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中国历史时期土地利用数据集的重建方法述评 总被引：6，自引：1，他引：5
重建长时间序列的历史时期土地利用数据对研究土地利用的时空变化及其产生的气候和生态效应至关重要。相关学者就定量重建中国历史土地利用信息进行了探索, 但重建结果通常是以行政区划为单位的统计性数据, 缺乏地理空间属性信息, 从而限制了其在气候和生态模型中的应用, 因此有必要探讨如何利用有限的历史资料来重建较高分辨率的具有空间属性信息的历史数据。本文针对诸如HYDE、SAGE等具有明确地理空间属性信息的历史土地利用数据集, 从方法的角度对中国历史土地利用空间化数据进行了综合评述, 以期寻求更加合理有效的方法重建具有空间属性的中国历史土地利用数据, 为未来更好地模拟土地利用变化的气候和生态效应提供数据支持。本文论述了不同资料在历史重建中的关系和作用;强调了人口数据在数量重建和空间分配中的双重作用及其局限性;重点分析了空间分配过程的假设条件和不同方法的历史重建对当代土地利用空间格局的依赖程度。本文认为, 需要加强林地空间化数据的重建以服务历史时期的陆地碳循环研究;在未来的研究中, 建议以典型年份控制的方法处理难以量化的社会经济因素对历史土地利用格局的影响;建议进行分区重建, 加强区域集成研究。 相似文献
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利用约束性CA重建历史时期耕地空间格局——以江苏省为例 总被引：2，自引：0，他引：2
历史时期耕地空间格局重建是土地利用/土地覆被变化研究(LUCC)的重要组成部分,受到了国内外学术界的广泛关注。已有研究多采用基于总量进行空间分配的方法。考虑到耕地连续性分布及相关空间约束特点,基于约束性元胞自动机提出重建历史时期空间格局的方法,给出了模型建立、参数识别和结果验证的方法,结合数据可获得性,以江苏省为例进行了模型应用。通过与空间分配方法进行对比,结果表明该方法能较为客观地反映历史时期耕地空间格局的演变过程,可为历史耕地研究提供新的方法借鉴。 相似文献
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中国历史时期森林空间格局网格化重建方法研究——以东北地区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
具有空间信息的历史土地覆被数据集是研究土地覆被变化气候与生态效应的基础数据。本文在潜在植被数据和现代遥感土地利用数据的基础上,确定了土地垦殖前森林植被可能的分布范围;遴选并量化了影响我国土地宜垦性的主导因子,评估了省域尺度上土地的宜垦性;构建了以土地宜垦性为权重的历史森林覆被网格化重建模型（网格大小为10 km×10km）;重建了我国东北三省1780 年和1940 年网格化的森林覆被。结果表明：基于省域森林面积数据,该方法较好地再现了历史时期森林空间格局;与2000 年遥感有林地空间数据对比分析显示,模型重建结果与遥感数据绝对误差的单样本t 检验相伴概率（双尾）为0.12,大于显著性水平0.05,表明模型重建结果与遥感数据不存在显著性差异,网格化重建方法具有较好的可行性;同时,重建结果准确性评估也表明：1780 年重建结果在县域尺度上的相对误差在-30%~30%之间的县级政区有99个,占县级政区总数（不含无值区）的74.44%,总体误差相对较小。 相似文献
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土地利用/土地覆被时空分布100 年数字重建 ——-以大庆市杜尔伯特蒙古族自治县为例 总被引：11，自引：1，他引：10
长时间序列的土地利用/ 土地覆被数据是开展全球变化、可持续发展及生态安全等各项研究的重要基础。然而,早期的土地利用/ 土地覆被数据,特别是卫星遥感数据出现之前 的土地利用/ 土地覆被信息通常很难获取。利用TM、MSS 遥感影像数据和地形图、气候、地质、地貌、土壤、植被、水文等自然环境背景图件以及数据,社会经济统计数据等多源数 据,选择大庆市杜尔伯特蒙古族自治县作为典型案例区,在GIS 技术支持下建立了土地利用/ 土地覆被数字重建模型,再现了典型研究区20 世纪30 年代和50 年代土地利用/ 土地覆被空间分布状况。通过野外调查和历史文献资料对土地利用数字重建结果进行精度评价并初步得到以下结论：① 采用逐个图斑跟踪记录的方法对研究区各个时期土地利用/ 覆被变化的敏感 性进行分析,有利于揭示区域土地利用/ 土地覆被变化的规律;② 在定量、定位分析环境背景对土地利用/ 土地覆被分布及其变化的影响基础上,综合判断各种土地利用/ 土地覆被分布概率,其结果可为土地利用数字重建提供依据;③ 对1:10 万地形图提取土地利用信息的可行性与可信度分析表明,地形图中土地利用信息完全能够达到一级土地利用分类精度,同时疏林地、灌木林、沼泽地、盐碱地、沙地等二级分类信息也能获取。 相似文献
