BACKLAND：空间明确且高分辨率的基于花粉的向后土地覆盖重建,Ecography

研究人类、土地覆盖和生物多样性之间的相互作用对于社会生态系统的可持续管理是必要的，并且需要对过去的景观进行长期重建，改善缓慢过程的整合。过去植被信息的主要来源是花粉化石，但花粉数据因分类间差异产生和传播而存在偏差。景观重建算法（LRA）方法是纠正这些偏差最广泛使用的方法。 LOVE 算法（本地植被估计）是 LRA 方法的第二步，还估计本地植被重建区域（花粉的相关源区域，RSAP）的空间范围。虽然 LRA 估计值已被纳入某些过去的土地覆盖制图方法中，但没有一种方法能够结合以下几点来长期重建土地覆盖镶嵌图： 将 LOVE 估计值直接纳入作为花粉类群的组成和分布的变异性（没有多种情景），以及不同时期类群分布中时空自相关的整合。在这里，我们提出了一种向后土地覆盖重建（BACKLAND）的创新方法，结合这些点并估计一组 RSAP 中过去的土地覆盖镶嵌。该方法基于使用简约假设和易于实施的概率和统计工具的三个阶段，需要对彼此足够接近的地点进行 LOVE 估计，以使其 RSAP 重叠、植物数据、数字高程模型和两张最新的土地覆盖图。 BACKLAND 在 Bassiès 山谷（法国比利牛斯山脉）山地景观内的一个小型研究区域进行了开发和测试，实现了过去土地覆盖图的重建，该地图代表了 8 种土地覆盖类型，空间分辨率为 20 m，具有良好的准确性。我们在这项研究中展示了这种方法的独创性，并讨论了其在古环境研究、历史生态学和社会生态系统管理方面的潜力。

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