基于CLUE-S模型的吴忠市土地利用时空演变及多情景模拟预测

【目的】研究不同情景下的未来土地利用时空演变格局,为合理利用土地资源、科学规划国土空间开发格局和区域高质量发展提供助力。【方法】研究团队以宁夏回族自治区吴忠市为研究对象,选取2000年、2010年和2020年3期土地利用数据,运用土地利用转移矩阵、CLUE-S模型,分析研究区2000—2020年土地利用变化特征,模拟自然增长情景、生态保护情景和经济增长情景下2030年吴忠市土地利用演变特征。【结果】1)2000—2020年吴忠市草地面积占比最大,其次是耕地和未利用地,建设用地面积不断增长;建设用地面积变化最快,并以耕地转化为建设用地为主。2)2030年建设用地面积在自然增长情景下将会减少,生态保护情景下林地面积增幅较大,经济增长情景下各土地利用类型变化较小。3）在3种情景下,吴忠市2030年土地利用结构仍然以耕地、林地、草地为主,建设用地面积在生态保护情景和经济增长情景下将呈增长的趋势,在自然增长情景下将呈减少趋势。【结论】生态保护情景下的预测结果更符合国土空间规划要求和经济社会发展的需求。该研究成果对推动吴忠市未来土地利用格局规划具有重要意义。     

基于CLUE-S情景模拟的挠力河流域耕地适宜性评价研究

以挠力河流域为研究区,选择2000、2010、2020年3期土地利用数据,从土地利用动态度和转移矩阵两方面分析土地利用时空变化,运用CLUE-S模型对研究区2030年土地利用变化格局进行模拟验证,设基线、农业发展和生态保护3种情景预测2030年土地利用变化格局,最后对3种情景下耕地适宜性进行评价。结果表明：研究区土地利用类型以耕地为主,2000—2020年森林、湿地、水体和人造地表呈增加趋势,耕地和草地呈减少趋势。2000—2020年土地利用转移主要发生在耕地、草地和森林之间,2000—2010年草地面积转入最多,耕地次之,森林最少,转出面积相反;2010—2020年森林转入转出面积最多,草地次之,耕地最少。CLUE-S模型对挠力河流域土地利用变化具有良好的模拟能力,Kappa系数为0.894,模拟总体精度为91.18%;基线情景下耕地、草地和水体地类面积减少,其他地类面积增加;农业发展情景下耕地面积增加23.68%,人造地表面积未发生变化,其他地类面积均较少;生态保护情景下与农业发展情景正好相反。依评价指标体系和评价模型,分析计算出3种情景下耕地位于适宜区的面积占研究区总面积的96%...     

基于CA-Markov模型的渭河中下游干流土地利用变化模拟及预测北大核心

识别和预测土地利用时空格局演变规律对科学推进区域生态保护和国土资源空间规划的合理开展具有重要意义。以渭河中下游干流为研究区,利用转移矩阵、土地利用动态度以及土地利用程度指数为评价因子,分析1980-2020年土地利用变化,采用基于多评价准则(MCE)的元胞自动机和马尔科夫(CA-Markov)模型模拟自然发展情景、生态保护情景和统筹发展情景下2030年土地利用演变特征。结果表明:1980-2020年渭河中下游干流耕地面积占比最大为52%左右,其次是林地和草地,建设用地面积呈持续增长趋势。多年综合土地利用动态度为0.66%,建设用地面积变化最快,并以耕地转化为建设用地为主。基于CA-Markov模型模拟了2015年和2020年土地利用变化情况,模拟的土地利用空间格局发展态势与实际较一致,模拟的3种情景下2030年建设用地面积在自然发展情景下增幅最大,生态保护情景下林地面积增加了53.83 km~2;统筹发展情景下各土地利用类型变化较小。在3种情景下,渭河中下游干流2030年土地利用结构仍然以耕地、林地、草地为主,建设用地面积均呈不同增幅的增加趋势,统筹发展情景下的预测结果更符合国土空间规划要求和经济社会发展的需求。     

