LUCC研究的最新进展评述

土地利用/土地覆被变化(LUCC)是全球环境变化的重要组成部分和主要原因之一,进入新世纪以来,LUCC研究一直是地理学研究的前沿与热点。本文综述了2002年8月在南非德班国际地理学联合会(IGU)"2002年区域地理大会"上有关LUCC的主要研究成果,认为国际上LUCC研究在应用RS、GIS技术开展土地利用/土地覆被变化监测、评价与制图;农村与农业土地利用/土地覆被变化分析;城市土地利用/土地覆被变化分析;土地利用/土地覆被变化动力学;土地利用/土地覆被变化与生态环境等五个方面取得最新进展,反映出LUCC研究范围在进一步拓展,研究内容在进一步深化。     

CLUE-S模型应用与研究进展

土地利用和覆被变化(LUCC)是全球环境变化研究的主要议题,对于环境管理领域十分重要。土地利用和覆被变化模型有助于人们更好地理解土地利用和覆被变化过程,了解人类决策对土地利用变化的影响,并对未来情景作出预测,确定环境变化的关键地点,是综合环境管理的重要工具。CLUE-S模型是一种适用于中小尺度的、动态的、空间显性的LUCC模型,能够实现基于土地利用需求分析下的全局土地利用类型的同步模拟,自2002年推出以来已在国内外多个研究区得到广泛应用。对CLUE-S模型在LUCC、环境管理、城市空间扩展等领域的应用进行了梳理,并从模型改进、模型耦合、模型尺度与模型参数研究等方面对CLUE-S模型研究进展进行探讨,认为模型存在尺度依赖性、缺乏反馈机制、人类决策因素考虑不足等问题,总结出未来研究应着重考虑开展多尺度模拟,探索CLUE-S模型与其他模型的耦合研究,加深在环境管理领域的应用。     

流域LUCC水文效应研究中的若干问题探讨

随着全球变化研究的深入,土地利用/覆被变化(LUCC)的水文效应研究日益成为热点问题。综合国内外研究进展,论文就流域土地利用/覆被变化水文效应研究中的几个问题进行了总结和探讨：子流域和水文响应单元是分布式水文模型对流域基本空间单元的理想划分;对国内外现有的土地利用分类系统进行了适当的调整和归并,建立了基于水文响应研究的土地利用分类系统,将土地利用分为9个Ⅰ级类和21个II级类;土地利用/覆被变化情景分析的常用方法有参照对比法、历史反演法、模型预测法、极端土地利用法、土地利用空间配置法等。     

复杂系统理论与Agent模型在土地变化科学中的研究进展

基于复杂系统理论与Agent 模型,分别从理论与方法的角度梳理并总结了当前土地变化科学的研究进展。复杂系统理论为研究土地变化所处的“耦合的人类-自然系统”及其复杂性问题提供理论支撑;而基于Agent 的模拟作为研究复杂系统的重要工具,为传统土地变化模拟提供新的方法支持。当前,ABMs与土地变化模型相结合(ABM/LUCC),无论是模型构建还是模型应用均取得了显著进展。然而,其也存在诸多问题,尤其是理论与应用脱节,使很多建模者容易陷入“为建模而建模”的误区。此外,现有的ABM模型设计较为随意,模型间差异太大,不利于跨区域比较研究的开展。因此,虽然ABM是认识复杂系统的有效方法,但是建模之前离不开对系统复杂性的深入研究;基于Agent 的土地变化模拟的意义在于充分表达“人类-自然”系统的综合复杂关系,从而合理的预测土地变化(结构与功能) 的动态过程,解释并评价土地变化的可能影响。     

土地利用/土地覆盖变化与土壤侵蚀关系研究进展

土壤侵蚀作为LUCC引起的主要环境效应之一,是自然和人为因素叠加的结果。不合理的土地利用和地表植被覆盖的减少对土壤侵蚀具有放大效应。土地利用/土地覆盖变化与土壤侵蚀关系的研究已逐渐成为LUCC研究和土壤侵蚀研究的一项新的重要课题。目前,涉及土地利用/土地覆盖的土壤侵蚀研究方法有很多,本文介绍了基于模型的定量研究、基于GIS和RS的研究、基于放射性同位素的研究以及基于湖泊(水库)沉积物的研究的基本原理与研究进展,同时指出了每种方法中存在的不足。     

