近期，清华大学生物多样性遥感研究团队（负责人：俞乐副教授）通过国家生态科学数据中心生态网络云平台（http://www.nesdc.org.cn）发布了1982-2020年全球30m人工林种植年份制图数据集，用户可在线访问获取数据。相关研究成果以“A global map of planting years of plantations”为题发表在Scientific Data期刊。

人工林是全球重要的土地利用类型，在木材、纤维、果品供给以及碳汇形成等方面发挥着重要作用，同时也可能带来生物多样性下降、天然林损失和碳排放增加等生态环境影响。树龄或种植年份是评估人工林生产力、碳储量、水分需求及生态成本收益的关键变量，但此前全球尺度上缺乏明确记录人工林种植年份的高分辨率数据集。研究团队基于1982—2020年Landsat长时间序列影像，结合Google Earth Engine云计算平台和LandTrendr时间轨迹分割算法，开发了全球30米分辨率人工林种植年份数据集。该数据集以GeoTIFF格式发布，包含人工林种植年份、Landsat数据起始年份和树种类型等信息，可区分种植林和树木作物等不同人工林类型。结果显示，数据集能够较好刻画1982年以来全球人工林扩张及更新的时空格局，可为树木作物产量预测、人工林碳汇评估、水资源需求分析以及人工林社会-生态成本收益评估提供重要基础数据，也为全球人工林可持续管理和生态环境影响研究提供了新的时空信息支撑。