基于Logistic-CA-Markov模型的青岛市土地利用变化动态模拟

研究经济快速发展的沿海地区土地利用结构的变化并预测其未来发展趋势,可以为区域土地合理利用与配置提供参考。以青岛市为研究区,采用Logistic-CA-Markov耦合模型,基于2000年、2011年土地利用解译数据,结合DEM、人口、GDP、距离等因素模拟出2011年土地利用数据,与2011年解译数据对比,得到模拟精度为94.27%,说明模型拟合精度较高,接着对2022年、2033年土地利用空间格局进行了预测。Logistic-CA-Markov模型模拟的2011—2022年土地利用类型将保持2000—2011年的变化趋势,表现在耕地、水域、未利用土地面积减少,林地、草地以及城乡、工矿、居民用地面积增加,2022—2033年城乡、工矿、居民用地面积仍然增加,但是增加速率明显小于2011—2022年。研究结果表明,Logistic-CA-Markov耦合模型具有较高的模拟精度,可以应用于模拟多类土地利用类型之间的演变。该研究可为青岛市的土地规划、管理和决策提供依据,同时对保护和改善生态环境具有现实的指导意义。     

基于Logistic-CA-Markov与InVEST模型对南京市土地利用与生物多样性功能模拟评价

针对目前国际上应用比较广泛的Logistic模型,在此基础上加入空间自相关变量,应用1985年、1995年、2005年、2015年4期土地利用数据,再结合CA-Markov模型模拟预测了南京市2025年3种不同情景(自然增长情景、生态保护情景和土地优化情景)下的土地利用发展方向;进一步结合InVEST模型,研究以上4年土地利用变化下的生物多样性服务功能分布和变化,以及2025年不同模拟情景下的生物多样性服务功能分布情况。结果表明:Logistic-CA-Markov模型精度Kappa值均在0.80以上,预测效果较好。在不同的情景设置下,土地利用存在明显的空间差异:自然增长情景按原有速率变化,则建设用地快速发展并占用大量耕地,生物多样性受到严重威胁,生态保护情景和土地优化情景对未来土地调控效果较好,生物多样性功能得到很好改善,可以为当地土地利用总体规划提供科学决策参考。     

土壤侵蚀情景模拟模型研究进展

土壤侵蚀是全球面临的一个严峻的生态环境问题息,土壤侵蚀模型的研究对土壤侵蚀的治理十分重要,土壤侵蚀预报模型能有效地对土壤侵蚀进行监测与预报,土壤侵蚀情景模拟模型则通过改变不同侵蚀因子进行情景模拟并分析不同条件下土壤侵蚀状况,进而为侵蚀治理提供依据。本文通过对国内外土壤侵蚀预报及情景模拟模型研究进行综述,提出了建立我国土壤侵蚀情景模拟模型的重要性及需要解决的科学问题。     

基于简单水平衡模型的流域LUCC水文效应模拟研究

以快速城市化的深圳宝安为研究区,用近20 a的TM卫星影像解译出该区土地利用变化,以1995年的降雨蒸发数据为基准,在修正的简单水平衡模型中模拟研究了流域土地利用变化的水文效应。结果表明,城市化造成的土地利用变化使得宝安区的总径流量呈上升趋势,土壤和地下水蓄水量逐年减少,年内分配不均匀程度则呈增大趋势。1990-2007年,区域年总径流量增加了8.05%,月均土壤和地下水蓄水量均减少了约30%,径流年内分配不均匀系数增大2.33%。这些在一定程度上反映了流域调蓄能力和水土保持功能的下降。另一方面,因土地利用变化的区域差异,不同流域的水文效应不同。研究结果对流域尺度的水资源评价和管理有参考意义。     

