RCPs情景下天山山区土地利用变化预估

发布时间：2020-07-28 10:24

【摘要】：随着社会经济的快速发展和全球变暖,土地利用类型也发生着相应的变化。土地利用变化与人类生活关系密切,位于西北干旱区的天山山区,其气候变化和人类活动导致未来土地利用类型的变化对当地社会经济的发展有着十分重要的影响。通过对不同情景下天山山区未来土地利用变化预估,为政府对天山山区生态环境的整治、自然灾害的防治和土地资源的可持续利用等提供一些具有参考性的数据资料,同时一定程度上缓解人、地和环境之间的矛盾,使天山山区土地资源配置逐渐合理完善,未来可持续发展更加科学。本文基于气候、自然地形、区位条件和社会经济等资料,分析了天山山区未来RCPs(Representative Concentration Pathways)情景气候变化。通过FLUS(Future Land Use Simulation)模型进行率定和检验,分析了天山山区2010-2017年的土地利用变化现状;基于FLUS模型对RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种情景下天山山区2050年的土地利用变化进行了预估,分析了土地利用结构和土地利用转移情况,主要结论归纳如下:(1)FLUS模型率定期和检验期的Kappa系数分别为0.71和0.74,整体精度分别为0.83和0.84。由此表明,FLUS模型的模拟结果与土地利用现状图相近,模拟各土地利用类型分布一致性较高,该模型可用于对天山山区未来土地利用变化的预估。(2)对1970-1999年CMIP5全球气候模式集合数据进行Delta降尺度,经过降尺度处理后基准期的多年平均值与实测值相近,年平均气温误差为0.15℃左右,年累积降水相对误差都在1%-5%。对气候数据进行率定和检验,结果表明CMIP5多模式集合对于年平均气温模拟精度较高,模拟效果较佳;对于年累积降水模拟精度一般。三种情景下2050年天山山区年平均气温和多年平均累积降水相较于基准期均有增加,个别年份较基准期出现降水减少现象,但总体呈增加趋势。(3)RCPs情景下2050年土地结构发生了重大变化,土地利用结构均与2017年不同。三种RCPs情景中林地面积所占比例均为最小。RCP8.5情景下城市总面积首次超过了冰雪和水体面积。但草地和未利用土地仍是天山山区最主要的两种土地利用类型,三种情景下二者面积之和均占86%以上。(4)在外界因素的影响下,各土地利用类型的稳定性表明其受影响的状态,以及向其他土地利用类型转换的难易程度。天山山区综合土地利用动态度由大到小为RCP4.5、RCP2.6和RCP8.5情景。RCP4.5情景下各土地利用类型变化最活跃,转出和转入面积最多;RCP2.6情景次之,RCP8.5情景下各土地利用类型变化最不活跃,变化面积最少。三种情景下,草地、城市和未利用土地的稳定性好,未变化的面积均在88%以上;水体和林地的稳定性较好,未变化的面积均在75%以上;而冰雪稳定性较差,均在58%以上。(5)与2017年实测土地利用相比,人类活动和气候变化导致2050年RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种情景下的预估结果相差各异。2050年天山山区冰雪用地均有减少且有转换为草地或未利用土地之势,三种情景下分别减少了29.2%、34.6%、38.4%。前两种情景城市用地增幅不大,部分耕地转换为城市用地和草地,林地面积也有所增加。而RCP8.5城市用地面积为2017年的近三倍,部分林地转换为草地。三种情景下水体总面积略有增加,未利用土地均呈减少趋势,RCP4.5情景减少最多。
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F301.24
【图文】：

RCPs 情景下天山山区土地利用变化预估2 研究区概况与研究方法2.1 研究区概况我国境内的天山横贯新疆中部，约占新疆总面积的三分之一，其北面为准噶尔盆地，南面为塔里木盆地。天山将新疆分为北疆和南疆，是南北疆气候的分水岭[53]。东西绵延1700 km，南北宽 250-350 km，总面积约为 5.7×105km2，山地的平均海拔高度为 4000 m（图 2.1）。

图 3.1 2000-2100 年全球 RCPs 变化理用 ArcGIS、ENVI 和 ModisTool 软件对气候、社会经济和自然地S 模型中的数据资料必须转换成相同的分辨率和投影，在 ArcG均重采样为 1 km，投影坐标系转换为 WGS 1984 UTM zone 候数据的处理过双线性插值法将 31 个气候模式 1°×1°的年平均数据插值到天根据模拟值和历史观测值对 1970-1999 年的气候数据利用 Delt 1970-1989 年数据用于率定，1990-1999 年数据用于检验，率定再基于基准期数据对未来 RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5 三种情景进行降尺度。在 ArcGIS 中将气候模式年均气温和年累积降水的权重法插值为 1 km 栅格图像并转换投影。地利用数据的处理 土地利用数据 MCD12Q1 包含五类分类方案，本文采用 IGBP（

样 2%进行神经网络训练，获取各类土地的适宜性概率图。然后，将 2001 年土地利用图和土地利用类型适宜性概率输入自适应惯性机制的元胞自动机模块，运行得到 2010 年土地利用模拟图。最后，将 2010 年土地利用现状图与模拟图在 FLUS 模型精度验证模块中对比分析，每类土地利用类型选择10%进行随机采样，计算结果Kappa系数为0.71，整体精度为 0.83（图 3.3）。同上操作，采用 2010 年土地利用现状图结合驱动力因子模拟 2017 年土地利用，并与 2017 年土地利用现状图对比，计算结果 Kappa 系数为 0.74整体精度为 0.84（图 3.4）。由此表明，FLUS 模型的模拟结果与土地利用现状图相近模拟各土地利用类型分布一致性较高，该模型可用于对天山山区未来土地利用变化的预估。将天山山区 2010 年和 2017 年土地利用现状图与模拟图进行对比分析（图 3.5），发现预测与实际结果较为吻合，其模拟精度从大到小排序为：未利用土地、草地、城市用地、耕地、水体、林地和冰雪，精度最高的是未利用土地，其 2010 年和 2017 年精度均高于 0.89；模拟精度最低的是冰雪，其 2010 年和 2017 年精度均为 0.57。通过分析冰雪模拟结果误差较大，可信度较低，其他土地利用类型模拟精度较为合理。

【参考文献】

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本文编号：2772749