全球综合评估框架下土地利用序列数据的时空离散化方法
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 GCAM模型应用 | 第14-15页 |
| 1.2.2 时空离散化方法 | 第15-16页 |
| 1.2.3 土地利用变化研究进展 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目标和研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 GCAM模型及其数据类型合并 | 第20-26页 |
| 2.1 GCAM模型理论 | 第20-23页 |
| 2.1.1 GCAM模型简介 | 第20-21页 |
| 2.1.2 AEZ分区 | 第21-22页 |
| 2.1.3 土地分配机制 | 第22-23页 |
| 2.2 GLM模型 | 第23-24页 |
| 2.2.1 GLM模型简介 | 第23页 |
| 2.2.2 数据特性 | 第23-24页 |
| 2.3 数据类型合并 | 第24-25页 |
| 2.3.1 数据来源 | 第24页 |
| 2.3.2 土地利用类型输出数据合并 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 GCAM数据时间离散化实验与分析 | 第26-39页 |
| 3.1 现有的时间插值方法 | 第26-27页 |
| 3.1.1 平稳性时间序列数据插值 | 第26页 |
| 3.1.2 规律性时间序列数据插值 | 第26-27页 |
| 3.1.3 周期性时间序列数据插值 | 第27页 |
| 3.2 GCAM数据时间离散化 | 第27-33页 |
| 3.2.1 时间插值方法选择与优化 | 第27-30页 |
| 3.2.2 时间离散化 | 第30-33页 |
| 3.3 精度评定 | 第33-38页 |
| 3.3.1 精度评定指标 | 第33-35页 |
| 3.3.2 时间离散化精度 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 GCAM数据空间离散化实验与分析 | 第39-51页 |
| 4.1 全球土地利用变化空间网格离散化映射关系 | 第39-40页 |
| 4.2 数据预处理 | 第40-42页 |
| 4.2.1 GCAM数据预处理 | 第40-41页 |
| 4.2.2 面积约束 | 第41-42页 |
| 4.3 基于面积的离散值调整 | 第42-46页 |
| 4.3.1 单元网格面积分配 | 第42-43页 |
| 4.3.2 单元网格面积调整 | 第43-44页 |
| 4.3.3 自动迭代调整 | 第44-46页 |
| 4.4 空间离散精度评定方法 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 不足与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
