢复效果评估: 分析森林恢复对生物多样性和植被结构的提升幅度，评估不同恢复场景的成效
- 恢复驱动因素研究: 探究恢复时间、干扰类型、景观背景等因素对森林恢复成功的影响机制
- 景观尺度恢复策略优化: 基于不同半径尺度的景观模型数据，制定区域森林恢复的优化方案
- 生态恢复政策制定: 为全球及区域森林恢复目标的设定与实施提供数据支撑
- 元分析方法应用: 作为生态领域元分析研究的方法参考与数据案例
