Ври земельного участка 2019: В Москве повысилась плата за изменение вида разрешенного использования земельного участка – что необходимо знать инвестору?

Содержание

Эксперты рынка коммерческой недвижимости. Commercial Real Estate.

19 ноября 2020 года Мэр Москвы подписал Постановление Правительства Москвы от 19.11.2020 № 2019-ПП «О внесении изменений в правовые акты города Москвы» («Постановление № 2019»), которым вносятся изменения в Постановление Правительства Москвы от 25.04.2006 № 273-ПП «О совершенствовании порядка установления ставок арендной платы за землю в городе Москве» («Постановление № 273») и Постановление Правительства Москвы от 10.09.2013 № 593-ПП «Об утверждении Порядка определения платы за изменение вида разрешенного использования земельного участка, находящегося в собственности физического лица или юридического лица, на другой вид такого использования, предусматривающий строительство и (или) реконструкцию объекта капитального строительства <…>» («Постановление № 593»).

 

Среди прочего, признано утратившим силу приложение 5 к Постановлению № 273 (ставки арендной платы, подлежащие уплате в первый год аренды земельного участка после изменения цели его предоставления для осуществления строительства (реконструкции) многоквартирного жилого здания) и утвержден новый порядок определения ставки арендной платы по договорам аренды, предусматривающим строительство (реконструкцию) объектов капитального строительства (приложение 8 к Постановлению № 273 в редакции Постановления № 2019).

 

Постановлением № 2019 также изменен порядок расчета платы за изменение вида разрешенного использования («ВРИ») земельных участков в собственности. Так, плата за изменение ВРИ подлежит увеличению на коэффициент местоположения, который равен 8.0 для земельных участков, расположенных на территории Троицкого и Новомосковского административных округов Москвы, и 2.0 для земельных участков, расположенных на остальной территории Москвы.

При этом Постановлением № 593 (в редакции Постановления № 2019) предусмотрена возможность снижения платы за изменение ВРИ земельного участка, используемого для строительства многоквартирных жилых зданий, в случае, если собственник такого участка заключил и надлежащим образом исполнил соглашение о реализации инвестиционного проекта по созданию мест приложения труда (т.е. объектов капитального строительства промышленно-производственного и (или) административно-делового назначения).

 

Дополнительно Постановлением № 2019 внесены изменения в порядок расчета льготы по плате за изменение ВРИ, установленный Постановлением Правительства Москвы от 31.12.2019 № 1874-ПП «О мерах по реализации инвестиционных проектов по созданию объектов промышленно-производственного и (или) административно-делового назначения на территории города Москвы». Среди прочего, размер указанной льготы подлежит расчету в зависимости от района (городского округа, поселения) Москвы, в котором располагается соответствующее место приложения труда.

 

Изменения, вносимые Постановлением № 2019, существенно затронут интересы застройщиков, реализующих, в первую очередь, проекты по строительству жилой недвижимости – зачастую именно при строительстве жилья возникает потребность в изменении ВРИ соответствующего земельного участка. В свою очередь, как необходимость уплаты повышенной платы за изменение ВРИ, так и необходимость строительства «места приложения труда» для получения льготы может привести к возрастанию стоимости строительства. Более того, в текущей экономической ситуации, с учетом распространения коронавирусной инфекции, застройщики могут столкнуться с отсутствием спроса на построенные для получения льготы объекты делового и (или) промышленно-производственного назначения. Возникшие вследствие этого дополнительные расходы, в свою очередь, могут быть частично переложены на конечных покупателей недвижимости путем увеличения цены квадратного метра.

 

2020-11-30 12:11:31

Как поменять вид разрешенного использования земельного участка

На сегодняшний день в Единый государственный реестр недвижимости внесены не все сведения о территориальных зонах и градостроительных регламентах, утвержденных в составе правил землепользования и застройки поселений. Данный факт не позволяет Кадастровой палате учитывать сведения, содержащиеся в утвержденных правилах землепользования и застройки (ПЗЗ), при осуществлении государственного кадастрового учета объектов недвижимости, расположенных на указанной территории.

ПЗЗ — это документ, в котором содержится информация о территориальных зонах, на которые разделено конкретное муниципальное образование, сведения о границах населенных пунктов, входящих в состав поселения, городского округа, границах особоохраняемых зон, объектов культурного наследия.

Порядок изменения вида разрешенного использования земельного участка зависит от того, утверждены ли для вашего муниципального образования правила землепользования и застройки.

Обычно такие правила утверждены. Они устанавливают границы территориальной зоны, содержат градостроительный регламент. Кроме того, из них можно узнать порядок изменения вида разрешенного использования. При изменении вида использования нужно соблюдать технические регламенты.

Для каждой территориальной зоны устанавливается градостроительный регламент — это виды разрешенного использования земельных участков, равно как всего, что находится над и под поверхностью земельных участков и используется в процессе их застройки и последующей эксплуатации объектов капитального строительства, предельные (минимальные и (или) максимальные) размеры земельных участков и предельные параметры разрешенного строительства, реконструкции объектов капитального строительства, а также ограничения использования земельных участков и объектов капитального строительства. В пределах одной территориальной зоны для всех земельных участков устанавливается единый градостроительный регламент.

В соответствии с земельным и градостроительным законодательством при наличии утвержденных правил землепользования и застройки правообладатель земельного участка, за исключением случаев, предусмотренных законом, вправе самостоятельно без дополнительных разрешений и согласований выбрать вид разрешенного использования земельного участка из числа видов, предусмотренных градостроительным регламентом.

Также необходимо учесть, что вид разрешенного использования земельного участка невозможно изменить, если градостроительным регламентом, правилами землепользования и застройки установлены предельные размеры и параметры, не позволяющие осуществлять деятельность в соответствии с таким видом разрешенного использования.

Обратите внимание! Изменение вида разрешенного использования земельного участка может повлечь изменение его кадастровой стоимости, а также величины земельного налога. При несогласии с кадастровой стоимостью результаты кадастровой оценки можно обжаловать в Росреестре или в суде.

Источник: Пресс-служба Кадастровой палаты по РБ

Классификатор видов разрешенного использования земельных участков в 2019 году, основные и вспомогаетльные, изменение вида целевого использования, объединение и перераспределение участков, штраф и ответственность за нецелевое ипользование

1371

Понятие вида разрешенного использования

В отечественном законодательстве отсутствует определение термина «вид разрешенного использования земли» или ВРИ, хотя таковой можно назвать одним из ключевых в процессе определения правового режима землепользования конкретного участка.

Согласно п.2 ст.7 ЗК РФ, правовой режим земельного надела устанавливается исходя из того, к какой группе ВРИ он относится согласно проведенному зонированию.

Внимание, если у вас возникли вопросы вы можете их задать юристу по социальным вопросам по телефону 8 804 333 16 88 или задать свой вопрос в чате дежурному юристу. Звонки принимаются круглосуточно. Звонок бесплатный! Позвоните и решите свой вопрос!

Иными словами, ВРИ это одна из существенных характеристик земельного участка, которая оказывает значительное влияние на его дальнейшее использование. Следствием установления определенной категории земли является конкретный правовой режим землепользования.

При выполнении зонирования определенной территории, как правило, возникает множество вопросов и сложностей, поскольку данная процедура затрагивает законодательные акты из самых различных отраслей права. Это очень сложно и порой нарушает процесс целостности восприятия законодательных норм.

Для упрощения был разработан специальный классификатор, в который внесли полный список видов разрешенного использования земельного участка, позволяющих упростить процесс зонирования, исключить нецелевое использование земельного участка и внести больше понимания в данный вопрос. Классификатор позволил упорядочить все имеющиеся виды деятельности граждан на земельных участках и выделить в отдельные группы те из них, которые имеют особое значение для общественных и правовых взаимоотношений.

В практическом применении классификатор ВРИ также имеет существенное значение, поскольку позволяет определить правовой режим для конкретного участка, а не только для общего земельного массива. ВРИ оказывает влияние на кадастровую и рыночную стоимости земли, может стать причиной изменения размера коэффициента для исчисления земельного налога.

Виды разрешенного использования земель

До того момента, как официально был принят Земельный кодекс РФ, норм, регулирующих проведение зонирования государственной территории и использование ВРИ для конкретных наделов земли не существовало. Все наделы проходили разделение на основании своего целевого использования. Категории земель, в свою очередь, обобщались под основным ВРИ.

Некоторые правовые моменты были указаны в Законе СССР «Об утверждении основ земельного законодательства» от 1968 года и в принятом позже Земельном кодексе РСФСР.

Первые попытки установки принципа назначения правового режима относительно участка с учетом ВРИ были предприняты в 2001 году, но официально утвержден Классификатор ВРИ был только 1 сентября 2014 года Приказом Минэкономразвития России № 540.

Градостроительный кодекс выделяет следующие ВРИ:

  • основные;
  • условно разрешенные;
  • вспомогательные;

Основной вид ВРИ определяется сразу же после того, как земельный надел был образован, причем, его выбирает собственник участка из перечня предложенных видов деятельности относительно конкретной территориальной зоны.

Условно разрешенный тип не считается основным, однако может быть введен после проведения необходимых согласований и обращения в специально созданную комиссию по землепользованию.

Вспомогательные ВРИ относятся к дополнительным и не могут иметь самостоятельного статуса. Иными словами, вспомогательные могут применяться только совместно с одним из вышеуказанных типов. В качестве примера можно привести такие ВРИ, как земля для возведения гаражных построек или объектов инженерных коммуникаций.

Классификатор видов разрешенного использования

Классификатор видов разрешенного использования земельных участков 2016 года, как уже отмечалось ранее, был введен в прошлом году. Данный документ представляет собой реестр из трех граф и нескольких разделов, где указаны: наименование обобщенного и уточненного вида разрешенного использования земельных наделов, а также соответствующий код. В реестре содержится 13 обобщенных ВРИ и 101 уточненный вид разрешенного использования. Разделение на основные, условно разрешенные и вспомогательные виды разрешенного использования в классификаторе не происходит.

Еще одной особенностью документа является то, что для каждого описания и наименования введен свой индивидуальный код, который в дальнейшем используется для обозначения в документации на участок.

Также, все виды использования в реестре допускают возможность постройки линейных объектов, к примеру, линии электропередач или водопровода. Исключением являются железная дорога и автотрасса.

При разработке классификатора использовался принцип преемственности, согласно которому ранее принятый рубрикатор должен сочетаться с новым. При определении ВРИ следует в первую очередь учитывать целевое назначение земли и территориальную зону, где она расположена.

В классификатор включены следующие виды разрешенного использования земель:

  • с/х-использование;
  • жилая застройка;
  • общественное использование капитальных объектов;
  • предпринимательская деятельность;
  • рекреационное назначение;
  • производство;
  • транспортная сфера;
  • оборонные объекты;
  • работы по особой охране и изучению природы;
  • использование лесов;
  • водные объекты;
  • земли общего использования
  • садоводческая, дачная, огородническая деятельность.

Установление и изменение вида разрешенного использования

Изменение вида разрешенного использования земельного участка 2016 года может потребоваться в нескольких случаях:

  • при возведении на участке объекта, имеющего иное назначение;
  • в случае смены основного назначения уже имеющейся недвижимости;
  • при уточнении ВРИ.

Общий порядок процедуры описан в ст. 36-39 ГрК РФ и предусматривает осуществление следующих действий:

  1. Владелец земли составляет заявление установленного образца и собирает необходимые документы.
  2. Пакет документов передается в уполномоченный орган (специальная Комиссия при администрации).
  3. Администрация выносит решение об изменении вида разрешенного использования
  4. Заявитель обращается в Росреестр для внесения изменений в кадастровый учет земельного участка.

Пример по видам разрешенного использования земельных участков

Максим С. провел межевание, оформил необходимые документы и в результате стал владельцем земельного участка в несколько соток в центре города. Максим решил построить там летнее кафе.

В документации, которую мужчина подал в земельный отдел, он указал вид деятельности из классификатора «4.6 – Общественное питание». После рассмотрения, документ был возвращен Максиму, с указанием того, что код указан неверно.

Бизнесмен обратился с жалобой к вышестоящему органу на действия сотрудника ведомства, на что получил ответ, согласно которому работник поступил абсолютно правильно, вернув заявление, поскольку выбирать вспомогательный ВРИ без определения основного запрещено.

В результате Максим подал заявление вновь, где указал общественное питание как вспомогательный вид, а код «4.0 – Предпринимательство» — в роли основного.

Заключение

В завершение написанного можно сформулировать несколько выводов:

  1. Разрешенный вид использования наделов или ВРИ не имеет четкого определения, однако является одним из определяющих терминов земельного права.
  2. Градостроительный кодекс выделяет: основные, условно разрешенные и вспомогательные типы пользования.
  3. Все виды разрешенного использования были объединены в специальный классификатор.
  4. Смена ВРИ производится в оговоренном законом порядке, путем подачи соответствующего заявления в уполномоченное ведомство.

Наиболее популярные вопросы и ответы на них по видам разрешенного использования

Вопрос: Здравствуйте. Я собственник надела. Сейчас основным ВРИ установлен «6.0 – Производственная деятельность», а в качестве дополнительного был использован «6.9 — склады», поскольку там размещены склады.

Недавно на участке было обнаружено небольшое месторождение нефти, и я бы хотел заняться теперь недропользованием. Подскажите, могу ли я это сделать, без корректировки и подачи декларации о смене ВРИ? Грозит ли мне штраф за отсутствие такого заявления и будет ли это считаться нарушением?

Ответ: Здравствуйте. В комментариях к классификатору ВРИ 2015 года указано, что если обобщенный вид пользования установлен в качестве основного, что в вашем случае имеет место, вы можете осуществлять на своем участке все виды деятельности, указанные в качестве вспомогательных.

Иными словами, вы имеете полное право начать использовать участок для добычи нефти, поскольку код «6.1 – недропользование» входит в основной код 6.0. без дополнительного уведомления или подачи заявления.

Список законов

Внимание, если у вас возникли вопросы вы можете их задать юристу по социальным вопросам по телефону 8 804 333 16 88 или задать свой вопрос в чате дежурному юристу. Звонки принимаются круглосуточно. Звонок бесплатный! Позвоните и решите свой вопрос!

Изменение ВРИ земельного участка — стоимость услуги в Москве — MPM GROUP

Согласно законодательству РФ, земельные участки должны использоваться в соответствии с установленным для данного участка видом разрешенного использования (ВРИ). Вид разрешенного использования земельного участка является составной частью градостроительного регламента, который, в свою очередь является частью Правил землепользования и застройки соответствующего муниципального образования (городского, сельского поселения), например города Москвы.

В случаях, когда договором аренды и данными ЕГРН предусматривается, что предоставленный в аренду или на праве собственности земельный участок имеет вид разрешенного использования, например, «для эксплуатации склада», то использовать участок для застройки многоквартирными домами невозможно. Для этого необходимо изменить разрешенное использование на вид разрешенного использования, позволяющий такую застройку.

Специалисты компании «MPM GROUP» придут на помощь в решении данного вопроса, взяв на себя ответственность за получение положительного решения от органов государственной власти Москвы.

Чтобы заказать услугу, заполните анкету на сайте, после чего менеджер свяжется с Вами и предоставит подробную консультацию.

Что такое ВРИ?

ВРИ, или же вид разрешенного использования земельного участка – это одна из характеристик земельного участка в части градостроительного зонирования, закрепленная в Правилах землепользования и застройки города Москвы, дающий право использовать ЗУ в четко обозначенных целях. Для установления ВРИ пользуются существующими утвержденными Правилами землепользования и застройки. Установление ВРИ по Классификатору видов разрешенного использования земельных участков на территории Москвы затруднен и имеет много противоречивых толкований. Приведение существующих видов разрешенного использования в соответствии с Классификатором аналогично процедуре внесения изменений в ВРИ земельного участка. ВРИ земельных участков, согласно Классификатору, подразделяются на коды:

  1. Сельскохозяйственное использование
  2. Жилая застройка
  3. Общественное использование объектов капитального строительства
  4. Предпринимательство
  5. Отдых
  6. Производственная деятельность
  7. Транспорт
  8. Обеспечение обороны и безопасности
  9. Деятельность по особой охране и изучению природы
  10. Использование лесов
  11. Водные объекты
  12. Земельные участки(территории) общего пользования
  13. Земельные участки общего назначения

Какие существуют виды ВРИ земельных участков

В Правилах землепользования и застройки г. Москвы прописаны виды:

  1. Основные.

Предусматривается для конкретного участка, основываясь на его местоположении. Дополнительные разрешения в данном случае не требуются.

  1. Условно-разрешенные.

Прописывается в градостроительном регламенте. Для его изменения  предоставляется заявление правообладателя, а также требуются наличие заключений и разрешений органов исполнительной власти г. Москвы.

  1. Вспомогательные.

Применяются в качестве дополнительных с основными или условно-разрешенными видами.

Для чего и в каких случаях требуется изменение ВРИ

Причины могут быть совершенно разные:


Есть несколько основных случаев, когда требуется изменить вид разрешенного использования земельного участка.

  • Изменение ВРИ в случае, когда новый ВРИ не связан со строительством.

В этом случае процедура осуществляется через Департамент городского имущества г. Москвы путем обращения с заявлением и иными документами в порядке, установленном законодательством.

  • Изменение ВРИ на ВРИ, связанный с проектированием и строительством объектом капитального строительства, без увеличения таких показателей, как этажность, высота, максимальный плотность застройки, предельная застроенность земельных участков.

В этом случае процедура осуществляется через Департамент городского имущества г. Москвы путем обращения с заявлением в порядке, установленном  заявлением и иными документами в порядке, установленном законодательством.

  • Изменение ВРИ при изменении предельных параметров разрешенного строительства, реконструкции объектов капитального строительства с увеличением таких показателей, как этажность, высота, максимальная плотность застройки.

В случае, когда требуется изменение технико-экономических показателей(ТЭП) : этажность, высотность, плотность застройки, максимальный процент застройки требуется выполнить процедуру внесения изменений в Правила землепользования и застройки в порядке, установленном законодательством РФ и г. Москвы.

Чтобы понять, есть ли правовая и градостроительная возможность изменения имеющегося вида разрешенного использования на нужный Вам участок, необходимо провести определенные исследования, по результатам которых будет ясно, имеется ли такая возможность, с какими технико-экономическими показателями возможна застройка этой территории, позволяют ли местные нормативно-правовые акты (в том числе Правила землепользования и застройки г. Москвы, нормативы градостроительного проектирования, и другие) осуществить такую застройку.

Такой результат может дать экспресс-анализ градостроительного потенциала     принадлежащего Вам земельного участка.

Для того, чтобы застраховать себя от возможного отказа, бесполезной траты времени и средств, обратитесь к нашим специалистам, которые оказывают квалифицированную помощь владельцам нежилой недвижимости Москвы.

Окончательную стоимость Вы сможете узнать после получения коммерческого предложения.

от 04.

02.2019 Приказ Минэкономразвития России N 44 «О внесении изменений в классификатор видов разрешенного использования земельных участков, утвержденный Приказом Минэкономразвития России от 1 сентября 2014 г. N 540» — Новости

Источник публикации Официальный интернет-портал правовой информации http://www.pravo.gov.ru, 28.03.2019

Примечание к документу  

Начало действия документа — 08.04.2019.

В классификатор видов разрешенного использования земельных участков включены новые позиции

В частности, появились отдельные коды видов разрешенного использования земельных участков, в том числе для предоставления коммунальных услуг, домов социального обслуживания, оказания услуг связи, общежитий, объектов культурно-досуговой деятельности, цирков и зверинцев, осуществления религиозных обрядов, проведения научных испытаний, проведения азартных игр, заправки транспортных средств, автомобильных моек, ремонта автомобилей, площадок для занятий спортом и др.

Кроме того, уточнены описание и детализация отдельных видов разрешенного использования земельных участков.

Название документа

Зарегистрировано в Минюсте России 27 марта 2019 г. N 54182

——————————————————————

 

МИНИСТЕРСТВО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

 

ПРИКАЗ

от 4 февраля 2019 г. N 44

 

О ВНЕСЕНИИ ИЗМЕНЕНИЙ

В КЛАССИФИКАТОР ВИДОВ РАЗРЕШЕННОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬНЫХ

УЧАСТКОВ, УТВЕРЖДЕННЫЙ ПРИКАЗОМ МИНЭКОНОМРАЗВИТИЯ РОССИИ

ОТ 1 СЕНТЯБРЯ 2014 Г. N 540

 

Внести в классификатор видов разрешенного использования земельных участков, утвержденный приказом Минэкономразвития России от 1 сентября 2014 г. N 540 (зарегистрирован в Минюсте России 8 сентября 2014 г., регистрационный N 33995) с изменениями, внесенными приказами Минэкономразвития России от 30 сентября 2015 г. N 709 (зарегистрирован в Минюсте России 21 октября 2015 г., регистрационный N 39397), от 6 октября 2017 г. N 547 (зарегистрирован в Минюсте России 25 октября 2017 г., регистрационный N 48683), от 9 августа 2018 г. N 418 (зарегистрирован в Минюсте России 8 октября 2018 г., регистрационный N 52351), изменения согласно приложению к настоящему приказу.

 

Министр

М.С.ОРЕШКИН

 

 

 

 

 

Приложение

к приказу Минэкономразвития России

от 04.02.2019 N 44

 

ИЗМЕНЕНИЯ,

КОТОРЫЕ ВНОСЯТСЯ В КЛАССИФИКАТОР ВИДОВ РАЗРЕШЕННОГО

ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ, УТВЕРЖДЕННЫЙ ПРИКАЗОМ

МИНЭКОНОМРАЗВИТИЯ РОССИИ ОТ 1 СЕНТЯБРЯ 2014 Г. N 540

 

1. Столбец 2 строки с кодом (числовым обозначением) вида разрешенного использования земельного участка (далее — код) «1.7» после цифр «1.11» дополнить цифрами «, 1.15, 1.19, 1.20».

2. В столбце 2 строки с кодом «2.0» слова «с кодами 2.1 — 2.7.1» заменить словами «с кодами 2.1 — 2.3, 2.5 — 2.7.1».

3. В столбце 2 строки с кодом «2.1»:

слова «Размещение индивидуального жилого дома (дом, пригодный для постоянного проживания, высотой не выше трех надземных этажей)» заменить словами «Размещение жилого дома (отдельно стоящего здания количеством надземных этажей не более чем три, высотой не более двадцати метров, которое состоит из комнат и помещений вспомогательного использования, предназначенных для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд, связанных с их проживанием в таком здании, не предназначенного для раздела на самостоятельные объекты недвижимости)»;

слова «плодовых, ягодных, овощных, бахчевых или иных декоративных или» исключить;

слова «подсобных сооружений» заменить словами «хозяйственных построек».

4. В столбце 2 строки с кодом «2.1.1»:

слова «Размещение малоэтажного многоквартирного жилого дома (дом, пригодный для постоянного проживания, высотой до 4 этажей, включая мансардный)» заменить словами «Размещение малоэтажных многоквартирных домов (многоквартирные дома высотой до 4 этажей, включая мансардный)»;

слова «разведение декоративных и плодовых деревьев, овощных и ягодных культур; размещение индивидуальных гаражей и иных вспомогательных сооружений;» исключить;

слова «площадок отдыха» заменить словами «площадок для отдыха».

5. В строке с кодом «2.2»:

столбец 1 дополнить словами «(приусадебный земельный участок)»;

в столбце 2 слова «не предназначенного для раздела на квартиры (дома, пригодные для постоянного проживания и высотой не выше трех надземных этажей)» заменить словами «указанного в описании вида разрешенного использования с кодом 2.1».

6. В столбце 2 строки с кодом «2.3»:

слова «не предназначенного для раздела на квартиры,» исключить;

слова «с соседним блоком или соседними блоками» заменить словами «с соседним домом или соседними домами»;

слова «площадок отдыха» заменить словами «площадок для отдыха».

7. В столбце 2 строки с кодом «2.5»:

слова «Размещение жилых домов, предназначенных для разделения на квартиры, каждая из которых пригодна для постоянного проживания (жилые дома высотой не выше восьми надземных этажей, разделенных на две и более квартиры)» заменить словами «Размещение многоквартирных домов этажностью не выше восьми этажей»;

слова «площадок отдыха» заменить словами «площадок для отдыха».

8. В столбце 2 строки с кодом «2.6»:

слова «Размещение жилых домов, предназначенных для разделения на квартиры, каждая из которых пригодна для постоянного проживания (жилые дома высотой девять и выше этажей, включая подземные, разделенных на двадцать и более квартир)» заменить словами «Размещение многоквартирных домов этажностью девять этажей и выше»;

после слов «хозяйственных площадок» дополнить словами «и площадок для отдыха»;

слово «наземных» исключить.

9. В столбце 2 строки с кодом «2.7» цифры «4.7, 4.9» заменить цифрами «5.1.2, 5.1.3».

10. Строку с кодом 2.7.1 изложить в следующей редакции:

 

«

Хранение автотранспорта

Размещение отдельно стоящих и пристроенных гаражей, в том числе подземных, предназначенных для хранения автотранспорта, в том числе с разделением на машино-места, за исключением гаражей, размещение которых предусмотрено содержанием вида разрешенного использования с кодом 4.9

«.

 

11. Столбец 2 строки с кодом «3.1» изложить в следующей редакции:

«Размещение зданий и сооружений в целях обеспечения физических и юридических лиц коммунальными услугами. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 3.1.1 — 3.1.2».

12. Дополнить строками с кодами «3.1.1 — 3.1.2» следующего содержания:

 

«

Предоставление коммунальных услуг

Размещение зданий и сооружений, обеспечивающих поставку воды, тепла, электричества, газа, отвод канализационных стоков, очистку и уборку объектов недвижимости (котельных, водозаборов, очистных сооружений, насосных станций, водопроводов, линий электропередач, трансформаторных подстанций, газопроводов, линий связи, телефонных станций, канализаций, стоянок, гаражей и мастерских для обслуживания уборочной и аварийной техники, сооружений, необходимых для сбора и плавки снега)

Административные здания организаций, обеспечивающих предоставление коммунальных услуг

Размещение зданий, предназначенных для приема физических и юридических лиц в связи с предоставлением им коммунальных услуг

«.

 

13. Столбец 2 строки с кодом «3.2» изложить в следующей редакции:

«Размещение зданий, предназначенных для оказания гражданам социальной помощи. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 3.2.1 — 3.2.4».

