《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》：Space–time modeling of Net Primary Productivity before and after major earthquakes
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植被碳汇是陆地碳循环的重要组成部分，可通过卫星遥感持续监测，其中净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）被广泛用作表征植被固碳能力的指标。大地震可诱发大规模同震滑坡，快速移除植被覆盖，显著改变区域碳通量。然而，针对地震扰动后植
植被碳汇是陆地碳循环的重要组成部分，可通过卫星遥感持续监测，其中净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）被广泛用作表征植被固碳能力的指标。大地震可诱发大规模同震滑坡，快速移除植被覆盖，显著改变区域碳通量。然而，针对地震扰动后植被碳汇动态变化的定量评估仍十分有限。本研究选取全球十个典型地震区域，分析2001年至2024年植被NPP变化率，以刻画地震后植被碳通量的扰动与恢复模式。通过融合地面震动强度、降水、温度、震前NPP及地形变量，研究人员构建了基于Attention U-Net架构的时空预测框架，以模拟并预测震后NPP动态。模型验证结果表明，该框架能够有效捕捉NPP变化的时空格局，并再现植被碳汇的扰动—恢复轨迹。此外，研究人员采用社会碳成本（Social Cost of Carbon, SCC）将NPP变化转化为货币价值，估算地震相关的碳经济损失。所提出的框架为评估地震诱发的NPP变化及其经济影响提供了一种可迁移的方法。
该研究发表于《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》，聚焦于大地震对陆地生态系统植被碳汇的影响机制与量化评估。当前，陆地碳循环模型多关注气候与人类活动因素，而对突发性地质灾害（如地震）引发的碳通量突变及其长期生态效应缺乏系统性建模。尽管已有研究证实地震可通过滑坡破坏植被并改变土壤碳库，但针对大空间尺度、长时序的植被净初级生产力（NPP）动态响应及其与气候、地形因子的耦合机制仍不明确，且尚未建立可推广的震后碳汇损失预测框架。此外，地震碳效应的经济量化研究尚属空白。因此，研究人员旨在通过多源遥感与深度学习技术，揭示地震扰动下植被碳汇的时空演变规律，并评估其社会经济成本。
研究人员采用了五个关键技术方法：首先，基于美国地质调查局（USGS）全球同震滑坡数据库，依据震级、滑坡完整性、气候与地形多样性筛选十个典型地震事件；其次，构建时空数据立方体，整合MODIS NPP、光合有效辐射吸收比（FPAR）、叶面积指数（LAI）、气候要素（降水、温度、蒸散发ET）、土壤湿度及地形因子（高程、坡度、峰值加速度PGA），统一重采样至500米分辨率并进行标准化处理；第三，采用改进型小注意力U型网络（Small Attention-UNet, SmaAt-UNet）架构，嵌入深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions, DSC）与卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module, CBAM），以捕捉时空特征；第四，利用积分梯度法（Integrated Gradients, IG）解析关键驱动因子贡献度；第五，引入社会碳成本（SCC）模型，将NPP损失转化为美元计价的全球气候损害成本。
研究结果如下：
4.1 大地震后NPP变化的时空格局
通过分析PGA ≥ 0.12 g区域内的滑坡区NPP年际动态，研究人员发现所有案例均呈现“震前稳定—震后骤降—差异恢复”的共性模式。震后NPP下降幅度与震级无直接线性关系，而受地形与生态系统恢复力调控。例如，2005年克什米尔地震（Mw 7.6）的NPP损失低于2017年九寨沟地震（Mw 7.0）。恢复阶段呈现显著异质性：凯库拉、克什米尔等地区3–5年内快速反弹，而部分区域十余年后仍未恢复至震前水平。
4.2 震后NPP动态预测
全局测试集显示模型预测精度优异（PCC = 0.91，MAE = 5.44 gC·m-2·yr-1，RMSE = 17.34 gC·m-2·yr-1）。留一法交叉验证表明，模型对汶川地震的预测性能最佳，而对米林地震（Mw 6.4）因有效样本量少、数据缺失导致精度较低。年度预测中，约70%像素的NPP变化可被准确模拟，泰勒图（Taylor diagram）进一步证实了模型在不同时空尺度上的鲁棒性。
4.3 地震植被碳损失的货币化评估
基于SCC（3%贴现率），研究人员量化了震后碳损失的经济成本。结果显示，汶川地震的早期损失最高（约5000–8000万美元），多数事件成本介于500万–3000万美元。值得注意的是，由于SCC随时间递增，即使NPP损失逐年减少，其货币化成本可能上升。例如，同等碳损失在2024年的经济影响显著高于2008年。
讨论部分指出，植被结构指标（FPAR、LAI）是碳恢复的主导因子，而降水兼具促进恢复与触发二次滑坡的双重作用。地形因子中，海拔通过垂直气候梯度调控恢复潜力，优于坡度的影响。研究局限性包括未纳入土壤有机碳（SOC）的长期动态、未显式考虑极端气候事件耦合效应，以及全球模型在局部区域的泛化能力待提升。
结论表明，地震显著干扰陆地植被碳汇，其时空动态可通过深度学习框架精准预测。该研究首次将SCC引入地质灾害碳效应评估，证实地震碳损失具有实质性全球经济影响。未来需融合土壤碳循环过程与多灾害耦合机制，以提升模型的完整性与适用性。
