全球 1992-2020 年土地利用数据集：基于净初级生产力的人类占用，解锁土地利用奥秘

《Scientific Data》：A global land-use data cube 1992–2020 based on the Human Appropriation of Net Primary Production

为解决现有土地利用数据集存在的土地覆盖与利用区分模糊、面积统计不完整等问题，研究人员开展了全球 1992-2020 年土地利用数据立方体（LUIcube）研究。结果是构建出 LUIcube，量化了土地利用强度。这为可持续土地管理策略提供依据。

　　土地，作为地球生态系统的关键组成部分，与气候系统、生物多样性以及生物地球化学循环紧密相连。在过去的一个多世纪里，人类对土地的利用不断扩张，超过全球三分之二的无冰表面被人类大量使用，土地利用强度持续攀升，这给陆地生态系统的正常运转带来了巨大压力，也引发了一系列与生物质利用、碳动态、生物多样性及其他生态系统服务相关的可持续性危机。然而，目前缺乏能够详细分析土地利用时空动态（包括土地利用强度）的专题数据，这严重阻碍了我们对土地利用影响的深入理解，以及制定有效的可持续发展策略。

为了填补这一空白，维也纳自然资源与生命科学大学（BOKU University Vienna）的研究人员开展了一项具有重要意义的研究。他们致力于构建一个全面的土地利用数据集，以揭示全球土地利用的变化规律及其对生态系统的影响。最终，研究人员成功构建了全球土地利用数据立方体（LUIcube），这一成果发表在《Scientific Data》上，为相关领域的研究和决策提供了关键支持。

在研究方法上，研究人员主要运用了以下关键技术：一是数据融合技术，将欧洲空间局气候变化倡议（ESA CCI）的土地覆盖产品、联合国粮食及农业组织（FAO）的土地利用面积信息、空间生产分配模型（SPAM）等多源数据进行整合；二是模型计算方法，基于人类占用净初级生产力（HANPP）框架，结合潜在净初级生产力（NPP_pot）模型结果和农业、林业生产统计数据，计算土地利用强度相关指标。

研究结果主要涵盖以下几个方面：

• 土地利用数据构建：通过改进现有方法，将不同来源的数据进行整合，构建了 1992 - 2020 年全球 30 弧秒空间分辨率的土地利用数据集，详细划分了 32 种土地利用类型，并可归为耕地、牧场、林业用地、建设用地和荒野 5 大类。
• 土地利用强度量化：基于 HANPP 框架，对每种土地利用类型的土地利用强度进行量化，包括因土地转换导致的 NPP 变化（HANPP_luc）、收获的 NPP（HANPP_harv）以及收获后生态系统中剩余的 NPP（NPP_eco）等指标，全面反映了人类活动对生态系统 NPP 的影响。
• 全球及区域特征分析：分析了全球主要土地利用类型的分布格局和 NPP 流的变化情况，如 2020 年不同地区各类土地利用的面积、NPP_pot、HANPP_harv等数据，并对不同区域的土地利用特征进行了比较。
• 土地利用变化轨迹研究：通过分析不同地区的土地利用变化轨迹，如印度尼西亚加里曼丹中部的商品前沿变化、巴西亚马逊地区的荒野侵占以及捷克卡罗维发利的农业弃耕等案例，展示了 LUIcube 在研究土地利用动态变化方面的优势。

研究结论表明，LUIcube 的构建具有多方面的重要意义。在生态系统研究方面，它提供了量化和评估人类对生态系统功能影响的重要数据基础，有助于深入理解人类活动对生物多样性、碳储存等生态过程的影响机制。在可持续发展领域，LUIcube 能够为可持续土地管理策略的制定提供科学依据，帮助决策者更好地权衡土地利用变化带来的利弊，合理规划土地资源，以实现可持续发展目标。此外，LUIcube 在时间和空间上的一致性，以及较高的专题分辨率，使其能够支持对土地利用变化的长期监测和深入分析，为未来的土地利用研究和预测提供了有力工具。

总的来说，这项研究成功构建的 LUIcube 数据集克服了以往数据的诸多不足，为土地利用研究领域带来了新的突破。它不仅有助于我们更深入地理解土地利用变化的驱动因素、过程和后果，还为解决全球可持续发展面临的土地资源问题提供了重要的数据支持和决策依据，对推动土地科学、生态学以及可持续发展等相关学科的发展具有重要意义。