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20 a后的土地利用情况。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。     

磴口县景观格局AES—LPI—CA模型演化模拟

以内蒙古巴彦淖尔市磴口县为研究区,在LPI-CA-Markov模型的基础上构建AES-LPI-CA模型,利用人工内分泌系统(AES)调整元胞自动机邻域中中心元胞的转移概率,并基于磴口县2000年与2007年景观格局数据对县域2014年景观格局进行模拟,将该模型模拟结果与LPI-CA-Markov模型、CA-Markov模型的模拟结果进行对比,结果显示3种模型模拟结果的KIA(Kappa index of agreement,以2014年实际景观分布为参照)依次为0.823 6、0.785 5、0.768 2,AES-LPI-CA模型显示了较高模拟精度。     

基于CLUE-S模型的煤矿城市土地利用变化模拟

以淮南市为研究区,选择1985、1995、2005、2016年土地利用数据,在分析土地利用动态变化特征的基础上,利用CLUE-S模型模拟预测了未来土地利用格局。结果表明：1985—2016年,研究区耕地面积减少11.62%;建设用地和水体面积百分比分别增加7.98个百分点和4.29个百分点。2005—2016年是各地类变化最强烈的阶段,其综合土地利用动态度最大,为13.46%。建设用地变化速率最快,其土地利用动态度为5.19%。土地转移主要发生在耕地、水体和建设用地之间,以耕地向建设用地和水体的转换为主。耕地转为建设用地的面积达207.61 km²,新增水体集中分布在潘谢矿区。加入空间自相关性和土壤质量因子后,耕地和建设用地的Logistics回归效果显著改善,ROC分别增加0.201和0.133。年均降水量是影响耕地变化的主要驱动因子,与耕地分布概率呈负相关;而建设用地变化主要驱动因子为GDP。土地利用模拟的Kappa系数为0.74,CLUE-S模型在研究区域具有较好的模拟能力。运用CLUE-S模型预测了研究区2028、2034、2040年土地利用空间分布,未来...     

基于CA-Markov模型的黄土塬区黑河流域土地利用变化

研究黄土高原的土地利用变化,可为其生态建设提供重要的决策依据。基于CA-Markov模型,分析了黄土高塬沟壑区黑河流域1985－2000年土地利用变化的趋势、速度、类型及其与地形的关系,并模拟了2015年土地利用情景。结果表明,黑河流域以耕地和中覆盖草地为主;1985－2000年林地和农地减少,草地和建设用地增加,其他类型变化很小;林地和草地相互转化与耕地转出是两大变化类型;土地利用变化主要发生在沟壑区。CA-Markov模型模拟的2000－2015年土地利用将保持1985－2000年的变化趋势,因此,需加强耕地保护措施,推进退耕还林草工程,促进区域可持续发展。     

基于SWAT模型的日本农业流域养分模拟（摘选）

在山田河流域利用SWAT模型对循环灌溉稻田和畜牧生产系统的流域特征进行调查。在茨城县地区土地利用呈现典型的景观镶嵌式。谷地中的稻田循环灌溉系统沿河岸在低处修建,森林、菜地和畜禽舍则建在周围地势较高处。灌期与非灌期土壤径流特征存在明显差异,通过设定参数可以利用SWAT模型对径流进行预测。灌期效率系数(ENS)、系数测定(r2)和相对误差(RE)分别为0.86、0.87和2.0%,非灌期分别为0.67、0.68和2.6%。但是对于养分浓度,模型没法给出满意的预测。对菜田及牲畜废弃物养分的模拟应对SWAT进行修正,对稻田系统的模拟应对算法进行修订。     

基于CA-Markov模型的重庆市酉阳县土地利用变化研究

为揭示县域土地利用变化情况,以2014年为基期年,以重庆市酉阳县为研究区,在分析研究区土地利用现状及其影响因素的基础上,采用CA-Markov模型模拟了酉阳县2020年土地利用情况。结果显示,影响土地利用的因素包括自然因素和人文因素两方面;2020年研究区耕地面积呈下降趋势,林地面积有所增加,草地和水域面积变化不明显;建设用地继续保持增长;未利用地面积略有减少。空间上,研究区城区范围呈东南至西北方向扩展,建设用地不断增加是由于经济社会发展需要占用大量土地导致。      

基于BRT_DC_Pd模型的土地利用模拟研究

通过对Dyna-CLUE模型进行改进,嵌入BRT模型和Patch-dynamics模型,形成BRT_Dyna-CLUE_Patchdynamics模型。以生态脆弱区典型县域磴口县为研究区,基于2006年磴口县土地利用情况,应用BRT_Dyna-CLUE_Patch-dynamics模型,对磴口县2016年的土地利用状况进行模拟预测,并与目前应用较多的Logistic_CA_Markov模型进行对比验证。结果表明,Logistic_CA_Markov模型模拟结果的Kappa系数为0.721 4,BRT_Dyna-CLUE_Patchdynamics模型模拟结果的Kappa系数为0.782 6,2个组合模型的模拟结果精度较高,均与真实解译结果具有高度一致性,但BRT_Dyna-CLUE_Patch-dynamics模型模拟精度更高,结果更优。因此,将BRT_Dyna-CLUE_Patchdynamics模型应用于当地土地利用变化模拟预测,具有一定可行性,可为当地生态治理以及相关政策的实施提供一定的参考。     