土地利用系统动态变化模拟研究进展

土地利用/覆被变化与环境要素的动态作用过程自LUCC相关研究计划开展以来一直是重点内容,并且愈来愈受到重视.将土地利用主体的决策过程和环境要素变化过程综合起来研究土地利用系统动态变化,是实现土地自然生态系统与社会经济系统耦合研究的途径与方法.本文在对土地利用系统复杂性分析的基础上,提出目前土地利用系统变化模拟需要解决的基本科学问题,主要包括土地自然环境要素对土地利用主体决策的影响、不同空间尺度土地利用主体及主体间相互作用及在此基础上的区域土地利用动态变化模型研究.土地利用模型是分析土地利用系统结构与功能的有力工具,通过分析土地利用系统模拟研究进展发现国内外真正实现了自然生态系统和社会经济系统综合研究的模型尚不多见.基于主体的土地利用模拟方法综合了土地利用变化中空间变化和主体决策过程,适合于分析土地利用系统变化的空间过程、空间相互作用和多尺度现象.本文在对国际上基于多主体模型进行土地利用系统模拟的相关进展、模拟平台等分析评述的基础上,提出未来我国开展基于多主体模型进行土地利用变化研究的建议.     

土地利用/土地覆被变化(LUCC)模型研究进展

土地利用/土地覆被变化(LUCC)是全球环境变化的重要原因,LUCC模型研究始终是土地变化科学研究的重点.论文系统总结了近10年来国内外LUCC模型在理论、方法、实践应用等方面取得的新进展.指出了亟待解决的问题,并对今后的发展方向进行了展望.研究发现,①LUCC模型的功能和作用呈现多样化趋势,是了解、认识和解释土地利用系统的动态变化特征、过程和效应的有效工具,可以服务于土地利用管理和政策的制订.②模型的核心内容是研究LUCC时空变化格局,模型发展正经历从单一的非空间模型向非空间模型和空间模型融合的演进过程,但多数模型只重视空间变化机制研究,而对时间机制考虑不足.③反馈机制是LUCC系统的一个重要特征,现有模型在反馈机制方面的研究尚十分薄弱,研究不同时空尺度的反馈机制必将是末来LUCC模型的新焦点.④LUCC研究本质上是"人类-环境"关系研究,以往模型多为局部均衡分析模型,未来LUCC模型发展趋向应从系统观和整体观角度来综合考虑"人类-环境"相互作用机制,这也是LUCC模型的最高更次的科学难点问题.⑤多尺度、多层次的综合研究是LUCC模型的必然要求,模型空间尺度已经从早期的单一空间尺度转变到现今的多空间尺度,但尺度推移仍是模型研究中值得深入探讨的问题.⑥尽管LUCC模型验证方法趋于多元化,但目前还没有一个模型验证的统一标准和规范,参考数据的不足也大大限制了模型验证效果,如何对LUCC模型的可靠性和科学性进行合理验证始终是LUCC模型所面临的关键挑战之一.     

LUCC驱动力模型研究综述

驱动力研究是土地利用变化研究中的核心问题。土地利用变化驱动力模型是分析土地利用变化原因和结果的有力工具，模型通过情景分析可为土地利用规划与决策提供依据。基于不同理论的驱动力研究方法很多，论文选取了几种国内外应用较多的LUCC驱动力模型进行综述，分析了每个模型的优缺点及适用范围，最后得出结论：1) 基于过程的动态模型更适于研究复杂的土地利用系统。2) 基于经验的统计模型能弥补基于过程的动态模型的不足。3) 基于不同学科背景的模型进一步集成将是LUCC驱动力模型未来的发展趋势。     