14. Дополнить строками с кодами «3.2.1 — 3.2.4» следующего содержания:

 

«

Дома социального обслуживания

Размещение зданий, предназначенных для размещения домов престарелых, домов ребенка, детских домов, пунктов ночлега для бездомных граждан;

размещение объектов капитального строительства для временного размещения вынужденных переселенцев, лиц, признанных беженцами

Оказание социальной помощи населению

Размещение зданий, предназначенных для служб психологической и бесплатной юридической помощи, социальных, пенсионных и иных служб (службы занятости населения, пункты питания малоимущих граждан), в которых осуществляется прием граждан по вопросам оказания социальной помощи и назначения социальных или пенсионных выплат, а также для размещения общественных некоммерческих организаций:

некоммерческих фондов, благотворительных организаций, клубов по интересам

Оказание услуг связи

Размещение зданий, предназначенных для размещения пунктов оказания услуг почтовой, телеграфной, междугородней и международной телефонной связи

Размещение зданий, предназначенных для размещения общежитий, предназначенных для проживания граждан на время их работы, службы или обучения, за исключением зданий, размещение которых предусмотрено содержанием вида разрешенного использования с кодом 4. 7

«.

 

15. Столбец 2 строки с кодом «3.4.2»:

после слов «родильные дома,» дополнить словами «диспансеры,»;

слова «скорой помощи» заменить словами «скорой помощи;»;

дополнить абзацем третьим следующего содержания:

«размещение площадок санитарной авиации».

16. Дополнить строкой с кодом «3.4.3» следующего содержания:

 

«

Медицинские организации особого назначения

Размещение объектов капитального строительства для размещения медицинских организаций, осуществляющих проведение судебно-медицинской и патолого-анатомической экспертизы (морги)

«.

 

17. В столбце 2 строки с кодом «3.5» слова «(детские ясли, детские сады, школы, лицеи, гимназии, профессиональные технические училища, колледжи, художественные, музыкальные школы и училища, образовательные кружки, общества знаний, институты, университеты, организации по переподготовке и повышению квалификации специалистов и иные организации, осуществляющие деятельность по воспитанию, образованию и просвещению)» исключить.

18. Столбец 2 строки с кодом «3.5.1» после слов «образованию и просвещению)» дополнить словами «, в том числе зданий, спортивных сооружений, предназначенных для занятия обучающихся физической культурой и спортом».

19. Столбец 2 строки с кодом «3.5.2» после слов «образованию и просвещению)» дополнить словами «, в том числе зданий, спортивных сооружений, предназначенных для занятия обучающихся физической культурой и спортом».

20. Столбец 2 строки с кодом «3.6» изложить в следующей редакции:

«Размещение зданий и сооружений, предназначенных для размещения объектов культуры. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 3.6.1 — 3.6.3».

21. Дополнить строками с кодами «3.6.1 — 3.6.3» следующего содержания:

 

«

Объекты культурно-досуговой деятельности

Размещение зданий, предназначенных для размещения музеев, выставочных залов, художественных галерей, домов культуры, библиотек, кинотеатров и кинозалов, театров, филармоний, концертных залов, планетариев

Парки культуры и отдыха

Размещение парков культуры и отдыха

Цирки и зверинцы

Размещение зданий и сооружений для размещения цирков, зверинцев, зоопарков, зоосадов, океанариумов и осуществления сопутствующих видов деятельности по содержанию диких животных в неволе

«.

 

22. Столбец 2 строки с кодом «3.7» изложить в следующей редакции:

«Размещение зданий и сооружений религиозного использования. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 3.7.1 — 3.7.2».

23. Дополнить строками с кодами «3.7.1 — 3.7.2» следующего содержания:

 

«

Осуществление религиозных обрядов

Размещение зданий и сооружений, предназначенных для совершения религиозных обрядов и церемоний (в том числе церкви, соборы, храмы, часовни, мечети, молельные дома, синагоги)

Религиозное управление и образование

Размещение зданий, предназначенных для постоянного местонахождения духовных лиц, паломников и послушников в связи с осуществлением ими религиозной службы, а также для осуществления благотворительной и религиозной образовательной деятельности (монастыри, скиты, дома священнослужителей, воскресные и религиозные школы, семинарии, духовные училища)

«.

 

24. Столбец 2 строки с кодом «3.8» изложить в следующей редакции:

«Размещение зданий, предназначенных для размещения органов и организаций общественного управления. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 3.8.1 — 3.8.2».

25. Дополнить строками с кодами «3.8.1 — 3.8.2» следующего содержания:

 

«

Государственное управление

Размещение зданий, предназначенных для размещения государственных органов, государственного пенсионного фонда, органов местного самоуправления, судов, а также организаций, непосредственно обеспечивающих их деятельность или оказывающих государственные и (или) муниципальные услуги

Представительская деятельность

Размещение зданий, предназначенных для дипломатических представительств иностранных государств и субъектов Российской Федерации, консульских учреждений в Российской Федерации

«.

 

26. Столбец 2 строки с кодом «3.9» изложить в следующей редакции:

«Размещение зданий и сооружений для обеспечения научной деятельности. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 3.9.1 — 3.9.3».

27. Дополнить строками с кодами «3.9.2 — 3.9.3» следующего содержания:

 

«

Проведение научных исследований

Размещение зданий и сооружений, предназначенных для проведения научных изысканий, исследований и разработок (научно-исследовательские и проектные институты, научные центры, инновационные центры, государственные академии наук, опытно-конструкторские центры, в том числе отраслевые)

Проведение научных испытаний

Размещение зданий и сооружений для проведения изысканий, испытаний опытных промышленных образцов, для размещения организаций, осуществляющих научные изыскания, исследования и разработки, научные и селекционные работы, ведение сельского и лесного хозяйства для получения ценных с научной точки зрения образцов растительного и животного мира

«.

 

28. В столбце 2 строки с кодом «4.2» слова «с кодами 4.5 — 4.9» заменить словами «с кодами 4.5 — 4.8.2».

29. Столбец 2 строки с кодом «4.5» после слова «страховые» дополнить словом «услуги».

30. Столбец 2 строки с кодом «4.8» изложить в следующей редакции:

«Размещение зданий и сооружений, предназначенных для развлечения. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 4.8.1 — 4.8.3».

31. Дополнить строками с кодами «4.8.1 — 4.8.3» следующего содержания:

 

«

Развлекательные мероприятия

Размещение зданий и сооружений, предназначенных для организации развлекательных мероприятий, путешествий, для размещения дискотек и танцевальных площадок, ночных клубов, аквапарков, боулинга, аттракционов и т.п., игровых автоматов (кроме игрового оборудования, используемого для проведения азартных игр), игровых площадок

Проведение азартных игр

Размещение зданий и сооружений, предназначенных для размещения букмекерских контор, тотализаторов, их пунктов приема ставок вне игорных зон

Проведение азартных игр в игорных зонах

Размещение зданий и сооружений в игорных зонах, где допускается размещение игорных заведений, залов игровых автоматов, используемых для проведения азартных игр и игровых столов, а также размещение гостиниц и заведений общественного питания для посетителей игорных зон

«.

 

32. Строку с кодом 4.9 изложить в следующей редакции:

 

«

Служебные гаражи

Размещение постоянных или временных гаражей, стоянок для хранения служебного автотранспорта, используемого в целях осуществления видов деятельности, предусмотренных видами разрешенного использования с кодами 3.0, 4.0, а также для стоянки и хранения транспортных средств общего пользования, в том числе в депо

«.

 

33. Строку с кодом «4.9.1» изложить в следующей редакции:

 

«

Объекты дорожного сервиса

Размещение зданий и сооружений дорожного сервиса. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 4. 9.1.1 — 4.9.1.4

«.

 

34. Дополнить строками с кодами «4.9.1.1 — 4.9.1.4» следующего содержания:

 

«

Заправка транспортных средств

Размещение автозаправочных станций; размещение магазинов сопутствующей торговли, зданий для организации общественного питания в качестве объектов дорожного сервиса

Обеспечение дорожного отдыха

Размещение зданий для предоставления гостиничных услуг в качестве дорожного сервиса (мотелей), а также размещение магазинов сопутствующей торговли, зданий для организации общественного питания в качестве объектов дорожного сервиса

Автомобильные мойки

Размещение автомобильных моек, а также размещение магазинов сопутствующей торговли

Ремонт автомобилей

Размещение мастерских, предназначенных для ремонта и обслуживания автомобилей, и прочих объектов дорожного сервиса, а также размещение магазинов сопутствующей торговли

«.

 

35. В столбце 2 строки с кодом «5.0» слова «за парками, городскими лесами, садами и скверами, прудами, озерами, водохранилищами, пляжами, береговыми полосами водных объектов общего пользования» заменить словами «за городскими лесами, скверами, прудами, озерами, водохранилищами, пляжами».

36. Столбец 2 строки с кодом «5.1» изложить в следующей редакции:

«Размещение зданий и сооружений для занятия спортом. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 5.1.1 — 5.1.7».

37. Дополнить строками с кодами «5.1.1 — 5.1.7» следующего содержания:

 

«

Обеспечение спортивно-зрелищных мероприятий

Размещение спортивно-зрелищных зданий и сооружений, имеющих специальные места для зрителей от 500 мест (стадионов, дворцов спорта, ледовых дворцов, ипподромов)

Обеспечение занятий спортом в помещениях

Размещение спортивных клубов, спортивных залов, бассейнов, физкультурно-оздоровительных комплексов в зданиях и сооружениях

Площадки для занятий спортом

Размещение площадок для занятия спортом и физкультурой на открытом воздухе (физкультурные площадки, беговые дорожки, поля для спортивной игры)

Оборудованные площадки для занятий спортом

Размещение сооружений для занятия спортом и физкультурой на открытом воздухе (теннисные корты, автодромы, мотодромы, трамплины, спортивные стрельбища)

Размещение спортивных сооружений для занятия водными видами спорта (причалы и сооружения, необходимые для организации водных видов спорта и хранения соответствующего инвентаря)

Авиационный спорт

Размещение спортивных сооружений для занятия авиационными видами спорта (ангары, взлетно-посадочные площадки и иные сооружения, необходимые для организации авиационных видов спорта и хранения соответствующего инвентаря)

Спортивные базы

Размещение спортивных баз и лагерей, в которых осуществляется спортивная подготовка длительно проживающих в них лиц

«.

 

38. В столбце 2 строки с кодом «5.5» после слов «земляных работ и» дополнить словом «размещения».

39. В столбце 2 строки с кодом «6.0» слово «недр» заменить словами «полезных ископаемых».

40. В столбце 2 строки с кодом «6.1» по тексту слово «недр» заменить словами «полезных ископаемых».

41. В столбце 2 строки с кодом «6.8» слова «вида разрешенного использования с кодом 3.1» заменить словами «видов разрешенного использования с кодами 3.1.1, 3.2.3».

42. Дополнить строкой с кодом «6.9.1» следующего содержания:

 

«

Складские площадки

Временное хранение, распределение и перевалка грузов (за исключением хранения стратегических запасов) на открытом воздухе

«.

 

43. Дополнить строкой с кодом «6.12» следующего содержания:

 

«

Научно-производственная деятельность

Размещение технологических, промышленных, агропромышленных парков, бизнес-инкубаторов

«.

 

44. Столбец 2 строки с кодом «7.1» изложить в следующей редакции:

«Размещение объектов капитального строительства железнодорожного транспорта. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 7.1.1 — 7.1.2».

45. Дополнить строками с кодами «7.1.1 — 7.1.2» следующего содержания:

 

«

Железнодорожные пути

Размещение железнодорожных путей

Обслуживание железнодорожных перевозок

Размещение зданий и сооружений, в том числе железнодорожных вокзалов и станций, а также устройств и объектов, необходимых для эксплуатации, содержания, строительства, реконструкции, ремонта наземных и подземных зданий, сооружений, устройств и других объектов железнодорожного транспорта;

размещение погрузочно-разгрузочных площадок, прирельсовых складов (за исключением складов горюче-смазочных материалов и автозаправочных станций любых типов, а также складов, предназначенных для хранения опасных веществ и материалов, не предназначенных непосредственно для обеспечения железнодорожных перевозок) и иных объектов при условии соблюдения требований безопасности движения, установленных федеральными законами

«.

 

46. Столбец 2 строки с кодом «7.2» изложить в следующей редакции:

«Размещение зданий и сооружений автомобильного транспорта. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 7.2.1 — 7.2.3».

47. Дополнить строками с кодами «7.2.1 — 7.2.3» следующего содержания:

 

«

Размещение автомобильных дорог

Размещение автомобильных дорог за пределами населенных пунктов и технически связанных с ними сооружений, придорожных стоянок (парковок) транспортных средств в границах городских улиц и дорог, за исключением предусмотренных видами разрешенного использования с кодами 2.7.1, 4.9, 7.2.3, а также некапитальных сооружений, предназначенных для охраны транспортных средств;

размещение объектов, предназначенных для размещения постов органов внутренних дел, ответственных за безопасность дорожного движения

Обслуживание перевозок пассажиров

Размещение зданий и сооружений, предназначенных для обслуживания пассажиров, за исключением объектов капитального строительства, размещение которых предусмотрено содержанием вида разрешенного использования с кодом 7. 6

Стоянки транспорта общего пользования

Размещение стоянок транспортных средств, осуществляющих перевозки людей по установленному маршруту

«.

 

48. Столбец 2 строки с кодом «7.3» после слов «водных перевозок» дополнить словами «, заправки водного транспорта».

49. Дополнить строкой с кодом «7.6» следующего содержания:

 

«

Внеуличный транспорт

Размещение сооружений, необходимых для эксплуатации метрополитена, в том числе наземных путей метрополитена, посадочных станций, межстанционных переходов для пассажиров, электродепо, вентиляционных шахт;

размещение наземных сооружений иных видов внеуличного транспорта (монорельсового транспорта, подвесных канатных дорог, фуникулеров)

«.

 

50. В столбце 2 строки с кодом «8.3» после слов «органов внутренних дел» дополнить словами «, Росгвардии».

51. В столбце 2 строки с кодом «9.0» после слов «ботанические сады» дополнить словами «, оранжереи».

52. В столбце 2 строки с кодом «9.2.1» слова «и профилакториев» заменить словами «, профилакториев, бальнеологических лечебниц, грязелечебниц».

53. В столбце 2 строки с кодом «9.3» после слов «и ремесел,» дополнить словами «исторических поселений,».

54. В столбце 2 строки с кодом «10.0» слова «с кодами 10.1 — 10.5» заменить словами «с кодами 10.1 — 10.4».

55. Столбец 2 строки с кодом «12.0» изложить в следующей редакции:

«Земельные участки общего пользования. Содержание данного вида разрешенного использования включает в себя содержание видов разрешенного использования с кодами 12.0.1 — 12.0.2».

56. Дополнить строками с кодами «12.0.1 — 12.0.2» следующего содержания:

 

«

Улично-дорожная сеть

Размещение объектов улично-дорожной сети: автомобильных дорог, трамвайных путей и пешеходных тротуаров в границах населенных пунктов, пешеходных переходов, бульваров, площадей, проездов, велодорожек и объектов велотранспортной и инженерной инфраструктуры;

размещение придорожных стоянок (парковок) транспортных средств в границах городских улиц и дорог, за исключением предусмотренных видами разрешенного использования с кодами 2. 7.1, 4.9, 7.2.3, а также некапитальных сооружений, предназначенных для охраны транспортных средств

Благоустройство территории

Размещение декоративных, технических, планировочных, конструктивных устройств, элементов озеленения, различных видов оборудования и оформления, малых архитектурных форм, некапитальных нестационарных строений и сооружений, информационных щитов и указателей, применяемых как составные части благоустройства территории, общественных туалетов

«.

 

57. В столбце 2 строки с кодом «12.1»:

слово «сооружений» заменить словом «сооружений;»;

дополнить абзацем третьим следующего содержания:

«осуществление деятельности по производству продукции ритуально-обрядового назначения».

58. В столбце 2 строки с кодом «12.2» слово «переработки» заменить словом «переработки)».

59. В столбце 2 строки с кодом «13.2» слова «садовых домов, жилых домов,» заменить словами «садового дома, жилого дома, указанного в описании вида разрешенного использования с кодом 2. 1,».

60. Примечание 2 после слов «геодезических знаков» дополнить словами «, объектов благоустройства».

 

 

О виде разрешенного использования земельного участка и порядке его изменения.

  • Главная
  • Статьи
  • О виде разрешенного использования земельного участка и порядке его изменения.

В соответствии с Земельным кодексом РФ земельные участки  используются в соответствии с установленным для них видом разрешенного использования (ВРИ). ВРИ земельного участка, наряду с другими характеристиками (площадь, категория земель и др.) определяют правовой режим земельного участка.   Иными словами, вид разрешенного использования влияет на то, как правообладатель может его использовать, может ли возводить и реконструировать строения на данном земельном участке. ВРИ земельного участка определяет кадастровую стоимость земельного участка и другие особенности использования земельного участка. Например, устанавливает предельные (максимальные и минимальные) размеры земельных участков, особенности процедуры предоставления земельного участка из государственной (муниципальной) собственности.

 

Где можно ознакомиться с видом разрешенного использования?

Вид разрешенного использования является дополнительной характеристикой земельного участка, и сведения о нем вносятся в Государственный кадастр недвижимости (ГКН). Таким образом, ознакомиться с видом разрешенного использования можно, заказав кадастровый паспорт или кадастровую выписку о земельном участке. Возможна ситуация, когда в ГКН не внесены сведения о  ВРИ земельного участка. Следовательно, не установлен правовой режим данного земельного участка, а значит, он не может полноценно участвовать в гражданском обороте и необходимо внесение соответствующих сведений о ВРИ.

 

Откуда берется вид разрешенного использования и кто его устанавливает?   

Полномочиями об определении вида разрешенного использования земельного участка обладают органы местного самоуправления. Для этого должно быть издано соответствующее решение (постановление, распоряжение и т.п.) органа муниципальной власти об определении вида разрешенного использования.

Если земельный участок был образован из земельного участка (например, в результате раздела земельного участка), то вид разрешенного использования «наследуется» от исходного.

Если земельный участок образуется из земель, находящихся в государственной собственности, то ВРИ должен быть внесен в ГКН на основании решения органа местного самоуправления.

 

Как изменить вид разрешенного использования?

Предположим, Вы покупаете земельный участок с ВРИ «для индивидуального жилищного строительства», но хотите этот земельный участок использовать в коммерческих целях – построить офисное здание или производственный объект и т.п. Для начала необходимо изменить вид разрешенного использования земельного участка.

Статья 37 Градостроительного кодекса РФ устанавливает следующее:

1. Разрешенное использование земельных участков и объектов капитального строительства может быть следующих видов:

1) основные виды разрешенного использования;

2) условно разрешенные виды использования;

3) вспомогательные виды разрешенного использования, допустимые только в качестве дополнительных по отношению к основным видам разрешенного использования и условно разрешенным видам использования и осуществляемые совместно с ними.

2. Применительно к каждой территориальной зоне устанавливаются виды разрешенного использования земельных участков и объектов капитального строительства.

3. Изменение одного вида разрешенного использования земельных участков и объектов капитального строительства на другой вид такого использования осуществляется в соответствии с градостроительным регламентом при условии соблюдения требований технических регламентов.

4. Основные и вспомогательные виды разрешенного использования земельных участков и объектов капитального строительства правообладателями земельных участков и объектов капитального строительства, за исключением органов государственной власти, органов местного самоуправления, государственных и муниципальных учреждений, государственных и муниципальных унитарных предприятий, выбираются самостоятельно без дополнительных разрешений и согласования.

 

Другими словами, на примере города Тулы,  это можно объяснить так. Правила землепользования и застройки  Муниципального образования город Тула, утвержденные решением Тульской городской Думы от 25.03.2009 г. №65/1406 (далее ПЗЗ г. Тулы) разделяют всю территорию города Тулы на территориальные зоны. Каждая территориальная зона содержит перечень основных, вспомогательных, и условно разрешенных видов использования, и собственник земельного участка может по своему усмотрению выбрать любой из основных и вспомогательных ВРИ самостоятельно без органов власти и каких либо дополнительных решений. Пример: Вам принадлежит земельный участок в г. Туле, расположенный по проспекту Ленина в районе дома N. Смотрим в ПЗЗ карту градостроительного зонирования и узнаем, что рассматриваемый земельный участок попадает в зону ОЖ —  зона общественно-жилого назначения. Далее смотрим виды разрешенного использования и выбираем подходящий  ВРИ, например «Аптеки».

И последнее, что Вам необходимо сделать – обратиться с письмом и заявлением об учете соответствующих изменений в орган кадастрового учета с просьбой об изменении ВРИ с «индивидуальное жилищное строительство» на – «аптеки».

По истечении установленного срока Вам предоставят кадастровый паспорт с выбранным видом разрешенного использования.

 

На что следует обратить внимание.

В Тульской области сложилась практика, что Вам могут оказать в изменении ВРИ, если в Государственном кадастре недвижимости отсутствуют сведения о границах территориальной зоны. В этом случае необходимо проводить работы по их  описанию  и внесению сведений в ГКН. При необходимости проведения работ по описанию границ территориальной зоны Вы всегда можете обратиться к нам! Сотрудники предприятия имеют большой опыт в проведении таких работ и выполнят все работы в короткие сроки с полным сопровождением документов.

Объединение земельных участков с разным видом разрешенного использования

По существующему законодательству, объединить земельные участки (ЗУ) в один можно только в том случае, если у них один вид разрешенного использования (ВРИ). При этом, часто возникает потребность в объединении участков с разным ВРИ. Вся процедура проводится строго по регламенту и согласно Земельного кодекса.

Объединение земельных участков с разным видом разрешенного использования — правила и инструкция по изменению ВРИ

Что говорит Закон об объединении земельных участков?

Земельный кодекс устанавливает требования к ЗУ, которые можно объединить:
  • участки имеют один ВРИ
  • находятся в пределах одного кадастрового образования
  • стоят на кадастровом учете
  • при объединении не будут превышены максимально допустимые размеры, установленные для этой категории земель
  • все объединяемые ЗУ предоставлены на одинаковых правах (собственность, бессрочное пользование, наследуемое владение)
Эти требования должны быть соблюдены полностью. Если хотя бы одно не соблюдается, создать из нескольких участков один не получится!

Одна из самых частых причин для отказа — разный вид разрешенного использования ЗУ. Прежде чем объединять земли, нужно изменить их ВРИ.

Смена вида разрешенного использования

Мы изменим вид разрешенного использования Вашего участка! Проведение публичных слушаний, подготовка протокола публичных слушаний, получение нового кадастрового паспорта. У нас несколько способов перевода участка в другое назначение или вид!

Смена зонирования

Перевод земель из одной категории в другую, изменение зоны участка — в соответствии с действующим законодательством, градостроительными нормами и стандартами! Ваши интересы в органах местного самоуправления, контролирующих организациях, министерствах НСО и т.д

Перераспределение границ земельных участков

Если Вам, как собственнику участка, приглянулся свободный соседний, не устраивают теперь границы Вашего? Можно оформить перераспределение границ участка с государственными или муниципальными землями, т.е. «прирезку» соседнего участка к Вашему.

Для того чтоб использовать ЗУ с другими целями, нужно либо менять ВРИ, либо получать разрешение на вспомогательный вид. Поэтому объединить земли с разным разрешенным использованием в обычном порядке, без его изменения, невозможно.

Такой объединенный участок было бы невозможно использовать по закону. Например, один ЗУ предназначен для индивидуального строительства, второй — для садоводства и огородничества. Чтобы их объединить — у одного из них придется изменить ВРИ.

По закону при объединении старые ЗУ снимают с кадастрового учета. Они перестают существовать как самостоятельные единицы. На кадастр ставят новый участок. Всю информацию по ЗУ — площадь, границы, категория, вид разрешенного использования и т.д. — вносят в реестр.

Изменение вида разрешенного использования ЗУ

Сначала нужно привести в соответствие виды разрешенного использования. То есть поменять ВРИ таким образом, чтобы у всех ЗУ он был одинаковый. С одной стороны, это достаточно простая процедура. Подать заявление можно онлайн. С другой стороны, изменение разрешенного использования имеет свои нюансы.

Для изменения ВРИ нужно подать заявление. Сделать это может собственник или правообладатель земельного участка. Вместе с заявлением нужно предоставить документы:

  • Паспорт.
  • Правоустанавливающие документы на ЗУ.

Большинство документов местная администрация запрашивает в порядке межведомственного взаимодействия. Поэтому заявитель имеет право их не предоставлять. К этой категории относятся выписки из реестров, ГПЗУ и т.д. Ответ на заявление вы получите через 15 рабочих дней. В том случае, если вы изменяете вид разрешенного использования, чтобы строить капитальный объект, срок рассмотрения составит 45 дней.

Если администрация вынесла положительное решение, она подает документы в Росреестр. На основании решения об изменении разрешенного использования вносят изменения в ЕГРН. Вы получаете выписку с новыми характеристиками участка.

Администрация может отказать в изменении вида использования. Если вы считаете, что вам отказали не правомерно, можно обжаловать решение через суд. Не всегда ВРИ можно изменить.

Только после того, как вид разрешенного использования изменен и в ЕГРН внесены все изменения, можно начинать процедуру объединения земельных участков.

Почему могут отказать в объединении участков?

Несмотря на то, что процедура достаточно проста, риск отказа есть на каждом ее этапе. Чаще всего можно получить отказ в изменении ВРИ одного из участков.

Нельзя изменить разрешенное использование участков в следующих случаях:

Как узнать, можно ли изменить вид разрешенного использования ЗУ?

Рекомендуем заранее узнать перспективы изменения вида разрешенного использования. Это можно сделать разными способами:

  • Изучить ПЗЗ и ГПЗУ. В градостроительных документах указывают все возможные виды разрешенного использования для земельных участков. Вы можете заказать выписку и узнать, какие ВРИ установлены для вашего ЗУ.
  • Градостроительные регламенты для территориальной зоны. Здесь вы также можете найти информацию обо всех ВРИ — основных, условно разрешенных, вспомогательных. Градостроительные регламенты являются частью ПЗЗ. Найти их можно на официальном сайте административного образования.
  • Подобрать вид использования, который будет максимально соответствовать цели изменения. В каждой группе ВРИ есть разные варианты использования. Из этого перечня и нужно выбирать подходящий вариант.

Если вы не хотите заниматься поисками самостоятельно, можно обратиться за помощью в Группу Компаний АБАЖУР. Мы досконально изучим Вашу ситуацию и примем единственно правильный путь с минимальным риском получить отказ.

Какие необходимы согласования для объединения участков?

Если вы единственный собственник всех объединяемых участков и на них нет обременений, никакие согласования не нужны. В остальных случаях придется получить согласие заинтересованных лиц.

  • Получить согласие от всех собственников объединяемых земель. После того, как будет сформирован один ЗУ, он будет в долевой собственности. Если хотя бы один из собственников не дает согласия, объединить земли вам не разрешат. Решить такие вопросы можно через суд.
  • Получить согласие третьих лиц, чьи интересы могут быть затронуты. Это необходимо в том случае, если на земле есть обременение. Например, один из участков находится в залоге у банка. В этом случае нужно получить разрешение от кредитной организации. Здесь нужно быть осторожнее. По закону после объединения обременение будет распространяться не на долю земли, а на весь новый ЗУ.

