【摘 要】
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全球土地利用及土地覆盖变化(land-use and land-cover change,LUCC)产品对于大尺度的环境建模而言是非常重要的.然而,目前人们能获取并使用的高分辨率全球LUCC产品还非常有限.未来土地利用模拟(Future Land-Use Simulation,FLUS)系统是一个耦合了IMAGE (Integrated Model to Assess the Global Env
【机 构】
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中山大学地理科学与规划学院,广东广州510275
【出 处】
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2016年中国人文地理学联合学术年会
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全球土地利用及土地覆盖变化(land-use and land-cover change,LUCC)产品对于大尺度的环境建模而言是非常重要的.然而,目前人们能获取并使用的高分辨率全球LUCC产品还非常有限.未来土地利用模拟(Future Land-Use Simulation,FLUS)系统是一个耦合了IMAGE (Integrated Model to Assess the Global Environment)模型与元胞自动机(cellular automaton,CA)的土地利用动力学模型,能反映人文与环境交互作用下的全球土地变化.本文使用FLUS系统对2010~2100年全球范围的多类土地利用类型进行了动态模拟.在已有的模型中,IMAGE模型已经在环境科学的相关研究中得到了广泛的应用,但它的空间分辨率仅有0.5°(在赤道上约为55km).尽管后来有的模型将全球LUCC产品的空间分辨率提高到了5(在赤道上约为10km),但这样的空间分辨率对于人们希望研究的许多课题来说仍然过于粗糙.我们发现,即便是10km的分辨率依然会造成对土地利用格局的严重扭曲,就更不用说55km的分辨率了.本文将1km分辨率的产品与10km分辨率的产品进行了对比,发现后者会造成全球城市面积丢失19.77%,而在反映土地变化时,后者的全球城市增长面积的丢失率更是高达60、97%.究其原因,这些扭曲主要是由于大量的小块城市用地在粗分辨率下被其他土地利用类型吞没所造成的.而在IMAGE产品中更是不包含对城市变化的模拟.对于现有产品的这些不足,本研究所获得的1km分辨率FLUS产品能够很好地解决这些问题,使小块的用地也能得以保留,并且提供足以识别出混合土地格局的空间细节.正因如此,我们认为本文介绍的FLUS全球土地利用产品具有从根本上减少全球环境建模的不确定性的巨大潜力.
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