基于遥感和耦合模型的区域LULUCF动态监测与碳增汇响应研究

面对气候变暖和《京都议定书》约定的各个国家减排的压力及我国政府"承诺到2020年单位GDP碳排放比2005年减少40％至45％"指标限定，本项目利用遥感和模型耦合技术，通过提取研究区域不同时期LULUCF(土地利用，土地利用变化和林业)活动影响下的土地覆盖变化面积（主要是耕地转移和植树造林导致的土地覆盖变化），利用过程模型（CEVSA）模拟多期不同土地覆盖下的碳通量/碳储量，借助Bookkeeping model（薄记模型）估算不同覆盖下的碳增汇的空间分布及变化，之后基于我国"低碳经济"下的不同减排情景，估算LULUCF增汇活动引起的碳减排空间的变化导致的经济效益，为我国未来低碳经济发展提供技术和政策支持，为我国在未来国际气候和碳减排的谈判中提供数据支持。

项目“基于遥感和耦合模型的区域LULUCF 动态监测与碳增汇响应研究(41071278)” 利用遥感技术监测林地和耕地的变化及由此引起的其他土地覆盖的变化，以此为基础，利用CEVSA生态过程模式和Bookkeeping model（薄记模型）耦合，展开LULUCF活动下的碳增汇的变化研究。.整个三年按照预定的计划进行科学研究活动。取得的如下研究成果：1）通过光谱角分类技术实现了基于时序数据的土地覆盖变化动态信息快速提取技术； 2）通过生态过程模型（CEVSA）和基于Dynamic EGO平台设计的薄记模型（Bookkeeping model）离线耦合，实现了LUCC影响下的碳增汇估算关键技术;3）在生态经济学的构架下建立生态、公平、效率(ecology-equity-efficiency)模型（简称3E模型），分析中国不同省份在生态排放、公平排放和效率排放三方面的近十多年来的时空差异及特征，探讨基于生态、公平和效率即3E模型的各省际的CO2排放合理趋势和增汇减排的方法策略, 实现了LULUCF碳增汇活动导致的碳排放空间变化的经济效益分析。.经过三年的研究，完成了预定的目的，取得了丰硕的成果：总共发表SCI论文11篇，期刊EI文章1篇，核心期刊1篇，会议EI文章17篇，获得授权专利1项，培养硕士毕业生两名。