比较两种土地利用在中国RCP4.5场景下仿真模型

文摘

土地利用仿真模型是一个重要的工具来分析土地利用/土地覆盖变化(LUCC),而在影响全球变暖中扮演着重要角色。然而,很少有全球LUCC仿真模型,特别是模型可以用来分析社会经济发展之间的相互作用,气候变化,以及LUCC。全球变化评估模型(GCAM)和GTAP-AEZ模型两个模型,考虑社会经济和气候变化的影响在全球范围内,但是他们可能有一些参数错误由于粗糙的参数设置。本研究旨在比较仿真结果与GCAM模型和GTAP-AEZ模型和优化参数根据中国的具体情况。首先,我们模拟了2010年在中国土地利用结构的两个模型,将仿真结果与实际。第二,我们校准这些参数的模型根据中国国情和实现仿真。结果表明,校准GCAM可以提供更准确的模拟土地利用的结果,可为土地利用规划提供重要的参考信息和政策制定在中国减缓气候变化。

1。介绍

人类已经改变了地球陆地表面的重要部分,10到15%的目前占主导地位的农业作物或城市-工业化地区,和6 - 8%是牧场1]。这些土地利用变化对未来气候变化具有重要意义,因此,对后续的土地利用变化(2- - - - - -4]。气候变化和土地利用变化是全球环境变化的司机,和影响评估通常表明,它们之间的相互作用可以导致严重的挑战提供生态系统服务。此外,在许多情况下,它是不可能确定气候变化的影响,没有考虑土地利用/土地覆盖变化(LUCC)。LUCC是广泛的,加速,和重要的过程,它的研究核心之一的国际项目,如国际岩石圈生物圈计划(IGBP)和全球环境变化的维度项目(IHDP),也是全球环境研究的焦点和前沿问题[5]。LUCC是由人类活动,在许多情况下,它也会导致变化影响人类;因此,LUCC建模是一个关键的方法制定有效的环境政策和管理策略6,7]。了解土地利用变化的角色在全球环境变化需要历史的分析土地覆盖转换和/或预测未来可能的土地利用变化,两者都严重依赖于土地利用仿真模型。此外,土地利用仿真模型还提供了一个利益相关者对项目的基本方法和评估潜在的政策决定和其他行动的后果。随着越来越多的学者认识到LUCC的重要性,土地利用仿真模型已成为一个重要工具的分析机制和空间分布的LUCC在过去和未来8,9]。土地利用仿真模型包括马尔可夫模型、逻辑功能模型、回归模型、计量经济学模型,动态系统模型,空间仿真模型,线性规划模型,非线性数学规划模型,机械的GIS模型和元胞自动机模型(10]。所有这些模型有助于探索社会政策的影响,个人行为,和其他土地利用变化的驱动程序;然而,他们中的大多数有一些缺点。例如,马尔可夫模型被广泛用于模拟土地利用变化,但它不包括空间因素,土地利用变化空间不能明确反映。CLUE-S模型可以综合分析区域LUCC过程和动力,但是它只能用于土地利用变化的空间分配到目前为止,而非空间的变化必须与其他方法(估计11]。因此,尽管一些模型可以用来模拟土地利用变化,仍存在一些严重的缺陷(12,13]。此外,有一些全球气候模型模拟LUCC,尤其是在社会经济之间的相互作用机理的研究,气候变化,以及LUCC。在某种意义上,GTAP-AEZ模型和全球变化评估模型(GCAM)在土地利用模拟更有用,它可以模拟每个农业生态区域的土地利用变化(AEZ),结合社会经济和气候变化的影响在全球范围内14- - - - - -16]。然而,这些模型的参数是粗糙的,仿真精度需要改善。

准备第五次评估报告的政府间气候变化专门委员会(IPCC AR5),国际社会正在开发新的先进的地球系统模式(esm)来解决人类活动的影响(例如,土地使用和温室气体的排放)的科学体系。除此之外,这四个代表浓度通路(rcp)未来的场景(2005 - 2100)已经提供了四个综合评估模型(IAM)的团队,这是作为未来的esm的输入科学投影(17,18]。本研究旨在比较获得的土地利用变化的模拟结果与GCAM GTAP-AEZ模型和提高仿真精度通过优化模型的输入参数,和校准GCAM可用于提供更精确的参考信息土地利用变化的土地利用规划和政策制定在中国减缓气候变化。

