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A cellular automata downscaling based 1 km global land use datasets (2010–2100)

Science Bulletin 2016年第21期61卷 1651-1661页

作者：李雪草俞乐徐伊迪杨军宫鹏 Terry Sohl Nicholas Clinton Wenyu Li Zhiliang Zhu Xiaoping Liu Ministry of Education Key Laboratory for Earth System modeling Center for Earth System Science Tsinghua University Joint Center for Global Change Studies U.S. Geological Survey Earth Resources Observation and Science (EROS) Center U.S. Geological Survey School of Geography and Planning and Guangdong Key Laboratory for Urbanization and Geo-simulation Sun Yat-sen University

Global climate and environmental change studies require detailed land-use and land-cover （lulc） information about the past, present, and future. In this paper, we discuss a methodology for downscaling coarse-resolution （i.e., half-degree） future land use scenarios to finer （i.e., 1 km） resolutions at the global scale using a grid-based spatially explicit cellular automata （CA） model. We account for spatial heterogeneity from topography, climate, soils, and socioeconomic variables. The model uses a global 30 m land cover map （2010） as the base input, a variety of biogeographic and socioeconomic variables, and an empirical analysis to downscale coarse-resolution land use information （specifically urban, crop and pasture）. The output of this model offers the most current and finest-scale future lulc dynamics from 2010 to 2100 （with four representative concentration pathway （RCP） scenarios--RCP 2.6, RCP 4.5, RCP 6.0, and RCP 8.5） at a 1 km resolution within a globally consistent framework. The data are freely available for download, and will enable researchers to study the impacts of lulc change at the local scale.

关键词： lulc modeling Spatial downscaling RCP scenarios Urban expansion

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