После этого нужно заключить договор с кадастровым инженером.

Межевание участка при объединении

Межевание — это обязательный этап при объединении ЗУ. Так как новый участок в конце процедуры на кадастровый учет, у него должны быть определены границы. Оно проходит в несколько этапов:

  • Заключение договора с кадастровым инженером. Проверить право специалиста выполнять такую работу можно на сайте Росреестра. Там же можно посмотреть количество отказов. Это позволит оценить профессионализм специалиста.
  • После заключения договора, анализируются документы объединяемых участков.
  • Подготовка межевого плана. Межевой план для объединения немного отличается от документа, который подготавливают при постановке ЗУ на учет. На плане отображаются границы исходных участков и нового ЗУ. Межевой план подготавливается без выезда и не требует подписи актов согласования.

Постановка объединенного участка на кадастровый учет

После того, как у вас на руках будет подготовленный межевой план, можно регистрировать изменения в Росреестре. Сам процесс регистрации прост, сделать все можно и самостоятельно, а можно и с помощью специалистов ГК Абажур.

Сначала нужно подать в Росреестр заявление. Будьте внимательны, вам нужно заполнить бланк заявления на объединение участков, иначе его вернут без рассмотрения. Сделать это можно через МФЦ. К заявлению прилагаете документы на те участки, которые вы объединяете, и межевой план, подготовленный инженером.

Неполный пакет документов — одна из частых причин отказа в регистрации — мы поможем правильно подготовить всю документацию!

После того, как заявление подано, специалисты Росреестра будут его рассматривать. Рассмотрение занимает 7 дней. Дата отсчета — поступление вашего заявления в Росреестр. Поэтому прибавьте к дате его подачи в МФЦ еще 2-3 дня. Такая задержка не будет нарушением закона, так как она вызвана межведомственным взаимодействием.

Если Росреестр принимает положительное решение, старые участки снимут с учета, а новый будет зарегистрирован. Регистрация права собственности происходит одновременно. Если у вновь образованного участка несколько собственников, они получат доли. После завершения процедуры вы получите выписку из ЕГРН на новый ЗУ.

А вот и все наши земельные участки под капитальное строительство не требующие, на данный момент, объединения:

Управление данными и доступ к ним — провинция Британская Колумбия

В этом разделе вы найдете информацию, относящуюся к данным инвентаризации растительных ресурсов (VRI), такую ​​как словарь данных, модели данных и стандарты. Также доступны для загрузки наземные и пространственные готовые данные, которые ежегодно обновляются.

Картирование серьезности лесных пожаров в 2021 году

Описание процесса картирования степени тяжести ожогов для сезона лесных пожаров 2021 года. Карта серьезности ожогов (PDF)

Выпуск с ежегодной инвентаризацией лесов за 2020 г.

 В поле FULL_LABEL была обнаружена ошибка, в которой отсутствовало несколько символов-разделителей строк «\».Проблема устранена, и наборы данных в BCGW и каталоге данных BC обновлены (25 февраля 2021 г.).

Ежегодный выпуск лесоустройства за 2020 г.

Подразделение анализа и инвентаризации лесов с радостью сообщает вам, что данные инвентаризации лесов, которые вы загружаете из каталога данных BC или просматриваете с помощью картографических интернет-приложений, таких как IMAP или Mapview, были обновлены. Обновленная версия областной таксации лесов размещена и доступна для скачивания.

Изменения в инвентаре в этом выпуске включают:

  • Обновлены атрибуты всех покрытых лесом полигонов, чтобы отразить прирост насаждений до 2020 года.
  • Интеграция примерно 120 листов карт (1,5 миллиона гектаров) новой интерпретации фотографий VRI в Форт-Сент-Джеймс, Лиллуэт, Крэнбрук, Нечако и на севере острова Ванкувер.
  • Обновление примерно 47 000 вакансий для отражения деятельности по лесозаготовке и лесоводству (данные об истощении, возобновлении и свободном выращивании представлены в РЕЗУЛЬТАТАХ).
  • Интеграция примерно 13 000 гектаров лесных пожаров на 2020 пожарный год.

Выпуск инвентаризации леса включает наши стандартные информационные продукты, описанные ниже:

  • VEG_COMP_LYR_R1_POLY (наш самый загружаемый продукт): предоставляет оценки запасов леса для древесного яруса ранга 1. Это рабочий набор данных почти для всех анализов, и он содержит общий мертвый объем для полигона, указанного в атрибуции, а также атрибуцию для доминирующего (ранг 1) состава древостоя.
  • VEG_COMP_VDYP7_INPUT_POLY_AND_LAYER: предоставляет оценки для прогнозирования и создания таблиц урожайности с использованием последней версии VDYP.
  • VEG_COMP_POLY и VEG_COMP_LAYER : продукты, которые предоставят аналитикам пространственные оценки лесного покрова для всех идентифицированных слоев, включая мертвый слой (Layer_D). Это предоставляет больше информации о насаждениях после вспышки MPB, других насаждениях со значительным мертвым компонентом по другим причинам и других слоях живых деревьев, которые ранее не были предоставлены общественности, и требует использования соединения «один ко многим» к полигону. для анализа.
  • VEG_COMP_LYR_L1_POLY, VEG_COMP_LYR_L2_POLY, и VEG_COMP_LYR_D_POLY: продуктов, которые получены из продуктов VEG_COMP_POLY и VEG_COMP_LAYER и включают только оценки пространственного лесного покрова, характерные для слоев L1, L2 и D.

Каталог данных BC предлагает все стандартные продукты данных, упомянутые выше, а также исторические данные за 2002–2019 годы. Все продукты предлагаются в виде предварительно упакованных продуктов, позволяющих пользователю загружать всю провинцию в виде единого файла базы геоданных.Некоторые из продуктов данных (R1, L1, L2 и D) также предлагаются в качестве настраиваемого продукта, позволяющего пользователю выбирать интересующую область на основе листов карты или заданных пользователем форм. Для снижения нагрузки на службу раздачи мы предлагаем использовать готовый продукт, если вам необходимо скачать значительный объем провинции. Используйте следующую ссылку для доступа к текущим и историческим продуктам данных VRI.

 Выпуск годовой инвентаризации лесов за 2019 год

Подразделение анализа и инвентаризации лесов с радостью сообщает вам, что данные инвентаризации лесов, которые вы загружаете из каталога данных BC или просматриваете с помощью картографических интернет-приложений, таких как IMAP или Mapview, были обновлены. Обновленная версия областной таксации лесов размещена и доступна для скачивания.

Важные обновления инвентаря этого года включают:

  • Интеграция приблизительно 12,4 миллионов гектаров новых данных Ландшафтной инвентаризации растительности (LVI) в Cassiar TSA.

Дополнительные изменения в инвентаре в этом выпуске включают:

  • Обновлены атрибуты всех покрытых лесом полигонов, чтобы отразить прирост насаждений по состоянию на 2019 год.
  • Интеграция примерно 179 листов карты (2.6 миллионов гектаров) новой фотоинтерпретации VRI в Форт-Сент-Джеймс, Мерритт, Принс-Джордж, Нечако, Чарн-Крик и Крэнбрук.
  • Завершение интеграции данных инвентаризации леса для лицензий Tree Farm (TFL) 6, 19, 25, 37 и 39.
  • Обновление примерно 4500 вакансий для отражения деятельности по лесозаготовке и лесоводству (данные об истощении и возобновлении представлены в РЕЗУЛЬТАТАХ).
  • Интеграция примерно 17 000 га лесных пожаров на 2019 пожарный год. Обратите внимание, что корректировки были обобщением знаний, полученных в предыдущие годы, как указано в ссылке ниже:

 

 

Выпуск инвентаризации леса включает наши стандартные информационные продукты, описанные ниже:

 

  • VEG_COMP_LYR_R1_POLY (наш стандартный продукт): предоставляет оценки запасов леса для древесного яруса ранга 1. Это рабочий набор данных почти для всего анализа, и он содержит общий мертвый объем для полигона, указанного в атрибуции, а также атрибуцию для доминирующего (ранг 1) состава древостоя.
  • VEG_COMP_VDYP7_INPUT_POLY_AND_LAYER: предоставляет оценки для прогнозирования и создания таблиц урожайности с использованием последней версии VDYP.
  • VEG_COMP_POLY и VEG_COMP_LAYER : продукты, которые предоставят аналитикам пространственные оценки лесного покрова для всех идентифицированных слоев, включая мертвый слой (Layer_D). Это предоставляет больше информации о насаждениях после вспышки MPB, других насаждениях со значительным мертвым компонентом по другим причинам и других слоях живых деревьев, которые ранее не были предоставлены общественности, и требует использования соединения «один ко многим» к полигону. для анализа.

 

Каталог данных BC предлагает лесной покров провинции в виде настраиваемого продукта, позволяющего пользователю выбирать область интереса на основе листов карты или определяемых пользователем форм, а также в виде предварительно упакованного продукта, позволяющего пользователю загружать всю провинцию в виде единого файла базы геоданных. Для снижения нагрузки на службу раздачи мы предлагаем использовать пакетный продукт, если вам необходимо скачать значительный объем провинции. Вы можете использовать эту ссылку для доступа к упакованному продукту или выбрать интересующую вас область, используя пользовательскую загрузку:

 

Ежегодный выпуск лесоустройства за 2018 г.

Подразделение анализа и инвентаризации лесов с радостью сообщает вам, что данные инвентаризации лесов, которые вы загружаете из службы распространения DataBC или просматриваете через картографические интернет-приложения, такие как IMAP или Mapview, были обновлены.Обновленная версия областной таксации лесов размещена и доступна для скачивания.

Важные обновления инвентаря этого года включают:

  • Интеграция 1,3 млн га лесных пожаров на 2018 пожарный год.

Ссылки на документы ниже содержат информацию о методологии лесных пожаров:

Дополнительные изменения в инвентаре в этом выпуске включают:

  • Обновлены атрибуты всех покрытых лесом полигонов, чтобы отразить прирост насаждений по состоянию на 2018 год.
  • Интеграция примерно 130 листов карты (2 миллиона гектаров) новой фотоинтерпретации VRI в Форт-Сент-Джеймс, Мерритт, Принс-Джордж и Южном острове Ванкувер (включая частные земли).
  • Интеграция данных инвентаризации лесов для лицензии Tree Farm License (TFL) 48 и частичная интеграция данных инвентаризации лесов для TFL 6, 19, 25, 37 и 39.
  • Обновление примерно 10 000 вакансий для отражения деятельности по лесозаготовке и лесоводству (данные об истощении и возобновлении представлены в РЕЗУЛЬТАТАХ).

Выпуск инвентаризации леса включает наши стандартные информационные продукты, описанные ниже:

  • VEG_COMP_LYR_R1_POLY (наш стандартный продукт): предоставляет оценки запасов леса для древесного яруса ранга 1. Это рабочий набор данных почти для всего анализа, и он содержит общий мертвый объем для полигона, указанного в атрибуции, а также атрибуцию для доминирующего (ранг 1) состава древостоя.
  • VEG_COMP_VDYP7_INPUT_POLY_AND_LAYER: предоставляет оценки для прогнозирования и создания таблиц урожайности с использованием последней версии VDYP.
  • VEG_COMP_POLY и VEG_COMP_LAYER : продукты, которые предоставят аналитикам пространственные оценки лесного покрова для всех идентифицированных слоев, включая мертвый слой (Layer_D). Это предоставляет больше информации о насаждениях после вспышки MPB, других насаждениях со значительным мертвым компонентом по другим причинам и других слоях живых деревьев, которые ранее не были предоставлены общественности, и требует использования соединения «один ко многим» к полигону. для анализа.

Служба распределения DataBC предлагает лесной покров провинции в виде настраиваемого продукта, позволяющего пользователю выбирать область интереса на основе листов карты или определяемых пользователем форм, а также в виде предварительно упакованного продукта, позволяющего пользователю загружать всю провинцию в виде единого файла базы геоданных. . Для снижения нагрузки на службу раздачи мы предлагаем использовать пакетный продукт, если вам необходимо скачать значительный объем провинции. Вы можете найти этот набор данных в разделе Исторический VRI: https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/vri-historical-vegetation-resource-inventory-2002-2018-

 

Проблемы с ежегодной инвентаризацией леса за 2017 год

Ежегодный выпуск лесоустройства за 2017 г.

Отдел анализа и инвентаризации лесов рад сообщить вам, что данные инвентаризации лесов, которые вы загружаете из каталога данных BC или просматриваете в картографических интернет-приложениях, таких как iMapBC или Mapview (метаданные – требуется использование Silverlight/специфического браузера), были обновлены.Обновленная версия областной таксации лесов размещена и доступна для скачивания.

Важные обновления инвентаря этого года включают:

  • Интеграция 925 000 га противопожарных мероприятий на 2016 и 2017 пожарные годы.
  • Корректировка провинциальных расчетов биомассы для согласования и воспроизведения расчетов и моделей биомассы Канадской лесной службы (CFS).

Ссылки на документы ниже содержат информацию о методологиях лесных пожаров и биомассы:

Дополнительные изменения в инвентаре в этом выпуске включают:

  • Обновлены атрибуты всех покрытых лесом полигонов, чтобы отразить прирост насаждений по состоянию на 2017 год.
  • Интеграция примерно 385 листов карты (5 миллионов гектаров) новой фотоинтерпретации VRI, включая данные VRI для лицензий на лесные фермы (TFL) 8 и 52, а также частные земли в южной части острова Ванкувер.
  • Обновление примерно 24 000 вакансий для отражения деятельности по лесозаготовке и лесоводству (данные об истощении и возобновлении сообщаются через RESULTS).

Выпуск инвентаризации леса включает наши стандартные информационные продукты, описанные ниже:

  • VEG_COMP_LYR_R1_POLY (наш стандартный продукт): предоставляет оценки запасов леса для древесного яруса ранга 1.Это рабочий набор данных почти для всего анализа, и он содержит общий мертвый объем для полигона, указанного в атрибуции, а также атрибуцию для доминирующего (ранг 1) состава древостоя.
  • VEG_COMP_VDYP7_INPUT_POLY AND LAYER: предоставляет оценки для прогнозирования и создания таблиц доходности с использованием последней версии VDYP.
  • VEG_COMP_POLY и VEG_COMP_LAYER : продукты, которые предоставят аналитикам пространственные оценки лесного покрова для всех идентифицированных слоев, включая мертвый слой (Layer_D).Это предоставляет больше информации о насаждениях после вспышки MPB, других насаждениях со значительным мертвым компонентом по другим причинам и других слоях живых деревьев, которые ранее не были предоставлены общественности, и требует использования соединения «один ко многим» к полигону. для анализа.

Каталог данных Британской Колумбии предлагает лесной покров провинции в виде настраиваемого продукта, позволяющего пользователю выбирать интересующую область на основе листов карты или определяемых пользователем форм, а также в виде предварительно упакованного продукта, позволяющего пользователю загружать всю провинцию в виде единого файла базы геоданных. .Для снижения нагрузки на службу раздачи мы предлагаем использовать пакетный продукт, если вам необходимо скачать значительный объем провинции. Вы можете найти этот набор данных в разделе Исторический VRI: https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/vri-historical-vegetation-resource-inventory-2002-2018-

.

 

Ежегодный выпуск лесоустройства за 2016 г.

Выпуск инвентаризации лесов за 2016 год отражает ряд изменений в инвентаризации лесов с учетом больших естественных потерь от горного соснового лубоеда (MPB) и от лесных пожаров с 2007 года.Это также отражает интеграцию проекта LiDAR на севере острова Ванкувер для улучшения оценок высоты насаждений и инвентаризации ландшафтной растительности на Карибу.

В приведенном ниже документе содержится подробная информация о методологии, использованной для корректировки провинциального лесного покрова на 2015 год. В выпуске за 2016 год содержится обновленная информация о годовом приросте данных, опубликованных в рамках Ежегодной инвентаризации лесов за 2015 год.

Методология, используемая для учета изменений инвентаризации в МРВ за последние пять лет, была реализована путем прогнозирования атрибутов инвентаризации, расчета объема и последующего истощения прогнозируемого объема инвентаря с помощью прогнозируемой смертности в МРВ. Этот процесс задокументирован в документе ниже. Эта методология требовала значительного ручного вмешательства, и изменения в структуре древостоя отражались только в объемах лесных деревьев и густоте древостоя, а не в видовом составе древостоя, площади основания или других характеристиках древостоя.

Прогноз на 2016 год – это обновленная информация о годовом росте запасов за 2015 год (выпущена в декабре 2016 года). В обоих выпусках правительство внесло некоторые изменения в инфраструктуру операционной базы данных (VRIMS) и модели прогноза (VDYP7), чтобы учесть изменения, связанные с воздействием MBP.Сначала в оперативной базе данных VRIMS был создан новый слой «D» или мертвый слой. При этом используется та же модель данных, которая используется для новых инвентаризаций, чтобы иметь возможность отслеживать мертвые деревья в инвентарных насаждениях. Были внесены изменения в инструмент проекции естественного насаждения VDYP7, чтобы можно было рассчитать объем насаждения для живых и мертвых несушек.

Выпуск инвентаризации леса включает наш стандартный продукт данных, а также несколько новых продуктов, как описано ниже:

VEG_COMP_LYR_R1_POLY (наш стандартный продукт): предоставляет оценки запасов леса для древесного яруса ранга 1.Это рабочий набор данных почти для всего анализа, и он содержит общий мертвый объем для полигона, указанного в атрибуции, а также атрибуцию для доминирующего (ранг 1) состава древостоя.

VEG_COMP_VDYP7_INPUT_POLY_AND_LAYER (NEW) предоставил оценки для прогнозирования и создания таблиц урожайности с использованием последней версии VDYP.

VEG_COMP_POLY и VEG_COMP_LAYER : новые табличные продукты, которые предоставят аналитикам пространственные оценки лесного покрова для всех идентифицированных слоев, включая мертвый слой (Layer_D).Это предоставляет больше информации о насаждениях после вспышки MPB, других насаждениях со значительным мертвым компонентом по другим причинам и других слоях живых деревьев, которые ранее не были предоставлены общественности, требует использования соединения «один ко многим» к полигону для анализа. .

Этот выпуск Инвентаризации лесов отличается от Инвентаризации лесов 2014 г. тем, что отражает изменения в запасах древостоя в лесах, в площадях, обновленных для лесозаготовок и пожаров, а также в корректировках атрибутов для учета MPB.Общее влияние этих изменений и изменения в методологии для MPB приводит к увеличению объема живого древостоя на 215 млн м 90 247 3 90 248 и сокращению объема сухостойного древостоя на 272 млн м 90 247 3 90 248 при чистом общем сокращении объема 64 млн м 3 или 0,6% от общего объема.

Декабрь 2016 г.

Корректировка провинциальной инвентаризации лесов с учетом воздействия горного соснового лубоеда, пожаров и сбора данных LiDAR в ежегодном выпуске инвентаризации лесов за 2015 год

Выпуск инвентаризации лесов за 2015 год отражает ряд изменений в инвентаризации лесов, чтобы учесть большие естественные потери из-за горного соснового жука (MPB) и лесных пожаров с 2007 года.Это также отражает интеграцию проекта LiDAR на севере острова Ванкувер для улучшения оценок высоты насаждений и инвентаризации ландшафтной растительности на Карибу. Ниже приведены подробные сведения о методологии, использованной для корректировки провинциального лесного покрова на 2015 год.  

Провинциальная инвентаризация лесов — это инвентаризация фотооценок стратегического уровня, которая ведется в оперативной базе данных в системе, известной как VRIMS (Система управления инвентаризацией растительных ресурсов).Эта оперативная база данных обновляется на предмет возмущений, прогнозируется ежегодный рост, и она подвергается ряду процессов обеспечения качества данных. Ежегодно данные из этой оперативной базы данных «опубликовываются» в DATA BC, чтобы быть доступными для принятия решений по управлению ресурсами со стороны правительства, промышленности и общественности.

Вы можете найти этот набор данных в разделе Исторический VRI: https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/vri-historical-vegetation-resource-inventory-2002-2018-

Методология, используемая для учета изменений инвентаризации в MPB за последние 5 лет, была реализована путем прогнозирования атрибутов инвентаря, расчета объема и последующего истощения прогнозируемого объема инвентаря с помощью прогнозируемой смертности в MPB. Эта методология требовала значительного ручного вмешательства, и изменения в структуре насаждения отражались только в объемах лесных деревьев и густоте насаждений, а не на видовом составе насаждений, площади основания или других характеристиках насаждений.

 

Январь 2015 г.

Отдел анализа и инвентаризации лесов рад сообщить вам, что данные инвентаризации лесов, которые вы загружали из службы распространения DataBC или просматривали с помощью картографических интернет-приложений, таких как IMAP или Mapview, за последний год, были обновлены.Обновленная версия областной таксации лесов размещена и доступна для скачивания.

Лесоустройство провинции содержит 5,2 млн полигонов. Изменения в инвентаре в этом выпуске включают:

  • Обновлены атрибуты всех покрытых лесом полигонов, чтобы отразить прирост насаждений по состоянию на 2014 г.
  • Интеграция примерно 390 листов карты (5 миллионов гектаров) новой фотоинтерпретации VRI
  • Обновление примерно 18 000 просеков для отражения лесозаготовительной и лесоводческой деятельности (заявки на истощение и восстановление), о которых сообщается в РЕЗУЛЬТАТАХ (включая добавление некоторых старых просеков, которые ранее не обновлялись)
  • Обновление примерно 10 000 свободно растущих вакансий (в основном в TSA Merritt, Lillooet и South Okanagan). Бесплатные обновления для многих дополнительных TSA будут включены в следующий выпуск Veg_Comp_Lyr_R1_poly в ноябре 2016 г.
  • Применение сокращения объема примерно до 970 000 полигонов (15 миллионов гектаров) для учета гибели деревьев из-за лубоеда горной сосны.
     

Служба распространения DataBC предлагает лесной покров провинции в виде настраиваемого продукта, позволяющего пользователю выбирать область интереса на основе листов карты или определяемых пользователем форм, а также в виде предварительно упакованного продукта, позволяющего пользователю загружать всю провинцию в виде одного геофайла. -база данных.Для снижения нагрузки на службу раздачи мы предлагаем использовать пакетный продукт, если вам необходимо скачать значительный объем провинции. Вы можете найти этот набор данных в разделе Исторический VRI: https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/vri-historical-vegetation-resource-inventory-2002-2018-

.

Описание изменений кадастра для отражения потерь горного соснового жука и оценок биомассы

 

июнь 2014 г.

Исправлена ​​ошибка, о которой сообщалось в апреле 2014 г. в отношении метки VRI Veg Comp Polygon Rank 1 Layer 2013.

 

Апрель 2014 г.

В текущем слое VRI Veg Comp 2013 2013 полигона ранга 1 есть две ошибки: 

  1. Атрибут Early_nonlogging_dist_type, где он заполняется только одним значением — либо Null, либо IBM. Правильная версия будет иметь различные значения
  2. Вышеупомянутая ошибка затронула Line_7_Activity_Hist_Symbol и Line_7B_Disturbance_History

Эта ошибка в настоящее время исправлена.

 

Январь 2014 г.

Мы еще раз рады объявить о выпуске данных Инвентаризации растительных ресурсов (VRI) о лесном покрове провинции за 2013 год и приносим извинения за задержку публикации этой информации.

Данные VRI теперь доступны в BC Geographic Warehouse (BCGW), в картографических интернет-приложениях, таких как MapView или IMap, а также в службе распространения. Вы можете найти этот набор данных в разделе Исторический VRI: https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/vri-historical-vegetation-resource-inventory-2002-2018-

.

Пожалуйста, сообщите нам, если у вас возникнут трудности с использованием этой информации или если вы обнаружите какие-либо ошибки или упущения в данных.

 

Обновление и пространственное расширение стратегических кадастров лесов с использованием дистанционного зондирования и моделирования временных рядов

Актуальная информация о лесоустройствах, касающаяся характеристик управляемых и естественных лесов, имеет основополагающее значение для устойчивого лесопользования и необходима для сохранения биоразнообразия и оценки климата воздействие изменений и возможности смягчения последствий.Стратегические инвентаризации лесов трудно составить на больших территориях, и они часто быстро устаревают или пространственно неполны из-за их длительного производственного цикла. Как следствие, все чаще используются автоматизированные подходы, поддерживаемые данными дистанционного зондирования, для своевременного обеспечения исчерпывающего пространственного охвата набора основных атрибутов. Цель этого исследования состояла в том, чтобы продемонстрировать интеграцию текущих продуктов данных дистанционного зондирования и ранее существовавших данных юрисдикционной инвентаризации для картирования четырех интересующих характеристик леса (возраст насаждения, доминирующие виды, индекс участка и густота стволов) для исследования площадью 55 млн га. регион в Британской Колумбии, Канада.Во-первых, с помощью сегментации изображения спектрально однородные объекты были получены из композитов пикселей поверхностного отражения Landsat. Во-вторых, для этих единиц был получен набор предикторов на основе Landsat (например, спектральные индексы, история нарушений и структура леса) и вспомогательных переменных (например, географических, топографических и климатических), которые использовались для разработки прогностических моделей целевых атрибутов. Для часто сложной классификации доминирующих видов сравнивались два подхода к моделированию: (а) глобальная модель случайных лесов, откалиброванная с помощью обучающих выборок, собранных на всей изучаемой территории, и (б) ансамбль локальных моделей, каждая из которых откалибрована с использованием пространственно ограниченных локальных образцы. Оценка точности, основанная на независимых проверочных выборках, показала, что совокупность местных моделей была более точной и эффективной для классификации видов, достигнув общей точности 72% для видов, которые преобладают на 80% лесных массивов провинции. Результаты показали, что индекс участка имел самое высокое соответствие между прогнозируемым и контрольным (R 2 = 0,74, % RMSE = 23,1%), за которым следовал возраст насаждения (R 2 = 0,62, % RMSE = 35,6%) и густота ствола. (R 2 =0.33, %RMSE=65,2%). Атрибуты инвентаризации, отображаемые на уровне единиц изображения, фиксируют гораздо более мелкие детали, чем традиционная инвентаризация на основе полигонов, но их можно легко собрать в более крупные единицы для целей стратегического планирования лесопользования. Основываясь на этой работе, мы пришли к выводу, что в программе мониторинга лесов с несколькими источниками пространственно локализованные и подробные характеристики, обеспечиваемые временными рядами наблюдений Landsat в сочетании со вспомогательными данными, могут использоваться для поддержки стратегических мероприятий по инвентаризации на больших территориях.

