全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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摇 摇 第 猿源卷 第 员圆期摇 摇 圆园员源年 远月摇 渊半月刊冤
目摇 摇 次
中国景观生态学发展历程与未来研究重点 陈利顶袁李秀珍袁傅伯杰袁等 渊猿员圆怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城市景观格局演变的水环境效应研究综述 黄摇 硕袁郭青海 渊猿员源圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
多功能景观研究进展 汤摇 茜袁丁圣彦 渊猿员缘员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
空间形态受限型城市紧凑发展研究要要要以厦门岛为例 黄摇 硕袁郭青海袁等 渊猿员缘愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
紫金山森林公园降温效应影响因素 闫伟姣袁孔繁花袁尹海伟袁等 渊猿员远怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城市公园景观空间结构对其热环境效应的影响 冯悦怡袁胡潭高袁张力小 渊猿员苑怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 韵宰粤的低丘缓坡建设开发适宜性评价要要要以云南大理白族自治州为例
刘焱序袁彭摇 建袁韩忆楠袁等 渊猿员愿愿冤
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生态安全条件下土地利用格局优化要要要以皇甫川流域为例 喻摇 锋袁李晓兵袁王摇 宏 渊猿员怨愿冤噎噎噎噎噎噎噎
新疆玛纳斯河流域 圆园园园要圆园员园年土地利用 辕覆盖变化及影响因素 刘金巍袁靳甜甜袁刘国华袁等 渊猿圆员员冤噎噎噎
基于 郧陨杂和 砸杂的赣江上游流域土地利用动态趋势分析 鲁燕飞袁彭摇 芳袁万摇 韵袁等 渊猿圆圆源冤噎噎噎噎噎噎噎
员怨缘源要圆园员园年三江平原土地利用景观格局动态变化及驱动力 刘吉平袁赵丹丹袁田学智袁等 渊猿圆猿源冤噎噎噎噎
基于斑块评价的三峡库区腹地坡耕地优化调控方法与案例研究 王永艳袁李阳兵袁邵景安袁等 渊猿圆源缘冤噎噎噎噎
贵州省山地鄄坝地系统土地利用与景观格局时空演变 李阳兵袁姚原温袁谢摇 静袁等 渊猿圆缘苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎
中国西南地区土地覆盖情景的时空模拟 李摇 婧袁范泽孟袁岳天祥 渊猿圆远远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于移动窗口法的岷江干旱河谷景观格局梯度分析 张玲玲袁赵永华袁殷摇 莎袁等 渊猿圆苑远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于植被覆盖度的藏羚羊栖息地时空变化研究 赵海迪袁刘世梁袁董世魁袁等 渊猿圆愿缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
西南峡谷型喀斯特坡地土壤微生物量 悦尧晕尧孕 空间变异特征 范夫静袁黄国勤袁宋同清袁等 渊猿圆怨猿冤噎噎噎噎噎
峡谷型喀斯特不同生态系统的土壤微生物数量及生物量特征 谭秋锦袁宋同清袁彭晚霞袁等 渊猿猿园圆冤噎噎噎噎噎
长三角地区土地利用时空变化对生态系统服务价值的影响 刘桂林袁张落成袁张摇 倩 渊猿猿员员冤噎噎噎噎噎噎噎
基于视觉廊道的青藏铁路沿线旅游动态景观评价 张瑞英袁席建超袁姚予龙袁等 渊猿猿圆园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 砸杂与 郧陨杂的农村居民点空间变化特征与景观格局影响研究 任摇 平袁洪步庭袁刘摇 寅袁等 渊猿猿猿员冤噎噎噎
生态系统保护现状及保护等级评估要要要以江西省为例 樊乃卿袁张育新袁吕一河袁等 渊猿猿源员冤噎噎噎噎噎噎噎噎
崇明东滩盐沼植被变化对滩涂湿地促淤消浪功能的影响 任璘婧袁李秀珍袁杨世伦袁等 渊猿猿缘园冤噎噎噎噎噎噎噎
基于气候尧地貌尧生态系统的景观分类体系要要要以新疆地区为例 师庆东袁王摇 智袁贺龙梅袁等 渊猿猿缘怨冤噎噎噎噎
黄土丘陵沟壑区景观格局演变特征要要要以陕西省延安市为例 钟莉娜袁赵文武袁吕一河袁等 渊猿猿远愿冤噎噎噎噎噎
不同干扰背景下农业景观异质性要要要以巩义市为例 张晓阳袁梁国付袁丁圣彦 渊猿猿苑愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
山西高原草地景观的数量分类与排序 张先平袁李志琴袁王孟本袁等 渊猿猿愿远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
山区夏季地表温度的影响因素要要要以泰山为例 孙常峰袁孔繁花袁尹海伟袁等 渊猿猿怨远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
典型岩溶洼地土壤水分的空间分布及影响因素 张继光袁苏以荣袁陈洪松袁等 渊猿源园缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于移动窗口法的豫西山地丘陵地区景观异质性分析 李栋科袁丁圣彦袁梁国付袁等 渊猿源员源冤噎噎噎噎噎噎噎噎
桂西北喀斯特区域植被变化趋势及其对气候和地形的响应 童晓伟袁王克林袁岳跃民袁等 渊猿源圆缘冤噎噎噎噎噎噎
喀斯特与非喀斯特区域植被覆盖变化景观分析要要要以广西壮族自治区河池市为例
汪明冲袁王兮之袁梁钊雄袁等 渊猿源猿缘冤
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不同干扰背景下景观指数与物种多样性的多尺度效应要要要以巩义市为例
董翠芳袁梁国付袁丁圣彦袁等 渊猿源源源冤
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石栎鄄青冈常绿阔叶林土壤有机碳和全氮空间变异特征 杨摇 丹袁项文化袁方摇 晰袁等 渊猿源缘圆冤噎噎噎噎噎噎噎
