全球气候承诺下地球陆地临界要素的土地系统变化：2000-2100年高分辨率模拟与影响评估

为解决全球气候变化对陆地临界要素（Tipping Elements）的不可逆影响问题，北京师范大学的研究团队整合GCAM（Global Change Assessment Model）与改进版CLUMondo模型，构建了1公里分辨率的土地系统数据集（2000-2100年）。研究揭示了全球气候承诺（如巴黎协定NDCs）下土地覆盖与强度的动态变化，验证了模拟精度（Kappa系数达90.82%），为评估气候政策对临界要素的生态风险提供了科学依据。

　　

地球系统正面临气候临界点的严峻挑战。当全球升温超过1.5°C时，格陵兰冰盖、亚马孙雨林等陆地临界要素（Tipping Elements）可能发生不可逆转变，引发级联生态灾难。尽管《巴黎协定》提出了国家自主贡献（NDCs）等气候承诺，但这些政策如何通过土地系统变化影响临界要素仍缺乏量化评估。现有研究多基于SSP-RCP框架，而专门针对气候承诺情景的高分辨率土地模拟数据亟待完善。

北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室的Jiaying Lv、Peichao Gao团队在《Scientific Data》发表研究，首次构建了2000-2100年1公里分辨率的陆地临界要素土地系统数据集。该研究创新性地整合了全球变化评估模型（GCAM）和改进版CLUMondo模型，通过"土地系统服务"概念（Land System Services）将70种GCAM土地类型重分类为4大类（耕地、森林、草地、灌木），并结合3种密度等级生成30种土地系统类型。研究对比了无政策参照情景（REF）与气候承诺情景（PLG），发现后者能显著增加青藏高原等区域的森林覆盖率，验证了气候政策的积极影响。

关键技术包括：（1）基于GlobeLand30的30米土地数据升尺度至1公里，采用滑动窗口（33×33像元）和自然断点法划分密度等级；（2）利用GCAM模拟64个临界要素相关流域的土地需求；（3）改进CLUMondo的随机森林算法替代逻辑回归，增强非线性关系拟合；（4）引入自适应竞争优势机制，动态调整土地类型转换优先级。

研究结果部分：
背景与摘要
陆地临界要素对气候扰动高度敏感，已有9个临界点被激活。研究证实全球气候承诺可通过改变土地系统（如减少耕地扩张）延缓临界点触发。

方法框架
改进的CLUMondo模型通过"供给-需求"平衡机制实现土地系统服务（如森林碳汇）的多对多映射，历史模拟的FoM（15.55%）优于同类研究。

数据记录
数据集包含2000-2020年实测数据及2100年两种情景预测，格陵兰冰盖周边区域显示气候承诺情景下裸地减少12.7%。

技术验证
流域尺度的Kappa系数达90.82%，显著高于使用ESA-CCI数据的同类研究（平均79%），证实方法在异质性区域的可靠性。

使用说明
数据可耦合地球系统模型（如CLM5）评估生物多样性变化，或结合景观生态学方法识别保护优先区。

该研究突破传统SSP-RCP框架局限，首次量化了气候承诺对临界要素土地系统的差异化影响。例如，更新承诺情景（PLG）下亚马孙雨林的灌木转化阻力（P_res）比参照情景降低23%，表明政策能缓解人类活动压力。数据集为《格拉斯哥气候公约》的1.5°C目标提供了土地管理依据，其开源代码（Zenodo DOI:10.5281/zenodo.7661313）支持全球风险治理模型的开发。研究也揭示局限性：未考虑海洋临界要素（如大堡礁）的直接相互作用，未来需耦合水文模型进一步拓展。