Спутниковая информация о лесах для Канады

Данные о лесах, включенные в этот продукт, являются национальными. по масштабу (вся лесная экосистема) и представляет собой первое полная характеристика лесных пожаров и урожая в Канаде в пространственное разрешение, соизмеримое с воздействием человека. То информационные результаты представляют собой > 30 лет стойкости, заменяющей изменения в лесах Канады, полученных из одного последовательного пространственно-явный источник данных, полученный в полностью автоматизированном способ.Это продемонстрировало способность характеризовать леса в разрешение, которое фиксирует воздействие человека, является ключом к установлению исходный уровень для детального мониторинга лесных экосистем от перспективы управления и науки. Временные ряды данных Landsat были использованы для характеристики национальных тенденций в замещении лесов насаждениями. нарушения, вызванные лесными пожарами и урожаем за период 1985–2011 и 2012–2015 годы для лесных экосистем Канады площадью 650 млн га. ( Уайт и др.2017 ).
Данные Landsat имеют пространственное разрешение 30 м, поэтому изменение информация очень подробная и соответствует воздействия человека. Эти данные представляют собой годовой древостой, замещающий лес. изменения. Стенд, заменяющий типы возмущений, обозначен лесной пожар и урожай, с меньшей достоверностью лесной пожар и урожай, также поделился. Различие и разделение членства в низшем классе вероятностей, чтобы указать пользователям, что некоторые события изменения были труднее распределить по типу изменения, но, как правило, оказался в нужной категории.Для обзора данных см. обработка изображений и методы обнаружения изменений временных рядов, а также информацию о независимой оценке точности данные см. Hermosilla et al. (2016) ). Наборы данных об изменениях за 1985–2011 и 2012–2015 годы доступны в виде: 1. бинарного изменения/без изменений; 2. Изменить год; и 3. Изменить тип.

World Imagery (фоновый рисунок), предоставленный веб-сервисами ESRI с источниками из Esri, DigitalGlobe, GeoEye, Earthstar Geographics, CNES/Airbus DS, USDA, USGS, AeroGRID, IGN и сообщество пользователей ГИС

Наука и методы, разработанные для получения показанных здесь информационных результатов, которые отслеживают и характеризуют историю лесов Канады, были разработаны Канадской лесной службой природных ресурсов Канады в партнерстве с Университет Британской Колумбии при поддержке Канадского космического агентства, увеличенный за счет вычислительных мощностей WestGrid Compute Canada.