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。     

基于SEBS模型反演凌河流域尺度地表蒸散发量

利用NOAA/AVHRR数据和气象资料,结合反演陆面蒸发较为准确的SEBS(Surface Energy Balance System)模型,反演了2011年我国辽宁西部地区凌河流域蒸散发量的时空分布。研究表明,凌河流域各月的蒸散发量变化范围在0~7mm之间,少数地区超过7mm。研究为大面积获取我国辽西北干旱地区的蒸散发情况奠定了基础。     

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。     

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CA-Markov模型的黄土丘陵区土地利用变化

为探讨黄土丘陵区的土地利用变化规律以及驱动机制,以罗玉沟流域作为典型流域,基于1986、2001年的TM影像为数据源,对土地利用格局分布进行分析,并运用CA-Markov模型,以2001年的土地利用格局为基础,预测了2016年流域的土地利用的空间格局分布。结果表明,罗玉沟流域土地利用格局在1986年以前,以坡耕地为主,面积占59.67%,其次为梯田、草地和林地。从1986年到2001年林地和梯田的面积均有显著增加,坡耕地面积则显著减少,其余土地利用类型面积变化不大。从单一土地利用类型动态度来看,面积增加大     

耕地利用下挠力河流域水分平衡效应研究

为明确我国核心粮食产区的气候湿润状况,以商品粮生产基地挠力河流域为研究区,基于MODIS遥感数据和常规气象数据,利用区域遥感蒸散模型反演自2000年以来该流域典型时间段的气候水分盈亏状况,揭示该流域耕地利用下的水分平衡效应。结果表明:2000年以来,挠力河流域耕地内部结构变化剧烈,水田急剧扩张,旱地面积持续下降;该流域逐日潜在蒸散量累加值呈现显著的S形曲线特征,且在空间上表现出南部和干流北端偏高的特点;该流域常年处于"负"的气候水分盈亏态势,整体呈现由西向南递减的特点;该流域旱地和水田的气候水分盈亏绝对值逐年下降,水田的气候水分盈亏态势愈加严峻。水分亏缺是挠力河流域气候水分平衡的普遍特征,水田用水问题仍将是挠力河流域乃至三江平原地区农业资源综合利用的焦点。本研究可为区域农业结构调整和农田灌溉措施的制定提供理论支持。     

基于生态服务价值的潮白河上游土地利用优化

生态环境安全和人类发展息息相关,以潮白河上游森林生态服务价值和生态服务总价值为目标,以约束函数和转化规则为条件,利用灰参数线性规划理论和CLUE-S模型对该区2008年土地利用现状进行了数量结构优化和空间格局配置。结果表明：优化配置后的林地面积和森林生态服务价值较2008年均有显著增加,且后者增加幅度大于前者,说明森林单位面积生态服务价值提高,林地结构得到改善;随着草地和未利用地向林地和居民工矿用地转化,生态服务总价值有所增加,重点表现在调节服务和支持服务两方面价值上。该区域近年来经济利益驱动的发展模式给首都可持续发展带来巨大压力,土地退化和环境破坏须通过资源优化得以控制和改善。     

基于SWAT的浑河流域上游地区硝态氮淋失量估算

以浑河流域上游地区为研究流域,应用SWAT模型估算了该流域硝态氮淋失量的空间和时间分布以及不同土地利用类型硝态氮的淋失量。利用2008—2010年实测径流资料对模型进行了校核与验证,结果表明,流域硝态氮的淋失量与施氮量在空间分布上是一致的,且与水分渗漏有较好的相关关系,降雨、施肥是影响流域硝态氮淋失的主要因素;此外,不同土地利用类型的硝态氮淋失量的差异也非常明显,耕地的硝态氮淋失量最高,林地次子,居民区、裸地等最小。     

提高土地利用——土地覆盖遥感分类精度方法研究综述

本文总结了国内外提高土地利用-土地覆盖遥感分类精度的若干方法：可提高精度的大气校正方法、多源信息融合方法、人工智能分类方法等。并对其中部分方法进行了优缺点评价。     

基于多源遥感数据的淮河流域城镇扩张研究

城镇是人类社会发展过程在空间上的重要表现形式,其空间格局与演变是城镇研究的热点问题。淮河流域是中国城镇体系的南北过渡地区,研究这一自然地理单元内城镇扩张过程,视角独特。为客观、快速、准确地重建不同时间序列上淮河流域城镇扩张过程,在DMSP/OLS数据、SPOT-VGT数据、Landsat ETM+数据等多源遥感数据的基础上,提出"DMSP/OLS夜间灯光数据相互校正—NDVI数据重建—流域城镇信息提取—流域城镇扩张分析"的研究思路,并运用该思路分析淮河流域从1998年至2013年16年间的城镇扩张过程。从城市面积、扩张强度、扩张动态度、扩张形态4方面分析了城市扩张规律。研究发现:淮河流域整体与各省扩张基本属于低速扩张型与中速扩张型;淮河流域城镇分布仍较为分散,未形成完整的城市群或城镇体系;这一时期城市扩张时空发展不均衡。