清江宜都段不同水文及土地利用情景下非点源污染研究

运用美国农业部开发的分布式水文模型SWAT,分析研究了清江宜都段在不同水文年、现状和2020年规划两种土地利用情景下的径流量和污染负荷。结果表明:1研究区域产水量由上游向下游递减,污染负荷产量的分布同产水量分布类似;2径流、总氮、总磷和降雨量有着直接的关系,随着降雨量的减少而减少;3在以退耕还林和城镇扩张为主要特点的2020年规划土地利用情景下,各乡镇所在子流域的产水量、有机氮、有机磷平均分别减少了2.5%、9.1%和20.3%;4对降雨和土地利用变化引起的流域水文变化进行对比,发现不论在年尺度还是月尺度下,降雨量变化对径流量、总磷、总氮的贡献率要比土地利用的变化大得多。     

基于CA—Markov模型的细河流域土地利用变化动态模拟

为探讨细河流域的土地利用变化情况,利用1991,2001和2011年3期遥感影像解译得到的土地利用数据．采用CA—Markov模型模拟2011年的土地利用情景,确定模型可靠。以2011年数据为基础,预测20a后的土地用情况。结果表明：2031年细河流域的土地利用格局基本不变,与2011年相比,林地、草地、水域和建设用地处于增加状态,而耕地与未利用地则相对减少。     

基于SWAT模型的开都河上游未来土地利用变化对径流的影响

【目的】揭示土地利用变化下的流域径流变化。【方法】以开都河上游区域为研究对象,利用分布式水文模型SWAT,采用元胞自动机-马尔科夫模型(CA-Markov)预测法、当地土地利用规划要求和极端土地利用情景法共设置了4种2025年土地利用情景,包括自然发展情景、规划发展情景、极端草地情景、极端林地情景。【结果】①构建的SWAT模型在率定期(R2=0.74,NSE=0.73)与验证期(R2=0.58,NSE=0.57)的模拟结果可以接受。②采用CA-Markov模型模拟的2010年土地利用类型图Kappa系数为0.83,可用于预测2025年土地利用类型。1980—2010年土地利用类型变化主要表现为草地转换为水体和未利用地,其转换面积分别为106.09 km2和0.5 km2。③相较于基准年2010年,各土地利用情景下的年均径流量均减少,自然发展情景减少最快,极端草地情景减少最慢;从丰水期与枯水期来看,2种时期下各情景月均径流变化完全相反;从其季节分配来看,各土地利用类型在夏季对径流变化影响最大,冬季影响较小。【结论】该地区草地是影响径流最主要的调控因子,原有草地的减少会引起夏季径流较大幅度减少,对于未利用地,可考虑开发为草地。     

基于InVEST模型的赤水河流域生境质量时空分异特征及驱动因素分析

生境质量是反映生物多样性的重要指标，在高质量发展背景下研究生境质量演变及驱动因素对于区域可持续发展及生态安全维护具有重要意义。基于赤水河流域2000-2018年五期土地利用数据，通过InVEST模型对生境质量进行评估，使用冷热点分析探究了其空间分异特征，并借助地理探测器探究了生境质量空间分布的影响因素。结果表明：从时间上看，赤水河流域生境质量呈先上升后降低趋势；冷热点分析显示，生境质量与生境退化在空间上表现为“上游弱下游强”的分异特征；地理探测结果显示土地利用是影响赤水河流域生境质量的主导因素，赤水河流域受自然因素与社会经济因素的协同作用。研究结果明确识别了的生境质量保护重点区以及不同因素对生境质量的影响程度，有助于为流域生物多样性保护战略及高质量发展管理决策提供理论依据。     

基于CA-Markov模型的土地利用演化模拟预测研究

为了探究城市发展过程中土地利用变化规律及各类驱动力的影响,以北京市顺义区为例,基于2000、2005、2010年3期遥感影像解译数据,分析研究区域的土地利用类型的动态变化程度,并基于Markov模型定量分析了土地利用的转移方向及转化程度。结合GIS分析功能,探讨多种土地利用驱动力对于土地利用类型转移的影响,并采用模糊计算的方法,将各类影像土地利用转移的因子标准化,并利用GIS中加权线性方法将其整合,结合元胞自动机马尔可夫模型,模拟出2010年的土地利用分布,经验证模拟的精度高达81.41%,Kappa指数为0.776 9,得到了较为理想的结果,证明了方法的可行性及精度的可靠性。并以2010年的土地利用格局为基础,预测2020年的土地利用状况并分析2010—2020年10 a间的土地利用变化。分析结果表明,除草地、林地变化不明显,耕地、水域面积继续保持减少的趋势,但减小的趋势渐缓,建设用地仍在不断增加,但也逐渐趋于饱和的增长趋势。此研究可为当前及未来的土地利用规划、管理和生态恢复提供科学依据。     

