数据集概述
本数据集为论文《Climate-amplified disturbances eliminate coniferous forests at a boreal-temperate ecotone》的补充材料，包含研究所需的额外图表、深度学习模型代码、空间分析代码及相关数据文件，支持对北方温带交错带针叶林受气候干扰影响的研究验证与扩展分析。
文件详解
- 文件1：Supplementary1.pdf
- 文件格式：PDF
- 内容：论文的补充图表，提供研究中未在正文中展示的额外数据可视化结果与表格说明
- 文件2：Supplementary2.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容：U-Net卷积神经网络（CNN）的Python代码，用于相关图像处理或模型训练任务
- 文件3：Supplementary3.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容：包含Ripley's K函数分析的R代码及形状文件（shape files），支持空间点模式分析
- 文件4：Supplementary4.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容：风倒脆弱性分析的Python代码，用于评估森林受风力干扰的脆弱性
适用场景
- 森林生态学研究：验证气候放大干扰对北方温带交错带针叶林的影响机制
- 遥感图像处理：基于U-Net模型代码开展森林植被覆盖变化的深度学习分析
- 空间统计学应用：利用Ripley's K函数代码进行森林空间分布格局研究
- 森林灾害评估：通过风倒脆弱性分析代码构建森林抗风干扰能力评估模型