Набор данных Описание Ссылка для скачивания
Wildfire Год/dNBR/Маска 1985-2015 Лесной пожар: изменение магнитуды 85-15. Величина спектрального изменения для лесных пожаров, произошедших с 1985 по 2015 год. Величина изменения лесного пожара, включенная в этот продукт, выражается через разностный нормализованный коэффициент выгорания (dNBR), вычисляемый как разница между спектральными значениями до и после события изменения.Этот набор данных состоит из трех слоев: (1) бинарная маска лесных пожаров, (2) год наибольшего возмущения лесными пожарами и (3) различный нормализованный коэффициент выгорания (dNBR), преобразованный для эффективности хранения данных в диапазоне 0–200. Фактическое значение dNBR получается следующим образом: dNBR = значение / 100. Более высокие значения dNBR связаны с более высокой степенью ожога. Информационные результаты представляют собой лесные пожары в лесах Канады за 30 лет, полученные из единого согласованного пространственно-явного источника данных полностью автоматизированным способом. Временные ряды данных Landsat с пространственным разрешением 30 м использовались для характеристики национальных тенденций в замещении лесов насаждениями, вызванными лесными пожарами, за период 1985–2015 годов для лесных экосистем Канады площадью 650 миллионов гектаров.
При использовании этих данных указывайте как: Эрмосилья, Т., М.А. Вулдер, Дж.К. Уайт, Н.К. Купс, Г.В. Хобарт, Л.Б. Кэмпбелл, 2016. Массовая обработка данных временных рядов изображений Landsat: от пикселей к продуктам данных для мониторинга лесов. Международный журнал Digital Earth 9(11), 1035–1054. (Эрмосилья и др., 2016).
См. приведенные ниже ссылки для обзора методов обработки данных, расчета показателей, атрибуции изменений и обнаружения изменений временных рядов, а также информации о независимой оценке точности данных.
Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Интегрированный протокол временных рядов Landsat для обнаружения изменений и создания ежегодных композитов отражательной способности поверхности без пробелов. Дистанционное зондирование окружающей среды 158, 220–234. (Hermosilla et al. 2015a).
Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Региональное обнаружение, характеристика и атрибуция ежегодных изменений лесов с 1984 по 2012 год с использованием показателей временных рядов, полученных Landsat. Дистанционное зондирование окружающей среды 170, 121–132. (Hermosilla et al. 2015b).
Эрмосилья, Т., М. А. Вулдер, Дж. К. Уайт, Н. К. Купс, Г. В. Хобарт, (2017). Обновление временных рядов Landsat композитов поверхностного отражения и продуктов изменения леса новыми наблюдениями.Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации. 63,104-111.. ( Hermosilla et al. 2017 ).
Wildfire Year/dNBR/Mask 1985–2015 (GeoTif, 1,2 ГБ),
Год урожая/Маска 1985-2015 Ежегодное картографирование лесозаготовок на национальном уровне в Канаде за период с 1985 по 2015 год включительно по спутниковым снимкам Landsat.
Этот набор данных состоит из двух слоев: (1) бинарная маска урожая и (2) год обнаружения нарушения урожая. Информационные результаты представляют собой 31 год лесозаготовительной деятельности в канадских лесах, полученные из единого, согласованного, пространственно-четкого источника данных автоматическим способом. Временные ряды данных Landsat с пространственным разрешением 30 м использовались для характеристики национальных тенденций в замещении насаждений лесными нарушениями, в том числе связанных с лесозаготовками в период 1985–2015 годов для лесных экосистем Канады площадью 650 миллионов гектаров (Hermosilla et al.2016). См. приведенные ниже ссылки для обзора применяемых методов данных, обработки изображений и обнаружения изменений временных рядов, а также информацию о независимой оценке точности данных. При использовании этих данных просьба указывать как: Hermosilla, T., M.A. Wulder, JC White, NC Coops, G.W. Хобарт, Л.Б. Кэмпбелл, (2016). Массовая обработка данных временных рядов снимков Landsat: преобразование пикселей в информационные продукты для мониторинга лесов. Международный журнал цифровой Земли. 9(11), 1035-1054. ( Hermosilla et al.2016 ) Дополнительные ресурсы по использованным данным и применяемым методам см.: Эрмосилья, Т., Вулдер, М. А., Уайт, Дж. К., Купс, Северная Каролина, Хобарт, Г. В., (2015). Интегрированный протокол временных рядов Landsat для обнаружения изменений и создания ежегодных композитов отражательной способности поверхности без пробелов. Дистанционное зондирование окружающей среды 158, 220-234. ( Эрмосилья и др. 2015a ) Эрмосилья, Т., Вулдер, М.А., Уайт, Дж.К., Купс, Северная Каролина, Хобарт, Г.В., (2015). Региональное обнаружение, характеристика и атрибуция ежегодных изменений лесов с 1984 по 2012 год с использованием показателей временных рядов, полученных Landsat.Дистанционное зондирование окружающей среды 170, 121-132. ( Эрмосилья и др. 2015b ) Эрмосилла, Т., Вулдер, М.А., Уайт, Дж.К., Купс, Н.К., Хобарт, Г.В., 2017 г. Обновление временных рядов Landsat композитов поверхностного отражения и продуктов изменения леса новыми наблюдениями. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации 63, 104-111. ( Hermosilla et al. 2017 )
Урожайный год/маска 1985-2015 (GeoTif, 351 МБ),
Канада RGB 2015 Комбинированное изображение RGB Landsat высокого разрешения из Канады (2015 г.).Этот национальный продукт изображения представляет собой прокси-композитное изображение Composite to Change (C2C), полученное из тысяч изображений Landsat, полученных в период с 1 июля по 30 августа 2015 года. Общий процесс описан в (Hermosilla et al. 2017). с подробными сведениями о создании композитов с отражающей поверхностью без зазоров, найденными в ( Hermosilla et al. 2015 ). Следуя мотивации и обоснованию, представленным в White et al. (2014), изображения Landsat проходят ряд этапов обработки для удаления облаков и теней, а также дымки и других нежелательных атмосферных эффектов.Временные ряды изображений Landsat из года в год опрашиваются, чтобы избежать местоположений с пропущенными значениями, чтобы обеспечить исчерпывающий пространственный охват национальных композитов отражательной способности поверхности. 3-канальное RBG-изображение в ложном цвете (Landsat-8, диапазоны 6-5-4; Landsat 7, диапазоны 5-4-3). Передискретизация кубической свертки (CC) для повторного проецирования из UTM в конформную коническую форму Ламберта (LCC). При использовании этих данных просьба ссылаться на: Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G.W. Хобарт, Л.Б. Кэмпбелл, (2016).Массовая обработка данных временных рядов снимков Landsat: преобразование пикселей в информационные продукты для мониторинга лесов. Международный журнал цифровой Земли. 9(11), 1035-1054. ( Hermosilla et al. 2016 ). Hermosilla, T., M.A. Wulder, JC White, NC Coops, G.W. Хобарт, (2017). Обновление временных рядов Landsat композитов поверхностного отражения и продуктов изменения леса новыми наблюдениями. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации. 63,104-111.. ( Hermosilla et al.2017 ). Составное изображение Landsat 2015 (GeoTif, 29 ГБ),
Почвенный покров 1984-2019 гг. Версия 2 Ежегодные карты лесного покрова высокого разрешения для лесных экосистем Канады (1984–2019 гг.). Ежегодные временные ряды карт лесного покрова имеют национальный масштаб (все 650 миллионов гектаров лесной экосистемы) и представляют собой ежегодную характеристику растительного покрова от стены до стены с 1984 по 2019 год.Эти временные ряды карт земного покрова были созданы на основе ежегодных временных рядов составных изображений Landsat, информации об изменении лесов и вспомогательных топографических и гидрологических данных в соответствии со структурой, описанной в Hermosilla et al. (2022), который основан на подходе, предложенном Hermosilla et al. (2018). Методологические новшества включали (i) усовершенствованный учебный пул, полученный из существующих продуктов растительного покрова с использованием авиационных и космических измерений структуры леса; (ii) отбор обучающих выборок пропорционально распределению земного покрова с использованием подхода «расстояние = взвешенное значение»; и (iii) создание моделей региональной классификации с использованием системы листов 150×150 км. Карты подвергаются постобработке с использованием информации о возмущениях для обеспечения логических переходов классов с течением времени с использованием скрытой марковской модели. Скрытые марковские модели оценивают вероятности отдельных классов по годам, чтобы уменьшить изменчивость и возможный шум в присвоении классов из года в год (например, когда вероятности классов схожи). Эрмосилла, Т., Вулдер, М.А., Уайт, Дж.К., Купс, Северная Каролина, 2022 г. Классификация земного покрова в эпоху больших и открытых данных: оптимизация локализованного внедрения и выбор обучающих данных для улучшения результатов картирования.Дистанционное зондирование окружающей среды. № 112780. ( Hermosilla et al. 2022 ) Hermosilla, T., MA Wulder, JC White, NC Coops, GW Hobart, (2018). Ежегодные карты классификации земного покрова лесных экосистем Канады с учетом возмущений для 29-летнего временного ряда Landsat. Канадский журнал дистанционного зондирования. 44(1) 67-87. ( Hermosilla et al. 2018 ). 1984 г., 1985 г., 1986 г., 1987 , 1988 г., 1989 г., 1990 , 1991 , 1992 г., 1993 , 1994 , 1995 г., 1996 г., 1997 , 1998 г., 1999 г., 2000 , 2001 , 2002 , 2003 , 2004 , 2005 , 2006 , 2007 , 2008 , 2009 , 2010 , 2011 , 2012 , 2013 , 2014 , 2015 , 2016 , 2017 , 2018 , 2019 ,( ГеоТиф, 1.7 ГБ),
Водно-болотные угодья 2000-2016 Бинарная карта водно-болотных угодий Канады с высоким разрешением (2000–2016 гг.). Карта водно-болотных угодий для лесных экосистем Канады, ориентированная на текущие условия. Бинарные данные о водно-болотных угодьях, включенные в этот продукт, носят национальный характер (вся лесная экосистема) и представляют собой полную характеристику за 2000-2016 гг. (см. Wulder et al. 2018) . Этот продукт был создан с использованием как ежегодных составных изображений отражательной способности без пропусков, так и ежегодных карт изменения лесов в соответствии с процессом Virtual Land Cover Engine (VLCE) (см. Hermosilla et al.2018), более 650 млн га лесных экосистем Канады. Элементами подхода к классификации VLCE являются включение информации о нарушениях в процессы, а также обеспечение логического перехода классов во времени. Кроме того, Скрытая Марковская модель реализуется для оценки вероятностей отдельных классов по годам, чтобы уменьшить изменчивость и возможный шум в присвоении классов из года в год (например, когда вероятности классов схожи). Чтобы этот продукт считался в настоящее время водно-болотным угодьем, пиксель должен классифицироваться как водно-болотное угодье не менее 80% или 13 из 16 лет с 2000 по 2016 год включительно.Обзор применяемых методов обнаружения изменений данных, обработки изображений и временных рядов см. в Wulder et al. (2018). Вулдер, М.А., З. Ли, Э. Кэмпбелл, Дж. К. Уайт, Г.В. Хобарт, Т. Эрмосилья и NC Coops (2018). Национальная оценка состояния водно-болотных угодий и тенденций лесных экосистем Канады с использованием спутниковых данных наблюдения Земли за 33 года. Дистанционное зондирование. 10: 1263-1282 ( Wulder et al. 2018 ). Подробное описание процесса VLCE и созданного впоследствии продукта земного покрова, включая оценку точности, см. в Hermosilla, T., М.А. Вулдер, Дж.К. Уайт, Н.К. Купс, Г.В. Хобарт, (2018). Ежегодные карты классификации земного покрова лесных экосистем Канады с учетом возмущений для 29-летнего временного ряда Landsat. Канадский журнал дистанционного зондирования. 44(1), 67-87 ( Hermosilla et al. 2018 ). Водно-болотные угодья 2000-2016 2015 (GeoTif, 607 МБ),
Водно-болотные угодья 84-16 Годовой подсчет водно-болотных угодий в высоком разрешении для Канады (1984–2016 гг.).Количество лет, в течение которых пиксель классифицируется как водно-болотное угодье. Данные годового подсчета водно-болотных угодий, включенные в этот продукт, носят национальный характер (вся лесная экосистема) и представляют собой комплексную характеристику водно-болотных угодий за 1984–2016 годы (Wulder et al. 2018). Этот продукт был создан с использованием как ежегодных составных изображений отражения без пропусков, так и ежегодных карт изменения лесов в соответствии с процессом Virtual Land Cover Engine (VLCE) (см. Hermosilla et al. 2018) для лесных экосистем Канады площадью 650 миллионов га.Элементами подхода к классификации VLCE являются включение информации о нарушениях в процессы, а также обеспечение логического перехода классов во времени. Кроме того, Скрытая Марковская модель реализуется для оценки вероятностей отдельных классов по годам, чтобы уменьшить изменчивость и возможный шум в присвоении классов из года в год (например, когда вероятности классов схожи). Значения могут варьироваться от 0 до 33, обозначая количество лет между 1984 и 2016 годами, когда пиксель был классифицирован как водно-болотное угодье или водно-болотное дерево в кубе данных VLCE.Обзор применяемых методов обработки данных, обработки изображений и обнаружения изменений временных рядов, а также информацию о независимой оценке точности данных см. в Hermosilla et al. Эрмосилья, Т., М.А., Вулдер, Дж. К., Уайт, Северная Каролина, Купс, Г. В., Хобарт, Л. Б., Кэмпбелл, (2016). Массовая обработка данных временных рядов снимков Landsat: преобразование пикселей в информационные продукты для мониторинга лесов. Международный журнал цифровой Земли. 9(11), 1035-1054. ( Hermosilla et al. 2016 ). Подробное описание процесса VLCE и созданного впоследствии продукта земного покрова, включая оценку точности, см. в Hermosilla, T., М.А. Вулдер, Дж.К. Уайт, Н.К. Купс, Г.В. Хобарт, (2018). Ежегодные карты классификации земного покрова лесных экосистем Канады с учетом возмущений для 29-летнего временного ряда Landsat. Канадский журнал дистанционного зондирования. 44. ( Hermosilla et al. 2018 ). Целенаправленный анализ водно-болотных угодий можно найти в документе «Национальная оценка состояния и тенденций водно-болотных угодий для лесных экосистем Канады с использованием спутниковых данных наблюдения Земли за 33 года». (2018) Вулдер, М.А., З Ли, Э.М. Кэмпбелл, Дж. К. Уайт, Г.В. Hobart, T. Hermosilla and N.C. Coops., Remote Sensing, 10, 1263-1282, Wulder et al. 2018 ) Ежегодная сумма по водно-болотным угодьям за 1984–2016 гг. (GeoTif, 1,7 ГБ),
Средняя высота леса (Ht) за 2015 г. Средняя высота первого возвращения лидара (м). Представляет собой среднюю высоту купола. Были созданы продукты, касающиеся структуры лесных экосистем Канады, и они стали общедоступными.Общие продукты основаны на рецензируемых научных данных и касаются аспектов структуры леса, включая: (i) показатели, рассчитанные непосредственно из облака точек лидара с высотами, нормализованными к высотам над поверхностью земли (например, растительный покров, высота), и (ii ) смоделированные атрибуты кадастра, полученные с использованием площадного подхода, созданного с использованием совмещенного наземного участка и данных ALS (например, объем, биомасса). Оценки структуры леса были получены путем объединения информации с «лидарных участков» (Wulder et al. 2012) с композитами на основе пикселей Landsat (White et al. 2014; Hermosilla et al. 2016) с использованием метода импутации ближайших соседей с метрикой расстояния на основе случайных лесов. Эти продукты были созданы для информационных потребностей в мониторинге лесов на стратегическом уровне и не предназначены для поддержки управления лесами на оперативном уровне. Все продукты имеют пространственное разрешение 30 м. Подробное описание данных, примененных методов и результатов оценки точности см. в Matasci et al. (2018). При использовании этих данных просьба ссылаться на следующее: Матаски, Г., Эрмосилья, Т., Вулдер, М.А., Уайт, Дж.К., Купс, Н.К., Хобарт, Г.В., Болтон, Д.К., Томпальски, П., Батер, К.В., 2018b. Структурная динамика лесов над лесными экосистемами Канады за три десятилетия с использованием временных рядов Landsat и лидарных графиков. Дистанционное зондирование окружающей среды 216, 697-714. Маташи и др. 2018 ) Вулдер и др. 2018 ) Средняя высота леса (GeoTif, 9,7 ГБ),
Базальная лесная площадь 2015 Площадь поперечного сечения стволов деревьев на уровне груди. Сумма площадей поперечного сечения (т. е. базальной площади) каждого дерева в квадратных метрах на участке, деленная на площадь участка (га) (единицы = м2 га). Были созданы продукты, касающиеся структуры лесных экосистем Канады, и они стали общедоступными. Общие продукты основаны на рецензируемых научных данных и касаются аспектов структуры леса, включая: (i) показатели, рассчитанные непосредственно из облака точек лидара с высотами, нормализованными к высотам над поверхностью земли (например, растительный покров, высота), и (ii ) смоделированные атрибуты кадастра, полученные с использованием площадного подхода, созданного с использованием совмещенного участка земли и данных ALS (например,г., объем, биомасса). Оценки структуры леса были получены путем объединения информации с «лидарных графиков» (Вулдер и др., 2012 г.) с составными данными на основе пикселей Landsat (Уайт и др., 2014 г.; Эрмосилла и др., 2016 г.) с использованием метода импутации ближайших соседей и случайных лесов. основанная метрика расстояния. Эти продукты были созданы для информационных потребностей в мониторинге лесов на стратегическом уровне и не предназначены для поддержки управления лесами на оперативном уровне. Все продукты имеют пространственное разрешение 30 м.Подробное описание данных, примененных методов и результатов оценки точности см. в Matasci et al. (2018). При использовании этих данных просьба ссылаться на следующее: Матаски Г., Эрмосилья Т., Вулдер М.А., Уайт Дж.К., Купс Н.К., Хобарт Г.В., Болтон Д.К., Томпальски П., Батер К.В., 2018b. Структурная динамика лесов над лесными экосистемами Канады за три десятилетия с использованием временных рядов Landsat и лидарных графиков. Дистанционное зондирование окружающей среды 216, 697-714. Маташи и др. 2018 ) Базальная лесная зона (ГеоТиф, 9.3 ГБ),
Высота леса (Ht) Ковариация 2015 Коэффициент вариации высоты первых возвратов (%). Представляет изменчивость высоты навеса относительно средней высоты навеса. Были созданы продукты, касающиеся структуры лесных экосистем Канады, и они стали общедоступными. Общие продукты основаны на рецензируемых научных данных и касаются аспектов структуры леса, включая: (i) показатели, рассчитываемые непосредственно из облака точек лидара с высотами, нормализованными к высотам над поверхностью земли (т.g., растительный покров, высота) и (ii) смоделированные атрибуты инвентаризации, полученные с использованием площадного подхода, полученного с использованием совмещенного наземного участка и данных ALS (например, объем, биомасса). Оценки структуры леса были получены путем объединения информации с «лидарных графиков» (Вулдер и др., 2012 г.) с составными данными на основе пикселей Landsat (Уайт и др., 2014 г.; Эрмосилла и др., 2016 г.) с использованием метода импутации ближайших соседей и случайных лесов. основанная метрика расстояния. Эти продукты были созданы для информационных потребностей в мониторинге лесов на стратегическом уровне и не предназначены для поддержки управления лесами на оперативном уровне. Все продукты имеют пространственное разрешение 30 м. Подробное описание данных, примененных методов и результатов оценки точности см. в Matasci et al. (2018). При использовании этих данных просьба ссылаться на следующее: Матаски Г., Эрмосилья Т., Вулдер М.А., Уайт Дж.К., Купс Н.К., Хобарт Г.В., Болтон Д.К., Томпальски П., Батер К.В., 2018b. Структурная динамика лесов над лесными экосистемами Канады за три десятилетия с использованием временных рядов Landsat и лидарных графиков. Дистанционное зондирование окружающей среды 216, 697-714. Маташи и др. 2018 ) Ковариация высоты леса (GeoTif, 8,1 ГБ),
Высота леса (Ht) Stddev 2015 Стандартное отклонение высоты первых возвратов лидара (м). Представляет изменчивость высоты навеса. Были созданы продукты, касающиеся структуры лесных экосистем Канады, и они стали общедоступными.Общие продукты основаны на рецензируемых научных данных и касаются аспектов структуры леса, включая: (i) показатели, рассчитанные непосредственно из облака точек лидара с высотами, нормализованными к высотам над поверхностью земли (например, растительный покров, высота), и (ii ) смоделированные атрибуты кадастра, полученные с использованием площадного подхода, созданного с использованием совмещенного наземного участка и данных ALS (например, объем, биомасса). Оценки структуры леса были получены путем объединения информации с «лидарных участков» (Wulder et al.2012) с композитами на основе пикселей Landsat (White et al. 2014; Hermosilla et al. 2016) с использованием метода импутации ближайших соседей с метрикой расстояния на основе случайных лесов. Эти продукты были созданы для информационных потребностей в мониторинге лесов на стратегическом уровне и не предназначены для поддержки управления лесами на оперативном уровне. Все продукты имеют пространственное разрешение 30 м. Подробное описание данных, примененных методов и результатов оценки точности см. в Matasci et al. (2018). При использовании этих данных просьба ссылаться на следующее: Матаски, Г., Эрмосилья, Т., Вулдер, М.А., Уайт, Дж.К., Купс, Н.К., Хобарт, Г.В., Болтон, Д.К., Томпальски, П., Батер, К.В., 2018b. Структурная динамика лесов над лесными экосистемами Канады за три десятилетия с использованием временных рядов Landsat и лидарных графиков. Дистанционное зондирование окружающей среды 216, 697-714. Маташи и др. 2018 ) Forest Elevation Stddev (GeoTif, 9,5 ГБ),
Валовой объем ствола леса 2015 Общий объем ствола.Валовые объемы отдельных деревьев рассчитываются с использованием аллометрических уравнений для конкретных видов. На измеренных земельных участках общий валовой объем на гектар рассчитывается путем суммирования общего валового объема всех деревьев и деления на площадь участка (единицы = м3га-1). Были созданы продукты, касающиеся структуры лесных экосистем Канады, и они стали общедоступными. Общие продукты основаны на рецензируемых научных данных и касаются аспектов структуры леса, включая: (i) показатели, рассчитываемые непосредственно из облака точек лидара с высотами, нормализованными к высотам над поверхностью земли (т.g., растительный покров, высота) и (ii) смоделированные атрибуты инвентаризации, полученные с использованием площадного подхода, полученного с использованием совмещенного наземного участка и данных ALS (например, объем, биомасса). Оценки структуры леса были получены путем объединения информации с «лидарных графиков» (Вулдер и др., 2012 г.) с составными данными на основе пикселей Landsat (Уайт и др., 2014 г.; Эрмосилла и др., 2016 г.) с использованием метода импутации ближайших соседей и случайных лесов. основанная метрика расстояния. Эти продукты были созданы для информационных потребностей в мониторинге лесов на стратегическом уровне и не предназначены для поддержки управления лесами на оперативном уровне.Все продукты имеют пространственное разрешение 30 м. Подробное описание данных, примененных методов и результатов оценки точности см. в Matasci et al. (2018). При использовании этих данных просьба ссылаться на следующее: Матаски Г., Эрмосилья Т., Вулдер М.А., Уайт Дж.К., Купс Н.К., Хобарт Г.В., Болтон Д.К., Томпальски П., Батер К.В., 2018b. Структурная динамика лесов над лесными экосистемами Канады за три десятилетия с использованием временных рядов Landsat и лидарных графиков. Дистанционное зондирование окружающей среды 216, 697-714. Маташи и др. 2018 ) Общий объем ствола леса (GeoTif, 9,1 ГБ),
Высота Форест Лори 2015 Средний рост Лори. Средняя высота деревьев, взвешенная по площади основания (м). Были созданы продукты, касающиеся структуры лесных экосистем Канады, и они стали общедоступными. Общие продукты основаны на рецензируемых научных данных и касаются аспектов структуры леса, включая: (i) показатели, рассчитываемые непосредственно из облака точек лидара с высотами, нормализованными к высотам над поверхностью земли (т.g., растительный покров, высота) и (ii) смоделированные атрибуты инвентаризации, полученные с использованием площадного подхода, полученного с использованием совмещенного наземного участка и данных ALS (например, объем, биомасса). Оценки структуры леса были получены путем объединения информации с «лидарных графиков» (Вулдер и др., 2012 г.) с составными данными на основе пикселей Landsat (Уайт и др., 2014 г.; Эрмосилла и др. , 2016 г.) с использованием метода импутации ближайших соседей и случайных лесов. основанная метрика расстояния. Эти продукты были созданы для информационных потребностей в мониторинге лесов на стратегическом уровне и не предназначены для поддержки управления лесами на оперативном уровне.Все продукты имеют пространственное разрешение 30 м. Подробное описание данных, примененных методов и результатов оценки точности см. в Matasci et al. (2018). При использовании этих данных просьба ссылаться на следующее: Матаски Г., Эрмосилья Т., Вулдер М.А., Уайт Дж.К., Купс Н.К., Хобарт Г.В., Болтон Д.К., Томпальски П., Батер К.В., 2018b. Структурная динамика лесов над лесными экосистемами Канады за три десятилетия с использованием временных рядов Landsat и лидарных графиков. Дистанционное зондирование окружающей среды 216, 697-714. Маташи и др. 2018 ) Высота Леса Лори (GeoTif, 9,6 ГБ),
Процент леса выше 2 м 2015 Процент первых возвратов свыше 2м (%). Представляет собой навес. Были созданы продукты, касающиеся структуры лесных экосистем Канады, и они стали общедоступными. Общие продукты основаны на рецензируемых научных данных и касаются аспектов структуры леса, включая: (i) показатели, рассчитываемые непосредственно из облака точек лидара с высотами, нормализованными к высотам над поверхностью земли (т.g., растительный покров, высота) и (ii) смоделированные атрибуты инвентаризации, полученные с использованием площадного подхода, полученного с использованием совмещенного наземного участка и данных ALS (например, объем, биомасса). Оценки структуры леса были получены путем объединения информации с «лидарных графиков» (Вулдер и др., 2012 г.) с составными данными на основе пикселей Landsat (Уайт и др., 2014 г.; Эрмосилла и др., 2016 г.) с использованием метода импутации ближайших соседей и случайных лесов. основанная метрика расстояния. Эти продукты были созданы для информационных потребностей в мониторинге лесов на стратегическом уровне и не предназначены для поддержки управления лесами на оперативном уровне. Все продукты имеют пространственное разрешение 30 м. Подробное описание данных, примененных методов и результатов оценки точности см. в Matasci et al. (2018). При использовании этих данных просьба ссылаться на следующее: Матаски Г., Эрмосилья Т., Вулдер М.А., Уайт Дж.К., Купс Н.К., Хобарт Г.В., Болтон Д.К., Томпальски П., Батер К.В., 2018b. Структурная динамика лесов над лесными экосистемами Канады за три десятилетия с использованием временных рядов Landsat и лидарных графиков. Дистанционное зондирование окружающей среды 216, 697-714. Маташи и др. 2018 ) Процент леса выше 2 м (GeoTif, 4,3 ГБ),
Процент лесов выше среднего 2015 г. Процент первых возвратов выше средней высоты (%). Представляет покрытие купола выше средней высоты купола. Были созданы продукты, касающиеся структуры лесных экосистем Канады, и они стали общедоступными.Общие продукты основаны на рецензируемых научных данных и касаются аспектов структуры леса, включая: (i) показатели, рассчитанные непосредственно из облака точек лидара с высотами, нормализованными к высотам над поверхностью земли (например, растительный покров, высота), и (ii ) смоделированные атрибуты кадастра, полученные с использованием площадного подхода, созданного с использованием совмещенного наземного участка и данных ALS (например, объем, биомасса). Оценки структуры леса были получены путем объединения информации с «лидарных участков» (Wulder et al.2012) с композитами на основе пикселей Landsat (White et al. 2014; Hermosilla et al. 2016) с использованием метода импутации ближайших соседей с метрикой расстояния на основе случайных лесов. Эти продукты были созданы для информационных потребностей в мониторинге лесов на стратегическом уровне и не предназначены для поддержки управления лесами на оперативном уровне. Все продукты имеют пространственное разрешение 30 м. Подробное описание данных, примененных методов и результатов оценки точности см. в Matasci et al. (2018). При использовании этих данных просьба ссылаться на следующее: Матаски, Г., Эрмосилья, Т., Вулдер, М.А., Уайт, Дж.К., Купс, Н.К., Хобарт, Г.В., Болтон, Д.К., Томпальски, П., Батер, К.В., 2018b. Структурная динамика лесов над лесными экосистемами Канады за три десятилетия с использованием временных рядов Landsat и лидарных графиков. Дистанционное зондирование окружающей среды 216, 697-714. Маташи и др. 2018 ) Процент леса выше среднего (GeoTif, 4,0 ГБ),
Лес Общая надземная биомасса 2015 Суммарная надземная биомасса.Общая надземная биомасса отдельных деревьев рассчитывается с использованием уравнений для конкретных видов. На измеренных наземных участках надземная биомасса на гектар рассчитывается путем суммирования значений всех деревьев на участке и деления на площадь участка. Надземная биомасса может быть разделена на различные компоненты биомассы (например, ствол, кора, ветки, листва) (единицы = т/га). Были созданы продукты, касающиеся структуры лесных экосистем Канады, и они стали общедоступными. Общие продукты основаны на рецензируемых научных данных и касаются аспектов структуры леса, включая: (i) показатели, рассчитываемые непосредственно из облака точек лидара с высотами, нормализованными к высотам над поверхностью земли (т.g., растительный покров, высота) и (ii) смоделированные атрибуты инвентаризации, полученные с использованием площадного подхода, полученного с использованием совмещенного наземного участка и данных ALS (например, объем, биомасса). Оценки структуры леса были получены путем объединения информации с «лидарных графиков» (Вулдер и др., 2012 г.) с составными данными на основе пикселей Landsat (Уайт и др., 2014 г.; Эрмосилла и др., 2016 г.) с использованием метода импутации ближайших соседей и случайных лесов. основанная метрика расстояния. Эти продукты были созданы для информационных потребностей в мониторинге лесов на стратегическом уровне и не предназначены для поддержки управления лесами на оперативном уровне.Все продукты имеют пространственное разрешение 30 м. Подробное описание данных, примененных методов и результатов оценки точности см. в Matasci et al. (2018). При использовании этих данных просьба ссылаться на следующее: Матаски Г., Эрмосилья Т., Вулдер М.А., Уайт Дж.К., Купс Н.К., Хобарт Г.В., Болтон Д.К., Томпальски П., Батер К.В., 2018b. Структурная динамика лесов над лесными экосистемами Канады за три десятилетия с использованием временных рядов Landsat и лидарных графиков. Дистанционное зондирование окружающей среды 216, 697-714. Маташи и др. 2018 ) Лесная общая надземная биомасса (GeoTif, 9,7 ГБ),
Высота 95-го процентиля леса (Ht) 2015 95-й процентиль высоты первого возврата (м). Были созданы продукты, касающиеся структуры лесных экосистем Канады, и они стали общедоступными. Общие продукты основаны на рецензируемых научных данных и касаются аспектов структуры леса, включая: (i) показатели, рассчитываемые непосредственно из облака точек лидара с высотами, нормализованными к высотам над поверхностью земли (т.g., растительный покров, высота) и (ii) смоделированные атрибуты инвентаризации, полученные с использованием площадного подхода, полученного с использованием совмещенного наземного участка и данных ALS (например, объем, биомасса). Оценки структуры леса были получены путем объединения информации с «лидарных графиков» (Вулдер и др., 2012 г.) с составными данными на основе пикселей Landsat (Уайт и др., 2014 г.; Эрмосилла и др., 2016 г.) с использованием метода импутации ближайших соседей и случайных лесов. основанная метрика расстояния. Эти продукты были созданы для информационных потребностей в мониторинге лесов на стратегическом уровне и не предназначены для поддержки управления лесами на оперативном уровне.Все продукты имеют пространственное разрешение 30 м. Подробное описание данных, примененных методов и результатов оценки точности см. в Matasci et al. (2018). При использовании этих данных просьба ссылаться на следующее: Матаски Г., Эрмосилья Т., Вулдер М.А., Уайт Дж.К., Купс Н.К., Хобарт Г.В., Болтон Д.К., Томпальски П., Батер К.В., 2018b. Структурная динамика лесов над лесными экосистемами Канады за три десятилетия с использованием временных рядов Landsat и лидарных графиков. Дистанционное зондирование окружающей среды 216, 697-714. Маташи и др. 2018 ) Лесная высота 95-го процентиля (GeoTif, 1,7 ГБ),
Изменение 85-11 Растровое изображение «Изменение леса» и «Без изменений» для Канады. Данные об изменении лесов, включенные в этот продукт, носят национальный характер (вся лесная экосистема) и представляют собой первую полную характеристику лесных пожаров и лесозаготовок в Канаде с пространственным разрешением, соизмеримым с антропогенным воздействием. Информационные результаты представляют собой 25-летнее изменение древостоев в канадских лесах, полученное из единого, согласованного пространственно-явного источника данных, полученного полностью автоматическим способом. Эта продемонстрированная способность характеризовать леса с разрешением, учитывающим антропогенное воздействие, является ключом к созданию основы для детального мониторинга лесных экосистем с точки зрения управления и науки. Временные ряды данных Landsat использовались для характеристики национальных тенденций в насаждениях, замещающих лесные нарушения, вызванные лесными пожарами и лесозаготовками, за период 1985-2011 годов для лесных экосистем Канады площадью 650 миллионов гектаров (White et al.2017). Данные Landsat имеют пространственное разрешение 30 м, поэтому информация об изменениях очень подробна и соизмерима с данными о антропогенных воздействиях. Эти данные представляют собой ежегодные смены насаждений, замещающих лес. Стенд, заменяющий типы возмущений, помеченные как лесной пожар и урожай, с более низкой степенью достоверности, лесной пожар и урожай также являются общими. Различие и совместное использование вероятностей членства в более низком классе должно указывать пользователям, что некоторые события изменения было труднее отнести к типу изменения, но обычно они относятся к правильной категории.Обзор применяемых методов обработки данных, обработки изображений и обнаружения изменений временных рядов, а также информацию о независимой оценке точности данных см. в Hermosilla et al. (2016). При использовании этих данных указывайте: White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G.W. Хобарт. (2017). Общенациональная ежегодная характеристика 25-летнего нарушения и восстановления лесов в Канаде с использованием временных рядов Landsat. Дистанционное зондирование окружающей среды. 192: 303-321. ( Уайт и др.2017 ). Hermosilla, T., M.A. Wulder, JC White, NC Coops, G.W. Хобарт, Л.Б. Кэмпбелл, (2016). Массовая обработка данных временных рядов снимков Landsat: преобразование пикселей в информационные продукты для мониторинга лесов. Международный журнал цифровой Земли. 9(11), 1035-1054. ( Hermosilla et al. 2016 ). Binary change/no-Change 1985-2011 (GeoTif, 227 МБ),
Тип изменения 85-11 Тип изменения леса (дикий пожар, урожай, лесной пожар с низкой достоверностью, сбор урожая с низкой достоверностью).Данные об изменении лесов, включенные в этот продукт, носят национальный характер (вся лесная экосистема) и представляют собой первую полную характеристику лесных пожаров и лесозаготовок в Канаде с пространственным разрешением, соизмеримым с антропогенным воздействием. Информационные результаты представляют собой 25-летнее изменение древостоев в канадских лесах, полученное из единого, согласованного пространственно-явного источника данных, полученного полностью автоматическим способом. Эта продемонстрированная способность характеризовать леса с разрешением, учитывающим антропогенное воздействие, является ключом к созданию основы для детального мониторинга лесных экосистем с точки зрения управления и науки. Временные ряды данных Landsat использовались для характеристики национальных тенденций в насаждениях, замещающих лесные нарушения, вызванные лесными пожарами и лесозаготовками, за период 1985–2011 годов для лесных экосистем Канады площадью 650 миллионов гектаров (White et al. 2017). Данные Landsat имеют пространственное разрешение 30 м, поэтому информация об изменениях очень подробна и соизмерима с данными о антропогенных воздействиях. Эти данные представляют собой ежегодные смены насаждений, замещающих лес. Стенд, заменяющий типы возмущений, помеченные как лесной пожар и урожай, с более низкой достоверностью, лесной пожар и урожай также являются общими.Различие и совместное использование вероятностей членства в более низком классе должно указывать пользователям, что некоторые события изменения было труднее отнести к типу изменения, но обычно они относятся к правильной категории. Обзор применяемых методов обработки данных, обработки изображений и обнаружения изменений временных рядов, а также информацию о независимой оценке точности данных см. в Hermosilla et al. (2016). При использовании этих данных просьба ссылаться на: White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C.Купс и Г.В. Хобарт. (2017). Общенациональная ежегодная характеристика 25-летнего нарушения и восстановления лесов в Канаде с использованием временных рядов Landsat. Дистанционное зондирование окружающей среды. 192: 303-321. ( White et al. 2017 ). Hermosilla, T., M.A. Wulder, JC White, NC Coops, G.W. Хобарт, Л.Б. Кэмпбелл, (2016). Массовая обработка данных временных рядов снимков Landsat: преобразование пикселей в информационные продукты для мониторинга лесов. Международный журнал цифровой Земли. 9(11), 1035-1054. ( Hermosilla et al.2016 ). Тип изменения 1985-2011 (GeoTif, 249 МБ),
Изменить Год 85-11 Смена леса 1985-2011 гг. Данные об изменении лесов, включенные в этот продукт, носят национальный характер (вся лесная экосистема) и представляют собой первую полную характеристику лесных пожаров и лесозаготовок в Канаде с пространственным разрешением, соизмеримым с антропогенным воздействием. Информационные результаты представляют собой 25-летнее изменение древостоев в канадских лесах, полученное из единого, согласованного пространственно-явного источника данных, полученного полностью автоматическим способом. Эта продемонстрированная способность характеризовать леса с разрешением, учитывающим антропогенное воздействие, является ключом к созданию основы для детального мониторинга лесных экосистем с точки зрения управления и науки. Временные ряды данных Landsat использовались для характеристики национальных тенденций в насаждениях, замещающих лесные нарушения, вызванные лесными пожарами и лесозаготовками, за период 1985-2011 годов для лесных экосистем Канады площадью 650 миллионов гектаров (White et al.2017). Данные Landsat имеют пространственное разрешение 30 м, поэтому информация об изменениях очень подробна и соизмерима с данными о антропогенных воздействиях. Эти данные представляют собой ежегодные смены насаждений, замещающих лес. Стенд, заменяющий типы возмущений, помеченные как лесной пожар и урожай, с более низкой достоверностью, лесной пожар и урожай также являются общими. Различие и совместное использование вероятностей членства в более низком классе должно указывать пользователям, что некоторые события изменения было труднее отнести к типу изменения, но обычно они относятся к правильной категории.Обзор применяемых методов обработки данных, обработки изображений и обнаружения изменений временных рядов, а также информацию о независимой оценке точности данных см. в Hermosilla et al. (2016). При использовании этих данных указывайте: White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G.W. Хобарт. (2017). Общенациональная ежегодная характеристика 25-летнего нарушения и восстановления лесов в Канаде с использованием временных рядов Landsat. Дистанционное зондирование окружающей среды. 192, 303-321.( White et al.2017 ). Hermosilla, T., M.A. Wulder, JC White, NC Coops, G.W. Хобарт, Л.Б. Кэмпбелл, (2016). Массовая обработка данных временных рядов снимков Landsat: преобразование пикселей в информационные продукты для мониторинга лесов. Международный журнал цифровой Земли. 9(11), 1035-1054. ( Hermosilla et al. 2016 ). Год изменения 1985-2011 (GeoTif, 280 МБ),
Смена 12-15 Битовая карта «Изменение леса» и «Без изменений» для Канады.Описанные здесь данные об изменении/без изменений леса являются обновлением ранее опубликованных открытых данных. Диапазон дат для этих данных — с 2012 по 2015 год. Данные об изменении лесов, включенные в этот продукт, носят национальный характер (вся лесная экосистема) и представляют собой первую полную характеристику лесных пожаров и лесозаготовок в Канаде с пространственным разрешением, соизмеримым с воздействия человека. Информационные результаты представляют собой 4-летнее изменение древостоев в канадских лесах, полученное из единого согласованного пространственно-явного источника данных, полученного полностью автоматическим способом.Эрмосилла и др. (2016) Продемонстрированная способность характеризовать леса с разрешением, учитывающим антропогенное воздействие, является ключом к созданию основы для детального мониторинга лесных экосистем с точки зрения управления и науки. Временные ряды данных Landsat использовались для характеристики национальных тенденций в насаждении, замещающем нарушения лесов, вызванные лесными пожарами и лесозаготовками, за период 21012–2015 годов для лесных экосистем Канады площадью 650 миллионов гектаров (White et al, 2017). Данные Landsat имеют пространственное разрешение 30 м, поэтому информация об изменениях очень подробна и соизмерима с данными о антропогенных воздействиях.Эти данные представляют собой ежегодные смены насаждений, замещающих лес. Стенд, заменяющий типы возмущений, помеченные как лесной пожар и урожай, с более низкой степенью достоверности, лесной пожар и урожай также являются общими. Различие и совместное использование вероятностей членства в более низком классе должно указывать пользователям, что некоторые события изменения было труднее отнести к типу изменения, но обычно они относятся к правильной категории. Для обзора данных, обработки изображений и методов обнаружения изменений временных рядов, а также информации о независимой оценке точности данных. При использовании этих данных указывайте: White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G.W. Хобарт. (2017). Общенациональная ежегодная характеристика 25-летнего нарушения и восстановления лесов в Канаде с использованием временных рядов Landsat. Дистанционное зондирование окружающей среды. 192: 303-321. ( White et al. 2017 ). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, NC Coops, G.W. Хобарт, Л.Б. Кэмпбелл, (2016). Массовая обработка данных временных рядов снимков Landsat: преобразование пикселей в информационные продукты для мониторинга лесов.Международный журнал цифровой Земли. 9(11), 1035-1054. ( Hermosilla et al. 2016 ). Hermosilla, T., M.A. Wulder, JC White, NC Coops, G.W. Хобарт, (2017). Обновление временных рядов Landsat композитов поверхностного отражения и продуктов изменения леса новыми наблюдениями. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации. 63,104-111. ( Hermosilla et al. 2017 ). Binary change/no-Change 2012-2015 (GeoTif, 82 МБ),
Тип изменения 12-15 Тип изменения леса (дикий пожар, урожай, лесной пожар с низкой достоверностью, сбор урожая с низкой достоверностью). Описанные здесь данные о типе изменения леса являются обновлением ранее опубликованных открытых данных. Диапазон дат для этих данных — с 2012 по 2015 год. Данные об изменении лесов, включенные в этот продукт, носят национальный характер (вся лесная экосистема) и представляют собой первую полную характеристику лесных пожаров и лесозаготовок в Канаде с пространственным разрешением, соизмеримым с воздействия человека. Информационные результаты представляют собой 25-летнее изменение древостоев в лесах Канады, полученное из единого, согласованного пространственно-явного источника данных, полученного полностью автоматическим способом.Эта продемонстрированная способность характеризовать леса с разрешением, учитывающим антропогенное воздействие, является ключом к созданию основы для детального мониторинга лесных экосистем с точки зрения управления и науки. Временные ряды данных Landsat использовались для характеристики национальных тенденций в насаждениях, замещающих лесные нарушения, вызванные лесными пожарами и лесозаготовками, за период 1985–2010 годов для лесных экосистем Канады площадью 650 миллионов гектаров (Hermosilla et al. 2017). Данные Landsat имеют пространственное разрешение 30 м, поэтому информация об изменениях очень подробна и соизмерима с данными о антропогенных воздействиях.Эти данные представляют собой ежегодные смены насаждений, замещающих лес. Стенд, заменяющий типы возмущений, помеченные как лесной пожар и урожай, с более низкой степенью достоверности, лесной пожар и урожай также являются общими. Различие и совместное использование вероятностей членства в более низком классе должно указывать пользователям, что некоторые события изменения было труднее отнести к типу изменения, но обычно они относятся к правильной категории. Для обзора данных, обработки изображений и методов обнаружения изменений временных рядов, а также информации о независимой оценке точности данных.При использовании этих данных указывайте: White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G.W. Хобарт. (2017). Общенациональная ежегодная характеристика 25-летнего нарушения и восстановления лесов в Канаде с использованием временных рядов Landsat. Дистанционное зондирование окружающей среды. 192: 303-321. ( White et al. 2017 ). Hermosilla, T., M.A. Wulder, JC White, NC Coops, G.W. Хобарт, Л.Б. Кэмпбелл, (2016). Массовая обработка данных временных рядов снимков Landsat: преобразование пикселей в информационные продукты для мониторинга лесов.Международный журнал цифровой Земли. 9(11), 1035-1054. ( Hermosilla et al. 2016 ). Hermosilla, T., M.A. Wulder, JC White, NC Coops, G.W. Хобарт, (2017). Обновление временных рядов Landsat композитов поверхностного отражения и продуктов изменения леса новыми наблюдениями. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации. 63,104-111. ( Hermosilla et al. 2017 ). Тип изменения 2012-2015 (GeoTif, 90 МБ),
Изменить Год 12-15 Описанные здесь данные о годе изменения леса являются обновлением ранее опубликованных открытых данных.Диапазон дат для этих данных — с 2012 по 2015 год. Данные об изменении лесов, включенные в этот продукт, носят национальный характер (вся лесная экосистема) и представляют собой первую полную характеристику лесных пожаров и лесозаготовок в Канаде с пространственным разрешением, соизмеримым с воздействия человека. Информационные результаты представляют собой 4-летнее изменение древостоев в канадских лесах, полученное из единого согласованного пространственно-явного источника данных, полученного полностью автоматическим способом. Эта продемонстрированная способность характеризовать леса с разрешением, учитывающим антропогенное воздействие, является ключом к созданию основы для детального мониторинга лесных экосистем с точки зрения управления и науки.Временные ряды данных Landsat использовались для характеристики национальных тенденций в насаждениях, замещающих лесные нарушения, вызванные лесными пожарами и лесозаготовками, за период 2012–2015 годов для лесных экосистем Канады площадью 650 миллионов гектаров (Hermosilla et al. 2017). Данные Landsat имеют пространственное разрешение 30 м, поэтому информация об изменениях очень подробна и соизмерима с данными о антропогенных воздействиях. Эти данные представляют собой ежегодные смены насаждений, замещающих лес. Стенд, заменяющий типы возмущений, помеченные как лесной пожар и урожай, с более низкой степенью достоверности, лесной пожар и урожай также являются общими.Различие и совместное использование вероятностей членства в более низком классе должно указывать пользователям, что некоторые события изменения было труднее отнести к типу изменения, но обычно они относятся к правильной категории. Для обзора данных, обработки изображений и методов обнаружения изменений временных рядов, а также информации о независимой оценке точности данных. При использовании этих данных просьба ссылаться на: White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017).( Уайт и др. 2017 ). Hermosilla, T., M.A. Wulder, JC White, NC Coops, G.W. Хобарт, Л.Б. Кэмпбелл, (2016). Массовая обработка данных временных рядов снимков Landsat: преобразование пикселей в информационные продукты для мониторинга лесов. Международный журнал цифровой Земли. 9(11), 1035-1054. ( Hermosilla et al. 2016 ). Hermosilla, T., M.A. Wulder, JC White, NC Coops, G.W. Хобарт, (2017). Обновление временных рядов Landsat композитов поверхностного отражения и продуктов изменения леса новыми наблюдениями.Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации, 63,104-111.. ( Hermosilla et al. 2017 ). Год изменения 2012-2015 (GeoTif, 92 МБ),
Динамический индекс среды обитания, 2000–2006 гг. Индекс динамической среды обитания. (2000-2005) Спутниковые оценки фотосинтетически активной радиации можно получить с таких спутников, как MODIS.Знание земного покрова позволяет рассчитать долю поступающей солнечной радиации, которая поглощается растительностью. Эта доля фотосинтетически активной радиации (fPAR), поглощаемой растительностью, описывает скорость, с которой углекислый газ и энергия солнечного света ассимилируются в углеводы в процессе фотосинтеза растительных тканей. Сумма углерода, ассимилированного растительным покровом с течением времени, дает валовую первичную продуктивность ландшафта. Ежедневные изображения MODIS являются основой для периодических сводных данных и продуктов с ежемесячными данными.За 6-летний период с 2000 по 2005 гг. мы рассчитываем среднегодовой совокупный итог 72 месячных измерений fPAR, чтобы описать интегрированную годовую растительную продукцию ландшафта, интегрированное среднегодовое минимальное месячное измерение fPAR, которое описывает годовой минимум зеленого покрова. наблюдаемого ландшафта и интегрированное среднее годовой ковариации fPAR, которое описывает сезонность наблюдаемого ландшафта. Мы также разделяем комбинацию годовых интегрированных значений для визуализации и анализа в качестве индекса динамической среды обитания (с дополнительной информацией в Coops et al.2008). При использовании этих данных просьба ссылаться на: Coops, NC, Wulder, MA, Duro, DC, Han, T. and Berry, S., 2008. Разработка канадского индекса динамической среды обитания с использованием многовременных спутниковых оценок освещенности растительного покрова. абсорбция. Экологические показатели, 8(5), стр. 754–766. ( Купс и др. 2008 ). Dynamic Habitat Index 2000-2006 (GeoTif, 138 МБ),
Канадская классификация экологических доменов Канадская классификация экологических доменов по спутниковым данным.Полученные со спутника данные, включая 1) топографию, 2) продуктивность ландшафта, основанную на фотосинтетической активности, и 3) земной покров, использовались в качестве исходных данных для создания экологического районирования более 10 миллионов квадратных километров наземной базы Канады. Результаты этой кластеризации состоят из трех основных результатов. Первоначальная кластеризация 100 классов была создана с использованием двухэтапного процесса многомерной классификации. Затем была применена агломеративная иерархия с использованием меры расстояния логарифмического правдоподобия для создания 40-, а затем 14-классового районирования, направленного на осмысленное группирование экологически сходных компонентов наземного ландшафта Канады. Для получения дополнительной информации (включая графическую иллюстрацию иерархии кластеров) и цитирования этих данных используйте: Купс, Северная Каролина, Вулдер, М.А., Иваника, Д. 2009. Классификация экологических областей Канады с использованием данных наблюдения Земли для оценки биоразнообразия. Экологическая информатика, Vol. 4, № 1, с. 8-22, DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2008.09.005. ( Купс и др. 2009 ). Регионализация канадской экосистемы (GeoTif, 42 МБ),
Карта видов деревьев до н.э./вероятность 2015 г. Карта доминирующих видов 2015 г.
Данные представляют доминирующие виды деревьев в лесах Британской Колумбии в 2015 г. и основаны на данных Landsat и моделировании, результаты нанесены на карту с пространственным разрешением 30 м.Карта была сгенерирована с помощью классификатора Random Forests, в котором использовались переменные-предикторы, полученные из временных рядов Landsat, включая отражательную способность поверхности, растительный покров, нарушенность леса и структуру леса, а также вспомогательные переменные, описывающие топографию и положение. Образцы для обучения и проверки были получены из Инвентаризации растительных ресурсов (VRI) из пула полигонов с однородными внутренними условиями и с небольшими расхождениями с прогнозами дистанционного зондирования. Локальные модели были применены к плиткам размером 100×100 км, которые учитывали обучающие выборки из соседних плиток 5×5, чтобы избежать краевых эффектов.Общая точность 72% была обнаружена для видов, занимающих 80% лесных площадей. Спутниковые данные и моделирование продемонстрировали возможность составления актуальных сквозных карт атрибутов леса на уровне подлесков в Британской Колумбии, Канада.
Вероятность видов до н.э., 2015 г.
Данные о вероятности распределения принадлежности к классам древесных пород, включенные в этот продукт, относятся к провинции Британская Колумбия и основаны на данных и моделировании Landsat, результаты нанесены на карту с пространственным разрешением 30 м.Данные представляют вероятность членства в классах древесных пород в 2015 году. Карта была создана с помощью классификатора Random Forests, в котором использовались предикторы, полученные из временных рядов Landsat, включая отражательную способность поверхности, растительный покров, нарушения леса и структуру леса, а также вспомогательные переменные, описывающие топографию и позиция. Образцы для обучения и проверки были получены из Инвентаризации растительных ресурсов (VRI) путем выбора из стратифицированного пула полигонов с однородными внутренними условиями и низкими расхождениями в отношении данных дистанционного зондирования.Локальные модели применялись на тайлах 100×100 км, которые во избежание краевых эффектов учитывали обучающие выборки из соседних тайлов 5×5. Общая точность 72% была обнаружена для видов, занимающих 80% лесных площадей. В качестве элемента процесса сопоставления мы также получаем голоса, полученные для каждого класса с помощью моделей случайного леса. Голоса можно понимать как аналог вероятностей членства в классе, предоставляя расширенную информацию о неопределенности класса земного покрова для использования в моделировании. Вероятность членства в классах древесных пород ниже 5% была замаскирована и преобразована в ноль.
При использовании этих данных указывайте как: Шанг, К., Купс, Н.К., Вулдер, М.А., Уайт, Дж.К., Эрмосилья, Т., 2020. Обновление и пространственное расширение стратегических лесных кадастров с использованием дистанционного зондирования и моделирования временных рядов. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации 84, 101956. DOI: 10.1016/j.jag.2019.101956. ( Шан и др. 2020 ).
Карта видов деревьев Британской Колумбии/вероятности, 2015 г. (GeoTif, 1,5 ГБ),
Канада Гармонизированный сельскохозяйственный лесной покров 2015 Согласованный сельскохозяйственный лесной покров Канады, 2015 г. Гармонизированная карта земельного покрова (HLC) составлена ​​на основе данных Министерства сельского хозяйства и агропродовольствия Канады (AAFC) и Канадской лесной службы (CFS). Продукт HLC охватывает всю территорию от северной окраины лесных экосистем Канады до южной границы. Земельный покров соответствует категориям Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК), представляет 2015 год и имеет пространственное разрешение 30 м. Эта согласованная карта земного покрова объединяет два отраслевых продукта земного покрова: Virtual Land Cover Engine или VLCE от CFS (Hermosilla et al., 2018) и Ежегодную инвентаризацию сельскохозяйственных культур AAFC или ACI (Agriculture and Agri-Food Canada, 2018). . Процесс гармонизации проводился с использованием модели скрытого распределения Дирихле (LDA). Модель LDA использовала региональные совпадения классов из нескольких карт для создания согласованной метки класса для каждого пикселя путем статистической характеристики атрибутов земли на основе совпадений классов с использованием информации, предоставленной матрицами ошибок и показателями семантического сходства.Полный обзор данных, примененных методов и информацию о независимой оценке точности см. в Li et al. (2020). При использовании этих данных просьба указывать как: Ли, З. , Уайт, Дж. К., Вулдер, М. А., Эрмосилья, Т., Дэвидсон, А. М., Комбер, А. Дж., 2020. Гармонизация земного покрова с использованием скрытого распределения Дирихле. Международный журнал географической информатики. DOI: https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1796131 (открытый доступ) ( Ли и др. 2020 ). Дополнительные ресурсы по использованным данным и применяемым методам см.: Эрмосилья, Т., Вулдер, М.А., Уайт, Дж.К., Купс, Н.К., Хобарт, Г.В., 2018. Ежегодные карты классификации земного покрова лесных экосистем Канады с учетом нарушений для 29-летнего временного ряда Landsat. Канадский журнал дистанционного зондирования 44 (1), 67-87. https://doi.org/10.1080/07038992.2018.1437719 (Открытый доступ) ( Hermosilla et al. 2018 ). Министерство сельского хозяйства и продовольствия Канады, 2018 г. Ежегодная инвентаризация урожая. URL https://open.canada.ca/data/en/dataset/ba2645d5-4458-414d-b196-6303ac06c1c9. ( AAFC, 2018.Ежегодная инвентаризация урожая ). Согласованный сельскохозяйственный лесной покров Канады, 2015 г. (GeoTif, 1,3 ГБ),
Рейтинг экологичности городов Канады Рейтинг экологичности городов Канады Оценка городской зелени (1984–2016) для 18 выбранных крупных городских районов Канады. Данные Urban Greenness Score, включенные в этот продукт, охватывают 33 года и все смежные области распространения переписи 18 выбранных крупных городских районов Канады.В 2016 г. на 18 городских районов приходилось более половины населения Канады (Czekajlo et al. 2020). В шкале Urban Greenness Score используются доли зелени из годовых временных рядов (1984–2016 гг.) спектрально несмешанных спутниковых изображений Landsat (White et al. 2014; https://doi.org/10.1080/07038992.2014.945827; Hermosilla et al. 2016). , https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1187673) для характеристики озеленения и его общего изменения, обобщенного по ареалу распространения переписи. код изображения; Оценка городской зелени; Описание 1; -Л; Уменьшение зелени, что приводит к низкой конечной зелени 2; 0л; Стабильно низкий уровень зелени 3; +л; Увеличение степени зелени, что приводит к низкой конечной зелени 4; -М; Уменьшение зелени, что приводит к умеренной окончательной зелени 5; 0М; Стабильный умеренный уровень зелени 6; +М; Увеличение степени зелени, что приводит к умеренной конечной зелени 7; -ЧАС; Уменьшение зелени, что приводит к высокой конечной зелени 8; 0ч; Стабильно высокий уровень зелени 9; +Н; Увеличение степени зелени, что приводит к высокой конечной зелени Для получения дополнительной информации о данных, применяемых методах обработки изображений и спектрального разделения, о построении показателя озеленения городов и информации о независимой оценке точности данных, а также для цитирования этих данных используйте: Чекайло, А. , Coops, NC, Wulder, MA, Hermosilla, T., Lu, Y., White, JC, van den Bosch, M., 2020. Оценка озеленения городов: спутниковая метрика для многодесятилетней характеристики городских земель. динамика. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации. 93, 102210. https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102210 ( Чекайло и др. 2020 ). Рейтинг озеленения городов Канады (GeoTif, 51 МБ),
Ландшафт 2015 Версия 1 Лесной покров Канады с высоким разрешением (2015 г.).Данные о лесном покрове, включенные в этот продукт, представляют собой всю лесную экосистему и представляют собой характеристику растительного покрова от стены до стены на 2015 год. Этот продукт был создан с использованием как ежегодных составных изображений отражательной способности без пропусков, так и ежегодных карт изменения лесов с использованием Virtual Land Cover Engine. (VLCE) (см. Hermosilla et al. 2018) на площади 650 млн га лесных экосистем Канады. Элементы подхода к классификации VLCE включают знание информации о возмущениях, а также обеспечение логического перехода классов во времени.Кроме того, Скрытая Марковская модель реализуется для оценки вероятностей отдельных классов по годам, чтобы уменьшить изменчивость и возможный шум в присвоении классов из года в год (например, когда вероятности классов схожи). Обзор применяемых методов обработки данных, обработки изображений и обнаружения изменений временных рядов, а также информацию о независимой оценке точности данных см. в (Hermosilla et al. 2016). Подробное описание процесса VLCE и полученного впоследствии продукта земного покрова, включая оценку точности, см. (Hermosilla et al.2018). При использовании этих данных просьба указывать как: Уайт, Дж.К., М.А. Вулдер, Т. Эрмосилья, Н.К. Купс и Г.В. Хобарт. (2017). Общенациональная ежегодная характеристика 25-летнего нарушения и восстановления лесов в Канаде с использованием временных рядов Landsat. Дистанционное зондирование окружающей среды. 192: 303-321. ( Уайт и др. 2017 ). Hermosilla, T., M.A. Wulder, JC White, NC Coops, GW Hobart, L.B. Кэмпбелл, (2016). Массовая обработка данных временных рядов снимков Landsat: преобразование пикселей в информационные продукты для мониторинга лесов.Международный журнал цифровой Земли. 9(11), 1035-1054. ( Hermosilla et al. 2016 ). Hermosilla, T., MA Wulder, JC White, NC Coops, GW Hobart, (2017). Обновление временных рядов Landsat композитов поверхностного отражения и продуктов изменения леса новыми наблюдениями. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации. 63,104-111.. ( Hermosilla et al. 2017 ). Эрмосилья Т., М. А. Вулдер, Дж. К. Уайт, Н.К. Купс, Г. В. Хобарт, (2018). Ежегодные карты классификации земного покрова лесных экосистем Канады с учетом возмущений для 29-летнего временного ряда Landsat. Канадский журнал дистанционного зондирования. 44(1) 67-87. ( Hermosilla et al. 2018 ). Лесной покров 2015 г. (GeoTif, 1,7 ГБ),