黄河中游河口-龙门区间蓝绿水资源对气候与土地利用变化的响应

气候变化和土地利用变化会改变蓝绿水资源的时空分布,量化二者变化所带来的影响对水资源管理具有重要意义。黄河中游的河龙区间(河口镇至龙门)社会经济的迅速发展和大规模生态修复工程的实施改变了流域的土地利用格局,蓝绿水资源时空分布受到影响。研究基于遥感数据,分析河龙区间近40年土地利用的变化特征;结合VIC模型和四种情景设置,定量分析气候与土地利用变化对流域内蓝绿水的时空影响。进一步分析了生产性绿水流及非生产性绿水流对气候及土地利用变化的响应规律,以便开发绿水资源的生产潜力。结果表明：(1)河龙区间平均最高气温和平均最低气温在1997年发生突变,变化趋势由减小转为增大;降水量在2006年发生突变,变化趋势由减少转为增加。草地和耕地是河龙区间的主要土地利用类型,1980-2020年间耕地减少了3 407 km²,林地、草地和灌木林的面积均呈现增加趋势,与退耕还林还草工程的实施密切相关。(2)气候变化和土地利用变化对蓝水流的贡献率分别为90.89%和9.11%,对绿水流的贡献率分别为103.13%、-3.13%,对绿水储的贡献率分别为89.07%、10.93%,气候变化对河龙...     

石羊河上游生境质量评估研究

土地利用/覆被变化是人类活动对生态系统影响最直接的表现,土地利用方式的改变会引起生境斑块的破碎、退化甚至消失,从而直接影响一个区域生境质量的好坏。以石羊河上游祁连山区为研究对象,通过对1986-2016年土地利用变化的分析,对生境质量进行评估。结果表明:石羊河上游土地利用类型以草地、林地以及未利用地为主;生境退化类型以无明显退化和轻微退化为主;面积的大部分为中等以上生境类型,主要集中在西部和南部地区。1986-2000年石羊河上游生境退化面积与生境质量变差的面积都在增加,但其增加速度渐缓,2000年之后好的生境类型面积有所增加。由此可见,石羊河上游的生境质量有向好的方向发展的趋势。     

基于多模型的黑河中游甘临高地区土地利用情景模拟

混合元胞自动机（Mixed-cell cellular automata,MCCA）模型改进了传统的元胞自动机（Cellular automata,CA）模型,基于现实复杂土地结构引入混合元胞,实现了从定性、静态模拟到定量、动态模拟的跨越。本文首先探究MCCA模型在黑河中游甘临高地区（甘州区、临泽县和高台县）的适用性;之后分别采用多目标线性规划（Multiple-objective programming,MOP）模型、普通线性回归模型预测得到2035年可持续发展（Sustainable development,SUD）情景、基本发展（Basic development,BAD）情景中不同地类面积数值,然后将面积输入MCCA模型中进行不同情景的土地利用空间结构可视化,并开展对比研究。结果表明：各项精度评价指标均表明MCCA模型的模拟精度较高,Kappa系数、混合元胞质量系数（Mixed-cell figure of merit,mcFoM）和平均相对熵（Relative entropy,RE）分别为0.886、0.261和0.508,优于基于纯净元胞的斑块生成土地利用变化模拟（Patch-generating land use simulation model,PLUS）模型,因此MCCA模型适用于研究区土地利用结构模拟。2035年SUD情景中林地范围明显高于BAD情景,生态效益较BAD情景增速快,建设用地和耕地适度扩张,综合效益增速较快。该结果表明耦合MOP和MCCA模型模拟的土地利用优化配置方案能够更好地协调经济与环境的关系,既有利于经济快速发展,又能保护生态环境和维持社会稳定。     