2。模型

2.1。GCAM

GCAM动态递归模型的土地利用和土地覆盖,经济,农业,能源,充分整合与经济平衡能源和农业系统在能源和农业市场19]。GCAM由四个模块组成,即Edmonds-Reilly-Barnes (ERB)模型(20.,21)、农业和土地利用(AgLU)仿真模型22,23),模型评估温室气体引起的气候变化(MAGICC) [24),和区域气候变化场景生成器(SCENGEN) [25]。GCAM的输入包括资本、劳动力、土地利用和初始分配,所有这些都需要由研究人员提供。

土地利用配置框架展示了土地面积是如何分配土地利用类型(图中选择1)。GCAM定义的市场对能源和农产品、驱动因素,如人口、劳动生产率的增长,资源的价格。土地利用配置是通过市场价格机制(图1);即土地利用配置是基于最大化一个地区的经济回报。每公顷的经济回报是利润,这是收入(每公顷产量乘以价格收到)-生产成本(每公顷产量乘以nonland单位成本的输入),5所示(1): 在哪里土地测量的经济回报,利润率(美元/公顷·年),的产量每公顷土地利用类型的AEZ(卡路里/公顷),产品的市场价格是由土地利用类型,是nonland单位成本输出,是土地利用类型索引,是该地区指数,农业生态区域索引(AEZ)在一个地区。

利润率的计算()的森林产品有些不同是由于种植和收获之间的时间间隔,它包含一个词,将未来收益转换成现在的收入如下: 在哪里是利率($ / $,这是无量纲)。

为了确定分配给各土地利用类型的土地面积,土地利用进行了数值分析的股票基于利润利率计算(1)和(2)。那么一个简化的方法被用来分配每个AEZ的土地面积,目的是最大化利润,与最大利润率后土地利用配置在每个AEZ,和随后的最大利润的核心是土地分配在每个AEZ可以计算。函数形式的特定假设下的收益,土地利用的比例分配给土地利用类型给出了分对数方程如下: 在哪里是一个积极的参数,代表了土地利用变化百分比利润率的变化和土地利用类型的平均利润率,这是评估平均或内在收益的土地利用类型。

特定的土地利用类型的土地面积是计算基于总土地面积和土地利用的比例如下:

2.2。GTAP-AEZ模型

GTAP-AEZ模型是基于GTAP-E模型,GTAP模型的一个扩展版本(26),它允许资本和能源之间的替代,各种燃料部门之间(图生产2)。平衡解决方案使用GTAP-AEZ模型,与未来经济活动假设基于RCP 4.5场景。输入生产包括资本、劳动力、土地和其他中间输入,和GTAP-AEZ模型中充分考虑替换输入因素,如资本、劳动和土地。除此之外,有一个独特的生产函数为每个土地利用部门在AEZs GTAP-AEZ模型,它反映了不同AEZs之间的生产率差异。例如,在AEZ水稻生产部门的生产率不同于在AEZ吗(27,28),这种差异可以反映水稻生产部门的生产函数。然而,假定所有的水稻领域相同的AEZ同质生产力,满足市场需求的能力。

我们假设转让土地部门之间可能发生在一个特定的AEZ,土地是更合适的,我们相信AEZ的引入可以使声音的部门对土地的竞争。这是一个新的假设除了标准GTAP模型,它假定行业之间的土地只可变化的作物生产、畜牧业,或木材种植园,无论气候或土壤约束。然而,事实证明,大多数植物只能生长条件下的特定温度、水分、土壤类型、土地的形式,等等。