湘中丘陵区南酸枣阔叶林群落特征及群落更新 易摇 好袁邓湘雯袁项文化袁等 渊猿源远猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 砸月云晕的桂西北喀斯特区植被碳密度空间分布影响因素分析 张明阳袁王克林袁邓振华袁等 渊猿源苑圆冤噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢猿缘圆鄢扎澡鄢孕鄢 预 怨园郾 园园鄢员缘员园鄢猿远鄢圆园员源鄄园远
室室室室室室室室室室室室室室
封面图说院 空间发展受限城市的厦门要要要在我国城市化进程中袁中小城市在城镇体系建设中处于中间环节袁起到了联系大城市
和小城镇的作用遥 但是袁每个城市由于发展历史尧社会经济结构尧自然地理形态等因素的不同袁都有其发展的特性袁
这些问题都必须要因地制宜地去把握遥 例如袁厦门岛相对隔离袁没有多余的发展空间袁该城市以居住功能为主袁城市
功能较为单一袁公共服务功能和商业服务功能比例较小遥 研究这样紧凑型的城市发展必须要考虑该城市结构转换
的承受力袁周边社会经济环境以及居民的生活习惯等遥
彩图及图说提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援糟燥皂
第 34 卷第 12 期
2014年 6月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.12
Jun.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金项目(41271406);国家重点基础研究发展计划(973计划)(2010CB950904); 资源与环境信息系统国家重点实验室
青年人才培养基金项目
收稿日期:2013鄄11鄄04; 摇 摇 修订日期:2014鄄04鄄04
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: fanzm@ lreis.ac.cn
DOI: 10.5846 / stxb201311042660
李婧,范泽孟,岳天祥.中国西南地区土地覆盖情景的时空模拟.生态学报,2014,34(12):3266鄄3275.
Li J, Fan Z M, Yue T X.Spatio鄄temporal simulation of land cover scenarios in southwestern of China.Acta Ecologica Sinica,2014,34(12):3266鄄3275.
中国西南地区土地覆盖情景的时空模拟
李摇 婧1,2,范泽孟1,*,岳天祥1
(1.中国科学院地理科学与资源研究所,资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京摇 100101; 2.中国科学院大学, 北京摇 100049)
摘要:气候植被类型的空间分布与土地覆盖类型的空间分布在时空层次上具有很好的相关性和一致性。 在运用 HLZ生态系统
模型获得 CMIP5的 3种气候情景 RCP26、RCP45、RCP85情景下西南地区未来 90a(2011—2100年)HLZ生态系统时空分布情景
数据的基础上,结合 2010年土地覆盖现状数据,构建了土地覆盖情景的空间分析模型,并在此基础上,实现了西南地区未来 90a
土地覆盖情景的时空模拟分析。 模拟结果表明:3种气候情景下,西南地区未来 90a的落叶针叶林、落叶阔叶林、草地、耕地、冰
雪、荒漠及裸岩石砾地等土地覆盖类型面积将呈逐渐减少趋势;常绿针叶林、常绿阔叶林、混交林、灌丛、湿地、建设用地、水体等
土地覆盖类型面积则呈逐渐增加趋势。 其中,湿地增加速度最快(平均每 10a 增加 5.28%),荒漠及裸岩石砾地减少速度最快
(平均每 10a减少 2.34%)。
关键词:土地覆盖情景模型;气候情景;土地覆盖变化;中国西南地区
Spatio鄄temporal simulation of land cover scenarios in southwestern of China
LI Jing1,2, FAN Zemeng1,*, YUE Tianxiang1
1 State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy
of Sciences, Beijing 100101, China
2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Abstract: Numerous studies show that Karst area is more sensitive to influence of climate change and human activities,
compared to the area in non鄄vulnerable condition. Therefore, quantitative simulating the land cover scenarios is important to
understand the driving mechanism underlying land cover change in Karst area, and what policy should be carried out to
prevent and reduce the land degradation. Especially, Karst area, as the typical ecological fragile zone, has been
undertaking a series of ecological degradation, which have seriously affected the local socio鄄economic sustainable
development. Karst area of Southwest China is one of the largest continuous Karst zone in the world, which major involves
the Guizhou, Guangxi, Yunnan, Sichuan, and Chongqing province of China. This paper aims to develop a method for
simulating the scenarios of land cover in Karst area and analyze its spatial distribution change under the global climate
change.