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中国传统农区历史耕地数据网格化方法 总被引：16，自引：3，他引：13
建立具有空间属性的历史时期土地覆被数据集有助于更好地模拟土地覆被变化的气候 与生态效应。根据我国历史时期土地开发利用的特点, 深入分析了影响我国历史时期土地开 发利用的主导因子, 量化了海拔高度、坡度、人口分布等自然及人文要素与耕地分布的关系, 并以此为依据设计了一套将我国传统农区历史耕地数据网格化的方法与算法模型, 计算各网 格(分辨率为60 km×60 km) 耕地面积占整个农区耕地总面积的比重、以及各网格的耕地面 积与垦殖率; 同时利用基于《嘉庆重修一统志》重建的中国传统农区历史耕地资料, 采用上 述方法与算法建立了研究区内1820 年(清嘉庆二十五年) 60 km×60 km 空间尺度的耕地数据 集, 并绘制了分布图。重建结果与册载府级田亩数据的比较分析表明: 该方法与算法可以有 效地将以行政区域为统计单元的中国历史耕地数据量化为具有统一且更高空间分辨率的网格 化数据集。 相似文献
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1700—1978年云南山地掌鸠河流域耕地时空演变的网格化重建 总被引：2，自引：0，他引：2
基于多源数据资料重建小尺度区域历史时期土地利用/覆盖变化,对深入理解土地利用变化的驱动力机制及其环境和气候效应具有重要意义。本文利用从流域尺度聚落格局演变重建到聚落尺度耕地数量和空间分布重建,再到流域尺度耕地格局重建的思路,以云南山地典型的中小流域为研究区,以历史文献资料、田野考察资料、历史地理学研究成果、档案资料、现代统计资料、地理基础数据为支撑,综合考虑区域自然因素（坡度、海拔高度）、人文因素（人口、政策、农业技术、耕地与居民点距离）,设计了历史时期山地小尺度区域耕地网格化重建模型,重建了1700—1978年具有明确时间和空间属性的网格化耕地格局。结果表明：① 掌鸠河流域的耕地面积近300 a增长6.3倍,垦殖率从1700年的2.1%上升到1978年的15.6%。② 不同地形区的耕地面积差异较为显著,其中山区和半山区的耕地面积最大,且增长速度最快;平坝区和中下游河谷区的耕地面积增长相对平缓,是自然环境、人口、政策和农业技术等因素综合作用的结果。③ 通过总耕地面积和人均耕地面积等对结果进行验证,证明了重建结果的合理性。本文设计的网格化重建模型可以为模拟具有明确时间和空间属性的小尺度区域历史耕地网格化数据集提供参考。 相似文献
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清代西南地区森林空间格局网格化重建 总被引：1，自引：0，他引：1
基于遥感土地利用数据和全球潜在植被数据,确定了中国西南地区土地垦殖前森林植被可能的分布范围,并通过量化地形（海拔、坡度）和气候生产潜力（光照、温度、水分）与农林地分布间的关系,构建了土地宜垦性评估模型和历史森林面积网格化分配模型,重建了清代西南地区5个时点、分辨率为10 km×10 km的森林空间格局。结果表明：①本文设计的森林空间格局网格化重建方法具有一定的可行性,其结果能较好地反映森林变迁历史过程的基本特征;②西南地区森林覆被率从雍正二年（1724年）的54.7%下降至宣统三年（1911年）的27.8%,其减少地区主要分布在四川盆地、云南中南部以及贵州大部;③从网格占比的变化趋势看,1724-1911年,西南地区森林覆被率小于10%的网格占比上升了约31个百分点,而覆被率大于80%的网格占比则下降了约13个百分点。 相似文献
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中国传统农区过去300年耕地重建结果的对比分析 总被引：12，自引：4，他引：8