土地利用功能变化与农户响应研究进展

LUCC是表达土地系统的主要方法之一，但仅利用LUCC已不能完整理解土地系统的变化，而通过土地利用功能变化的研究加深对土地系统的认识已成为国内外学者的共识。目前，探讨和分析宏观土地利用功能变化与微观主体行为间的相互影响机制，已成为土地利用功能变化研究急需解决的问题。本文从土地利用功能表达与变化研究、土地利用功能变化的微观响应机制等两个方面，对土地利用功能变化与农户响应的研究进展进行归纳与总结，结论如下：（1）需进一步完善土地利用功能类型的表达方式和方法，使其在表达宏观土地利用功能分异规律的同时，亦能表达微观主体土地利用行为的信息；（2）还需借鉴土地利用决策和多模型整合的理论与方法对土地利用功能及其微观响应进行模拟。同时，指出发展土地利用功能变化下农户响应的有限理性决策模型，探索多模型整合的方式与方法就成为今后研究的重要任务。它对于认识和理解该宏观土地利用功能变化下微观主体的响应，进而引导农户土地利用行为，具有十分重要的理论和现实意义。     

陕西大理河流域土地利用/覆被变化的水文效应

近年来,土地利用/覆被变化的水文效应研究已成为国际的前沿和重点。在大理河流域,LUCC(包括水土保持措施)对水循环和水量平衡产生了深远影响,该流域LUCC水文效应的研究势在必行。根据研究区1990年代三期土地利用数据分析了LUCC的时空变化特征,采用特征变量时间序列法及降水-径流模型对LUCC水文效应进行了研究。结果表明:流域土地利用类型以耕地和草地为主,近10年来,耕地和草地面积有所减少,而林地和建设用地面积持续增加;流域年径流和月径流演化过程均表现出明显的下降趋势;LUCC及水土保持具有减少流域年径流、汛期流量以及增加枯季流量的作用,相对于降水因素,人类活动对流域水文的作用占主导地位;在1990~2000年期间,主要由LUCC引起的年均径流减少量达2616.6×10⁴ m³,占该期间实测减水总量的62.19%。     

土地利用/土地覆被时空分布100 年数字重建 ——-以大庆市杜尔伯特蒙古族自治县为例

长时间序列的土地利用/ 土地覆被数据是开展全球变化、可持续发展及生态安全等各项研究的重要基础。然而,早期的土地利用/ 土地覆被数据,特别是卫星遥感数据出现之前 的土地利用/ 土地覆被信息通常很难获取。利用TM、MSS 遥感影像数据和地形图、气候、地质、地貌、土壤、植被、水文等自然环境背景图件以及数据,社会经济统计数据等多源数 据,选择大庆市杜尔伯特蒙古族自治县作为典型案例区,在GIS 技术支持下建立了土地利用/ 土地覆被数字重建模型,再现了典型研究区20 世纪30 年代和50 年代土地利用/ 土地覆被空间分布状况。通过野外调查和历史文献资料对土地利用数字重建结果进行精度评价并初步得到以下结论：① 采用逐个图斑跟踪记录的方法对研究区各个时期土地利用/ 覆被变化的敏感 性进行分析,有利于揭示区域土地利用/ 土地覆被变化的规律;② 在定量、定位分析环境背景对土地利用/ 土地覆被分布及其变化的影响基础上,综合判断各种土地利用/ 土地覆被分布概率,其结果可为土地利用数字重建提供依据;③ 对1:10 万地形图提取土地利用信息的可行性与可信度分析表明,地形图中土地利用信息完全能够达到一级土地利用分类精度,同时疏林地、灌木林、沼泽地、盐碱地、沙地等二级分类信息也能获取。     

