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2021年第12期
2019年第02期
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SSP-RCP情景下全球1-km分辨率土地利用预测数据集(2020-2100)


张天媛1程昌秀*1,2吴旭东*3,4
1 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 1008752 国家青藏高原科学数据中心,北京 1001013 北京林业大学水土保持学院,北京 1000834 波茨坦气候影响研究所复杂性科学研究部,德国波茨坦 14473

DOI:10.3974/geodb.2024.01.05.V1

出版时间:2024年1月

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关键词:

土地利用与土地覆被,空间异质性,土地利用模拟,元胞自动机,高分辨率数据

摘要:

作者基于ESA-CCI历史土地利用数据,使用GCAM模型估算了未来土地利用面积需求;然后采用一种改进的元胞自动机模型PLUS对需求进行高空间分辨率降尺度迭代模拟,得到SSP-RCP情景下全球1-km分辨率土地利用预测数据集(2020-2100)。该数据集以未来气候变化与人类活动数据作为驱动,考虑了土地利用的斑块聚集性以及空间分层异质性,达到了Kappa = 0.94, OA= 0.97, FoM = 0.10的模拟精度。数据集内容包括:(1)2020年的土地利用模拟数据;(2)SSP-RCP 5种情景4个时期(2030、2050、2070、2100)预测的土地利用数据。数据的投影坐标系为world-Mercator。文件命名为“sspx_pp_yyyy.tif”,其中x表示模拟的SSP情景(取值范围1到5),pp表示模拟的RCP情景,yyyy表示模拟的年份。每个GeoTIFF数据文件的栅格属性值为1到6的整数,分别表示耕地、林地、草地、城乡/工矿/居民用地、未利用地和水体6种地类。数据集存储为.tif和.txt格式,由22个数据文件组成,数据量为1.85 GB(压缩为1个文件,671 MB)。该数据集的数据论文发表在Scientific Data,2023年第10期。

基金项目:

国家自然科学基金(42041007,71904003);亚历山大·冯·洪堡基金(获得者:吴旭东);中国科学院(XDA23100303);中国科协(20202022QNRC002)

数据引用方式:

张天媛, 程昌秀*, 吴旭东*. SSP-RCP情景下全球1-km分辨率土地利用预测数据集(2020-2100)[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2024. https://doi.org/10.3974/geodb.2024.01.05.V1.

参考文献:

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