A simulation method of land cover scenario was developed on the basis of analyzing the correlation of spatial
distribution between HLZ (Holdridge life zone) and the land cover, and the policy of basic farmland protection. According
to the climate scenarios data of RCP26, RCP45, and RCP85 released by CMIP5 ( the Fifth phase of the Coupled Model
Intercomparison Project) and the land cover data in 2010 obtained from remoting sense images. Three land cover scenarios
in Southwest China are respectively simulated in the next 90 years. The results show that three scenarios of land cover
change have similar spatial landscape pattern and conversion trends. A gradual decrease was found in the following types of
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land cover, deciduous coniferous forest, deciduous broadleaf forest, grassland, cropland, ice and snow, and desert and
bare rock; The other types of land cover would experience a moderate increase, namely, evergreen coniferous forest,
evergreen broadleaf forests, mixed forest, scrublands, wetlands, construction land, water bodies and so on. Among the land
cover types mentioned above, wetlands were projected to increase with the fastest rate (an increase of 5.28% per decade on
average) and construction land were projected to increase most slowly (an average increase of 0.16% per decade), while
desert and bare rock were forecasted to decline with the fastest rate ( a decrease of 2.34% per decade on average) and
cropland were forecasted to decrease most slowly ( an average decrease of 0. 26% per decade) . It is worth noting that
differences between land cover scenarios of 3 different climate scenarios lay in two aspects. On one hand, land cover
scenario of every land cover type under RCP85 scenario stayed in top position in terms of the decadal change rate,
especially, ice and snow decreasing far more than the other two scenarios. The next one was RCP45 scenario, land cover
scenario of every land cover type under RCP26 scenario rank the last in terms of per decade change rate. On the other hand,
each land cover type keep the same change trend under RCP85 and RCP45 scenarios during the following 90 years, while
land cover scenario simulated with RCP26 data turn out to change in the opposite trend after 2070. Furthermore, the
simulated result identify the method of land cover scenarios can avoid the difficulties which come from the complexity and
uncertainty of mechanism analysis in land cover modeling, and suitable to simulate the land cover change on a regional
scale.
Key Words: land cover scenario model; climatic scenario; land cover change; Karst areas of Southwest China
摇 摇 全球气候变化是 21 世纪人类面临的最大和最
复杂的生态环境问题[1]。 作为全球变化的重要组成
部分和主要原因,土地覆被变化已成为全球变化领
域的研究焦点[2鄄3]。 大量研究表明相对于非脆弱区,
生态环境脆弱区的土地覆盖变化对气候变化和人类
活动的影响更为敏感[4鄄8],其土地覆盖变化研究更有
利于认识脆弱区的形成演变机制、揭示自然和人文
因素对土地覆盖变化的驱动机制[9鄄10]。 喀斯特地区
因其独特的地球化学表层构造,生态环境变异敏感
性高,环境容量小,是典型的生态环境脆弱区[11]。
贵州、广西、云南、四川、重庆五省区市不仅是中国,
也是全球喀斯特分布面积最大、范围最广、最集中连
片、以及岩溶发育最强烈的典型喀斯特地貌分布区
和生态系统脆弱区域。 因此,本文选取中国西南地
区行政区划内的云南、贵州、四川和重庆四省市,以