Agent-based model of land system: Theory,application and modelling framework

Land change science has become an interdisciplinary research direction for understanding human-natural coupling systems. As a process-oriented modelling approach, agent based model(ABM) plays an important role in revealing the driving forces of land change and understanding the process of land change. This paper starts from three aspects: The theory, application and modeling framework of ABM. First, we summarize the theoretical basis of ABM and introduce some related concepts. Then we expound the application and development of ABM in both urban land systems and agricultural land systems, and further introduce the case study of a model on Grain for Green Program in Hengduan Mountainous region, China. On the basis of combing the ABM modeling protocol, we propose the land system ABM modeling framework and process from the perspective of agents. In terms of urban land use, ABM research initially focused on the study of urban expansion based on landscape, then expanded to issues like urban residential separation, planning and zoning, ecological functions, etc. In terms of agricultural land use, ABM application presents more diverse and individualized features. Research topics include farmers' behavior, farmers' decision-making, planting systems, agricultural policy, etc. Compared to traditional models, ABM is more complex and difficult to generalize beyond specific context since it relies on local knowledge and data. However, due to its unique bottom-up model structure, ABM has an indispensable role in exploring the driving forces of land change and also the impact of human behavior on the environment.     

土地系统多主体模型的理论与应用

土地变化科学是理解人类—自然耦合系统的交叉学科研究方向。多主体模型（ABM）作为过程导向模型,对揭示土地变化驱动力,理解土地变化过程有重要作用。本文从理论、应用与建模框架三方面出发,总结了ABM理论基础和相关概念;阐述了ABM在城市和农业土地系统两方面的应用与发展,进一步介绍了横断山区退耕还林ABM研究案例;在梳理ABM建模协议的基础上,提出了主体视角的土地系统ABM建模框架和实施流程。在城市土地利用方面,ABM研究从最初基于景观研究城市扩张,到研究城市内部居住分隔,规划分区,生态功能等多方面;在农业土地利用方面,ABM应用则呈现出更加多样化和个性化的特征,包括农民行为、农户决策、种植系统、农业政策等。相比于传统模型,ABM因其依靠本地知识与数据而使得其构建更为复杂,且不易推广;但因其独特的自下而上模型构架,在探究土地变化驱动力、刻画人类行为对自然环境影响等方面具有不可或缺的作用。     

Modeling spatially non-stationary land use/cover change in the lower Connecticut River Basin by combining geographically weighted logistic regression and the CA-Markov model

Simulating land use/cover change (LUCC) and determining its transition rules have been a focus of research for several decades. Previous studies used ordinary logistic regression (OLR) to determine transition rules in cellular automata (CA) modeling of LUCC, which often neglected the spatially non-stationary relationships between driving factors and land use/cover categories. We use an integrated geographically weighted logistic regression (GWLR) CA-Markov method to simulate LUCC from 2001–2011 over 29 towns in the Connecticut River Basin. Results are compared with those obtained from the OLR-CA-Markov method, and the sensitivity of LUCC simulated by the GWLR-CA-Markov method to the spatial non-stationarity-based suitability map is investigated. Analysis of residuals indicates better goodness of fit in model calibration for geographically weighted regression (GWR) than OLR. Coefficients of driving factors indicate that GWLR outperforms OLR in depicting the local suitability of land use/cover categories. Kappa statistics of the simulated maps indicate high agreement with observed land use/cover for both OLR-CA-Markov and GWLR-CA-Markov methods. Similarity in simulation accuracy between the methods suggests that the sensitivity of simulated LUCC to suitability inputs is low with respect to spatial non-stationarity. Therefore, this study provides critical insight on the role of spatial non-stationarity throughout the process of LUCC simulation.     

中国土地利用/覆被变化研究的现状与问题

土地利用 /覆被变化是全球变化的重要组成部分和原因 ,因而是全球变化领域中重要的研究方向之一。本文在评述了中国土地利用 /覆被变化研究的现状、取得的进展及存在问题的基础上 ,提出应把土地利用 /覆被变化研究的理论体系、不同空间尺度的土地利用 /覆被变化的动态模型、土地利用 /覆被变化与全球环境变化和可持续发展之间的关系作为重点加以研究 ,以提高中国土地利用 /覆被变化的研究水平。     