试论元胞自动机模型与LUCC时空模拟

对土地利用变化过程的模拟和预测,需要地理信息系统(GIS)等相关技术的支撑。但目前GIS不能完整地表达地理实体的时态信息和时空关系,缺乏时空分析和动态模拟的能力。元胞自动机(Cellular Automata,简称CA)是一种自下而上的动态模拟建模框架,具有模拟地理复杂系统时空演化过程的能力。本文从元胞自动机的原理和特征入手,介绍了CA模型的构造方法,对CA模型应用于土地利用变化过程的动态模拟及预测的可操作性进行了探讨,并分析了其应用现状,存在的问题及前景。     

基于SD-PLUS耦合模型的陕西省土地利用变化及碳储量多情景预测

[目的] 为探讨不同土地利用方式对区域生态系统碳储量的影响。[方法] 以陕西省为研究对象,利用SD-PLUS耦合模型,采用国际耦合模式比较计划第6阶段(CMIP6)提出的耦合共享社会经济路线和代表性浓度路线(SSP-RCP)情景,对2030年陕西省的土地利用变化进行预测,然后利用InVEST模型模拟未来不同情景下陕西省碳储量及其空间分布。[结果] (1)对构建的SD模型进行历史检验,其误差＜5%,PLUS模型模拟的2020年土地利用Kappa指数为0.86,模型精度和可靠性总体符合要求;(2)3种情景下,未来建设用地面积均增加,增长速率从低到高的情景分别为SSP126、SSP245、SSP585;在所有情景下,林地面积均增加,水域面积均保持稳定;草地面积在SSP126情景下有小幅度增加,其他情景下减少;耕地面积3种情景下均减少;(3)3种情景下,陕西省碳储量均减少,关中平原建设用地的扩张占用大量的耕地是造成陕西省碳储量下降的主要原因。[结论] 在SSP126情景下,建设用地扩张所占用的生态用地面积最小,碳储量损失最少,该情景同时考虑社会经济发展及生态保护的需要,可为未来陕西省国土资源保护和高质量发展提供参考模式。     

基于CLUE-S模型的矿业城市土地利用变化情景模拟

为了对矿业城市的土地利用情景进行预测,该文以典型矿业城市武安市为例,将 GIS 技术和 CLUE-S （conversion of land use and its effects at small regional extent）模型应用到武安市土地利用变化情景模拟研究中,通过土地利用结构变化、矿业城市土地利用空间分布和驱动因子的定量关系对武安市土地利用变化进行相应约束,设计了趋势发展情景、耕地保护情景、生态安全情景3种模式,生成2020年不同情景方案下土地利用预测图,并对预测结果进行比较分析。研究结果表明：在趋势发展情景下,林地、建筑用地呈现上升趋势,体现了经济发展和环境保护双管齐下的成效,这也与实际情况相吻合;耕地保护情景下,耕地分布制约了建设用地的适度扩张;生态安全情景下,受生态环境政策影响,林地增长趋势明显,工矿用地急剧减少。综合考虑到武安市社会、经济、生态以及耕地保护等多方面的协调发展,研究认为趋势发展情景更为合理,其他2种情景可为趋势发展情景进行适度的修正和补充。该研究为区域土地资源的优化配置提供决策依据,同时研究结果也进一步验证了CLUE-S模型能够较好地模拟预测不同约束条件下矿业城市土地利用空间变化。     

基于系统动力学模型的扬州市土地利用结构多情景模拟与实现

[目的]对江苏省扬州市未来土地利用结构进行多情景预测模拟,并探索不同情景下各目标土地利用结构的实现路径,为土地利用规划方案制定与管理提供科学依据。[方法]采用系统动力学(SD)模型模拟土地利用系统开展研究。[结果]在不同情景下几类主要用地差异明显,耕地面积在耕地保护情景下较高,而在生态保护与经济发展情景下耕地缓慢下降;城镇工矿用地与交通水利用地面积在3种情景下均获得稳定增长,但经济发展情景下的增长快于其他2个情景;林地面积在生态保护情景下出现大幅上升,在另外2个情景下则基本保持不变甚至小幅下降。结合各情景指标设定可得出,耕地保护情景下,除控制城镇扩张占用耕地外,还要加强未利用地开发与农村居民点整理以补充耕地;生态保护情景下,则需加强植树造林、保护好具有丰富生态服务价值的水域、滩涂用地。[结论]SD模型不仅可模拟不同情景下土地利用变化,还可将土地利用与社会经济系统之间的复杂非线性关系显化,有利于土地资源可持续利用调控。     

