清代西南地区森林空间格局网格化重建简

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。     

元代前期省域耕地面积重建

基于历史文献资料重建区域历史时期土地利用/覆被变化,对深入研究区域生态环境效应、充实全球历史土地利用数据集等均具有重要意义。本文通过对元代（1271-1368年）屯田与屯户、垦田与户口等册载数据及相关史料的梳理与分析,提出了户均屯田数与户均垦田数的转换关系,构建了元代省域耕地面积估算方法,重建了至元二十七年（1290年）研究区省域耕地面积。结果表明：① 元代户均屯田数和户均垦田数均具有明显北高南低的特征,这种区域差异性是南北方地区自然条件和种植制度等差异的客观反映,而地域一致性则是户均屯田数配拨以该地户均垦田数为参照的具体表征。② 在省域尺度上,户均屯田数与户均垦田数存有一定偏差,其南北方地区的修订系数分别为1.23和0.65。③ 元代至元二十七年研究区耕地总量为535.4×10⁶今亩,垦殖率为6.8%,人均耕地面积为6.7今亩;其中,境内北方地区耕地面积约占57.8%,垦殖率为6.6%,人均耕地面积为15.6今亩;南方地区约占42.2%,垦殖率为7.1%,人均耕地面积为4.1今亩。④ 黄河中下游的腹里地区、淮河流域的河南行省、长江中下游地区的江浙、江西及湖广行省和西南地区的云南行省是元代至元年间耕地的主要分布区。     

过去百年尼泊尔耕地时空变化（英文）

In order to advance land use and land cover change(LUCC) research in Nepal, it is essential to reconstruct both the spatiotemporal distribution of agricultural land cover as well as scenarios that can explain these changes at the national and regional levels. Because of rapid population growth, the status of agricultural land in Nepal has changed markedly over the last 100 years. Historical data is used in this study, encompassing soils, populations, climatic variables, and topography. Data were revised to a series of 30 m grid cells utilized for agricultural land suitability and allocation models and were analyzed using a suite of advanced geographical tools. Our reconstructions for the spatiotemporal distribution of agricultural land in Nepal reveal an increasing trend between 1910 and 2010(from 151.2 × 10~2 km~2 to 438.8 × 10~2 km~2). This expanded rate of increase in agricultural land has varied between different eco, physiographic, and altitudinal regions of the country, significantly driven by population changes and policies over the period of this investigation. The historical dataset presented in this paper fills an existing gap in studies of agricultural land change and can be applied to other carbon cycle and climate modeling studies, as well as to impact assessments of agricultural land change in Nepal.     

北宋中期耕地面积及其空间分布格局重建

以北宋暖期为研究时段,依据历史文献中有关“田亩”与“户额”的记载资料,通过对赋役、户籍、土地等制度的考证,订正了北宋中期各路耕地面积和府级人口数量;并以地面坡度、海拔高程和人口密度作为影响土地宜垦程度的主导因子,网格化重建了北宋中期境内耕地空间分布格局(60 km×60 km)。结果表明：(1) 北宋中期境内耕地约7.2 亿亩,北方占40.1%,南方占59.9%;人口数量为8720 万人,北方占38.7%,南方占61.3%;境内土地垦殖率为16.6%,人均耕地面积为8.2 亩。(2) 垦殖率较大的地区主要分布在黄淮海平原、长江中下游平原、关中平原、两湖平原以及四川盆地等,其垦殖率基本在40%以上;而岭南、西南(除成都平原外)、东南沿海和山陕黄土高原等地区垦殖率较低,其垦殖率大多小于20%。(3) 耕地分布在不同海拔高度和坡度上存在明显差异,其中低海拔(< 250m)、中海拔(250~1000 m) 和高海拔(1000~3500 m) 地区的耕地分别为4.43、2.15 和0.64 亿亩,其相应平均垦殖率为27.5%、12.6%和7.2%;而平耕地(≤ 2°)、缓坡耕地(2°~6°)、坡耕地(6°~15°) 和陡坡耕地(>15°) 的面积分别为1.16、4.56、1.44 和0.02 亿亩,其平均垦殖率分别为34.6%、20.7%、8.5%和2.3%。     

清代西南地区森林空间格局网格化重建

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。     

清代西南地区耕地空间格局网格化重建

本文以现代耕地分布格局为基础, 通过量化地形(海拔、坡度)、气候生产潜力(光照、温度、水分)和人口密度等因子与耕地空间分布的关系, 重建了清代西南地区6 个时点分辨率为10 km×10 km的耕地数据。结果表明:①就整体而言, 清代西南地区耕地空间格局的变化表现在两个方面:一是垦殖范围的扩张, 1661-1911 年土地垦殖率在0~10%的网格占比减少了约24%, 主要分布在四川盆地和云贵高原;二是垦殖强度的提高, 1661-1911 年垦殖率大于30%的网格占比提高了10.3%, 最为显著的是四川盆地和云南中东部地区。②就清代西南地区耕地数量增减来看, 整个时段可划分为3 个阶段:前期(1661-1724 年) “复原性”垦殖, 60 多年间土地垦殖率在0~10%的网格占比减少了11.4%;中期(1724-1820 年)缓慢“拓展性”垦殖, 全区垦殖率在0~10%的网格占比下降约7%, 在30%以上的网格占比提高约7%;后期(1820-1911 年)局部抛荒与再垦, 垦殖率在0~10%的网格占比从75.0%降至72.2%, 在30%以上的网格占比从9.1%提高至10.9%。相关分析表明, 本文网格化重建的清代西南地区的耕地空间格局具有一定的合理性。     

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

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。