Science Bulletin近期在线发表了题为A cellular automata downscaling based 1 km global land use datasets (2010-2100)(基于元胞自动机降尺度方法的1km分辨率全球土地利用数据集(2010-2100))的研究论文。 该论文第一作者为清华大学地球系统科学研究中心(简称“地学中心”)李雪草博士。这是首套全球尺度上、包含了到2100年在四种气候变化情景下1km分辨率的土地利用数据产品。地学中心俞乐副教授、宫鹏教授、中山大学和美国地质调查局的科研人员参与完成了该项研究。 随着联合国2015年后可持续发展目标的提出，越来越多的国家和学者需要了解未来土地利用变化的情景，以便合理规划使用土地资源。详细的未来土地利用数据也是研究全球气候和环境变化的重要基础数据。已有的未来不同气候变化情景下的土地利用数据在空间尺度上往往较粗(50km级)，难以支持在区域尺度上的生态环境应用(例如，对于城市化研究而言，城市的空间形态在50km的空间尺度下无法被反映)。因此，更高分辨率的土地利用变化数据在支持理解人类活动与生态环境的相互作用和响应上具有重要意义。 本研究基于清华大学在世界上率先研发出的30m分辨率全球地表覆盖数据产品FROM-GLC，对未来四种主要的气候变化情景(RCP 2.6, RCP 4.5, RCP 6.0 和 RCP 8.5)下的土地利用，基于元胞自动机模型进行降尺度方法详细空间分配。实现了将粗分辨率(50km)土地利用情景的分辨率提高到30m，然后空间聚集成1km尺度的次网格比例数据。该数据在空间分辨率和时间跨度上均处于世界领先水平。
图 全球2100年不同情景下的土地利用分布图
相关文章Li X, Yu L, Clinton N, Li W, Zhu Z, Liu X, Gong P. A cellular automata downscaling based 1km global land use datasets (2010-2100). Science Bulletin. doi:10.1007/s11434-016-1148-1http://link.springer.com/article/10.1007/s11434-016-1148-1数据链接:http://data.ess.tsinghua.edu.cn/data/Simulation/Science Bulletin了解出版动态请长按识别二维码 关注公众号：SciBull