基于多智能体的土地利用变化模拟

建立土地利用变化模型,模拟多种情景下的土地利用变化过程,能够为科学的土地利用决策提供辅助支持。以常州市新北区为研究区,从政策特征因子、全局特征因子和空间特征因子3个方面构建土地利用情景特征因子体系;运用多智能体建模方法构建基于主体的土地利用情景模拟模型;设定快、中、慢3种经济社会发展条件下的土地利用情景(I、II、III),模拟研究区2006-2020年土地利用变化。结果表明:3种土地利用类型的空间全局拟合度都相对较高,城镇用地、农村居民点用地和耕地的空间全局拟合度分别为78.45%、99.85%、98.35%;空间变化拟合度较低,分别为55.18%、0.02%、69.11%。在3种土地利用情景下,城镇用地增加面积分别为3788.44、2922.83和2114.64hm2,农村居民点用地减少面积分别为1106.60、858.61和592.35hm2,耕地减少面积分别为5378.72、4817.03和4238.97hm2。说明情景I下城镇化速度较快,城乡用地转换明显,农村居民点整治力度较大;情景II下城镇用地空间扩张和人口增长都减缓速度,耕地资源的流失得到一定程度控制;情景III下城乡用地变化速度显著放缓,耕地资源流失得到有效控制。     

基于Logistic-CA-Markov模型的快速城市化地区土地利用结构变化研究

研究快速城市化地区土地利用结构的变化并预测其未来发展趋势,可以为区域土地合理利用与配置提供参考。利用Logistic-CA-Markov耦合模型研究无锡市2000—2010年的土地利用结构变化,探讨其驱动因子,并区分目前趋势发展、生态环境保护和综合发展3种情景,对研究区2020年土地利用结构进行模拟和预测。结果表明,10 a间无锡市建设用地增加了近一倍,主要来源于耕地;目前趋势发展情景下建设用地扩张仍明显,生态环境保护情景下建设用地不再增加,而综合发展情景下建设用地略有增加,耕地等地类减少不明显。对于无锡市这样的快速城市化地区而言,综合发展情景的模拟结果是比较理想的。     

基于GeoSOS-FLUS的涪江流域生态系统服务价值评估及多情景模拟

为了探究涪江流域的土地利用结构及其生态服务价值的时空变化,通过预测情景支持未来土地规划,研究基于1980—2018年5期遥感影像,构建生态系统服务价值评估模型并分析时空动态变化,采用GeoSOS-FLUS模拟自然发展情景、耕地安全情景、生态保护情景和快速发展4种情景下未来的土地利用变化及生态系统服务价值的演变趋势。结果表明：(1) 1980—2018年,耕地面积减少542.25 km²,减幅为2.57%;建设用地扩张面积525.66 km²,增幅达255.50%。(2)对应其生态系统服务价值呈增加趋势,由1980年的776.48亿元增加到2018年的783.67亿元,不同土地利用类型对生态系统服务价值的贡献顺序为林地>耕地>水域>草地>未利用土地。(3)在空间上呈现上游高中下游低,下游地区大致呈现由中部向东西两侧递减趋势,流域西南部是低价值区。(4) 4种发展情景下,2030年的生态服务价值分别是784.80亿元、740.31亿元、811.09亿元和751.40亿元,相较于2015年变化了1.44亿元(增加)、-43....     