AutoLogistic 方法在土地利用格局模拟中的应用 —— 以张家界市永定区为例

土地利用/ 土地覆被变化(LUCC) 是当前研究全球变化的重要内容, 而区域土地利用 格局模拟是LUCC 研究的核心内容之一。以张家界市永定区为研究单元, 根据由2005 年土地 利用现状图和数字高程模型数据源得到的土地利用、地形、河流以及道路等空间数据, 对区 域土地利用类型空间格局的空间自相关性特征进行了建模研究, 并通过在传统Logistic 模型 中引入描述空间自相关性的成份, 实现了能够考虑自相关性因素的回归分析模型 (AutoLogistic 模型), 同时应用该模型对区域土地利用格局进行了模拟和分析。结果显示, 通 过与没有考虑空间自相关性的回归模型(传统Logistic 模型) 相比较, 该模型显示了更好的拟 合优度和更高的拟合准确率(耕地、林地、建设用地及未利用地的ROC 值分别从0.851、 0.913、0.877 和0.852 提高到0.893、0.940、0.907 和0.863)。研究结果说明了基于 AutoLogistic 方法的土地利用格局的相关性建模在一定意义上是合理的。同时研究结果也可以 为永定区及其相似地区的土地利用规划决策提供更为科学的依据。     

CLUE-S模型的改进与土地利用变化动态模拟——以张家界市永定区为例

区域土地利用变化模拟是LUCC研究的核心内容之一。以地处湘西北岩溶山区的张家界市永定区为研究对象,针对目前国际上广泛使用的CLUE-S土地利用变化模型,通过在传统Logistic回归模型中引入空间自相关变量,对CLUE-S模型的空间分析模块进行了改进。实验与分析结果表明,改进的空间分析模块拟合优度、拟合精度都有较大的提高。耕地、林地及居民点工矿用地的拟合优度(ROC值)分别从0.784、0.821和0.741提高到0.827、0.875和0.838。在此基础之上,采用改进的CLUE-S模型,模拟和预测了研究地区2005~2020年的土地利用时空变化。研究结果说明对CLUE-S模型空间分析模块的改进在一定意义上是合理的,同时也可以为永定区及其相似地区的土地利用规划决策提供更为科学的依据。     

基于SD和CLUE-S模型的张掖市甘州区土地利用情景分析

近年来,学者们基于不同研究需要开发了很多土地利用变化/覆盖(LUCC)模型.但迄今没有一个单独的模型可在不同时空尺度上揭示所有土地利用变化的关键过程.本文尝试开发一种集成SD模型与CLUE-S模型的建模方法,用以弥补已有LUCC模型缺陷,并将其应用于张掖市甘州区的土地利用情景分析中,得到的LUCC模拟结果可为该区土地利...     

土地利用变化对土地生产力的影响研究进展

土地利用变化对土地生产力的影响是土地利用/覆被变化(LUCC)效应研究的重要内容之一。本文基于对土地利用变化和土地生产力概念的辨析, 着重从土地利用变化对土地生产潜力、粮食生产能力和土壤质量3 个方面的影响, 总结梳理了当前的主要研究内容和方法, 探讨了研究的影响尺度特征。最后指出今后的研究应加强土地利用结构、方式和强度变化对小尺度范围内耕地生产力的影响, 强化不同尺度的综合以及空间分析和动态评估方法的应用。     

干旱区土地利用/土地覆盖变化与全球环境变化

土地利用与土地覆盖是人类活动在地球表面是宏观的表现，为分析全球环境变化中人类活动的作用提供了切入点，土地利用/土地覆盖变化（LUCC）既是全球环境变化的原因，也是全球环境变化的结果，而占全球陆地表面40%以上的干旱区，由于其具有成因复杂，类型多样，对环境变化敏感，变化过程快，幅度大，景观差异明显等特点，是全球变化特别是LUCC研究的重要场所，文章在介绍LUCC概念的基础上，综述了全球环境变化与LUCC的关系，依据干旱区的自然和生态环境，分析了干旱区LUCC的特点，阐述了干旱区土地利用/覆盖变化研究对全球环境变化研究的重要性，概括了干旱区LUCC研究的方法。