Землепользование и изменение растительного покрова

  • Арнфилд, А. Дж., 2003: Два десятилетия исследований городского климата: обзор турбулентности, обмена энергией и водой и городского острова тепла.Международный журнал климатологии, 23, 1–26, doi: 10.1002/joc.859. | Деталь ↩

  • Барнстон А. Г. и П. Т. Шикеданц, 1984 г.: Влияние орошения на осадки в теплое время года на юге Великих равнин. Журнал климата и прикладной метеорологии, 23, 865-888, doi:10.1175/1520-0450(1984)0232.0.CO;2. | Деталь ↩

  • Берке, П. Р., Д. Р. Годшалк, Э. Дж. Кайзер и Д. А. Родригес, 2006 г.: Планирование городского землепользования. Университет Иллинойса Press.| Деталь ↩

  • Бирваген, Б.Г., Д.М. Теобальд, Ч.Р. Пайк, А. Чоут, П. Грот, Дж. В. Томас и П. Морефилд, 2010 г.: Национальные сценарии жилья и непроницаемой поверхности для комплексной оценки воздействия на климат. Труды Национальной академии наук, 107, 20887-20892, doi:10. 1073/pnas.1002096107. | Деталь ↩

  • Бонан, Великобритания, 2001: Данные наблюдений за снижением максимальной суточной температуры за счет пахотных земель на Среднем Западе США.Journal of Climate, 14, 2430-2442, doi:10.1175/1520-0442(2001)0142.0.CO;2. | Деталь ↩

  • Bonfils, C., and D. Lobell, 2007: Эмпирические доказательства недавнего замедления охлаждения, вызванного ирригацией. Труды Национальной академии наук, 104, 13582-13587, doi:10.1073/pnas.0700144104. | Деталь ↩

  • Браун, Д. Г., К. М. Джонсон, Т. Р. Лавленд и Д. М. Теобальд, 2005 г.: Тенденции землепользования в сельских районах на стыке Соединенных Штатов, 1950–2000 гг. Экологические приложения, 15, 1851–1863, doi: 10.1890/03-5220. | Деталь ↩

  • Камбарделла, Калифорния, и Дж. Л. Хэтфилд, 2013: Ch. 15: Динамика почвенного углерода в сельскохозяйственных системах. Землепользование и углеродный цикл: достижения в области комплексной науки, управления и политики, Д. Г. Браун, Робинсон, Д.Т., Френч, Н.Х., и Рид, до н.э., ред., издательство Кембриджского университета, 381-401. | Деталь ↩

  • Чуркина Г., Д. Г. Браун и Г. Кеолеян, 2010 г.: Углерод, хранящийся в населенных пунктах: совпадающие Соединенные Штаты. Биология глобальных изменений, 16, 135–143, doi:10.1111/j.1365-2486.2009.02002.x. | Деталь ↩

  • ,, 2012: Чикагская программа зеленых домов: город Чикаго. URL-адрес | Деталь ↩

  • , 2007 г.: План действий города Гомера по изменению климата: уменьшение угрозы глобального изменения климата с помощью усилий правительства и сообщества. 44 стр., Город Гомера, Гомер, Аляска. URL-адрес | Деталь ↩

  • ДеАнджелис, А., Ф. Домингес, Ю. Фан, А. Робок, М. Д. Кусту и Д. Робинсон, 2010 г.: Свидетельства увеличения количества осадков из-за орошения на Великих равнинах Соединенных Штатов.Журнал геофизических исследований, 115, D15115, doi: 10.1029/2010JD013892. | Деталь ↩

  • ДеФрис, Р. С., Г. П. Аснер и Р. А. Хоутон, 2004 г.: Экосистемы и изменения в землепользовании. Том. 153Американский геофизический союз, 344 стр. | Деталь ↩

  • , 2011: ClimateLA: Город Лос-Анджелес. URL-адрес | Деталь ↩

  • Fall, S., N.S. Diffenbaugh, D. Niyogi, R.A. Pielke, Sr, and G. Rochon, 2010: Температура и эквивалентная температура в Соединенных Штатах (1979–2005 гг.).Международный журнал климатологии, 30, 2045–2054 гг., doi: 10.1002/joc.2094. URL-адрес | Деталь ↩

  • Фоули, Дж. А., Р. ДеФрис, Г. П. Аснер, К. Барфорд, Г. Бонан, С. Р. Карпентер, С. Ф. Чапин, III, М. Т. Коу, Г. К. Дейли, Х. К. Гиббс, Дж. Хелковски, Т. Холлоуэй, Э. А. Ховард, К. Дж. Кучарик, К. Монфреда, Дж. А. Патц, К. И. Прентис, Н. Раманкутти и П. К. Снайдер, 2005 г.: Глобальные последствия землепользования. Science, 309, 570-574, doi:10.1126/science.1111772. | Деталь ↩

  • Фрай, Дж.А., Г. Сянь, С. Джин, Дж. А. Девиц, К. Г. Гомер, Ю. Лимин, К. А. Барнс, Н. Д. Герольд и Дж. Д. Уикхэм, 2011 г.: Завершение национальной базы данных земного покрова 2006 г. для граничащих с США территорий. Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование, 77, 858-864. | Деталь ↩

  • Хаммер, Р. Б., Стюарт С. И. и Радеофф В. К., 2009 г.: Демографические тенденции, взаимодействие дикой природы и городов и борьба с лесными пожарами. Общество и природные ресурсы, 22, 777-782, doi: 10.1080/08941920802714042.| Деталь ↩

  • Хардинг К. Дж. и П. К. Снайдер, 2012 г.: Моделирование реакции атмосферы на орошение на Великих равнинах. Часть II: Осаждение орошаемой воды и изменения в рециркуляции осадков. Журнал гидрометеорологии, 13, 1687-1703, doi: 10.1175/JHM-D-11-099.1. URL-адрес | Деталь ↩

  • Хардинг К. Дж. и П. К. Снайдер, 2012 г.: Моделирование реакции атмосферы на орошение на Великих равнинах. Часть I: Общее воздействие на осадки и энергетический баланс.Журнал гидрометеорологии, 13, 1667–1686, doi: 10. 1175/jhm-d-11-098.1. URL-адрес | Деталь ↩

  • Холлман, Ф. В., Т. Дж. Малдер и Дж. Э. Каллан, 2000 г.: Методология и предположения для демографических прогнозов Соединенных Штатов: с 1999 по 2100 год. Рабочий документ отдела народонаселения № 38. Бюро переписи населения США, Вашингтон, округ Колумбия URL | Деталь ↩

  • Гомер, К., Дж. Девиц, Дж. Фрай, М. Коан, Н. Хоссейн, К. Ларсон, Н. Герольд, А. МакКерроу, Дж. Н. ВанДриел и Дж. Уикхэм, 2007 г.: Завершение строительства национальной земли 2001 г. база данных покрытия для совпадающих Соединенных Штатов.Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование, 73, 337-341. URL-адрес | Деталь ↩

  • Hurteau, MD, 2013: Ch. 14: Влияние борьбы с лесными пожарами на запасы углерода в лесах. Землепользование и углеродный цикл: достижения в области комплексной науки, управления и политики, Д.Г. Браун, Робинсон, Д.Т., Френч, Н.Х., и Рид, до н.э., ред., издательство Кембриджского университета, 359-380. | Деталь ↩

  • , 2012: Стратегия адаптации к повышению уровня моря для залива Сан-Диего. 133 стр., ICLEI-Местные органы власти за устойчивое развитие США, Сан-Диего, Калифорния.URL-адрес | Деталь ↩

  • , 2010 г.: Академия климатического лидерства: Перспективные методы адаптации и устойчивости, Справочник по ресурсам для местных лидеров, Версия 1.0. 107 стр., Институт устойчивых сообществ, Вермонт. URL-адрес | Деталь ↩

  • Izzaurralde, RC, WM Post и T.O. West, 2013: Ch. 13: Управление углеродом: экологические пределы и ограничения. Землепользование и углеродный цикл: достижения в области комплексной науки, управления и политики, Д.Г. Браун, Робинсон, Д.T., French, NH, and Reed, BC, Eds., Cambridge University Press, 331–358. | Деталь ↩

  • Джонс, К. Адэр, К. Дж. Никерсон и П. В. Хейзи, 2013 г.: Новое использование старых инструментов? Снижение выбросов парниковых газов с помощью политики сельскохозяйственного сектора. Прикладные экономические перспективы и политика, 35, 398-434, doi:10.1093/aepp/ppt020. | Деталь ↩

  • Джонс, К. Адэр, К. Дж. Никерсон и Н. Кавалларо, 2013: гл. 16: Политика США и снижение выбросов парниковых газов в сельском хозяйстве.Землепользование и углеродный цикл: достижения в области комплексной науки, управления и политики, Д.Г. Браун, Робинсон, Д.Т., Френч, Н.Х., и Рид, до н.э., ред., издательство Кембриджского университета, 403-430. | Деталь ↩

  • Карл, Т.Р., Б.Э. Глисон, М.Дж. Менн, Дж.Р. МакМахон, Р.Р. Хейм-младший, М.Дж. Брюэр, К.Е. Канкель, Д.С. Арндт, Дж.Л. Приветт, Дж.Дж. Бейтс, П.Я. Гройсман и Д.Р. аномалии и тренды. Eos, Transactions, Американский геофизический союз, 93, 473-474, doi:10.1029/2012ЭО470001. URL-адрес | Деталь ↩

  • Landsberg, H.E., 1970: Антропогенные климатические изменения: Деятельность человека изменила климат урбанизированных районов и может повлиять на глобальный климат в будущем. Science, 170, 1265-1274, doi:10. 1126/science.170.3964.1265. | Деталь ↩

  • Лебоу, Б., Т. Патель-Вейнанд, Т. Лавленд и Р. Кантрал, 2012 г.: Технический отчет национального семинара заинтересованных сторон по землепользованию и растительному покрову. Отчет подготовлен для Национальной оценки климата 2013 года.73 стр. URL-адрес | Деталь ↩

  • Лобелл, Д. Б., С. Б. Филд, К. Н. Кэхилл и К. Бонфилс, 2006 г.: Воздействие будущего изменения климата на урожайность многолетних культур в Калифорнии: прогнозы моделей с учетом неопределенностей климата и урожая. Сельскохозяйственная и лесная метеорология, 141, 208-218, doi:10.1016/j.agrformet.2006.10.006. | Деталь ↩

  • Лавленд, Т., Р. Махмуд, Т. Патель-Вейнанд, К. Карстенсен, К. Бекендорф, Н. Блисс и А. Карлтон, 2012 г.: Технический отчет по национальной оценке климата о воздействии климата и землепользования и земель Смена обложки.87 стр., Министерство внутренних дел США, Геологическая служба США, Рестон, Вирджиния. URL-адрес | Деталь ↩

  • Loveland, T. R., T.L. Sohl, S.V. Stehman, A.L. Gallant, K.L. Sayler, and D.E. Napton, 2002: Стратегия оценки темпов недавних изменений земного покрова в США. Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование, 68, 1091-1099. URL-адрес | Деталь ↩

  • Любовски, Р. Н., А. Дж. Плантинга и Р. Н. Ставинс, 2008 г.: Что движет изменениями в землепользовании в Соединенных Штатах? Национальный анализ решений землевладельцев.Экономика земель, 84, 529-550, doi:10.3368/le.84.4.529. | Деталь ↩

  • Махмуд Р., К. Г. Хаббард, Р. Д. Липер и С. А. Фостер, 2008 г.: Увеличение содержания влаги в приповерхностной атмосфере из-за изменений в землепользовании: данные наблюдений за температурой точки росы. Ежемесячный обзор погоды, 136, 1554–1561, doi: 10.1175/2007MWR2040.1. URL-адрес | Деталь ↩

  • Макферсон, Р. А., Д. Дж. Стенсруд и К. К. Кроуфорд, 2004 г.: Влияние пояса озимой пшеницы в Оклахоме на мезомасштабную среду.Ежемесячный обзор погоды, 132, 405-421, doi: 10. 1175/1520-0493 (2004) 132. URL-адрес | Деталь ↩

  • Никерсон, К., Р. Эбель, А. Борчерс и Ф. Карриасо, 2011 г.: Основные виды использования земли в Соединенных Штатах, 2007 г. Министерство сельского хозяйства США, Служба экономических исследований. URL-адрес | Деталь ↩

  • Нийоги, Д., П. Пайл, М. Лей, С.П. Арья, К.М. Киштавал, М. Шеперд, Ф. Чен и Б. Вулф, 2011 г.: Городские модификации гроз: климатология наблюдений за штормами и модельный пример для Городской район Индианаполиса.Журнал прикладной метеорологии и климатологии, 50, 1129–1144, doi: 10.1175/2010JAMC1836.1. URL-адрес | Деталь ↩

  • , 2011: План зеленой инфраструктуры Нью-Йорка. 154 стр., Департамент охраны окружающей среды города Нью-Йорка, Нью-Йорк, Нью-Йорк. URL-адрес | Деталь ↩

  • Пирсон Т. и С. Браун, 2013 г.: гл. 17: Возможности и проблемы компенсации выбросов парниковых газов за счет лесов. Землепользование и углеродный цикл: достижения в области комплексной науки, управления и политики, Д. Г. Браун, Робинсон, Д. Т., Френч, Н. Х., и Рид, до н. э., ред., издательство Кембриджского университета, 431–454. | Деталь ↩

  • Пилке, старший, Р. А., 2005: Землепользование и изменение климата. Science, 310, 1625-1626, doi:10.1126/science.1120529. | Деталь ↩

  • Радеофф, В. К., Р. Б. Хаммер, С. И. Стюарт, Дж. С. Фрид, С. С. Холкомб и Дж. Ф. МакКифри, 2005 г.: Взаимодействие дикой природы и города в Соединенных Штатах. Экологические приложения, 15, 799-805, doi: 10.1890/04-1413. | Деталь ↩

  • Рихтер, Д.и R. A. Houghton, 2011: Валовые потоки CO 2 от изменений в землепользовании: последствия для сокращения глобальных выбросов и увеличения поглотителей. Carbon Management, 2, 41-47, doi:10.4155/cmt.10.43. | Деталь ↩

  • Сандстром, Массачусетс, Р. Г. Лауритсен и Д. Шаньон, 2004: Летняя климатология экстремальных значений точки росы в центральной части США (1949–2000 гг.). Физическая география, 25, 191-207, doi: 10. 2747/0272-3646.25.3.191. | Деталь ↩

  • Schwalm, C.R., C.A. Williams, K. Schaefer, D.Балдокки, Т. А. Блэк, А. Х. Гольдштейн, Б. Э. Лоу, В. К. Очель, К. Т. Поу и Р. Л. Скотт, 2012 г.: Снижение поглощения углерода во время засухи на рубеже веков в западной части Северной Америки. Nature Geoscience, 5, 551-556, doi: 10.1038/ngeo1529. URL-адрес | Деталь ↩

  • , 2011: Жизнь с поднимающейся бухтой: уязвимость и адаптация в бухте Сан-Франциско и на ее береговой линии. 187 стр., Комиссия по сохранению и развитию залива Сан-Франциско, Сан-Франциско, Калифорния. URL-адрес | Деталь ↩

  • Шепард, Дж.М., Х. Пирс и А. Дж. Негри, 2002 г.: Модификация количества осадков в крупных городских районах: наблюдения с помощью космического радара дождя на спутнике TRMM. Журнал прикладной метеорологии, 41, 689-701, doi:10.1175/1520-0450(2002)0412.0.CO;2. URL-адрес | Деталь ↩

  • Sleeter, BM, 2008: Изменение земель в конце 20-го века в экорегионе долины Центральной Калифорнии. Калифорнийский географ, 48, 27–59. URL-адрес | Деталь ↩

  • Слитер, Б. М., Т. Л. Сол, Т. Р. Лавленд, Р.Ф. Ош, В. Асеведо, М. А. Драммонд, К. Л. Сайлер и С. В. Стехман, 2013 г.: Изменение земного покрова на континентальной территории Соединенных Штатов с 1973 по 2000 гг. Глобальные экологические изменения, 23, 733-748, doi:10.1016/j. глоенвча.2013.03.006. URL-адрес | Деталь ↩

  • Sleeter, BM, TL Sohl, MA Bouchard, RR Reker, CE Soulard, W. Acevedo, GE Griffith, RR Sleeter, RF Auch, KL Sayler, S. Prisley, and Z. Zhu, 2012: Сценарии землепользования и земли охватывают изменения в континентальных Соединенных Штатах: использование специального отчета о сценариях выбросов в экорегиональном масштабе.Глобальное изменение окружающей среды, 22, 896-914, doi:10.1016/j.gloenvcha.2012.03.008. URL-адрес | Деталь ↩

  • Sohl, TL, BM Sleeter, KL Sayler, MA Bouchard, RR Reker, SL Bennett, RR Sleeter, RL Kanengieter, and Z. Zhu, 2012: Пространственно явные сценарии землепользования и земного покрова для Великих равнин Соединенных Штатов Состояния. Сельское хозяйство, экосистемы и окружающая среда, 153, 1–15, doi: 10.1016/j.agee.2012.02.019. | Деталь ↩

  • Солецкий В. и К.Розенцвейг, 2012 г.: Города США и изменение климата: проблемы городов, инфраструктуры и уязвимости, серия технических отчетов, Национальная оценка климата США. URL | Деталь ↩