GTAP-E模型是一个multisector、多范围的和递归动态可计算一般均衡模型,扩展了标准GTAP模型通过包括国际资本流动、内生资本积累,适应性预期的投资。这个模型是著名的不均衡机制确定的地区供应的投资。这种不均衡机制包括预期回报率的调整对一个实际的回报率在每个地区和调整区域向全球回报率预期回报率。这些落后的调整机制,以及决定机制的资本构成和分配财富,根据计量经济学评估记录的参数化Golub (2006) (29日]。在土地利用均衡的分析,认为土地是分布在行业利润的最大化与类似的资本和劳动力,在每一个时期虽然不改变土地利用迅速。

我们将总部门地租分成18 AEZs根据AEZ-specific生产来源于股票数据提供的可持续发展和全球环境中心(SAGE) (15)如下: 在哪里地租是土地使用部门应计在AEZ;的地租是土地利用部门吗,没有AEZ区别;是圣人的每吨价格的土地利用类型;是圣人的产量(吨)的土地利用类型在AEZ;和是圣人的收获面积的土地利用类型在AEZ。的运营商意味着聚合分解土地利用类型到相应的土地利用类型进行聚合。注意,我们假定土地生产每吨价格(整个AEZs)是同质的。

3所示。场景

综合评估模型(艾玛)探索一系列技术、社会经济、期货和政策,可能导致特定浓度通路和震级的气候变化,这是由rcp。rcp包括四个不同的场景(表1),也就是说,一个缓解场景导致迫使水平很低(RCP2.6),两个中等稳定场景(RCP4.5 / RCP6),和一个非常高的基准线排放场景(RCP8.5),所有这些可以得到不同组合的经济、科技、人口、政策和制度的未来。rcp的发展在第一阶段允许气候建模师进行平行实验排放和社会经济情况的发展,加快整个场景开发过程(18]。耦合以气候模型也可以计算相关的排放水平(可以相比的原始排放艾玛)(34]。

rcp的两个重要特点反映在他们的名字。“代表”一词表明每一个rcp代表着一个庞大的场景的各种文学作品。事实上,作为一组rcp应该兼容排放的各种场景中可用的各种当前的科学文献,有或没有的气候政策。“浓度通路”一词意味着强调这些rcp内部一致的预测集的组件的辐射强迫在随后的阶段而不是最后的新的和完全集成场景;也就是说,他们不是社会经济的完整包,排放和气候预测。使用这个词“浓度”而不是“排放”也强调浓度作为rcp的主要产品和设计作为输入气候模型(35]。

使用RCP4.5场景在这项研究中,在土地利用变化的模拟与GCAM。此外,GTAP-AEZ模式类似于GCAM,也用于分析AEZs的土地利用结构,并与两个模型获得的结果终于相比。RCP4.5场景是一个稳定的场景总辐射强迫是稳定在2100年后不久,没有前期水平长期辐射强迫的目标(36]。RCP4.5包括长期、全球温室气体的排放,短暂的物种,和土地使用土地覆盖在一个稳定的全球经济框架的辐射强迫4.5瓦特每平方米(W / m²),大约650个ppm有限公司₂相当于2100年不超过这个值。这个场景的定义特点列举了苔藓的论文(17,18]。RCP 4.5更新GCAM早些时候的场景将历史排放和降低土地覆盖信息,遵循成本的途径达到目标辐射强迫。限制排放的必要性以达到这一目标会导致能源体系的变化,包括转向电、低排放能源技术,碳捕获和地质储存技术的部署。此外,RCP4.5排放价格也适用于土地利用碳排放。模拟未来的碳排放和土地利用从区域范围内网格规模缩减规模促进气候模型的转移。虽然有很多替代途径实现辐射强迫的4.5 W / m²RCP4.5的应用提供了一个公共平台,为气候模型探索气候系统的响应稳定辐射强迫的人为因素。