及广西省作为研究区域(图 1),旨在对中国最大的
喀斯特分布区域的土地覆盖情景变化进行模拟和
揭示。
如何在全球气候变化背景下,对土地覆盖情景
的空间预测模型进行构建,是分析土地覆盖时空分
布格局的未来情景变化的前提条件,更是生态环境
脆弱区生态环境保护和土地资源持续开发利用政策
制定和实施的关键内容。 针对上述问题,自 20 世纪
图 1摇 研究区 DEM图(国界线底图引自[12] )
Fig.1摇 DEM of research region (national border referred to[12] )
90年代以来,国内外学者从不同视角,结合不同研究
目的相继构建了系列土地覆被变化情景预测模型。
例如,Lauenroth等人用于模拟农业生态过程的土地
利用模型、描述土地覆被变化的全球综合系统
IMAGE2.0( Integrated Model to Assess the Greenhouse
Effect)、Adams 建立了空间平衡模型、P.H.Verburg等
提出了动态的、多尺度的土地覆被空间变化模拟模
7623摇 12期 摇 摇 摇 李婧摇 等:中国西南地区土地覆盖情景的时空模拟 摇
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型 CLUE等等[13鄄16]。 以上研究为进一步模拟土地覆
盖变化提供了理论基础和实践经验。 但相较于广受
关注的中小尺度土地覆被变化,大中尺度全球气候
变化背景下的土地覆被模拟尚不多见。 在已构建的
土地覆被变化预测模型中,范泽孟等基于 HLZ 气候
植被类型空间分布与土地覆盖类型空间分布界限的
密切相关性构建了全球气候变化背景下的大尺度土
地覆盖边际转换模型[17],避免了因土地覆盖变化驱
动机制的复杂性和不确定性而给土地覆盖变化模拟
造成的困境,能较准确地模拟大时间尺度上的区域
土地覆盖时空变化。 但该模型没有考虑土地覆盖分
布现状和人文因素对土地覆盖变化的影响。 本文旨
在土地覆盖边际转换模型的基础上,结合土地覆盖
分布现状量化因子、生态保护区规划和基本农田保
护政策等人文因素,构建新的土地覆盖转换概率计
算方程,改进转换规则,构建新的全球变化背景下的
土地覆盖情景预测模型,对 CMIP5 的 3 种气候情景
RCP26、RCP45、RCP85驱动下的西南地区土地覆盖
的时空变化情景进行模拟分析。
1摇 资料与方法
1.1摇 基础数据
用于模拟中国西南地区土地覆盖未来情景的气
候数据包括基于中国 782个气象观测站点数据利用
高精度曲面建模方法 ( HASM) [18] 模拟获得的
1981—2010年的 1 km伊1 km 分辨率的平均气温、平
均降水、潜在蒸散比率等数据。 以上数据为输入参
数,运行 HLZ 生态系统模型获得的 HLZ 栅格数
据[19鄄20]作为 2010年的 HLZ 气候植被分布的现状数
据。 土 地 覆 盖 分 布 现 状 数 据 采 用 各 IGBP
( International Geosphere鄄Biosphere Programme)类型
的百分比栅格数据系列。 土地覆盖历史时段数据采
用 1 km伊1 km分辨率的 IGBP 分类的 2010年中国土
地覆盖栅格数据,该数据由全国各 IGBP 类型的百分
比栅格数据根据最大概率法则分类得到。 IGBP 分
类系统将土地覆盖类型分为常绿针叶林、常绿阔叶
林、落叶针叶林、落叶阔叶林、混交林、灌丛、草地、湿
地、耕地、建设用地、冰雪、荒漠及裸岩石砾、水体等
13 种类型。 以 CMIP5 发布的 2011—2040 年、
2041—2070年和 2071—2100年等 3 个时段的 RCPs
气候情景数据为 HLZ 模型输入参数,模拟了 2040
年、2070 年和 2100 年的 HLZ 气候植被栅格数据。
以上 HLZ栅格数据分辨率均为 1 km伊1 km。 运用
Arcinfo的空间分析功能获得研究区域(贵州、广西、
云南、四川、重庆)的 HLZ 未来情景的栅格数据。 本
文采用的 RCPs 气候情景数据包括 RCP26、RCP45、
RCP85情景,分别代表未来气候变化程度的低、中、
高 3种水平。 其中,RCP85 情景假定人口最多、技术
革新率不高、能源改善缓慢,同时缺少应对气候变化
的政策,导致长时间高能源需求及高温室气体排放,
气候变化程度最高。 RCP26 情景把全球平均温度上
升限制在 2.0 益之内,其中 21 世纪后半叶能源应用
为负排放,气候变化程度最低[21]。
1.2摇 土地覆盖边际转换模型
土地覆盖变化是诸多自然因子、人文因子共同
作用所导致的复杂过程。 若在模拟土地覆盖变化的
过程中试图考虑所有的相关驱动因素,将会使模型
构建变得极为复杂而陷入困境。 气温、降水及潜在
性蒸散率等自然气候因子对土地覆盖变化有着直接
作用,而这些因子在一定程度上是 HLZ 气候植被生
态系统变化的决定因素[13],且 HLZ气候植被类型的
空间分布界限与土地覆盖类型的空间分布界限能够
很好的吻合。 因此,可以通过 HLZ 气候植被的未来
情景来模拟土地覆盖的未来情景。 基于此思想,范
泽孟等提出了土地覆盖边际转换模型,构造 HLZ 气
候植被类型与土地覆盖类型之间的对应转换矩阵,
并找出矩阵中 HLZ气候植被类型对应的最大概率的
土地覆盖类型以此作为判定未来土地覆盖类型的依
据,基于栅格单元比较前后两个时段的 HLZ数据,若
HLZ类型发生变化,则土地覆盖类型变化,将其赋值
为后一时期的 HLZ类型对应的最大概率的土地覆盖
类型[17]。
考虑到不同土地覆盖类型转换的难易程度不
同,某一区域的土地覆盖类型更容易向该区域的优
势土地覆盖类型方向转变,本文在土地覆盖转换概
率的计算中引入各土地覆盖类型占栅格单元的百分
比数据作为其分布现状的度量。 其次,对于耕地等
受人文因子影响更大的土地覆盖类型,应加入适当
的规则修正预测结果。 再者,转换概率矩阵是对各
HLZ气候植被类型分布范围内土地覆盖类型分布结
构的定量描述,不同 HLZ 类型对应不同的土地覆盖
分布,则新时期栅格单元的土地覆盖分布结构应趋
8623 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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向于新时期该栅格单元的 HLZ类型对应的土地覆盖
分布结构,即若某种土地覆盖类型对应 t + 1 时期
HLZ类型的概率大于 t 时期 HLZ 类型的概率,那么
该土地覆盖类型在 t + 1时期出现的概率应该增大,
因此在计算转换概率时应考虑前后两个时期 HLZ类
型对应的各土地覆盖类型的概率变化,而不是单纯
考虑后一时期 HLZ类型对应的最大概率土地覆盖类
型。 因此,本文构建出新的转换概率计算公式:
LP (x,y) k,t +1 = LP (x,y) k,t 伊
摇 1
2 1
+
HLZP (x,y) k,t +1 - HLZP (x,y) k,t
HLZP (x,y) k,t +1 + HLZP (x,y) k,
æ