基于Markov模型的长沙市和泉州市土地利用变化预测及对比研究

为探索中国中部地区和东部沿海地区典型代表城市的土地利用程度变化特征和未来演变趋势,采用地理比较分析方法,基于地理信息技术（GIS）、遥感技术和Markov模型对长沙市和泉州市未来土地利用进行模拟预测,结合土地利用程度指数分析1990—2020年期间土地利用的变化情况及其变化趋势异同,试揭示不同时期、不同区域内土地利用程度变化差异性。研究结果表明:1995—2020年期间,长沙市数量结构变化较泉州市更为稳定,耕地和建设用地所占比例结构变化具有较大差异性;土地利用程度指数的对比研究表明,两市综合程度指数均呈现一定增长,且泉州市土地利用综合程度指数变化趋势较长沙市更为显著,其土地利用程度变化量和变化率均大于长沙市。研究结果可为两市区域土地利用规划提供参考,并将有利于我国东南沿海和中部城市土地利用的可持续发展和生态环境保护。     

基于PLUS与InVEST模型的昆明市土地利用变化动态模拟与碳储量评估

[目的]评估不同情景下的土地利用变化与碳储量变化,为优化生态服务与可持续性发展提供科学依据。[方法]基于PLUS模型与InVEST模型,模拟和预测不同情景下的土地利用变化与碳储量。[结果](1)在自然发展与生态保护情景下,土地利用变化相似,耕地、草地、水域减少,建设用地急剧扩张,其中建设用地在自然发展情景下扩张更快,变化率达27.70%;在耕地保护情景下,土地利用变化与其他两种情景不同,这是由于林地面积的减少与建设用地的迅速扩张造成的;(2)昆明市2000,2010,2020年的碳储量分别为3.37×10⁸,3.34×10⁸,3.28×10⁸ t,呈现逐年下降的趋势。到2030年,耕地保护与生态保护相较于自然发展情景碳储量较高,说明采取保护措施,能有效控制碳储量的减少;(3)土地利用变化导致碳储量减少9.15×10⁶ t,土地利用变化与碳储量变化呈现高度一致性。[结论]落实耕地保护、生态保护政策,控制建设用地向耕地、林地的扩张,优化土地利用结构,有利于减缓区域碳储量损失。     

广州市土地利用多情景模拟及其生态风险时空响应

[目的]探讨景观生态风险对土地利用格局变化的响应规律,为促进土地资源可持续利用和维护区域生态安全提供科学支持。[方法]基于2001—2017年广州市土地利用演变情况,利用未来土地利用模拟(FLUS)模型模拟2025年自然发展情景与"三线"(生态保护红线、永久基本农田保护红线、城镇开发边界线)约束情景下的土地利用空间分布;构建景观生态风险评价模型,进而分析广州市景观生态风险状况及其对土地利用变化的时空响应。[结果] 2001—2017年,建设用地的面积大幅增加,其他用地类型面积均不断减少;建设用地、草地和未利用地的变化幅度较大。相较于2017年,广州市2025年自然发展情景下建设用地持续扩张;而"三线"约束情景下建设用地的扩张得到制约,林地、水域等用地面积减少幅度有所缓和,耕地反而略微增加。2001—2017年,广州市景观生态风险指数不断上升,风险等级空间分布呈现圈层状结构,由中心城区向外围递减,低、较低生态风险区规模总体缩小,而较高、高生态风险区规模逐渐增大。[结论]与2017年相比,2025年两种情景下的景观生态风险指数均有所提高,而"三线"约束情景下生态风险指数增幅较小,更符合广州市未来城市建设和生态保护的需要。     

