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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

基于遥感土地利用数据和全球潜在植被数据和历史时期山西省耕地面积，确定了中国山西省耕地可能的分布范围，并通过量化地形（海拔、坡度）和气候生产潜力（光照、温度、水分）与耕地分布间的关系，构建了土地宜垦性评估模型，重建了山西地区4个时点、分别用分辨率为10 km10 km、5 km5 km、2 km2 km的耕地空间格局，并比较误差的大小，确定一个更加精确的网格化的分辨率。建立具有空间属性的历史时期土地覆被数据集有助于更好地模拟土地覆被变化的气候与生态效应。用网格化方法重建历史时期的耕地分布格局对于研究相同历史时期的土地覆被变化以及全球变化的相互作用具有重要意义。

国内外研究现状

过去100年或1000年的耕地覆盖变化研究已取得了丰硕成果。在全球耕地覆盖变化方面，有两套代表性的数据产品，分别由 (美国) 威斯康星大学可持续性与全球环境中心(center for sustainability and the global environment，简称sage) 和 (荷兰) 公众健康与环境研究所发布。其中，后者发布的数据集名为“全球历史环境数据集 (historical database of the global environment)”简称hyde。sage的最新产品于2010年发布，覆盖年限为1700至1992年，空间分辨率为0.5经纬网格，其重建思路是：以卫星遥感获取的1992年的全球耕地分布为蓝本，以历史文献 (档案) 记录的耕地面积为依据，进行“朔源外推”；对于任一时间断面，国家和大洲尺度的空间分布形式与1992年的一致。hyde的最新产品发布于2011年，覆盖年限为10000bc至ad2000，空间分辨率为5′经纬网格，其基本思路是：以1994年人口密度图为依据，利用联合国人口统计数据、各国普查数据及相关研究资料，以国家为单元编制历史人口密度图；以人口密度、距河流的远近和气候适宜性为权重，分配历史耕地面积。

在中国耕地覆盖变化方面，葛全胜等在客观把握土地垦殖变化趋势的基础上，采用“断面定量比较与多时段数据整合”的多元信息对称校准方法，订正了传统农区 1661~1999年14个时间断面的省级耕地面积。林珊珊等通过选取海拔高度、地面坡度与人口密度作为影响历史耕地分布的主导因子，实现了上述分省耕地面积的网格化表达，网格大小为60 km60 km。白淑英等综合利用历史时期地形图和现代卫星遥感数据重建了大庆市杜尔伯特蒙古自治县20世纪30年代和50年代的土地利用。何凡能等通过校准历史文献中记录的北宋时期分省的耕地面积数据，比较准确的估算了北宋中期各省的耕地面积，并且实现了耕地面积数据的网格化表达。李柯等构建了坡度和海拔高度为因子的土地宜垦性模型，并利用该模型在1 km1 km尺度上评估了云南省现代耕地分布范围内各像元的宜垦性，进而对历史文献记载的清代云南耕地面积进行了空间分配。

2. 研究的基本内容

基于遥感土地利用数据和全球潜在植被数据和历史时期山西省耕地面积，确定了中国山西省耕地可能的分布范围，并通过量化地形（海拔、坡度）和气候生产潜力（光照、温度、水分）与耕地分布间的关系，构建了土地宜垦性评估模型，重建了山西地区4个时点（1916年、1933年、1980年、1996年）、分别用分辨率为10 km10 km、5 km5 km、2 km2 km的耕地空间格局，通过对比1980年时点的遥感土地利用数据与网格化重建的耕地分布进行误差计算，并比较误差的大小，确定一个更加精确的网格化的分辨率。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1、12月24日- 1月 5日 阅读相关文献，外文文献翻译

2、 1月 1 日- 1月 8日 开题报告

3、 1月10日- 1月30日 四个年份的数据收集，1916年山西省耕地数据网格化重建

4. 参考文献

1999-ramankutt-estimating historical changes in global land cover cropland from 1700 to 1992

2001-goldewijk-estimating global land use change over the past 300 years

2007-林珊珊-中国传统农区清代耕地数据网格化重建研究