è
ç
ö
ø
÷
t
(1)
LC x,( )y t +1 = Value(k)max{LP(x,y) k,t+1| k = 1,2,3,…,13}
(2)
k = 1,2,3,…,3;t = 2010,2040,2070,2100
式中, x,y 表示栅格单元的位置, k 表示土地覆盖类
型, t表示当前时期, HLZP (x,y) k,t 表示 t时期栅格
单元 x,y处的 HLZ类型对应的第 k种土地覆盖类型
的概率, LP (x,y) k,t表示 t时期栅格单元 x,y内的第
k 种土地覆盖类型的概率, LP (x,y) k,t 满足
移 13k = 1LP (x,y) k,t = 1。 LP (x,y) k,t +1为 t + 1时期第 k
种土地覆盖类型的转换概率,即该栅格单元可能出
现第 k种类型的概率。
其他类型转换为耕地的规则限定为:自然坡度
小于 25毅,年降水量大于 400mm,土地覆盖类型现状
不能为林地和高密度草地,不属于国家重点生态功
能区,同时满足以上条件的区域可以实现其他土地
覆盖类型向耕地的转换。 以上规则根据国土资源部
发布的可开垦耕地后备资源评价指标与标准表[22]
结合指标数据的可获取性制定。
图 2摇 基于栅格的土地覆盖边际转换模型流程图
Fig.2摇 Flow chart of lande cover marginal conversion model based on grid
摇 摇 改进后的土地覆盖边际转换模型的模拟步骤
(图 2)如下:
1)利用 2010 年的 HLZ 气候植被栅格数据与
2010年的土地覆盖栅格数据构造 HLZ 类型与土地
覆盖类型之间的转移矩阵。
2)逐栅格比较 t时期和 t + 1时期的 HLZ气候植
被数据,如果 t时期到 t + 1时期栅格单元的 HLZ类
型没有发生变化,则认为土地覆盖类型不变,将 t 时
期土地覆盖类型赋予 t + 1时期相应空间位置;如果
发生变化,则计算各土地覆盖类型的转换概率(式
1),查找最大概率对应的土地覆盖类型将其赋予相
应的位置(式 2)。
3)若步骤 2计算结果为 t + 1时期转换为耕地类
型,则需判断该栅格是否满足其他土地覆盖类型转
耕地的规则,满足则将耕地赋值给相应位置,不满足
则将 t时期土地覆盖类型赋予 t + 1 时期相应空间
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位置。
4)重复步骤 2与 3,直到将每一个栅格单元的值
都进行转换完为止。 从而获得 t + 1时段的土地覆盖
栅格数据; 经过以上步骤便可以获得研究时段内土
地覆盖变化未来情景栅格数据。
2摇 结果分析
2.1摇 土地覆盖未来情景空间分布
摇 摇 基于 CMIP5 的 3 种气候情景 RCP26、RCP45、
RCP85模拟的中国西南地区未来 90a 土地覆盖空间
分布格局(图3)具有很好的相似性,表现出如下
图 3摇 基于 RCP26 RCP45 RCP85气候情景的西南地区不同时期的土地覆盖情景
Fig.3摇 Scenario ofandcover change in Sorthwest Chinabased onRCP26 RCP45 RCP85
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空间分布格局:
1)林地类型空间分布摇 未来 90a,常绿针叶林和
常绿阔叶林主要集中分布在横断山地区、四川盆地
周围山地、云贵高原及广西的绝大部分丘陵山区,研
究区内落叶针叶林、落叶阔叶林和混交林分布相对
分散,主要分布在横断山脉南部、大巴山、巫山、云贵
高原海拔 600m以上的区域。
2)灌丛和草地空间分布 摇 灌丛主要分布在云
南、贵州和广西省的低山丘陵地区,草地集中连片分
布在四川省西北部,云南、贵州、广西也有草地分布,
但空间分布不连续,与相应区域范围内的林地交错
分布。
3)水体和湿地空间分布摇 水体是指天然陆地水
域和水利建设用地,未来 90a,研究区内分布的水体
主要是长江水系、湄公河水系、珠江水系、云贵高原
湖区和四川西北部的高山高原湖区,湿地主要分布
在湖区、流域等水域周围的低洼湿润地区。
4)冰雪和荒漠及裸岩石砾空间分布摇 冰雪主要
分布在川西高原以及滇北的横断山区,荒漠及裸岩
石砾主要分布在四川省西部的横断山区和西北部的
青藏高原地区。
5)耕地和建设用地空间分布 摇 在未来 90a 内,
耕地集中连片的分布在四川盆地地区,在云贵高原
和两广低山丘陵地区也有大量耕地广泛而不连续的
分布,建设用地主要分布在靠近河川、水源充足、交
通便利的区域。
2.2摇 3种气候情景下土地覆盖类型面积变化
统计分析基于 RCP26、RCP45、RCP85 等 3 种气
候情景的土地覆盖变化模拟情景结果(表 1—表 3)。
1)RCP26 情景摇 2011—2040 时期,常绿针叶林
面积增加最多,湿地增加速度最快,草地面积减少最
多,荒漠及裸岩石砾减少速度最快;2041—2070 时
期,常绿针叶林面积增加最多,增加速度最快,草地
面积减少最多,荒漠及裸岩石砾减少速度最快;
2071—2100时期,混交林面积增加最多,湿地增加速
度最快,草地面积减少最多,荒漠及裸岩石砾减少速
度最快;与前两个时期不同,在第 3 个时期,冰雪面
积有所增加,大多数土地覆盖类型变化量大大减少,
且变化趋势与前两个时期相反。
2)RCP45 情景摇 2011—2040 时期,常绿针叶林
面积增加最多,湿地增加速度最快,草地面积减少最
多,荒漠及裸岩石砾减少速度最快;2041—2070 时
期、2071—2100时期与 2011—2040时期土地覆盖变
化趋势相同。
3)RCP85 情景摇 2011—2040 时期,常绿针叶林
面积增加最多,湿地增加速度最快,草地面积减少最
多,荒漠及裸岩石砾减少速度最快;2041—2070 时
期,灌丛面积增加最多,其他变化趋势与第 1 个时期
一致;2071—2100 时期,落叶针叶林减少速度最快,
其他变化趋势与第 2个时期一致。
表 1摇 基于 RCP26的各土地覆盖类型面积变化
Table 1摇 Scenario of land cover change based on RCP26
土地覆盖类型
Land cover type
2010
面积 / km2
Area
比例 / %
Rate
2040
面积
变化 / km2
Area change
变化
比例 / %
Change rate
2070
面积
变化 / km2
Area change
变化
比例 / %
Change rate
2100
面积
变化 / km2
Area change
变化
比例 / %
Change rate
常绿针叶林
Evergreen coniferous forest 159562 11.76 4333 2.72 3164 1.93 679 0.41
常绿阔叶林
Evergreen broadleaf forests 148402 10.94 3374 2.27 2181 1.44
-357 -0.23
落叶针叶林