土地覆被变化是气候与生态效应模拟研究的重要参量。SAGE和HYDE两个全球历史土地利用数据集在相关研究中得到广泛应用, 但在区域尺度上的应用, 其可靠性如何, 至今少有论及。以我国学者重建的传统农区历史耕地数据集(CHCD) 为基础, 从全区、省区和网格(60 km×60 km) 三个空间尺度, 对SAGE (2010) 和HYDE3.1 数据集中有关中国传统农区历史耕地重建结果进行对比分析, 结果表明:(1) SAGE (2010) 数据集对中国传统农区耕地数量重建是以单一线性插补而得, 其中1700-1950 年是以0.51%的年均增长率线性递增, 1950 年后是以0.34%年均速率线性递减, 这种“标准化”变化趋势不能客观反映传统农区土地垦殖的真实历史, 耕地面积也明显高估, 与CHCD数据集不具有可比性;(2) HYDE3.1 数据集吸纳了区域性研究成果, 使其在总量上与CHCD数据集较为接近, 具有较好的可比性, 但其在省区和网格尺度上与CHCD存在显著差异, 其中相对差异率超过70% (< -70%或> 70%) 的网格占比高达56%~63%, 超过90% (< -90%或> 90%) 的网格占比也高达40%~45%;而相对差异率介于-10%~10%的网格占比仅为5%~6%, 介于-30%~30%的网格占比也仅为17%左右;(3) 充分利用我国丰富的历史文献, 建立更高精度的中国区域历史土地利用数据集, 是提高区域气候与生态效应模拟研究质量的重要保障。 相似文献
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清代西南地区森林空间格局网格化重建简 总被引：1，自引：0，他引：1
基于遥感土地利用数据和全球潜在植被数据,确定了中国西南地区土地垦殖前森林植被可能的分布范围,并通过量化地形（海拔、坡度）和气候生产潜力（光照、温度、水分）与农林地分布间的关系,构建了土地宜垦性评估模型和历史森林面积网格化分配模型,重建了清代西南地区5个时点、分辨率为10 km×10 km的森林空间格局。结果表明：①本文设计的森林空间格局网格化重建方法具有一定的可行性,其结果能较好地反映森林变迁历史过程的基本特征;②西南地区森林覆被率从雍正二年（1724年）的54.7%下降至宣统三年（1911年）的27.8%,其减少地区主要分布在四川盆地、云南中南部以及贵州大部;③从网格占比的变化趋势看,1724-1911年,西南地区森林覆被率小于10%的网格占比上升了约31个百分点,而覆被率大于80%的网格占比则下降了约13个百分点。 相似文献
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清代中期江苏省土地利用格局网格化重建 总被引：5，自引：2，他引：3
针对当前历史土地利用空间重建研究多基于单一地类且空间分辨率较低的特征,提出较高分辨率全地类土地利用空间重建方法。以1820年为时间断面,以现代江苏省域为研究区,以历史文献记载、历史地理学研究成果、现代统计数据、自然环境数据等为支撑,将土地利用类型划分为耕地、聚落用地（含城镇用地、农村居民点用地）、水域和其他用地（含林草地及未利用地）,考虑区域自然资源和社会经济特征,提出理论假设,对府级耕地、城镇用地、农村居民点用地数量进行修正;沿用以现代土地利用格局为基础反演历史土地利用格局的基本思路,从人地关系角度出发,采用治所邻近度分析、综合评价等方法重建了1820年100 m×100 m空间格网下的江苏省土地利用格局,同时,通过不同地理分区统计及降尺度对比间接验证等分析了重建结果。结果表明：① 1820年江苏省耕地、城镇用地、农村居民点用地、水域用地及其他用地面积分别占区域总面积的48.49%、4.46%、0.16%、15.03%和31.86%;② 1820年研究区内土地垦殖率较高,但建设用地比率较低,受人口分布、地形及河网密度等影响,不同地理分区土地利用差异较为显著;③ 农村居民点用地及耕地的降尺度分析结果均呈显著线性正相关,在一定程度上表明研究结果具有合理性。 相似文献
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清末耕地空间分布格局重建方法比较 总被引：4，自引：2，他引：2