4所示。结果和分析

结果表明,土地利用AEZs地区不同,得到的GCAM模型和GTAP-AEZ模型,通常是一致的(图3)。牧场区域模拟的两个模型最大大不同,但他们仍然在不同AEZs普遍一致的。此外,获得的结果与GTAP-AEZ模型和GCAM模型都表明,草原大约是均匀分布在不同的AEZs,但草原地区不同AEZs更大大不同与GCAM模型获得的结果。此外,两个模型的结果表明,林地主要位于AEZ9-AEZ12,而灌木地主要在AEZ7-AEZ13和农田。更重要的是,建设用地,面积是最小的,通常分布在AEZ10。通过比较两种模型的结果,发现不同土地利用类型的分布在AEZs大约是一致的,但在一些不同的总区域不同的土地利用类型。

仍然有一些区别真正的土地使用面积,获得两个模型,仿真结果与GTAP-AEZ模型优于GCAM模型(图4)。结果表明,农田和林地与GCAM模拟模型和GCAM模型远高于真实的一个。农田的面积得到GCAM模型和GTAP-AEZ模型是真正的2.13和1.96倍,分别。然而,草地和建设用地模拟两个模型都是低于实际价值。这表明仍有一些不精确数据的土地利用结构,产业结构和社会经济形势,中国在全球模拟。例如,应该分为经济林地和林地生态林地,但森林土地不是杰出的在这项研究中,导致模拟和真实之间的显著差异的林地区域。

有一个极其复杂的社会经济结构和土地利用结构在中国,这两个都发生了巨大变化,由于经济快速发展的中国,因此很难准确模拟土地利用变化在中国使用模型和静态数据。例如,中国房地产价格波动明显在过去的几十年,但一个静态的房地产价格GCAM模型中首次使用在这项研究中,这使得它显然难以模拟在中国不断变化的产业结构。因此,有必要调整模型模拟土地利用变化之前。

为了更准确地模拟土地利用结构的变化在中国根据中国的现实和提高未来场景模拟的精度,我们校准的参数GCAM模型和GTAP-AEZ模型(表2)。政策干预的影响包括在模型根据中国的具体国情,和其他参数也被校准。在这项研究中,农产品的价格每年将增长1.5%;TFP将增加0.1%,每年的人口增长率将从0.8%下降到0.5%。结果表明,土地利用结构与校准GCAM模型模拟更准确比,并更接近现实。除此之外,与校准GCAM模型模拟精度远高于校准GTAP-AEZ模型(图5)。

5。结论和讨论

本研究模拟土地利用变化在中国在RCP 4.5情况下GCAM和GTAP-AEZ模型和比较了模拟和真实的土地利用结构。总的来说,仿真结果与GCAM GTAP-AEZ是一致的,但也有一些差异,土地利用结构与GTAP-AEZ模拟更接近实际情况与GCAM AEZs不同,获得的。例如,森林土地面积与GCAM模拟之间的一致性和真正的达到80%以上,而与GTAP-AEZ仅达到37%。GCAM涉及经济快速发展的驱动因素,使得仿真更接近现实。然而,这两个模型考虑政策对社会经济发展的影响,对土地利用变化也有很大的影响。因此,它是必要的校准模型通过优化模型输入参数。模型通过调整这些社会经济参数校准时根据具体情况,GCAM的整体模拟精度达到82%,而GTAP-AEZ也达到60%,表明它是可能的,需要通过优化提高了仿真的精度模型的输入参数根据特定的条件。

近几十年来,越来越多的土地使用仿真模型开发了,但是这仍然是一个艰巨的任务来实现这些模型的输入参数的校准。在这项研究中,中国在2010年的土地利用结构在RCP 4.5气候变化情景模拟与GCAM GTAP-AEZ,两者都是通过调整输入参数,进一步校准关注比较两个模型的模拟精度。结果表明,农田和林地与两个模型模拟是高于现实,而模拟领域的草原和建设用地是低于实际价值,和模型校正后的仿真精度大大提高。然而,由于气候变化的不确定性,经济发展,和其他因素,很难准确地模拟未来长期的土地利用变化,因此有必要更深入地研究如何实现优化的参数根据具体情况在未来。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

本研究支持的重点项目资助的国家重点项目在中国发展基础科学(批准号2010 cb950900),中国国家自然科学基金(批准号41071343),在国家科技重点项目支柱项目(批准号201311001 - 5)。

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