Deciduous coniferous forest 12936 0.95
-410 -3.17 -541 -4.32 9 0.08
落叶阔叶林
Deciduous broadleaf forest 58360 4.30
-996 -1.71 -826 -1.44 450 0.80
混交林 Mixed forest 55864 4.12 -670 -1.20 -27 -0.05 1307 2.37
灌丛 Shrublands 248586 18.32 3117 1.25 2288 0.91 -59 -0.02
草地 Grassland 321990 23.73 -6073 -1.89 -2911 -0.92 -2032 -0.65
湿地 Wetlands 3844 0.28 336 8.74 14 0.33 259 6.18
耕地 Cropland 319196 23.52 -2012 -0.63 -2420 -0.76 -371 -0.12
建设用地 Construction land 8019 0.59 132 1.65 -37 -0.45 77 0.95
冰雪 Lce and snow 890 0.07 -15 -1.69 -17 -1.94 15 1.75
1723摇 12期 摇 摇 摇 李婧摇 等:中国西南地区土地覆盖情景的时空模拟 摇
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续表
土地覆盖类型
Land cover type
2010
面积 / km2
Area
比例 / %
Rate
2040
面积
变化 / km2
Area change
变化
比例 / %
Change rate
2070
面积
变化 / km2
Area change
变化
比例 / %
Change rate
2100
面积
变化 / km2
Area change
变化
比例 / %
Change rate
荒漠及裸岩石砾
Desert and bare rock 13614 1.00
-1177 -8.65 -973 -7.82 -83 -0.72
水体 Water bodies 5821 0.43 61 1.05 105 1.79 106 1.77
表 2摇 基于 RCP45的各土地覆盖类型面积变化
Table 2摇 Scenario of land cover change based on RCP45
土地覆盖类型
Land cover type
2010
面积 / km2
Area
比例 / %
Rate
2040
面积变化 / %
Area change
变化比例 / %
Change rate
2070
面积变化 / %
Area change
变化比例 / %
Change rate
2100
面积变化 / %
Area change
变化比例 / %
Change rate
常绿针叶林
Evergreen coniferous forest 159562 11.76 3804 2.38 5638 3.45 2358 1.40
常绿阔叶林
Evergreen broadleaf forests 148402 10.94 2918 1.97 4091 2.70 1347 0.87
落叶针叶林
Deciduous coniferous forest 12936 0.95
-306 -2.37 -1075 -8.51 -468 -4.05
落叶阔叶林
Deciduous broadleaf forest 58360 4.30
-316 -0.54 -1004 -1.73 -541 -0.95
混交林 Mixed forest 55864 4.12 -547 -0.98 -779 -1.41 355 0.65
灌丛 Scrublands 248586 18.32 2685 1.08 5343 2.13 1968 0.77
草地 Grassland 321990 23.73 -6749 -2.10 -7783 -2.47 -3470 -1.13
湿地 Wetlands 3844 0.28 814 21.18 1220 26.19 268 4.56
耕地 Cropland 319196 23.52 -1775 -0.56 -3884 -1.22 -1387 -0.44
建设用地
Construction land 8019 0.59 180 2.24
-72 -0.88 26 0.32
冰雪 Ice and snow 890 0.07 4 0.45 -31 -3.47 -20 -2.32
荒漠及裸岩石砾
Desert and bare rock 13614 1.00
-825 -6.06 -1862 -14.56 -576 -5.27
水体 Water bodies 5821 0.43 113 1.94 198 3.34 140 2.28
表 3摇 基于 RCP85的各土地覆盖类型面积变化
Table 3摇 Scenario of land cover change based on RCP85
土地覆盖类型
Land cover type
2010
面积 / km2
Area
比例 / %
Rate
2040
面积
变化 / km2
Area change
变化
比例 / %
Change rate
2070
面积
变化 / km2
Area change
变化
比例 / %
Change rate
2100
面积
变化 / km2
Area change
变化
比例 / %
Change rate
常绿针叶林
Evergreen coniferous forest 159562 11.76 3880 2.43 5924 3.62 4483 2.65
常绿阔叶林
Evergreen broadleaf forests 148402 10.94 3105 2.09 5323 3.51 2503 1.60
落叶针叶林
Deciduous coniferous forest 12936 0.95
-306 -2.37 -1280 -10.13 -1330 -11.72
落叶阔叶林
Deciduous broadleaf forest 58360 4.30
-225 -0.39 -964 -1.66 -203 -0.36
混交林 Mixed forest 55864 4.12 -1069 -1.91 -2357 -4.30 -1720 -3.28
灌丛 Shrublands 248586 18.32 2520 1.01 9617 3.83 7222 2.77
草地 Grassland 321990 23.73 -6736 -2.09 -9107 -2.89 -5876 -1.92
湿地 Wetlands 3844 0.28 1014 26.38 1963 40.41 209 3.06
耕地 Cropland 319196 23.52 -1526 -0.48 -6924 -2.18 -4371 -1.41
建设用地 Construction land 8019 0.59 161 2.01 -159 -1.94 69 0.86
