国家地球系统科学数据中心发布黎夏教授主持的国家重点研发计划项目数据集

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近日，国家地球系统科学数据中心发布由黎夏教授主持的国家重点研发计划“全球变化及应对”重点专项项目“‘人-地’耦合的高精度全球土地利用演变模拟及应用”（项目编号：2017YFA0604400）产出的23个数据集，包括全球30m土地利用及生态环境要素数据集、全球1km土地利用模拟数据集、中国30m土地利用模拟数据集、典型区域土地利用模拟数据集等，清单详见文末附表。所有开放共享数据通过国家地球系统科学数据中心门户网站（http://www.geodata.cn/index.html）面向社会共享，欢迎相关研究人员下载使用。

项目由黎夏教授主持，中山大学、清华大学、中国科学院沈阳应用生态研究所、中国科学院空天信息创新研究院、东北师范大学和武汉大学6家单位联合承担。全球土地利用变化是目前全球变化中的关键要素，与全球的气候变化、生态环境演变、自然资源的可持续利用以及人类健康等密切相关。目前全球土地利用变化研究面临着高精度、长时间序列基础数据缺失，人文-自然耦合机理不明确，全球变化对区域规划影响评估基本没有展开，高性能过程模拟预测模型也严重缺乏等问题。针对这些问题，项目耦合人类活动、气候变化和自然扰动，研发全球土地利用变化、景观及区域生态过程高精度模拟技术，生产全球尺度和国土尺度土地利用与生态要素演变预测产品。结合时空大数据，研发耦合城市增长边界、基本农田、生态控制线空间优化的“三规合一”模型，实现精细国土开发。建立耦合土地利用及生态环境变化健康评估模型，研究不同全球变化情景对人群健康影响。这些成果可为国际全球变化研究提供可靠、高精度的基础数据，所生成的未来土地利用和生态要素演变预测数据集是明确全球变化影响的重要输入之一。项目的研究成果是提升我国在全球变化研究领域观测、分析、模拟及应用能力的关键，为我国应对全球变化和保持可持续发展提供重要的科学支撑。

部分数据缩略图如下：

图1  SSP-RCP情景下全球1km土地利用模拟数据集（2020-2100年）

图2 基于IGBP分类的SSP-RCP情景下全球1km土地覆盖数据集（2020-2100年)

图3 RCP情景下中国30米土地利用模拟数据集（2100年）

附表 数据清单

数据集名称	数据格式	数据精度
全球30米土地利用、生态环境等典型要素制图产品（1990年）	栅格	30m
全球30米土地利用、生态环境等典型要素制图产品（2000年）	栅格	30m
全球30米土地利用、生态环境等典型要素制图产品（2010年）	栅格	30m
全球30米土地利用、生态环境等典型要素制图产品（2020年）	栅格	30m
全球10个典型城市（北京、东京、莫斯科、悉尼、巴黎、伦敦、纽约、洛杉矶、圣保罗、开罗）30米城市土地利用和土地利用变化数据集（1990、2000、2010、2020年）	栅格	30m
SSP-RCP情景下全球1km土地利用模拟数据集（2020-2100年）	栅格	1km
基于IGBP分类的SSP-RCP情景下全球1km土地覆盖数据集（2020-2100年)	栅格	0.008333度
RCP情景下中国30米土地利用模拟数据集（2100年）	栅格	30m
中国东北寒温带森林树种分布生态要素数据集（2020年）	矢量	1:50000
长三角区域土地利用模拟数据（2025-2100年）	栅格	1km
珠三角区域土地利用模拟数据（2030年）	栅格	100m
京津冀区域土地利用模拟数据（2045年）	栅格	300m
佛山市土地利用模拟驱动力要素数据（2010-2020年）	栅格	30m
气候变化情景下大兴安岭呼中林区林火过火面积生态要素模拟结果数据集（2000-2100年）	栅格	30m
气候变化情景下大兴安岭呼中林区地上碳储量生态要素模拟结果数据集（2000-2100年）	栅格	30m
气候变化背景下小兴安岭南部红松潜在分布生态要素模拟数据集（2000-2100年）	栅格	30m
长白山北坡森林树种基面积、树木密度、生物量生态要素空间分布数据集（1710-2010年）	栅格	30m
长白山西坡和南坡森林树种基面积、树木密度、生物量生态要素空间分布数据集（1710-2010年）	栅格	30m
呼伦贝尔草原土地沙漠动态变化生态要素数据集（1980-2015年）	栅格	15m
全球典型要素样本库（1990-2020年）	文本	/
中国部分典型区县“生态环境变化对人群健康影响评估模型”数据集(1970-2018年)	表格	/
大兴安岭呼中林火发生生态要素数据集（1967-2006年）	表格	/
大兴安岭呼中林区地上生物量生态要素调查数据集（2000年）	表格	/

项目代表性论文成果：

[1] Xu Y, Yu L, Ciais P, et al. Recent expansion of oil palm plantations into carbon-rich forests[J]. Nature Sustainability. 2022: 1-4.https://doi.org/10.1038/s41893-022-00872-1.

[2] Liu X P, Huang Y H, Xu X X, et al. High-spatiotemporal-resolution mapping of global urban change from 1985 to 2015[J]. Nature Sustainability, 2020, 3:564–570. https://doi.org/10.1038/s41893-020-0521-x .

[3] Liu X P, Pei F S, Wen Y Y, et al. Global urban expansion offsets climate-driven increases in terrestrial net primary productivity[J]. Nature Communications, 2019, 10:5558. https://doi.org/10.1038/s41467-019-13462-1 .

[4] Cao B, Yu L, Li X, et al. A 1 km global cropland dataset from 10 000 BCE to 2100 CE[J]. Earth System Science Data. 2021, 13(11): 5403-5421. https://doi.org/10.5194/essd-13-5403-2021.

[5] Fang L, Yang J, Zhang W, et al. Combining allometry and landsat-derived disturbance history to estimate tree biomass in subtropical planted forests[J]. Remote Sensing of Environment, 2019, 235: 111423.https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111423.

点击文末“阅读原文”即可访问数据集。

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编辑：刘欣然  审核：吴春奇指导：万剑华教授