数据集概述
本数据集围绕全球1356个城市郊区林地植被恢复力展开研究，通过滞后一阶自相关（LOA）和方差（VA）两个临界减缓（CSD）指标，评估1986-2022年植被恢复力的长期趋势及影响因素，揭示城市化通过改变降水模式降低林地恢复力的机制，包含2个相关文件。
文件详解
- 数据文件
- 文件名称：Data_Oct08_2024.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：推测包含全球1356个城市郊区林地的恢复力相关数据，可能涵盖LOA（rr1）、VA（rr2）恢复率、郊区森林覆盖率（SFC）、城市化水平、降水数据、时间序列（1986-2022）等核心指标。
- 代码文件
- 文件名称：RF script.py
- 文件格式：PY
- 字段映射介绍：推测为使用随机森林（RF）模型分析数据的脚本文件，可能包含数据预处理、模型训练、结果输出等代码逻辑，用于支持恢复力影响因素的分析。
适用场景
- 生态恢复力研究: 分析全球城市郊区林地植被恢复力的长期变化趋势及空间差异。
- 城市化生态影响评估: 探究城市化进程对郊区林地恢复力的作用机制，尤其是降水模式改变的影响。
- 生态保护策略制定: 为提升城市郊区林地生态系统服务价值、制定恢复力提升策略提供数据支持。
- 气候变化响应研究: 结合气候数据，分析降水变化与林地恢复力的关联，支撑气候变化下的生态适应研究。