冰雪 Ice and snow 890 0.07 1 0.11 -34 -3.82 -60 -7.00
荒漠及裸岩石砾
Desert and bare rock 13614 1.00
-889 -6.53 -2190 -17.21 -996 -9.45
水体 Water bodies 5821 0.43 70 1.20 188 3.19 70 1.15
2723 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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2.3摇 3种气候情景下土地覆盖类型时空变化
在未来 90a 内,随着气温的不断升高、降水的不
断增加及人类活动强度的不断加强,土地覆被的空
间分布格局将呈现如下变化趋势(表 4—表 6)。
1)除 RCP26 情景外,四川省和云南省西部的横
断山区的冰雪面积将持续减少, RCP26 情景的
2071—2100时期,四川省和云南省西部的横断山区
的冰雪面积均增加。
2)3种情景下,四川省、贵州省、广西省的草地
均将呈现持续减少趋势,随着时间的推移,变化量逐
渐减小。 而重庆市和云南省的草地则呈现波动变化
趋势,草地面积先增加后减少。 变化的草地主要转
变为常绿针叶林和灌丛。
3)3种情景下,湿地的变化绝大部分发生在四
川省,都将呈逐渐增加趋势,但是随着时间的推移,
变化量均逐渐减小。 增加的湿地主要由草地转换
而来。
4)在未来降水量不断增加和温度不断升高的
RCP45、RCP85气候情景下,四川省、云南省西部的
横断山区和四川省西北部的青藏高原地区的荒漠及
裸岩石砾将持续减少,向现有的荒漠及裸岩石砾边
缘逐渐收缩,而转换为相应的草地和灌丛类型,在
RCP26情景下的 2071—2100时期,该区域的荒漠及
裸岩石砾出现增加的变化趋势。
5)3种情景下,随着气温的逐渐升高和降水的
不断增加,西南各省区的常绿林地类型分布密度不
断增大且在范围上呈逐渐扩展趋势,尤其是常绿针
叶林类型的林地,主要由草地和耕地转换而来,而落
叶林地类型则总体呈现减少趋势,尤其是落叶针
叶林。
6)3种情景下,四川、重庆、贵州、广西、云南五
省区的耕地面积将持续减少,尤其是四川省的四川
盆地周边山地地区和云南省的云贵高原区域,减少
的耕地主要转换为常绿针叶林、灌丛和草地。 另外,
3种情景下,四川、重庆、贵州、广西四省区的建设用
地将呈现持续增加趋势,空间上表现为原有城市建
设范围不断扩大,而云南省的建设用地呈现减少的
趋势。
表 4摇 基于 RCP26的西南各省区土地覆盖类型面积变化空间统计 / km2
Table 4摇 Scenario of land cover change based on RCP26 in 5 regions of Southwest China
类型
Type
四川
T1 T2 T3
重庆
T1 T2 T3
贵州
T1 T2 T3
广西
T1 T2 T3
云南
T1 T2 T3
玉 3148 1452 535 535 372 -41 1112 617 -46 76 18 0 -538 705 231
域 523 168 -59 16 14 -3 1279 1022 -132 193 49 -4 1363 928 -159
芋 -32 -283 -74 -1 -1 1 -261 -174 19 -1 0 0 -115 -83 63
郁 117 -275 189 -173 -75 10 -22 -15 1 -2 0 0 -916 -461 250
吁 402 331 673 -127 -2 -3 -347 -322 55 -2 0 0 -596 -34 582
遇 3042 1967 253 -360 -1 0 -368 -475 106 -17 0 0 820 797 -418
喻 -6502 -1421 -1078 19 -112 7 -677 -409 6 -202 -65 4 1289 -904 -971
峪 322 10 256 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 16 4 3
御 -239 -1152 -672 77 -221 29 -756 -273 2 -45 -2 0 -1049 -772 270
愈 184 46 14 4 25 0 22 21 -10 0 0 0 -78 -129 73
欲 -7 -14 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -8 -3 1
狱 -1047 -908 -90 0 0 0 1 0 0 0 0 0 -131 -65 7
愈芋 89 79 39 10 1 0 19 8 -1 0 0 0 -57 17 68
摇 摇 统计的是西南各省区各土地覆盖类型变化面积,玉代表常绿针叶林、域代表常绿阔叶林、芋代表落叶针叶林、郁代表落叶阔叶林、吁代表混
交林、遇代表灌丛、喻草代表地、峪代表湿地、御代表耕地、愈代表建设用地、欲代表冰雪、狱代表荒漠及裸岩石砾、愈芋代表水体;T1代表 2011—
2040年,T2代表 2041—2070年,T3代表 2071—2100年
表 5摇 基于 RCP45的西南各省区土地覆盖类型面积变化空间统计 / km2
Table 5 摇 Scenario of land cover change based on RCP45 in 5 regions of Southwest China
类型
Type
四川
T1 T2 T3
重庆
T1 T2 T3
贵州
T1 T2 T3
广西
T1 T2 T3
云南
T1 T2 T3
玉 3453 2720 1085 539 581 126 1049 1139 383 77 29 2 -1314 1169 762
域 428 351 121 17 25 12 1351 1941 593 199 80 23 923 1694 598
芋 -32 -510 -226 0 -3 0 -216 -397 -174 -1 0 0 -57 -165 -68
3723摇 12期 摇 摇 摇 李婧摇 等:中国西南地区土地覆盖情景的时空模拟 摇
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续表
类型
Type
四川
T1 T2 T3
重庆
T1 T2 T3
贵州
T1 T2 T3
广西
T1 T2 T3
云南
T1 T2 T3
郁 645 -94 -7 -175 -128 -70 -26 -14 -6 -2 0 0 -758 -768 -458
吁 512 100 695 -132 -30 -14 -381 -582 -123 -2 0 0 -544 -267 -203
遇 2893 4624 1567 -444 -133 89 -518 -950 -308 -17 0 0 771 1802 620
喻 -8290 -5000 -2261 22 -148 -42 -600 -773 -309 -209 -106 -25 2328 -1756 -833