Responses of crop yield and water use efficiency to climate change in the North China Plain

Based on future climate change projections offered by IPCC, the responses of yields and water use efficiencies of wheat and maize to climate change scenarios are explored over the North China Plain. The climate change projections of 21st century under A2A, B2A and A1B are from HadCM3 global climate model.A climate generator (CLIGEN) is applied to generate daily weather data of selected stations and then the data is used to drive CERES-Wheat and Maize models. The impacts of increased temperature and CO₂ on wheat and maize yields are inconsistent. Under the same scenario, wheat yield ascended due to climatic warming, but the maize yield descended. As a more probable scenario, climate change under B2A is moderate relative to A2A and A1B. Under B2A in 2090s, average wheat yield and maize yield will respectively increase 9.8% and 3.2% without CO₂ fertilization in this region. High temperature not only affects crop yields, but also has positive effect on water use efficiencies, mainly ascribing to the evapotranspiration intensification. There is a positive effect of CO₂ enrichment on yield and water use efficiency. If atmospheric CO₂ concentration reaches nearly 600 ppm, wheat and maize yields will increase 38% and 12% and water use efficiencies will improve 40% and 25% respectively, in comparison to those without CO₂ fertilization. However, the uncertainty of crop yield is considerable under future climate change scenarios and whether the CO₂ fertilization may be realized is still needed further research.     

基于元胞自动机模型的土地利用情景模拟与驱动力分析

土地利用格局的形成过程比其最终形成的结果更为重要。本文以哈尔滨市双城区为例，利用不同时期的土地利用数据，在土地利用变化关键驱动因素分析的基础上，选取了对土地利用变化影响较大的距离变量、邻近土地利用类型数量、单元自然属性、社会经济因素等4方面14个驱动力因子，建立了基于元胞自动机(CA)与人工神经网络(ANN)相结合的土地利用空间格局模拟模型。在此基础上，对研究区自然禀赋、社会经济快速发展、基本农田保护及土地利用规划等不同情景驱动机制下的土地利用空间格局进行了时空模拟，以此解析土地利用变化过程与驱动力因素的响应关系。模拟结果显示：自然禀赋情景下，各地类变化趋势与现在保持一致；在社会经济快速发展情景下，建设用地面积增加明显，主要由旱地和其他用地转入；在基本农田保护情景下，耕地面积比较稳定，各地类变化趋势较为缓和；在土地利用规划情景下，各地类变化较为合理，兼顾耕地保护和经济发展。研究结果显示，该方法对哈尔滨市双城区土地利用格局变化的驱动机制具有较好的解释作用。     

Integration of bio-physical and economic models to analyze management intensity and landscape structure effects at farm and landscape level

We present an integrated spatially explicit land use modeling framework, which integrates two key components of agricultural systems, the bio-physical production system and the management system, by coupling the bio-economic farm optimization model FAMOS[space], the crop rotation model CropRota, and the bio-physical process model EPIC (Environmental Policy Integrated Climate). The integrated modeling framework has been developed to analyze the cost-effectiveness of selected agri-environmental program (AEP) measures. We also focus on the landscape development and therefore include a detailed representation of landscape elements such as fields or orchard meadows in our analysis. An indicator set represents all main environmental AEP objectives, i.e. preservation of water and soil resources, mitigation of climate change, protection of biodiversity, maintenance of cultural landscapes as well as farm income support. The integrated modeling framework is applied to 20 farms in the Austrian ‘Mostviertel’ region, which are selected from the Integrated Administration and Control System (IACS) of the European Union. The cost-effectiveness of AEP measures is assessed under different premium levels. The implementation of the AEP clearly affects environmental quality in a positive way. Nitrogen rates are reduced, landscape elements can be sustained, and the landscape becomes more diverse. The program also increases farm gross margins on average. However, the cost-effectiveness ratios (CER) are declining with increasing premium levels. The results indicate that the cost-effectiveness of AEP measures can be improved by spatial targeting.     