  • Сорушян, С., Дж. Ли, К. Хсу и К. Гао, 2011 г.: Насколько значительно влияние ирригации на местный гидроклимат в Центральной долине Калифорнии? Сравнение результатов моделирования с наземными и дистанционными данными. Журнал геофизических исследований, 116, D06102, doi: 10.1029/2010JD014775. | Деталь ↩

  • Суч, К.и С. Гриммонд, 2006 г.: Прикладная климатология: городской климат. Успехи физической географии, 30, 270–279, doi: 10.1191/03006pp484pr. | Деталь ↩

  • Стивенс, С. Л., М. А. Адамс, Дж. Хандмер, Ф. Р. Кернс, Б. Лестер, Дж. Леонард и М. А. Мориц, 2009 г.: Пожары в городских и диких землях: как Калифорния и другие регионы США могут учиться у Австралии. Письма об экологических исследованиях, 4, 014010, doi: 10.1088/1748-9326/4/1/014010. | Деталь ↩

  • Теобальд, Д.М. и У. Х. Ромм, 2007 г.: Расширение границ между дикой природой и городом в США. Ландшафтное и городское планирование, 83, 340-354, doi:10.1016/j.landurbplan.2007.06.002. | Деталь ↩

  • , 1995: Таблица 1. Городское и сельское население: с 1900 по 1990 год. URL | Деталь ↩

  • ,, 2012: Классификация городских и сельских районов переписи 2010 года и критерии городских районов. URL-адрес | Деталь ↩

  • Wear, DN, 2011: Прогнозы землепользования на уровне округа в соответствии с тремя будущими сценариями: технический документ, подтверждающий оценку RPA Лесной службы 2010 года.Общий технический отчет SRS-141. 41 стр., Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Южная исследовательская станция, Эшвилл, Северная Каролина. URL-адрес | Деталь ↩

  • Вестерлинг А. Л., Х. Г. Идальго, Д. Р. Каян и Т. В. Светнам, 2006 г.: Потепление и более ранняя весна увеличивают активность лесных пожаров в западных лесах США. Science, 313, 940-943, doi:10.1126/science.1128834. | Деталь ↩

  • Йоу, Д.М., 2007 г.: Городские острова тепла: наблюдения, воздействие и адаптация. Географический компас, 1, 1227–1251, дои: 10.1111/j.1749-8198.2007.00063.x. | Деталь ↩

  • Чжао Т., М. В. Хорнер и Дж. Сулик, 2011 г.: Географический подход к секторальной инвентаризации углерода: изучение баланса между выбросами на основе потребления и секвестрацией углерода при землепользовании во Флориде. Анналы Ассоциации американских географов, 101, 752–763, doi: 10.1080/00045608.2011.567936. | Деталь ↩

  • Zhu, Z., M. Bouchard, D. Butman, T. Hawbaker, Z. Li, J. Liu, S. Liu, C. McDonald, R. Reker, K.Sayler, B. Sleeter, T. Sohl, S. Stackpoole, A. Wein, and Z. Zhu, 2011: Исходные и прогнозируемые будущие запасы углерода и потоки парниковых газов в районе Великих равнин США. Professional Paper 1787. 28 стр., Геологическая служба США, Рестон, Вирджиния. URL-адрес | Деталь ↩

  • Глобальные изменения в землепользовании в четыре раза больше, чем предполагалось ранее

    Abstract

    Количественная оценка динамики изменений в землепользовании имеет решающее значение для решения глобальных социальных проблем, таких как продовольственная безопасность, изменение климата и утрата биоразнообразия.Здесь мы анализируем динамику глобального изменения землепользования с беспрецедентным пространственным разрешением, объединяя несколько открытых потоков данных (дистанционное зондирование, реконструкцию и статистику) для создания Исторической оценки динамики земель + (HILDA +). По нашим оценкам, изменения в землепользовании затронули почти треть (32%) мировой площади земель всего за шесть десятилетий (1960–2019 гг.) и, таким образом, примерно в четыре раза больше по масштабам, чем ранее предполагалось на основе долгосрочных оценок изменений земель. . Мы также определяем географически расходящиеся процессы изменения землепользования, включая облесение и забрасывание пахотных земель на Глобальном Севере и вырубку лесов и расширение сельского хозяйства на Юге.Здесь мы показываем, что наблюдаемые фазы ускорения (~ 1960–2005 гг.) и замедления (2006–2019 гг.) изменений в землепользовании можно объяснить влиянием мировой торговли на сельскохозяйственное производство.

    Тематические термины: Смягчение последствий изменения климата, Воздействие на окружающую среду, Сельское хозяйство, География

    Введение

    Около трех четвертей земной поверхности было изменено человеком за последнее тысячелетие 1 , 8 . Успешное решение глобальных проблем устойчивости, таких как изменение климата, утрата биоразнообразия и продовольственная безопасность, зависит от изменений в землепользовании, поскольку они сильно влияют на источники углерода 3 и поглотители 4 , 5 , вызывают потерю среды обитания 6 и поддерживает производство продуктов питания 7 . В частности, потенциал смягчения последствий деятельности по землепользованию, в том числе связанной с лесами и сельским хозяйством, был признан важным для достижения климатических целей в рамках Парижского соглашения, что сделало землепользование центральным компонентом многих международных политических дебатов 2 , 8 . Таким образом, количественная оценка и понимание глобальных изменений в землепользовании и их пространственно-временной динамики имеют решающее значение для поддержки этих дебатов.

    Тем не менее, несмотря на социальную значимость, понимание того, как глобальное землепользование/земельный покров (LUC) изменилось в пространстве и во времени, ограничено отсутствием исчерпывающих данных и большими неопределенностями в существующих реконструкциях LUC 9 , 10 .

    Даже в эпоху спутников, «больших данных» и растущей тенденции к открытому доступу к информации данные LUC по-прежнему ограничены фрагментированным содержанием, разным масштабом, отсутствием пространственных или временных деталей и непоследовательными временными рядами 11 , 12 . Спутниковое дистанционное зондирование связано с земным покровом (биофизическими свойствами земной поверхности, например пастбищ) и обеспечивает высокое пространственное разрешение, но короткий временной охват. Напротив, кадастры и статистика в основном касаются землепользования (цели и виды деятельности, посредством которых люди используют землю, т.грамм. выпас, возделывание), охватывают длительные промежутки времени, но привязаны к административным единицам и, таким образом, лишены пространственной детализации. Каждому источнику данных по отдельности не хватает одного критического компонента — пространства, времени или темы — и, таким образом, он не может охватить всю динамику землепользования.

    Существующие глобальные долгосрочные реконструкции землепользования часто опираются лишь на несколько потоков данных наблюдений и строятся на предположениях, касающихся, например, распределения пахотных земель (HYDE3.2 13 , LUh3 14 ) или заготовки древесины (ЛУх3 14 ). Они также имеют довольно грубое пространственное разрешение до 0,25 градуса (LUh3 14 ) и ограниченные категории землепользования (пахотные земли SAGE 15 , HYDE3.2 13 ). Хотя недавно GLASS-GLC 16 добился прогресса в оценке долгосрочных изменений земного покрова с беспрецедентным пространственным разрешением (5 км) и временным охватом (1982–2015 гг.), GLASS-GLC относится только к земному покрову ( не землепользование) и опирается на один спутниковый датчик (AVHRR) в качестве источника данных.Что еще более важно, ни в одном из существующих данных об изменениях в землепользовании полностью не учитываются грубые изменения, другими словами, все переходы земель между категориями LUC, которые происходят в течение определенного периода времени. Тем не менее, выявление грубых изменений в динамике землепользования имеет важное значение при количественной оценке воздействия изменения LUC на климат и окружающую среду 9 .

    Чтобы проанализировать и лучше понять пространственно-временную динамику глобального изменения землепользования, мы объединили многочисленные данные дистанционного зондирования с высоким разрешением (см. Дополнительную таблицу 1 ) с потоками долгосрочных статистических данных (землепользование ФАО 17 и население 18 ) для оценки ежегодных изменений LUC с 1960 по 2019 год с пространственным разрешением 1 км.На основе открытых наборов данных мы разработали модель под названием HILDA + (Historic Land Dynamics Assessment + , https://landchangestories.org/hildaplus-mapviewer/), которая согласовывает пространственную информацию LUC с кадастрами землепользования в национальном масштабе и распределяет эти изменения глобальной земной поверхности. Подход полностью включает полученные данные, ежегодные валовые изменения между шестью категориями LUC: городские, пахотные земли, пастбища/пастбищные угодья, леса, неуправляемые травяные/кустарниковые угодья, редкая/отсутствующая растительность (см. дополнительную таблицу 2 ).Это позволяет с беспрецедентной точностью количественно оценить пространственные масштабы изменений в землепользовании и обеспечивает отслеживание годовой динамики во времени.

    В этом документе мы представляем прибыль и убытки в основных категориях LUC, определяем различные модели изменения землепользования и сравниваем их по всему миру.

    Результаты и обсуждение

    Пространственная протяженность и расходящиеся закономерности глобального изменения землепользования

    По нашим оценкам, 17% земной поверхности претерпели изменения хотя бы один раз между шестью категориями земель с 1960 по 2019 год (см.). При суммировании всех отдельных событий изменения (включая области множественных изменений) общая площадь изменения земель составляет 43 миллиона км², что составляет почти треть глобальной поверхности суши. Это означает, что в среднем с 1960 года каждый год менялась площадь суши, примерно в два раза превышающая площадь Германии (720 000  км²).

    Доля общей поверхности земли без (чистое изменение) и с учетом множественных изменений (валовое изменение) между шестью основными категориями землепользования/покрова (городская территория, пахотные земли, пастбища/пастбища, леса, неуправляемые травяные/кустарниковые угодья, неуправляемые /земли с редкой растительностью) в 1960–2019 гг.Пространственная степень изменения землепользования/покрова отображается желтым цветом (области с единичными событиями изменения) и красным цветом (области с несколькими событиями изменения).

    Мы определяем глобальную чистую потерю площади лесов в размере 0,8 млн км², но расширение глобального сельского хозяйства (т. е. пахотных земель и пастбищ/пастбищных угодий) на 1,0 и 0,9 млн км² соответственно. Однако глобальные тенденции в изменении землепользования скрывают множество различных региональных траекторий. В то время как площади лесов на Глобальном Севере (включая Китай) увеличились, площади лесов в развивающихся странах Глобального Юга сильно сократились. Разница между Севером и Югом в приросте и потере лесов противоположна глобальным площадям пахотных земель, которые уменьшились на Глобальном Севере и увеличились на Глобальном Юге. Разница между севером и югом менее заметна в отношении смены пастбищ/пастбищных угодий, поскольку на расширение пастбищ как в Китае, так и в Бразилии приходится большая часть мировой площади суши (см. рис. ). Эти глобально расходящиеся процессы изменения землепользования подтверждаются многочисленными исследованиями, в т.ч. прирост лесов, вызванный политическими стимулами к лесовосстановлению в Китае 19 21 , отказ от сельскохозяйственных земель в Европе 22 и США 23 25 25 25 25 25 26 28 и древесное вторжение на пастбища в США 29 и Австралии 30 .И наоборот, тропическая вырубка лесов произошла для производства говядины, сахарного тростника и сои в бразильской Амазонии 31 , 32 , масличной пальмы в Юго-Восточной Азии 33 36 и какао 37 39 . Кроме того, пастбищные угодья широко расширились до маргинальных земель в Китае 19 , 40 .

    Глобальное изменение лесов, пахотных земель и пастбищ/пастбищных угодий.

    Пространственное распределение a лесов, b пахотных земель и c пастбищ/пастбищных угодий (стабильная площадь) и изменение (прирост и убыль) в период с 1960 по 2019 год. площади потерь и множественных изменений (на которых произошли как прибыли, так и потери) по отношению к общей площади в соответствующей категории LUC на каждой географической широте.

    Путем разделения изменений в землепользовании на участки с одним изменением (например,грамм. вырубка лесов) или несколько событий изменения (например, севооборот), мы видим четкие закономерности по всему миру (см. рис. ). Из всех наземных переходов 38% представляют собой единичные изменения, которые наиболее очевидны в развивающихся странах Глобального Юга. Около половины площадей с единичными изменениями (48%) связаны с расширением сельскохозяйственных угодий, что можно увидеть, например, в расширяющихся пастбищах Китая или в вырубке тропических лесов на Амазонке. Множественные изменения составляют 62% всех наземных переходов.В отличие от одиночных изменений, в развитых странах Глобального Севера (например, в Европе, США, Австралии) и быстрорастущих экономиках (например, в Нигерии, Индии) преобладают множественные изменения. Здесь за последние десятилетия произошли интенсификация сельского хозяйства, как в ЕС и США, и/или крупные преобразования в сельскохозяйственном секторе, например, переход от натурального хозяйства к товарным культурам в Нигерии 41 . Из всех множественных событий изменения 86% составляют изменения в землепользовании сельскохозяйственных угодий (переход земли, связанный с пахотными землями или пастбищами/пастбищными угодьями).Некоторые из этих изменений прямо или косвенно связаны с управлением земельными ресурсами и интенсификацией сельского хозяйства. Переходы между возделываемыми и пастбищными/пастбищными угодьями (11% всех случаев множественных изменений) могут указывать на районы севооборота или смешанные системы земледелия и животноводства, как в США, Австралии и Европе 42 , 43 . Наиболее многочисленные изменения (75%) происходят между управляемыми и неуправляемыми землями, например, отказ от пахотных земель, т.е. за счет интенсификации земледелия на более подходящих землях, как в постсоветской Восточной Европе 44 , пастбищно-кустарниковых посягательств, как при оборотных пастбищных системах в Австралии 45 или Средиземноморье, а также переходов между сельскохозяйственными угодьями и лесами как в системах агролесоводства в Западной Европе 46 .

    Временная динамика глобального изменения землепользования и его связь с глобальными рынками

    Скорость глобального изменения землепользования не была постоянной во времени. Анализируя временную динамику, мы выделяем две разные фазы: (1) фаза ускорения с увеличивающейся скоростью изменений с 1960 по 2004 год; и (2) снижение скорости изменений с 2005 по 2019 год (см. рис. ). Переход от постоянных к растущим темпам изменения землепользования обсуждался в контексте изменения глобальных продовольственных режимов и совпадает с периодом, когда глобальное производство продовольствия перешло от агротехнологической интенсификации (вызванной Зеленой революцией 1960-х годов) к производству для глобализированных рынков и растущей торговли, особенно в 1990-е годы 47 , 48 .Мы находим, что эта фаза ускорения более отчетливо проявляется в регионах Глобального Юга, как это наблюдается в Южной Америке, Африке и Юго-Восточной Азии (см. Рис. ), где производство и экспорт товарных культур увеличились наиболее заметно с 2000-х годов (см. Дополнение). рис. 1 и 2 ). Установлено, что растущее влияние телекоммуникационных рынков является основной движущей силой изменений в землепользовании, особенно вырубки лесов для выращивания товарных культур на глобальном юге 39 . Это офшоринговое изменение землепользования с Глобального Севера на Юг проявляется в растущей доле пахотных земель в странах Глобального Юга, используемых для экспорта и потребления за пределами их территорий 49 .

    Скорость изменения землепользования. Годовой темп изменения землепользования/покрова в период с 1960 по 2019 год для разных регионов мира и земного шара.

    Глобальные тенденции показаны для этапов 1: 1960–2004 гг. и 2: 2005–2015 гг. Серые линии показывают годовое изменение, черные линии показывают сглаженное годовое изменение, основанное на трехлетнем скользящем среднем.Карта показывает пространственную протяженность представленных регионов мира разными оттенками серого.

    Однако данные свидетельствуют о довольно резком изменении темпов снижения темпов изменения землепользования в период с 2005 г., что наиболее заметно в Африке и Южной Америке (см. 3 ). Мы предполагаем, что переход от ускорения к замедлению изменений в землепользовании связан с развитием рынка в контексте глобального экономического и продовольственного кризиса 2007–2009 гг. До кризиса растущий спрос на продукты питания, корма для животных и биотопливо, а также рост цен на нефть (достигших рекордного максимума в 2008 г. на уровне 145,31 долл. изменить 51 . В частности, высокие цены на нефть сделали биоэнергетические культуры более конкурентоспособными и прибыльными по сравнению с ископаемыми видами топлива. Растущий спрос, в основном в развитых странах Глобального Севера, стимулировал расширение биоэнергетических культур на Глобальном Юге (напр.грамм. производство масличных культур в Гане, Аргентине, Бразилии и Индонезии, см. дополнительный рисунок 1 ). Политика в отношении биотоплива, экстремальные климатические условия и запреты на экспорт привели к скачкам мировых цен на продовольствие в 2007–2008 годах и в 2010 году, что вызвало обеспокоенность по поводу продовольственной безопасности во многих странах, зависящих от импорта, и быстро развивающиеся экономики (например, ЕС, Китай или Индия). Возникла волна крупномасштабных трансграничных приобретений земель и иностранных инвестиций в сельское хозяйство, в основном направленных на страны Африки к югу от Сахары, Юго-Восточную Азию и Южную Америку 48 , 55 , 56 . Это развитие отражается во внезапном увеличении темпов изменения землепользования (в течение 2000–2005 гг.), последующих колебаниях (в течение 2006–2010 гг.) и резком снижении (после 2010 г.) в странах Глобального Юга, т.е. Бразилия, Аргентина или Эфиопия (см. Дополнительный рисунок 4 ). Мы обнаружили, что наблюдаемое замедление глобального изменения землепользования после экономического кризиса 2007–2009 годов в основном вызвано снижением сельскохозяйственной экспансии в странах Глобального Юга, особенно ярко выраженным в Аргентине, Гане и Эфиопии (см. 5 ). Мы постулируем, что глобальное замедление изменений в землепользовании связано с рыночными механизмами во время экономического кризиса. С окончанием экономического бума во время Великой рецессии мировой спрос на товары упал. Страны, которые до кризиса ориентировались на производство товарных культур для мировых рынков (например, Аргентина, Бразилия, Гана или Индонезия), перестали находить покупателей на свои товары, сократили сельскохозяйственное производство и, соответственно, темпы расширения сельскохозяйственных угодий. Наблюдаемое резкое снижение темпов изменения землепользования, особенно в Африке (см. рис. ), может быть дополнительно вызвано уменьшением количества и размеров глобальных приобретений земли после финансового кризиса 2007–2009 гг. С тех пор хедж-фонды в области земли стали менее распространенными 57 , и были высказаны опасения по поводу неустойчивой практики, связанной с трансграничным приобретением земли (например, деградация земли/воды и перемещение сельских рабочих) 52 , 57 .Возникшие в результате стимулы со стороны международных организаций и стран-экспортеров к ограничению торговли землей, возможно, привели к недавнему сокращению крупномасштабных приобретений земли 57 .

    Помимо глобализированной торговли, другими важными факторами динамики изменения земель, которые все больше влияют на темпы изменения землепользования на этапе замедления, являются изменение климата и связанные с ним воздействия, такие как экстремальные явления, засухи и наводнения. Сельскохозяйственное землепользование пострадало от засухи в Западной 58 и Восточной Африке 59 в 2000-е годы, что можно наблюдать в резком снижении скорости изменения землепользования в Эфиопии после засухи 2010/11 гг. (см. дополнительный рис. 4 ). Кроме того, деградация земель, вызванная как изменчивостью климата, так и деятельностью человека, часто связана с отказом от пахотных земель, последующим расширением сельскохозяйственных угодий и обезлесением в других местах, что широко наблюдается в тропических регионах 60 .

    Анализируя временную динамику глобальных изменений в землепользовании по категориям LUC, мы обнаруживаем большую ежегодную изменчивость изменений в землепользовании в сельском хозяйстве. В то время как глобальная площадь лесов демонстрирует довольно устойчивое ежегодное чистое сокращение, которое ускорилось в 1990-х годах (см.), пахотные земли и пастбища/пастбища демонстрируют большие колебания во времени; примерно в четыре раза выше, чем в лесах. Это различие, вероятно, связано с сочетанием 5-летней схемы представления данных ФАО/ОЛР о лесах и более быстрой реакцией изменений в землепользовании на социально-экономические изменения. В частности, на скорость изменения землепользования в сельском хозяйстве могут повлиять изменения политического режима (например, отказ от земель после распада Советского Союза в 1990 г.) 61 , сбои в глобализированных цепочках поставок (например,грамм. эмбарго США на соевые бобы против России в 1980 году) 62 , 63 , стимулы для сохранения природы (например, предотвращение вырубки лесов, как в политике REDD) 7 , стихийные бедствия и экстремальные явления, такие как засухи 90 , 64 . Высокая динамика межгодовых изменений мировых сельскохозяйственных угодий в основном возникла в 1990-х годах после длительного периода чистого роста. Это соответствует периоду, когда произошли крупные геополитические сдвиги (в частности, распад СССР) и возросло значение рыночного производства продуктов питания. В то время как пастбища/пастбищные угодья демонстрируют тенденцию к снижению, что объясняется технологическим прогрессом в секторе животноводства 65 , глобальные пахотные земли, напротив, с 2000 года испытали волны увеличивающегося расширения (см. рис.  ).

    Сравнение изменений лесов, пахотных земель и пастбищ/пастбищных угодий.

    Глобальное сравнение годовых изменений a лесов, b пахотных земель и c пастбищ/пастбищных угодий ( c ) (прирост, потеря и чистое изменение площади за год) по данным HILDA + , различные наблюдения Земли (EO) Соблюдаемые наборы данных охвата земель .2 13 , LUh3 14 ) и статистика землепользования ФАО 41 .

    Сравнение темпов глобального изменения землепользования

    Сравнение годовых темпов изменения HILDA + с предыдущими реконструкциями землепользования (см. рис. ) показывает, что площадь, затронутая глобальным изменением землепользования, почти в четыре (3,7) раза больше, чем считалось ранее . Сравнение темпов изменения землепользования между HILDA + и другими наборами данных о землепользовании/покрытии представлено на рис.. Соответствующие годовые темпы изменения и рассматриваемые периоды перечислены в таблице . В частности, средняя скорость изменения землепользования от HILDA +  в 2,4 раза выше, чем у LUh3 14 , в 4,4 раза выше, чем у HYDE3.2, и в 1,3 раза выше, чем у пахотных земель SAGE (обновление ). 15 ). Это отклонение является результатом рассмотрения грубых изменений, полученных из данных наблюдения Земли в HILDA + , которые не включены или включены лишь частично в другие наборы данных.

    Сравнение курсов изменений.

    Сравнение среднегодового изменения валового землепользования/покрова (LUC) различных наборов данных об изменении LUC (светло-серые столбцы) с HILDA +  (темно-серые столбцы). Столбики погрешностей представляют собой стандартное отклонение.

    Таблица 1

    Сравнение наборов данных о землепользовании/покрытии.

    9159 270 ± 21
    DataSet Категории Люка включены По сравнению с временным периодом Ежегодный валовой перемен на землю (среднее ± стандартное отклонение в 103 км 2 A -1 )
    9 Hilda +
    LUH3 9 14 Все 1960-2015 302 ± 125 721 ± 88
    Hyde3. 2 13 13 30 кроссовки (2) 1960-2015 187 ± 82 246 ± 41
    Hyde33.2 13 Pasture Pasture / Rangelands (3) 1960-2015 57 ± 25 420 ± 71 420 ± 71
    15 9024 1960-2011 203 ± 74 253 ± 37
    Hansen GFC лес 66 лес (4) 2000-2012 A 265 ± 27 270 ± 21
    ESA CCI 67 все с комбинированными лучами ( 3 + 5) 1992-2015 249 ± 165 578 ± 40
    MODIS 68 68 Все с комбинированными лугами (3 + 5) 2001-2015 1123 ± 44 574 ± 43

    Тарифы на изменение земли, полученные из удаленных наборов с высоким разрешением, такие как Hansen GFC 66 , ESA CCI 67 и MODIS 68 в среднем того же порядка (1. 1 раз) как для HILDA + . В частности, годовая скорость изменения HILDA + в среднем в 1,3 раза выше, чем по наборам данных дистанционного зондирования, при этом MODIS 68 отклоняется на +90% ESA CCI 67 отклоняется на -60%, а Hansen GFC 7 66 с отклонением на 0 % от коэффициентов изменения HILDA + . Эти различия наиболее очевидны для ежегодных темпов изменения лесов (см. рис.) и могут быть объяснены различными классами земного покрова, на которых основаны исходные наборы данных, их разнообразной семантикой и границами (см. Дополнительные таблицы 1 и d 3 ) .

    Поскольку HILDA +  построена на нескольких разнородных наборах данных, ошибки, присущие отдельным наборам данных, уменьшаются во время процедуры распределения изменений. Согласовывая множественную информацию в процедуре распределения сдачи, мы опираемся на совокупность доказательств. Таким образом, HILDA +  можно рассматривать как продукт синтеза проверенных на качество, признанных наборов данных LUC. Чтобы оценить неопределенность карт глобального изменения землепользования HILDA + , мы проанализировали согласованность используемых наборов входных данных и доли площади для каждой указанной категории LUC на годовой основе (см. 6 , 7 ). Соглашение о наборе данных различается в зависимости от категории LUC. Леса и участки с редкой/отсутствующей растительностью показывают самые высокие совпадения. С другой стороны, отклонение набора данных больше в сельскохозяйственных категориях LUC пахотных земель и пастбищ/пастбищных угодий. Особенно в неоднородных ландшафтах, в которых сочетаются управляемые и неуправляемые земли, например. В саваннах Африки к югу от Сахары, пастбищах Австралии или травянистых степях Центральной Азии, а также в редколесной тайге Восточной Сибири и на переходе между канадскими бореальными лесами и тундрой охват класса LUC неоднозначен (меньшие доли площади) и, таким образом, , информация набора данных отличается.

    Результаты реконструкции изменений в землепользовании HILDA +  показывают, как синергетическая информация из данных наблюдения Земли, реконструкций и национальных статистических инвентаризаций может использоваться для выявления пространственных закономерностей и временной динамики глобального изменения землепользования с беспрецедентным уровнем детализации. Это исследование показывает преимущества использования нескольких ресурсов, основанных на данных, которые необходимы для комплексной оценки изменений земель в глобальном масштабе. Это дает более детальное представление как о пространственных закономерностях, так и о временной динамике изменений в землепользовании на Земле.Мы выявляем расходящиеся процессы обезлесения и расширения сельского хозяйства и демонстрируем, что темпы и масштабы глобального изменения землепользования реагируют на социально-экономические изменения и потрясения, такие как глобальный экономический кризис 2007–2009 годов. Результаты показывают, что глобальная торговля, влияющая на сельское хозяйство, была одной из основных движущих сил глобальных изменений в землепользовании за последние шесть десятилетий.