峪 801 1215 267 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 15 5 1
御 -50 -1826 -809 147 -178 -102 -701 -451 -88 -45 -3 0 -1126 -1426 -388
愈 208 52 20 16 13 -1 22 64 22 0 0 0 -66 -201 -15
欲 11 -27 -15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -7 -4 -5
狱 -700 -1745 -528 0 0 0 1 0 0 0 0 0 -126 -117 -48
愈芋 121 140 91 10 1 2 21 23 10 0 0 0 -39 34 37
表 6摇 基于 RCP85的西南各省区土地覆盖类型面积变化空间统计 / km2
Table 6摇 Scenario of land cover change based on RCP85 in 5 regions of Southwest China
类型
Type
四川
T1 T2 T3
重庆
T1 T2 T3
贵州
T1 T2 T3
广西
T1 T2 T3
云南
T1 T2 T3
玉 3619 3165 2350 599 653 60 1003 1332 491 79 32 12 -1420 742 1570
域 439 479 412 19 40 32 1455 2683 742 203 104 15 989 2017 1302
芋 -31 -549 -649 0 -2 -3 -197 -522 -360 -1 0 0 -77 -207 -318
郁 658 480 798 -189 -169 11 -28 -19 -22 -2 0 0 -664 -1256 -990
吁 139 -372 -1041 -139 -66 -62 -416 -724 -75 -2 -1 0 -651 -1194 -542
遇 2899 7998 5956 -538 -32 719 -734 -1583 -189 -17 0 0 910 3234 736
喻 -8613 -7813 -4826 15 -94 202 -505 -907 -363 -215 -132 -27 2582 -161 -862
峪 1006 1963 221 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 10 0 -12
御 309 -3494 -2282 205 -344 -960 -622 -387 -239 -45 -3 0 -1373 -2696 -890
愈 206 43 15 18 11 1 25 94 10 0 0 0 -88 -307 43
欲 9 -26 -36 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -8 -8 -24
狱 -738 -2030 -949 0 0 0 1 0 1 0 0 0 -152 -160 -48
愈芋 98 156 31 10 3 0 20 33 4 0 0 0 -58 -4 35
3摇 结论与讨论
基于 RCP26、RCP45、RCP85等 3 种情景模拟的
土地覆盖类型平均面积变化的分析结果表明:在未
来 90a内,中国西南地区土地覆盖类型的面积总体
上将表现为常绿针叶林、常绿阔叶林、灌丛、湿地、水
体、建设用地增加,落叶针叶林、落叶阔叶林、草地、
冰雪、荒漠及裸岩石砾、耕地减少,混交林减少(其中
RCP26情景混交林增加)。 3 种情景模拟的总平均
结果显示在未来 90a 内各土地覆盖类型的 10a 平均
变化率分别是,常绿针叶林平均每 10a 增加 0.72%、
常绿阔叶林平均每 10a增加 0.55%,落叶针叶林平均
每 10a 减少 1. 47%、落叶阔叶林平均每 10a 减少
0郾 26%、混交林平均每 10a 减少 0.33%、灌丛平均每
10a增加 0.47%、草地平均每 10a 减少 0.53%、湿地
平均每 10a 增加 5. 29%、耕地平均每 10a 减少
0郾 26%、建设用地平均每 10a 增加 0.16%、冰雪平均
每 10a减少 0.59%、荒漠及裸岩石砾地平均每 10a减
少 2.34%、水体平均每 10a增加 0.6%。 其中,湿地增
加速度最快,荒漠及裸岩石砾地减少速度最快,建设
用地增加速度最慢,耕地减少速度最慢。 以上 3 种
情景的模拟结果比较一致地反映了在未来不同水平
的气候变化情景驱动下中国西南地区各土地覆盖类
型的总格局变化趋势。 3 种情景下的土地覆盖未来
情景的不同之处在于,RCP85 情景的各土地覆盖类
型的整体变化速率最快,尤其是冰雪的减少趋势远
远超过另外两种情景,其次是 RCP45 情景,RCP26
情景各土地覆盖类型整体变化速率最慢;再者,
RCP85情景、RCP45情景下 3 个时期各土地覆盖类
型的变化趋势保持一致,但 RCP26 情景的土地覆盖
4723 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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未来情景在 2070 年以后的变化趋势与前两个时期
相反。
综上所述,模拟结果主要根据未来 90a 的气温、
降水、蒸腾率等自然气候条件的变化情景、土地覆盖
类型的分布现状、生态保护区规划和基本农田保护
政策等方面因素模拟土地覆盖变化未来情景。 模型
主要侧重气候变化对土地覆盖变化的驱动作用,对
社会经济未来情景没有充分的考虑。 在以后的研究
工作中,将深入开展人文因子数据与土地覆盖变化
数据之间的数据挖掘工作,揭示经济发展水平,人口
密度,交通密度等因子对土地覆盖情景模拟影响机
制,利用贝叶斯网络方法耦合自然人文因子,进一步
对已获得的土地覆盖未来情景模拟结果进行修正
优化。
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5723摇 12期 摇 摇 摇 李婧摇 等:中国西南地区土地覆盖情景的时空模拟 摇
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园愿源猿 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 猿源卷摇
叶生态学报曳圆园员源年征订启事
叶生态学报曳是由中国科学技术协会主管袁中国生态学学会尧中国科学院生态环境研究中心主办的生态学
高级专业学术期刊袁创刊于 员怨愿员年袁报道生态学领域前沿理论和原始创新性研究成果遥 坚持野百花齐放袁百家
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主摇 摇 编摇 王如松
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