揭示历史时期土地利用/覆盖变化是认识人类活动对气候和环境影响的基础。本文在耕地面积、人口数量、土地利用及森林分布等多源数据基础上,分别以近代耕地空间分布格局和历史时期耕地潜在分布区为边界条件,通过构建耕地垦殖倾向指数模型分配耕地面积,在1 km×1 km象元尺度上重建了清末(1908年)松嫩平原耕地空间格局,并对重建结果进行分析比较。结果表明:1两种方法重建的耕地空间分布范围格局基本一致,耕地空间定位吻合率约为68%。清末(1908年)耕地集中分布在松嫩平原东部和南部地区;2以历史时期耕地潜在分布为边界条件的重建结果,较以近代耕地空间分布格局为限制范围的重建结果更准确,更符合历史事实。 相似文献
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社会经济数据空间化研究进展 总被引：6，自引：0，他引：6
由于传统的社会经济数据在地学研究和使用中存在着数据结构不一致、空间单元不匹配和数据在空间单元内均一化等问题,因而需要对社会经济数据进行空间化,使其满足科学研究的需求。国内外社会经济数据空间化的研究主要集中在人口数据空间化和GDP数据空间化两方面,而其他社会经济数据空间化的研究尚不多见。经过数十年的发展,国内学者提出了至少10余种社会经济数据空间化模型。该文按照其思想及方法的不同将其归为空间插值法、土地利用/土地覆被影响模型、多源数据融合法及遥感反演法四类,分别对其做了详细介绍,并评述了各种方法的优缺点;指出了今后对社会经济数据空间化结果应用的两个方向:用于分析社会经济数据对生态交错带时空变化的影响和根据社会经济数据空间化的结果进行土地利用历史重建。 相似文献
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历史草地面积重建作为历史土地利用与土地覆被变化研究的重要组成部分,可为区域乃至全球环境变化研究提供重要的基础数据。但受研究客体特性与重建资料多寡的制约,目前无论是数量估算上还是空间格局重建上均非常薄弱。本文试图在客观把握中国西部地区历史草地变化趋势与特征的基础上,利用现代遥感土地利用数据和潜在植被数据,确定土地垦殖前草地植被潜在分布范围;并结合历史耕地网格数据,构建以间接扣减为核心的草地面积重建方法;重建甘肃、宁夏、青海和新疆等省区过去300年的草地网格数据。结果表明：土地垦殖前,案例区草地覆被率高达40.87%。受土地垦殖的影响,在过去300年草地面积呈持续减少的态势。草地面积由1661年的1.11亿 hm2下降到1980年的1.03亿 hm2,并经历了1661—1724年的急剧减少、1724—1873年的缓慢减少和1873—1980年的快速减少三个时段,草地年均减少量分别为4.76万 hm2、0.75万 hm2和3.38万 hm2。在空间上,研究时段内草地垦殖区呈现出由甘肃、宁夏向青海、新疆转移的特点。以历史文献资料和1980年遥感草地网格数据为基础,对重建的草地数据开展了可靠性评估。评估显示,重建结果能够较好的再现草地变迁过程。本文构建的重建方法可被用于中国西部地区长时段的草地面积重建。 相似文献
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鄂尔多斯土地利用生态安全格局优化及方案评价 总被引：10，自引：1，他引：9
根据不同情景选择符合区域生态环境与社会经济特点的模型方法,已经成为区域土地利用生态安全格局构建的关键。本文以位于中国北方农牧交错带的鄂尔多斯市为研究区,基于自然地理数据、社会经济统计数据、土地利用/覆被数据,将最小累积阻力模型（MCR）引入土地利用生态安全格局的构建过程,并通过景观格局指数分析了基于MCR模型构建的安全格局与基于土地生态适宜性和多目标优化的安全格局的适用条件。结果显示：前者适宜于维持生态安全的情景,有利于降低土地系统中人类活动的生态风险;后者则适宜于维持生态适宜性的情景,有利于降低土地系统中自然因素的生态风险。研究结果对鄂尔多斯市土地资源的可持续利用具有重要的指导意义。 相似文献
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网格化历史耕地数据集能为历史时期耕地变化研究提供更精确的支持,并且为全球环境气候变化研究模型模拟提供驱动数据。本文综合考虑了中国历代土地利用开发的特点及自然人文因子对耕地的影响,设计了一套对中国耕地先分区再分层分配的网格化方法。基于国内3个主流区域耕地数据研究成果,采用上述方法建立了1820年（清仁宗嘉庆二十五年）和1936年（民国二十五年）中国10 km×10 km分辨率的耕地数据集,并绘制了分布图。本文还利用国内具有代表性的区域数据集对重建结果进行对比验证。结果表明,该方法可以保证耕地数量的权威性,并且建立具有区域性的高精度历史耕地数据集。 相似文献
