2025年6月11日，中南林业科技大学国家公园与旅游学院教师唐晖博士及其研究团队，历时3年完成了全球第一套聚焦于弱光区域的全球尺度长时间序列夜间灯光数据集（LRCC-DVNL），期刊编委会对此给予了高度评价，称 “数据集在全球环境监测和社会经济研究中的广泛应用具有很高的潜在价值。特别是对于代表性不足的低光区域。全面、真诚且技术上无懈可击”。研究论文《Global nighttime light dataset from 1992 to 2022 with focus on low-light areas》发表在Natrue子刊《Scientific Data》，数据集目前在Harvard Dataverse国际数据共享平台提供免费下载使用。这将为全球尺度的保护地光污染、人类活动影响等领域的研究提供重要的基础数据支撑。我院教师唐晖博士为第一作者，钟永德教授为通讯作者。《Scientific Data》是Springer Nature旗下Nature系列的开放获取期刊，2024年影响因子6.9，5年影响因子8.9。该期刊专注于科学数据共享与重用，通过重新定义数据论文的价值，成为开放科学运动的核心推动者，Cite Score（11.2）在统计学、信息科学等领域稳居Q1（前10%），在数据科学领域具有标杆性地位。

论文内容：

传统基于夜间灯光(NTL)数据的研究主要集中在城市地区，而忽视了全球约80%的微光或无光区域，这可能严重低估了全球保护地的光污染水平。基于残差神经网络生成的DVNL(DMSP-like Nighttime Lights Derived from VNL)数据，为跨传感器校准DMSP/OLS和VIIRS/DNB NTL数据提供了新的方法。然而，由于DVNL数据在2013年与DMSP/OLS数据之间的断层问题未能解决，导致DVNL数据的后续研究进展缓慢。本研究采用了一种结合残差神经网络和栅格函数模型的方法(Resi-RF)，解决了高纬度地区NTL重建、长期数据连续性及多传感器数据间隙对齐等关键挑战，首次实现全球DVNL与DMSP/OLS数据的连续校准与时间延拓。本数据集在解释经济活动强度、时间稳定性和空间分布精度上均优于同类产品，并在全球、国家、城市及保护地尺度上对低光照区域的细微变化具有更高敏感性，对监测世界遗产地、暗夜保护区及国家公园等关键区域的人类活动与环境影响评估具有突出价值。

作者简介：

唐晖，男，博士研究生，中南林业科技大学国家公园与旅游学院专任教师，智慧旅游研究中心副主任。主要从事旅游大数据应用、遥感与地理信息系统、旅游规划与策划的教学和研究工作。主持《长沙市福临镇文旅产业发展规划》、《湖南桃江国家森林公园总体规划修编》、《长株潭绿心区（长沙辖区）文化旅游产业发展调研报告》、《湖南省自然教育高质量发展实施方案》等横向课题，参与湖南省自然科学基金项目《基于多源数据分析的湖南省自然保护地公众景观偏好研究》、湖南省文旅厅重点研究课题《后疫情时代湖南生态旅游发展对策研究》、湖南省科技厅重点研发计划子课题《基于湖湘文化的高速公路景观观与地域文化融合技术研究与应用》等纵向课题。发表《基于多源异构数据的自然保护地访客景观偏好时空特征研究》、《基于夜光遥感数据的大熊猫国家公园光污染时空演变特征及影响因素研究(1984-2020)》、《Tourists’ Landscape Preferences of Luoxiao Mountain National Forest Trail Based on Deep Learning》、《Space-time cube reveals escalating light pollution in China’s national parks:impact of boundary geometry and human activities (1992–2021)》等论文。多次指导学生参加全国高校商业精英挑战赛、“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛、湖南省旅游技能大赛、湖南省“金种子杯”大学生创业大赛并获奖。

一审/张艳红   二审/徐美  三审/洪梅