基于遥感和EGO模型的LUCC动态模拟与碳汇预期效益估算-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于遥感和EGO模型的LUCC动态模拟与碳汇预期效益估算

项目名称：基于遥感和EGO模型的LUCC动态模拟与碳汇预期效益估算
项目类别：面上项目
批准号：41171334
申请代码：D010702
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2012-01-01-2015-12-31

项目负责人：高志强
负责人职称：研究员
依托单位：中国科学院地理科学与资源研究所
批准年度：2011

中文摘要：

为了应对《京都议定书》第二承诺期和G8国家提出的2050 年全球削减碳排放50%的目标给我国经济发展过程中碳排放带来的压力，及我国政府承诺"到2020年单位GDP碳排放比2005年减少40％至45％"的指标给我国经济发展带来的碳排放限制。本研究基于遥感数据提取全国多期土地覆盖数据，以此为基础通过EGO平台设计LUCC动态模型，进行未来LUCC情景模拟；之后，借助CEVSA生态过程模型模拟未来中国不同土地覆盖下的碳循环过程，结合碳减排情景和薄记模型，估算不同减排情景约束下，因为LUCC变化导致的碳汇拓展的碳排放空间的经济效益及其空间特征，为我国未来"低碳经济"发展和相关国际气候变化及碳减排的谈判提供对策和技术支持。

中文主题词：遥感；LUCC；动态模拟；碳汇；预期效益

英文摘要：

Remote Sensing；LUCC；Dynamic simulation；Carbon sink；Expected benefits

英文主题词： Remote Sensing；LUCC；Dynamic simulation；Carbon sink；Expected benefits

结论摘要：

“基于遥感和EGO 模型的LUCC 动态模拟与碳汇预期效益估算(41171334)” 利用遥感时序数据提取覆盖中国的多期土地覆盖数据，通过EGO模拟平台设计LUCC动态模拟模型，进行未来土地利用变化的情景模拟，结合碳减排情景和薄记模型，估算不同减排情景约束下，因为LUCC变化导致的碳汇所拓展的碳排放空间的经济效益及分析碳汇空间特征。主要结论有1）基于NDVI时序数据，利用光谱角制图分类方法（SAM），进行了土地覆盖分类信息快速提取研究，并利用森林生物量方法及bookkeeping model分析了中国碳汇对植被覆盖变化的响应。2）利于CLUE-S模型和Dinamica EGO模型对中国土地利用格局进行了模拟，并预测了中国2020年土地覆盖变化及格局状态。3）利用碳排放空间方法计算了中国分省的碳排放空间，兼顾生态、公平与效益原则，利用3E模型计算了分省碳排放权及碳增汇作用。本项目经过四年的研究工作，完成了预定的目标，取得了丰硕的成果总共发表SCI论文14篇，核心期刊3篇，会议EI文章27篇，获得授权专利1项，软件著作权4项，培养硕士毕业生3名和博士毕业生2名。？

成果综合统计