哈尔滨市绿色空间碳储量多情景模拟

[目的] 预测黑龙江省哈尔滨市未来绿色空间格局碳储量,分析绿色空间变化对碳储量的影响,为双碳政策下哈尔滨市绿色空间规划提供决策依据。[方法] 基于2010,2020年哈尔滨市绿色空间土地覆盖数据,将双碳产业驱动因子引入FLUS模型预测2030年不同情景的绿色空间土地覆盖变化,利用InVEST模型测算2010,2020,2030年碳储量,比较分析碳储量时空变化规律,探讨绿色空间对碳储量的影响。[结果] ①将双碳产业因子引入FLUS模型后,较原模型的kappa系数提高了1.30%,均方根误差减少了0.21%,改进后的模型模拟精度更高。②2010—2020年,碳储量呈下降趋势,共减少了5.14×10⁶ t,耕地的减少是造成碳储量损失的主要因素。地上生物量碳库和土壤碳库碳储量最多,占总碳储量的88.52%。③2030年自然发展、生态保护和经济发展情景下的碳储量分别为2.58×10⁹,2.58×10⁹,2.58×10⁹ t,同2020年相比均呈下降趋势,其中生态保护情景的下降速率最慢,是自然发展情景下的0.12倍。[结论] 未来应加强生态保护修复措施,减少耕地和林地面积流失,控制非绿色空间的扩张,提高哈尔滨市域碳储量。     

基于CLUE-S模型的矿业城市土地利用格局情景模拟

运用CLUE-S模型对典型矿业城市——双鸭山市辖区进行未来土地利用模拟,基于遥感和地理信息系统技术,通过设定趋势发展、耕地保护、经济建设和生态保护4种情景,模拟了2025年当地不同情景下土地利用变化情况,结果表明:各土地利用类型均通过ROC检验,回归方程拟合程度高。1995年和2005年模拟正确比例分别为88.15%和92.10%,Kappa系数均超过0.75,准确率达到可信的效果。各情景土地利用模拟结果差异明显,在趋势发展下,耕地和其他用地面积持续较少,建设用地增长幅度最大;耕地保护情景下,耕地仍保持下降态势,但速度明显下降,建设用地和工矿用地的扩张趋势有所抑制;经济发展情景下,建设用地面积增长速度显著上升,将大量侵占其周边的耕地和园林地,工矿用地面积增长幅度最大;生态保护情景下,耕地、其他用地和工矿用地面积以不同程度趋势下降,园林地和水域用地面积显著增加。研究结果为当地相关规划的合理编制及土地资源保护提供了参考依据。     

基于LUCC的生态型城市土地生态敏感性评价

土地生态敏感性评价是分析区域生态安全的重要方法之一,基于Landsat影像解译结果,应用土地利用与覆被变化相关研究方法,对商洛市土地利用程度进行分析,通过水土保持、灾害防治、生境保护3大指标对研究区土地生态敏感性进行分级,并通过灰色模型和变异系数改进分级模式,对比各敏感性等级中土地利用程度变化,分析研究区生态恢复模式。结果表明:1990—2009年商洛市土地利用程度呈衰退趋势,退耕还林面积较大,生态环境逐渐改善;基于指标等级进行敏感性分区,中敏感区面积较大;基于不确定性根据变异系数分区,分区比例较为合理;由于高敏感区土地利用退化量最少,研究区生态建设布局模式仍值得讨论。     

快速发展的中小城市地表热环境及水体温度调控作用研究——以山东省滨州市为例

[目的]调查研究山东省滨州市城区的地表热环境和水体对温度的调节作用及影响因素,为城市水体布局规划提供科学依据。[方法]利用2009,2014年的Landsat影像,使用单窗算法反演地表温度并进行归一化以分析不同用地类型地表温度分布特征,通过在温度测线上布设温度点的方法和水体特征统计,分析水体对温度的调节作用及影响因素。[结果](1)夏季地表温度表现为:建筑用地耕地林地水体,冬季耕地林地建筑用地水体,夏冬季平均热等级表现为:建筑用地耕地林地水体。(2)水体温度调节作用与距离表现出较强的非线性关系。(3)大面积水体有更好的降温效果;在面积相同的条件下,多个小面积水体将比单一大面积水体有更大的温度调节面积。(4)水体周边非建筑用地比例增加会提高水体降温影响范围。(5)水体面积较小时,周长面积比越小,则水体降温影响范围越大。[结论]滨州市城区水体的温度调节作用与距离表现出较强的非线性关系,并受到水体面积、边界复杂性和周围用地构成的影响。