    Данные HILDA +  имеют значение для оценки изменения климата, утраты биоразнообразия и продовольственной безопасности, особенно при оценке баланса углерода, управления лесным хозяйством и биомассы.Благодаря последовательному и управляемому данными распределению изменений HILDA +  подходит для глобального анализа временных рядов. Несмотря на то, что потенциальные артефакты данных не свободны, несоответствия отдельных наборов данных смягчаются за счет использования нескольких источников данных. Мы стремимся ликвидировать разрыв между долгосрочными тенденциями землепользования на основе данных ФАО, которым не хватает четкости в пространстве, и классификациями растительного покрова на основе дистанционного зондирования, которым не хватает долгосрочной временной согласованности. Благодаря синергетическому использованию данных наблюдений и предоставлению ежегодных показателей неопределенности HILDA + выходит за рамки обычных реконструкций землепользования, которые часто основаны на отдельных наборах данных, дают неполную картину динамики LUC и не имеют информации о неопределенности.HILDA + предоставляет согласованные временные ряды глобальных изменений LUC, которые предоставляют новые возможности для анализа глобальных временных рядов, выявления возможных движущих сил, воздействий и корреляций в контексте изменений в землепользовании. Таким образом, данные HILDA +  могут способствовать лучшему пониманию воздействия изменений землепользования на окружающую среду в прошлом за счет предоставления более подробных траекторий изменений земель (например, влияющих на пулы углерода) и их временной классификации. Это может еще больше улучшить оценку стратегий землепользования в будущем в поддержку политики, например.грамм. Парижские цели в области климата, Цели в области устойчивого развития и повестка дня Конвенции о биологическом разнообразии на период после 2020 года.

    Методы

    Мы реконструировали динамику изменения LUC для шести категорий LUC (городские, пахотные земли, пастбища/пастбищные угодья, леса, неуправляемые травяные/кустарниковые угодья, скудная растительность/отсутствие растительности) на основе нескольких источников данных наблюдений, из которых масштабы изменений в масштабе страны а средняя относительная площадь была получена на ячейку сетки 1   × 1   км с 1960 по 2019 год. Мы рассчитали площади изменений для каждой страны и года для каждого перехода земли между этими категориями. Базовая карта за 2015 г. послужила отправной точкой для процедуры распределения сдачи, которая сначала выполняется в обратном направлении (2015–1960 гг.), а затем в прямом (2015–2019 гг.). Для каждого временного шага и страны изменение LUC распределялось между выбранными пикселями-кандидатами с использованием ранжированных долей классов с координатной сеткой и экстентов изменений, полученных на основе данных. Каждая из этих итерационных процедур давала глобальную карту LUC, которая служила новой базовой картой для следующего временного шага. На дополнительном рис. 8 . Методологические этапы соответствующей процедуры распределения изменений показаны на дополнительном рисунке 9 .

    Предварительная обработка данных LUC на основе дистанционного зондирования

    Реконструкция HILDA + была получена из нескольких открытых глобальных, континентальных, региональных и национальных наборов данных LUC (см. Дополнительную таблицу 1 ).

    Согласование карт LUC

    Мы определили общую обобщенную схему классификации для согласования продуктов LUC на основе дистанционного зондирования. Схема классификации была основана на шести классах LUC, которые призваны охватить основные изменения в землепользовании, вызванные людьми, и в то же время найти общую основу для наборов входных данных, которые различаются по тематическим деталям. Эта классификация связана с определениями землепользования ФАО 17 и схемой классификации земного покрова LCCS 69 и, таким образом, объединяет земной покров с информацией о землепользовании. Соответственно, доступные карты LUC были реклассифицированы на основе присущих им схем классификации (см. Дополнительную таблицу 3 ).Переклассифицированные карты были преобразованы в бинарные маски для каждой из обобщенных категорий земного покрова. Впоследствии они были перепроецированы и передискретизированы в целевую проекцию (Eckert IV), окончательную пространственную протяженность и разрешение сетки (1 × 1 км) путем пропорционального усреднения значений пикселей. Карты долей площади по каждой категории земного покрова из дополнительной таблицы 3 являются результатом этого этапа обработки.

    Для тех лет, когда отсутствовали наборы данных наблюдений, продукты дистанционного зондирования с достаточно длинными временными рядами (ESA CCI, MODIS MCD12Q1, GLAD UMD VCF) были ретроспективно рассчитаны ступенчатым образом на основе линейной экстраполяции среднего тренда первых пяти наблюдаемых значений во времени.

    Карты вероятностей для категорий LUC

    Для каждой из согласованных категорий земного покрова (см. Дополнительную таблицу 3 ) и года периода исследования мы получили карты средних долей площади на ячейку сетки, если было использовано более одного источника данных. доступный. Все доступные наборы данных рассматривались как равные. Обратите внимание, что присущие данным неопределенности, такие как неправильная классификация, чрезмерное и недостаточное представление определенных категорий LUC в отдельных наборах данных, в некоторой степени распространяются.Однако такие несоответствия смягчаются за счет использования нескольких наборов данных вместо одного источника данных.

    На основе полученных карт долей площади мы получили карты вероятностей для наших окончательных категорий LUC (см. Дополнительную таблицу 2 ), которые легли в основу процедуры распределения изменений. Правила составления этих карт вероятностей классов и при этом преобразования обобщенных карт земного покрова (см. Дополнительную таблицу 3 ) в наши целевые категории LUC (см. Дополнительную таблицу 2 ) отображаются в дополнительной таблице 5 .

    Чтобы отделить управляемые пастбища от неуправляемых, мы сначала объединили карты пастбищ и кустарников, вычислив среднее значение долей их площадей. Мы использовали полученные карты в качестве вероятностных слоев для категории LUC 5: неуправляемые травяные/кустарниковые угодья. Для создания вероятностных слоев категории LUC 3: пастбища/пастбищные угодья мы использовали Gridded Livestock World v3 (GLW, см. дополнительную таблицу 1 ), которая указывает плотность жвачных животных для базового 2010 года в качестве дополнительного индикатора пастбищ. Применение.Мы рассчитали среднее значение плотности жвачных животных GLW и долю площади объединенных категорий пастбищ и кустарников и использовали полученные карты в качестве вероятностных слоев для категории LUC 3: Пастбища/пастбищные угодья. Обратите внимание, что, в отличие от долей площади травянистых и кустарниковых угодий, информация о плотности жвачных животных является статической (2010 год). Изменения численности жвачных во времени не учитывались.

    Калибровка базовой карты

    Мы использовали недавно выпущенную карту глобального земного покрова Copernicus LC100 для базисного 2015 года, чтобы создать базовую карту для последующей реконструкции изменения LUC.После реклассификации карты в категории обобщенного земного покрова (см. Дополнительную таблицу 3 ), мы повторно спроецировали и передискретизировали ее в целевой проекции (Эккерт IV), пространственной протяженности и разрешении сетки (1 × 1 км), используя значения большинства ячеек (режим ), в результате чего была составлена ​​предварительная карта земного покрова. Мы откалибровали эту предварительную базовую карту в соответствии с национальной статистикой землепользования ФАО по площади лесов, пахотных земель и пастбищ 17 , используя производные доли площади для каждой категории.Правила, применяемые для процедуры калибровки базовой карты, приведены в дополнительной таблице 6 .

    Подготовка наборов данных для национальных матриц изменения ИЗП

    Абсолютные матрицы изменения ИЗП и площади земель в каждой категории ИЗП, которые переходят в другую категорию в конкретной стране и году, были созданы на основе двух разных потоков данных: статистических данных ФАО и удаленных данных. сенсорные продукты. Во-первых, мы подготовили таблицы площади землепользования ФАО 17 и статистики населения 18 по странам и годам периода исследования.Экстенты страны в 2015 году использовались для обеспечения последовательной реконструкции для конкретной страны. Таким образом, значения землепользования и численности населения были заполнены для стран, площадь которых изменилась за период 1960–2015 гг. , на основе тенденций в зарегистрированных значениях ФАО для прежней страны до соответствующего года изменения (см. Дополнительную таблицу 7 ). Для Европы значения LUC, полученные из предыдущего набора данных HILDA 11 , использовались для заполнения таблицы за периоды без записей данных ФАО (например,грамм. лес до 1990 г., сельскохозяйственные угодья до 1961 г.). Мы заполнили пробелы в данных в таблице землепользования путем линейной временной интра- и экстраполяции для каждой страны. Во-вторых, мы получили коэффициенты валовых изменений для конкретных стран из матриц перехода на основе согласованных во времени, долгосрочных карт земного покрова на основе дистанционного зондирования: ESA CCI Land Cover и региональных наборов данных высокого разрешения для конкретных регионов (CORINE, MoEF Indonesia, AAFC Land Use Canada, NLCD Land Cover и Australia DLCD). Для каждой страны была рассчитана средняя матрица перехода по всем доступным временным шагам в исходном пространственном разрешении наборов данных.

    Расчет изменений

    Мы получили чистые изменения в категориях 2: Возделываемые земли, 3: Пастбища/пастбищные угодья и 4: Леса на основе кадастров землепользования ФАО (пахотные земли и постоянные пахотные земли, постоянные луга и пастбища, леса), применяя относительную изменения областей с базовой карты соответственно. Мы использовали базовую карту и относительное развитие населения из ФАО (общая численность населения) в качестве показателя чистого изменения городской площади (LUC 1: Городские районы). Оставшаяся часть земли (площадь земель ФАО за вычетом городских, возделываемых земель, пастбищ/пастбищных угодий и лесных угодий) была пропорционально разделена на категории LUC 5: Неуправляемые травяные/кустарниковые угодья и 6: Редкая/отсутствие растительности в соответствии с соотношением площадей этих категорий в базе. карта.

    Во время процедуры распределения изменений новая матрица перехода, включающая все валовые изменения между категориями LUC, была итеративно построена для каждого временного шага, каждой страны и каждого земельного перехода на основе минимального отношения общего изменения к площади класса из полученных данных Матрица среднего перехода для конкретной страны. Этот коэффициент представляет собой среднюю долю земли в определенной категории LUC, которая преобразуется в другую категорию, либо прирост, либо убыток в категории LUC.

    Распределение изменений

    На основе пересчитанных матриц перехода для конкретной страны и года величина изменения LUC была распределена по сетке с помощью соответствующих карт вероятностей для каждой категории LUC.Это выполнялось в три последовательных этапа: во-первых (раунд 1), изменение назначалось, если соответствующие категории LUC имели самую высокую долю площади и превышали 0,1. Во-вторых (раунд 2), если в раунде 1 не было найдено ни одного пикселя-кандидата, изменение распределялось по ячейкам сетки, где доля площади соответствующей категории LUC превышала 0,4. Раунд 3 применялся, если после раундов 1 и 2 не существовало пикселей-кандидатов. В конце концов, на этом этапе не было выделено никаких изменений. Эта процедура проводилась итеративно для каждого года (в обратном и прямом режимах, начиная с базового 2015 года, соответственно), для каждой отдельной страны и для каждого перехода земли между двумя категориями LUC. Результатом каждого шага распределения изменений годового цикла была новая глобальная карта LUC, которая служила базовой картой для следующего шага обработки.

    Анализ изменений

    Результатом процедуры распределения изменений HILDA +  являются ежегодные карты глобальных состояний LUC (распределение категорий LUC) и переходов. Переходные слои послужили основой для анализа пространственной протяженности, закономерностей, темпов и динамики глобального изменения землепользования. Перебирая все слои переходов, мы классифицировали закодированные переходы на события изменения и отсутствия изменения и подсчитывали их появление на пиксель.Сумма всех случаев изменения представляет собой общую сумму валового изменения LUC за период исследования. Аналогичным образом изменения, относящиеся к конкретной категории LUC, были получены путем классификации закодированных переходов земель на прибыль, убыток или стабильные/неизменяющиеся события в рамках соответствующей категории LUC. Опять же, мы суммировали возникновение различных событий итеративно во времени. Основываясь на полученных частотах, мы определили изменение категории LUC в глобальной сетке: выигрыш (событие с одним изменением), убыток (событие с одним изменением), как выигрыш, так и убыток (событие с несколькими изменениями).

    Оценка неопределенности

    Чтобы проанализировать неопределенность и оценить надежность результирующего набора данных HILDA + , мы получили годовые слои информации о неопределенности на основе доступных входных наборов данных LUC. Количество доступных наборов данных, максимальное отклонение доли площади класса и средняя доля площади класса из всех доступных наборов данных за год использовались для получения информации о качестве каждого пикселя. На основе многолетнего среднего согласования набора данных (максимальное отклонение) и охвата класса (средняя доля площади класса) были получены и нанесены на карту глобальные флаги качества по всему миру (см. 5 и 6 ).

    Ссылки

    1. Luyssaert S, et al. Землеустройство и изменение земного покрова в равной степени влияют на приземную температуру. Нац. Клим. Изменять. 2014;4:389–393. doi: 10.1038/nclimate2196. [CrossRef] [Google Scholar]

    2. Arneth, A. et al. Фрейминг и контекст. в Изменение климата и земля: Специальный отчет МГЭИК об изменении климата, опустынивании, деградации земель, устойчивом управлении земельными ресурсами, продовольственной безопасности и потоках парниковых газов в наземных экосистемах (ред.Шукла, П.Р. и др.) Ch. 1 (МГЭИК, 2019 г.).

    3. Le Quéré C, et al. Глобальный углеродный баланс 1959–2011 гг. Земля Сист. науч. Данные. 2013;5:165–185. doi: 10.5194/essd-5-165-2013. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]4. Арнет А., Браун С., Раунсевелл MDA. Глобальные модели принятия решений человеком для наземной оценки смягчения последствий и адаптации. Нац. Клим. Изменять. 2014; 4: 550–557. doi: 10.1038/nclimate2250. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]5. Попп А и др. Охрана землепользования для смягчения последствий изменения климата. Нац. Клим.Изменять. 2014;4:1095–1098. doi: 10.1038/nclimate2444. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 6. Пауэрс Р.П., Джетц В. Глобальная утрата мест обитания и риск исчезновения наземных позвоночных при будущих сценариях изменения землепользования. Нац. Клим. Чанг. 2019;9:323–329. doi: 10.1038/s41558-019-0406-z. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 7. Ламбин Э.Ф., Мейфройдт П. Глобальное изменение землепользования, экономическая глобализация и надвигающаяся нехватка земли. проц. Натл акад. науч. США. 2011;108:3465–3472. doi: 10.1073/pnas.1100480108. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]8.Грасси Г. и др. Ключевая роль лесов в достижении климатических целей требует науки для надежного смягчения последствий. Нац. Клим. Изменять. 2017;7:220–226. doi: 10.1038/nclimate3227. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]9. Байер А.Д. и соавт. Неопределенности в потоке землепользования в результате реконструкции изменений в землепользовании и валовых переходов земель. Земля Сист. Дин. 2017; 8:91–111. doi: 10.5194/esd-8-91-2017. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 10. Престел Р. и др. Текущие проблемы реализации антропогенного землепользования и изменения земного покрова в моделях, способствующих оценке изменения климата.Земля Сист. Дин. 2017; 8: 369–386. doi: 10.5194/esd-8-369-2017. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 11. Фукс Р., Герольд М., Вербург Р.Х. Гармонизированный модельный подход с высоким разрешением для реконструкции и анализа исторических изменений земель в Европе. Биогеонауки. 2013;10:1543–1559. doi: 10.5194/bg-10-1543-2013. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 12. Понгратц Дж. и соавт. Модели соответствуют данным: проблемы и возможности в реализации управления земельными ресурсами в моделях системы Земля. Глоб. Изменить биол. 2018;24:1470–1487. дои: 10.1111/gcb.13988. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]13. Кляйн Голдевийк К., Беузен А., Доелман Дж., Штехфест Э. Оценки антропогенного землепользования в голоцене – HYDE 3.2. Земля Сист. науч. Данные. 2017; 9: 927–953. doi: 10.5194/essd-9-927-2017. [CrossRef] [Google Scholar]

    14. Hurtt, G.C. et al. Гармонизация глобальных изменений в землепользовании и управлении на период 850–2100 гг. (LUh3) для CMIP6. Геофизика. Модель Дев. 10.5194/гмд-2019-360 (2020).

    15. Раманкутти Н., Фоли Дж.А.Оценка исторических изменений глобального земного покрова: пахотные земли с 1700 по 1992 год. Глоб. Биогеохимические циклы. 1999; 13: 997–1027. doi: 10.1029/1999GB

    6. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 16. Лю Х и др. Годовая динамика глобального земного покрова и его многолетние изменения с 1982 по 2015 гг. // Сист. Земли. науч. Данные. 2020;12:1217–1243. doi: 10.5194/essd-12-1217-2020. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 19. Брайан Б.А. и соавт. Реакция Китая на чрезвычайную ситуацию, связанную с устойчивостью национальной земельной системы. Природа. 2018; 559: 193–204.doi: 10.1038/s41586-018-0280-2. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 21. Фэн X и др. Восстановление растительности на Лёссовом плато в Китае приближается к пределу устойчивых водных ресурсов.

    Нац. Клим. Изменять. 2016;6:1019–1022. doi: 10.1038/nclimate3092. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 22. Каплан Дж.О., Крумхардт К.М., Циммерманн Н.Е. Влияние землепользования и изменения климата на углеродный цикл Европы за последние 500 лет. Глоб. Изменить биол. 2012;18:902–914. doi: 10.1111/j.1365-2486.2011.02580.x. [CrossRef] [Google Scholar]

    24.Освальт, С. Н., Смит, В. Б., Майлз, П. Д. и Пью, С. А. Лесные ресурсы США, 2017: Технический документ, подтверждающий оценку RPA Лесной службы 2020 . Отчет № WO-9. ( Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Вашингтонский офис , 2019 г.).

    25. Раманкутти Н., Хеллер Э., Ремтулла Дж. Распространенные мифы о заброшенности сельскохозяйственных угодий и восстановлении лесов в Соединенных Штатах. Анна. доц. Являюсь. Географы. 2010; 100: 502–512. doi: 10.1080/00045601003788876.[CrossRef] [Google Scholar]

    26. Эспер Дж. и Швайнгрубер Ф.Х. Крупномасштабные изменения границ деревьев, зарегистрированные в Сибири. Геофиз. Рез. лат. 31 , L06202 (2004).

    27. Харук В.И., и соавт. Линейная структура и динамика на северной границе лиственничного леса: Анабарское плато, Сибирь, Россия. Арк. Антаркт. Альп. Рез. 2013; 45: 526–537. doi: 10.1657/1938-4246-45.4.526. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 28. Чебакова НМ, Парфенова Е, Соя АЮ. Влияние климата, вечной мерзлоты и пожаров на изменение растительности Сибири в условиях меняющегося климата.Окружающая среда. Рез. лат. 2009;4:045013. doi: 10.1088/1748-9326/4/4/045013. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 29. Ван Аукен OW. Кустарниковые инвазии полузасушливых лугов Северной Америки. Анну. Преподобный Экол. Сист. 2000; 31: 197–215. doi: 10.1146/annurev.ecolsys.31.1.197. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 30. Холмс Дж. Разнообразие и изменение пастбищных угодий Австралии: постпродуктивистский переход с отличием? Транс. Инст. бр. Географы. 2002; 27: 362–384. doi: 10.1111/1475-5661.00059. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 31. Барона Э., Раманкутти Н., Хайман Г., Кумс О.Т.Роль пастбищ и сои в обезлесении бразильской Амазонии. Окружающая среда. Рез. лат. 2010;5:024002. doi: 10.1088/1748-9326/5/2/024002. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 32. Маседо М.Н. и соавт. Разделение вырубки лесов и производства сои на юге Амазонки в конце 2000-х гг. ПНАС. 2012;109:1341–1346. doi: 10.1073/pnas.1111374109. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]33. Остин К.Г., Швантес А., Гу Ю., Касибхатла П.С. Что вызывает вырубку лесов в Индонезии? Окружающая среда. Рез.лат. 2019;14:024007. doi: 10.1088/1748-9326/aaf6db. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 34. Гаво DLA и др. Быстрое преобразование и предотвращение вырубки лесов: анализ четырех десятилетий расширения промышленных плантаций на Борнео. науч. Отчет 2016; 6: 1–13. doi: 10.1038/srep32017. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]36. Вике Б., Сиккема Р., Дорнбург В., Фаайдж А. Изучение изменений в землепользовании и роли производства пальмового масла в Индонезии и Малайзии. Политика землепользования. 2011;28:193–206. doi: 10.1016/j.ландусепол.2010.06.001. [CrossRef] [Google Scholar]

    38. Крегер, А., Бахтари, Х., Хаупт, Ф. и Стрек, К. Исключение вырубки лесов из цепочки поставок какао . (Всемирный банк, 2017 г.).

    39. Ордуэй Э.М., Аснер Г.П., Ламбин Э.Ф. Риск обезлесения из-за расширения товарных культур в странах Африки к югу от Сахары. Окружающая среда. Рез. лат. 2017;12:044015. doi: 10.1088/1748-9326/aa6509. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 40. Хуа Л, Сквайрс ВР. Управление пастбищными угодьями Китая: текущие проблемы и перспективы на будущее.Политика землепользования. 2015;43:129–137. doi: 10.1016/j.landusepol.2014.11.004. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 42. Белл Л.В., Мур А.Д. Интегрированные системы растениеводства и животноводства в сельском хозяйстве Австралии: тенденции, движущие силы и последствия. Агр. Сист. 2012; 111:1–12. doi: 10.1016/j.agsy.2012.04.003. [CrossRef] [Google Scholar]43. Розенцвейг С.Т., Стромбергер М. Е., Шипански М.Е. Интенсивный севооборот в засушливых районах способствует увеличению производства зерна при меньших затратах. Агр. Экосистем. Окружающая среда. 2018; 264:63–72. doi: 10.1016/j.agee.2018.05.017. [CrossRef] [Google Scholar]44. Прищепов А.В., Мюллер Д., Дубинин М., Бауманн М., Раделофф В.К. Детерминанты заброшенности сельскохозяйственных угодий в постсоветской Европейской России. Политика землепользования. 2013;30:873–884. doi: 10.1016/j.landusepol.2012.06.011. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 45. Элдридж Д., Соливерес С. Являются ли кустарники признаком ухудшения функции экосистемы? Распутывание мифов и правды о древесном посягательстве в Австралии. Ауст. Дж. Бот. 2015; 62: 594–608. дои: 10.1071/BT14137. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 46.Роло В., Морено Г. Посягательство на кустарники и изменение климата увеличивают подверженность засухе средиземноморских лесных пастбищ. науч. Общая окружающая среда. 2019; 660: 550–558. doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.01.029. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]48. Краусманн Ф., Лангталер Э. Продовольственные режимы и их торговые связи: социально-экологическая перспектива. Экол. Экон. 2019;160:87–95. doi: 10.1016/j.ecolecon.2019.02.011. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 49. Yu Y, Feng K, Hubacek K. Связь местного потребления с глобальным землепользованием.Глоб. Окружающая среда. Изменять. 2013; 23:1178–1186. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2013.04.006. [CrossRef] [Google Scholar]51. Райканёва М., Канкс д’Артис, Чиан П. Биоэнергетика и глобальные изменения в землепользовании. заявл. Экон. 2014;46:3163–3179. doi: 10.1080/00036846.2014.925076. [CrossRef] [Google Scholar]52. Акрам-Лоди АХ. Контекстуализация захвата земли: современные сделки с землей, глобальный кризис средств к существованию и мировая продовольственная система. Могу. Дж. Дев. Стад. 2012;33:119–142. doi: 10.1080/02255189.2012.6. [CrossRef] [Google Scholar]53.Беллемаре МФ. Рост цен на продовольствие, волатильность цен на продовольствие и социальные волнения. Являюсь. Дж. Агрик. Экон. 2015; 97:1–21. doi: 10.1093/ajae/aau038. [CrossRef] [Google Scholar]54. d’Amour CB, Wenz L, Kalkuhl M, Steckel JC, Creutzig F. Шоки с поставками продуктов питания через телекоммуникации. Окружающая среда. Рез. лат. 2016;11:035007. doi: 10.1088/1748-9326/11/3/035007. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 55. Арезки Р., Дайнингер К., Селод Х. Что движет глобальной «земельной лихорадкой»? Всемирный банк эконом. 2015; 29:207–233. doi: 10.1093/wber/lht034. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 56.Chen Y, Li X, Wang L, Wang S. Отличается ли Китай от других инвесторов в глобальном приобретении земли? Некоторые наблюдения по существующим сделкам в рамках китайской стратегии выхода на мировой рынок. Политика землепользования. 2017;60:362–372. doi: 10.1016/j.landusepol.2016.10.045. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 57. Мечиче-Алами А., Пиккарди С., Николас К.А., Сиквист Дж.В. Транснациональные приобретения земли после продовольственного и финансового кризисов. Окружающая среда. Рез. лат. 2019;14:084021. doi: 10.1088/1748-9326/ab2e4b. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 58. Хенчири М. и соавт.Пространственно-временные закономерности засухи и воздействия на растительность в Северной и Западной Африке на основе многоспутниковых данных. Дистанционный датчик 2020;12:3869. doi: 10.3390/rs12233869. [CrossRef] [Google Scholar] 59. Биазин Б., Стерк Г. Уязвимость к засухе вызывает изменения в землепользовании и растительном покрове на засушливых землях Рифтовой долины в Эфиопии. Агр. Экосистем. Окружающая среда. 2013; 164:100–113. doi: 10.1016/j.agee.2012.09.012. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 60. Ламбин Э. Ф., Гейст Х. Дж., Леперс Э. Динамика землепользования и изменения растительного покрова в тропических регионах.Анну. Преподобный Окружающая среда. Ресурс. 2003; 28: 205–241. doi: 10.1146/annurev.energy.28.050302.105459. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 61. Ширхорн Ф. и соавт. Постсоветский отказ от пахотных земель и депонирование углерода в европейской части России, Украины и Беларуси. Глоб. Биогеохимические циклы. 2013;27:1175–1185. doi: 10.1002/2013GB004654. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 62. Фукс Р. и соавт. Почему торговая война между США и Китаем означает катастрофу для Амазонии. Природа. 2019; 567: 451–454. doi: 10.1038/d41586-019-00896-2. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    63.Zeimetz, K.A., США, Министерство сельского хозяйства, Служба экономических исследований и Отдел анализа сельского хозяйства и торговли. Влияние на СССР эмбарго США на экспорт сельскохозяйственной продукции 1980 г. . (Министерство сельского хозяйства США, Служба экономических исследований, Отдел анализа сельского хозяйства и торговли, 1987 г.).

    64. Винклер К., Гесснер У., Хохшильд В. Выявление засух, влияющих на сельское хозяйство в Африке, на основе временных рядов данных дистанционного зондирования за 2000–2016 гг.: аномалии осадков и состояние растительности в контексте ЭНЮК.Дистанционный датчик 2017; 9:831. doi: 10.3390/rs
    31. [CrossRef] [Google Scholar]

    65.

    Оставить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.