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额尔齐斯河-斋桑湖流域近20年来土地利用/土地覆被时空演变 总被引：2，自引：1，他引：1
土地利用/土地覆被变化(LUCC)是影响生态环境和气候变化的主要驱动力之一,同时又是受其影响的结果。LUCC研究对于开展生态环境变化及气候变化的研究均具有重要的意义。针对目前境外LUCC研究中土地利用/覆被分类效率低的问题,探索一种适用于大数据量而又精度较高的分类方法。以额尔齐斯河国外部分-斋桑湖流域为研究区域,以1990年及2007年的Landsat TM/ETM+夏秋季影像以及DEM作为数据源,综合利用影像光谱、纹理信息参与到决策树构造中,进而利用决策树分类方法分别提取这两个时期的土地利用/覆被空间分布信息,最后分析两个时期的土地利用时空变化状况。实验结果表明:(1)光谱与空间纹理信息参与的决策树分类方法具有较高的分类精度;(2)两个时期的土地利用变化分析发现,近20年来该区域土地利用发生了较大的变化,耕地和灌木林地大面积减少,而低覆盖度草地和未利用地却显著增加。 相似文献
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全球历史森林数据中国区域的可靠性评估 总被引：2，自引：1，他引：2
全球历史土地利用数据集对于深入理解全球或区域环境变化具有重要意义。历史森林数据作为其重要组成部分,在区域尺度上的可靠性至今鲜有评估。以中国区域为研究对象,依据中国学者基于历史文献资料重建的中国历史森林数据（CHFD）,采用趋势、数量和空间格局等对比法,对全球数据集（SAGE、PJ和KK10）中国森林数据的可靠性进行评估。结果表明：① 虽然全球数据集中国森林数据与CHFD在近300年的变化趋势上均呈减少态势,但数量上差异较大。其中,SAGE数据集对中国1700年以来的森林面积估算较CHFD高出约20%~40%;KK10数据集重建的1700-1850年森林数量则高出约32%~46%;而PJ数据集由于吸纳了区域性研究成果,其总量与CHFD较为接近,多数时点的数量差异低于20%。② 在省区尺度上,从总量与CHFD较为接近的PJ数据集来看,其与CHFD数据集森林变化趋势差异较大省区占到84%,而数量差异较大的省区占比高达92%。③ 在网格尺度上,PJ与CHFD数据集相对差异率> 70%的网格占比高达60%~80%,二者的时空动态格局差异明显。④ 全球数据集中国历史森林数据未能客观反映该区域森林变化的过程与格局特征,造成这一现象的原因在于全球与区域性数据集重建历史数据所依据的资料源不同,以及基于不同空间尺度构建的重建方法的差异等。 相似文献
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民国时期江西省城市用地与城市化水平 总被引：3，自引：0，他引：3
定量重建历史时期城市土地利用规模、结构和城市化水平数据集有助于更好地模拟土地覆被变化的环境效应。根据日本侵华战争军事地形图资料,在ArcGIS平台定量重建民国时期江西省范围内县级以上城市用地规模和结构,取得了一套可用于历史时期土地利用模型的城垣周长、城市用地面积、城垣内非建设用地、城垣外建设用地情况的综合数据集,并在此基础上分析了县域尺度下的土地城市化水平。与更为详细的大比例尺地图的比较表明,本套数据集误差在±10%之内。有“城内田”现象的城市为20个,有“城外市”现象的城市为28个,分别占江西省全部城市数的25%和35%。城市用地重建结果表明,江西省80个县级及以上城市总建设用地面积为87.99 km2,约占全省总面积的0.053%。民国时期江西的整体城市化率为0.047%,最高的南昌为0.19%,最低的遂川县仅为0.007%,城市化水平与县域人口总量呈正相关（r = 0.457,P < 0.001）。空间格局分析表明,江西省县域城市化水平具有北高南低的特点。江西省民国时期城市用地和城市化水平数据集可以为相关全球环境变化模型提供直接的用地基础数据。 相似文献