数据资源:全球首个高分辨率(30米×30米)的高海拔湿地地图数据集

一、数据核心成果

  空间范围与规模：覆盖安第斯山脉、落基山脉、阿尔卑斯山脉、亚洲高山区四大区域，识别出高海拔湿地高置信度（概率≥70%）面积超 30500km²，整体估算总面积约 134700km²，填补了偏远高山区湿地分布高精度数据的空白。

  分辨率与精度：30 米精细网格单元，可清晰描绘足球场大小的湿地斑块，远高于常规全球土地覆盖产品；经 k 折交叉验证、留一区 / 站点验证，分类结果具备高准确性和可迁移性。

二、数据构建方法

  技术模型：采用随机森林机器学习模型的监督分类法，基于 Google Earth Engine 平台运行。

  数据源：融合免费开源的哨兵 1 号（雷达）、哨兵 2 号（光学）卫星影像、SRTM 高程数据、RESOLVE 全球生态区划图，提取植被、地形、地表湿度等特征作为预测变量。

  样本构建：在四大山区选取 12 个典型样区，结合现有湿地地图、实地调研和高分辨率影像人工解译，构建训练与验证数据集。

三、数据存储

  存储结构：含 7 个子文件夹，核心内容为

• 两类湿地地图（TIF 格式）：全概率图（0-100%）、高概率图（70-100%），覆盖四大研究区；
• 辅助数据：研究区边界、训练 / 验证采样点的矢量形状文件，全球 / 区域精度评估的 CSV 结果；
• 代码文件：模型运行、数据预处理、结果合并与面积计算的全套代码，附 readme.txt 映射说明。

四、数据核心价值与应用

  科学研究：为高山区生态系统功能、水循环过程研究提供基线数据，助力改进全球碳循环模型，精准估算高山湿地碳储量 / 碳汇潜力。

  气候变化研究：评估冰川消退、降水变化对高山湿地及下游水资源的长期影响。

  资源管理：识别关键水源涵养区，为山区及下游供水安全、干旱应对、水资源调配提供科学依据。

  生态保护：支撑生物多样性热点识别、自然保护区规划、湿地生态修复的空间数据需求。

五、研究团队与资助

  主导单位：英国帝国理工学院，联合捷克、秘鲁、英国等多国科研机构 / 组织合作完成。

  资助来源：英国自然环境研究理事会（NERC）两项专项基金，秘鲁冰川与山地生态系统国家研究所提供了实地训练 / 验证数据。

六、数据截图