Modeling the impact of global change on regional agricultural land use through an activity-based non-linear programming approach

Assessing the impact of climate change on agriculture is a new challenge for quantitative model-based policy analysis. The impact of climate change will vary strongly across regions depending on pre-existing climatic, agronomic, and political conditions. Most of the present modeling approaches, which aim to analyze the impact of global change on agriculture, deliver aggregated results both with regard to content and spatial resolution. To deliver results with a higher spatial resolution and to produce a more detailed picture of agricultural production, the county-based agro-economic model known as ACRE-Danube was developed. The German and Austrian part of the Upper Danube basin, a study area with great diversity in agricultural landscapes and climatic conditions, was chosen for study. For the analysis, two scenarios of climatic and socio-economic change were derived. The first and more economically and globally oriented scenario, termed “Full Liberalization,” included significant temperature increases. The second and more environmentally and regionally oriented “Full Protection” scenario included a moderate temperature increase. Both scenarios produce different results regarding agricultural income and land use. While the developments in the Full Protection scenario are small, the Full Liberalization scenario yields extreme regional changes in agricultural income, an increase in cereal production and extensive grassland farming.     

基于统计降尺度的长春市未来气候变化趋势分析

应用统计降尺度模型SDSM（Statistical Downscaling Model）,对GCM输出序列进行降尺度处理,生成长春市未来气候变化情景,并利用线性趋势、滑动平均、Mann-Kendall趋势分析等方法分析对2020s（2010-2039年）、2050s（2040-2069年）和2080s（2070-2099年）3个时期的气温和降水的变化特征进行了分析。模拟结果表明,验证期（1976-1990年）内,长春市月平均日最高气温的实测值和模拟值拟合的很好,SDSM模型能够较好的模拟生成长春市未来气候变化情景。与基准期相比,2020s,2050s和2080s最高气温平均分别上升1.67℃、3.44℃、5.65℃,最低气温平均分别上升1.07℃、2.68℃、4.69℃,平均日气温倾向率变化为0.63℃/10年;年降雨量也呈增加趋势,倾向率变化为11mm/10年;研究区未来气温和降雨量年内变化情况呈现不均匀性,春季降水量呈下降趋势,夏季降雨量呈现显著增加趋势,倾向率变化为12.7mm/10年,且相对于其他季节,夏季对全年降雨量的增加贡献最大,秋季降雨变化不显著,冬季增加趋势较平稳;与其他各季相比,气温在夏季的增幅最显著。分析成果为进一步研究未来气候变化情境下长春市水资源状况提供理论基础。     

基于多智能体模型的银川平原土地利用情景模拟

基于多智能体模型研究了土地利用变化的模拟问题。以银川平原为例，以2002年和2014年的遥感影像为基础数据源，在对2002—2014年土地利用变化特征及其驱动因素分析的基础上，选取了政府、农户、城镇居民3种智能体，结合经分析选取的自然因素、社会因素和经济因素3方面5个主要驱动力因素对3种智能体的决策行为进行逐个分析，构建多智能体的行为规则，建立了基于多智能体模型的土地利用空间格局模拟模型。在此基础上，对研究区自然禀赋情景、社会经济发展情景、基本农田保护情景下的土地利用空间格局进行了模拟。结果表明，基于多智能体的土地利用模型能够较好地模拟复杂土地利用变化；在影响土地利用变化的各因素中，政策性因素对区域土地利用变化影响较为明显。     

塘堰调控对未来气候变化下典型灌区氮负荷排放的影响

基于SWAT模型建立了适用于漳河灌区杨树垱小流域水量平衡和面源污染模拟分布式水文模型,利用模型模拟分析了未来气候变化对灌区氮负荷排放的影响,以及增加塘堰汇流面积对未来气候变化下氮负荷的调控作用。结果表明,未来气候情景下,灌区氮负荷排放量明显增加;增加塘堰汇流面积,灌区产流量减少,并且氮负荷排放量能与现状条件下的持平甚至减少。增加塘堰汇流面积是未来气候情景下提高灌区水肥利用效率,削减氮污染排放的有效措施;为使总氮排放负荷不增加,未来气候情景下研究区塘堰汇流面积的合理增幅为30%。