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地理信息世界 2021年第4期28卷 33-39页

作者：谢一茹叶思菁沈石高培超北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京100875 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部地理数据与应用分析中心北京100875

土地变化模拟能够判断不同规划政策对当前土地空间格局的影响。传统土地变化模拟侧重于从土地利用/覆盖类型预测土地变化情况,较少关注土地的开发强度。本文以长江中下游为例,在土地利用/覆盖的基础上构建一套考虑开发强度的土地系统,... 详细信息

土地变化模拟能够判断不同规划政策对当前土地空间格局的影响。传统土地变化模拟侧重于从土地利用/覆盖类型预测土地变化情况,较少关注土地的开发强度。本文以长江中下游为例,在土地利用/覆盖的基础上构建一套考虑开发强度的土地系统,聚焦长江中下游价值突出的两种土地类型提供的服务,在共享社会经济路径下实现同时满足两种土地服务需求的土地变化模拟,并对结果进行对比分析。模拟结果显示,未来人口增加会使当前建设用地面积扩张,向着更加集约的方向变化;同时,人口的增加会带来粮食需求,农业用地中开发强度最高的高利用率耕地面积扩张。模拟结果可为区域规划提供对策和建议。

关键词：土地利用土地变化模拟长江中下游 CLUMondo模型

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面向土地变化模拟的CLUMondo模型:回顾与展望

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地理信息世界 2022年第3期29卷 7-12页

作者：谢一茹高培超叶思菁沈石张潇丹北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京100875 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部地理数据与应用分析中心北京100875

土地变化是人类对地球影响的重要表现形式,建模与预测是未来全球环境变化和可持续发展研究的重要支撑,土地变化模型广受关注。常见模型的输入为土地利用/覆盖数据,通过设置未来的类型需求量进行变化模拟,但鲜有考虑模拟单元中的土地利... 详细信息

土地变化是人类对地球影响的重要表现形式,建模与预测是未来全球环境变化和可持续发展研究的重要支撑,土地变化模型广受关注。常见模型的输入为土地利用/覆盖数据,通过设置未来的类型需求量进行变化模拟,但鲜有考虑模拟单元中的土地利用强度或覆盖类型占比,难以精细地模拟复杂需求下的土地变化。2013年,CLUMondo模型发布,因能解决这些问题备受关注,特色在于能够建立土地利用强度(或类型占比)与多种间接的土地需求(如粮食产量和就业岗位数)之间复杂的供需关系。本文旨在对CLUMondo模型及相关研究进行系统综述,包括核心原理、文献计量分析、模型应用与改进。同时,展望CLUMondo模型的应用前景,可能成为未来土地变化的核心模型。

关键词： CLUMondo 综述土地利用土地变化模拟

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顾及土地利用强度和生态-经济权衡的四川省陆地生态系统碳储量预测与热点分析

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生态学报 2024年第9期44卷 3958-3969页

作者：高怡凡宋长青王元慧叶思菁高培超地表过程与资源生态国家重点实验室(北京师范大学) 北京100875 北京师范大学地理科学学部地理数据与应用分析中心北京100875

中国致力于在2060年前实现碳中和,为缓解气候变化的全球性目标贡献力量。人类活动引起的土地变化是造成碳排放的主要原因之一。四川省森林资源丰富,具有较高的经济增长潜力和重要的生态地位,是中国实现碳中和的关键区域之一。为从土地... 详细信息

中国致力于在2060年前实现碳中和,为缓解气候变化的全球性目标贡献力量。人类活动引起的土地变化是造成碳排放的主要原因之一。四川省森林资源丰富,具有较高的经济增长潜力和重要的生态地位,是中国实现碳中和的关键区域之一。为从土地管理的角度为中国的碳中和提供政策支持,本文在顾及土地利用强度和生态-经济权衡的情景下预测了四川省2030年的土地变化,提出了顾及土地利用强度的陆地生态系统未来碳储量估算方法,并估算了四川省2030年的碳储量。结果表明,四川省若能在未来平衡经济效益和生态效益,可在2030年同时实现经济生产总值(相对于2020)增加约34%和碳储量增加约3%。为实现上述目标,四川省未来具体需加强西北部高原温带湿润/半湿润地区和高原亚寒带半湿润地区的林地和湿地的保护与扩张,并促进以成都为核心的四川省东南部中亚热带湿润地区城市的均衡发展。

关键词：土地利用强度土地变化模拟碳储量经济效益生态效益

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耦合GCAM和GlobeLand30的CLUMondo模型及其适用性评估

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北京师范大学学报（自然科学版） 2023年第3期59卷 465-470页

作者：高怡凡王元慧谢一茹叶思菁宋长青高培超北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部地理数据与应用分析中心北京100875

本文在CLUMondo模型中了耦合全球变化评估模型(globalchangeassessmentmodel,GCAM)和GlobeLand30数据.其中:GCAM为土地变化预测提供科学的土地系统服务数值;GlobeLand30用于制备可赋予多重土地系统服务供给能力的土地系统数据.为验证模... 详细信息

本文在CLUMondo模型中了耦合全球变化评估模型(globalchangeassessmentmodel,GCAM)和GlobeLand30数据.其中:GCAM为土地变化预测提供科学的土地系统服务数值;GlobeLand30用于制备可赋予多重土地系统服务供给能力的土地系统数据.为验证模型的有效性,本文选择了GCAM中的“青藏高原内部区”进行验证.结果表明:1)GCAM可以有效解决CLUMondo模型在土地变化模拟时设置土地系统服务的困境;2)对GlobeLand30数据升尺度建立土地系统,为CLUMondo模型量化多重土地系统服务供给能力提供了一种简单高效的方法;3)耦合GCAM和GlobeLand30数据后的CLUMondo模型在“GCAM青藏高原内部区”具有良好的适用性.

关键词： CLUMondo模型土地变化模拟 GlobeLand30 土地系统青藏高原

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