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翻译样例: 过去300 年中国土地利用、土地覆被变化与碳循环研究
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历史时期土地利用变化与陆地碳储量关系研究的关键是基础土地利用变化数据和资料的准确性和完备性. 在短时间尺度上, 土地调查和对地遥感观测数据均可满足研究需要[7]. 就历史时期而言, 资料匮乏却是全世界学者共同面临的难题, 制约了许多研究的深入开展. 近年来, 在IGBP的和iLEAPS等研究计划共同推动下, 重建过去环境, 特别是重建过去年全球土地覆被的工作取得重大进展[25]. 其中, 荷兰环境评价局所建的“全球历史环境数据集”

和美国威斯康星大学全球环境和可持续发展中心(SAGE)所建的“全球土地利用数据集”

都是较重要的尝试[26,27]. 在此基础上, 有人对原始土地利用数据进行加工, 又得到“土地利用转型”数据集这些数据集的主要资料来源于遥感观测、土地清查和人口普查等在没有直接土地利用资料的情况下, 根据人口与环境要素之间的关系, 通过数量化模型方法回推历史时期的土地利用数据[27]. 而且上述数据集都是具有地理属性的格网化数字产品, 能够反映全球大势, 但相对比较粗略. 比如, 其中的中国区域数据便与实际情况相差甚远. 这是由于这些数据库的大部分土地数据都是由人口、消费等社会经济参数间接推导而来推理过程中有许多假设, 增加了数据集的主观性, 这是同类工作所应特别注意的地方除土地数据之外, 陆地生态系统碳循环研究还涉及森林等生态系统的生物量碳密度和土壤碳密度数值[19]. 生物量碳密度和土壤碳密度是植被生态和土壤有机碳含量的重要指标, 受许多自然和人文因素影响, 存在较大的时空差异. 植被碳密度在国外的大规模研究, 始于上世纪中期国际生物学计划对各地森林生物量的调查和研究[29]. 同类研究在我国起步较晚, 但是进展很快, 研究成果既包括由野外植被生态调查所推算的各类生物群区(biome)的生物量[30], 也含根据森林清查数据按行政单位总结的区域生物量密度[31~33]. Fang等[31,34]采用生物量转换因子法, 在各类实测和清查资料的基础上推算出各地森林的生物量碳密度[35]. 土壤碳密度与地面植被关系密切, 主要由土壤有机碳含量、土壤容重和土体中石砾的体积分数共同确定

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