基于Logistic-CA-Markov模型的福州市 土地利用演变与模拟

基于福州市1995年、2005年和2015年3期Landsat影像解译数据以及地形和社会经济统计数据,利用Logistic-CA-Markov耦合模型探讨该地区土地利用变化及其与各驱动力因子之间的定量关系,并对福州市未来土地利用结构进行模拟预测。结果表明：（1）1995—2015年除建设用地持续增加外,其他4类用地均呈现减少趋势;建设用地的增加主要来源于林地和农地。（2）在Logistic回归分析中,林地转变主要受海拔高度因素影响,农地和水体转变主要受用地距离因素影响,建设用地和未利用土地主要受社会经济因素影响。（3）通过验证Logistic-CA-Markov模型具有较高的模拟精度。结果显示,2025年福州市建设用地和水体增加,林地、农地和未利用土地减少,其中1995—2025年建设用地增长速度最快,而未利用土地减少速度最快。     

基于EEG响应的森林公园恢复性效益影响路径研究——以福州国家森林公园为例

构建森林公园中个体的环境偏好、恢复性评价、Alpha脑波、Beta脑波四者之间的路径模型，以探讨其关系及作用机理，并以福州国家森林公园为例进行结构关系模型的验证。结果表明，1)在森林公园环境中，易读性、复杂性和神秘性对个体的环境偏好有显著影响，其中复杂性对环境偏好的影响最为显著。2)在森林公园环境的恢复性评价方面，远离、延展性、魅力性以及兼容性都可以对其有效反映，尤其是延展性在修复性评价上的作用尤为突出。3)在森林公园环境中，前额叶、中央区、顶叶、枕叶和颞叶5个脑区的Alpha波活动可以有效反映个体的Alpha脑波整体状况，而6个脑区的Beta波活动均可以有效反映个体的Beta脑波整体状况，其中顶叶脑区对这2种脑波的影响程度最高。4)森林公园的恢复性评价受到个体环境偏好显著的正向影响，森林公园的恢复性评价对个体的Alpha波和Beta波活动亦具有显著的正向影响。