宁镇扬丘陵区土地利用景观格局演变与模拟

针对CA模型不能长期预测和Markov模型不能反映空间格局变化的不足,本文运用CA-Markov耦合模型,结合动态度模型、景观格局指数及PCA法,定量揭示宁镇扬丘陵区镇江市的土地利用景观格局演变特征、驱动机制及变化趋势,为区域土地利用规划及调整提供参考。结果表明:镇江市土地利用景观格局时空演变愈加复杂;人口增长、经济发展、城镇化及农业技术进步是土地利用景观格局演变的主要驱动力;到2030年镇江市城区周边建设用地将增加25.58%,而耕地、林地等景观类型将不断锐减。     

基于SWAT模型的汉江上游流域径流情景预测研究

气候变化和土地利用是影响径流变化的主要驱动因素,为了精确预测未来汉江上游流域径流量变化趋势,基于SWAT模型、天气发生器BCC/RCG-WG以及CA-Markov模型预测了未来2种土地利用变化模式下的径流量变化,土地利用情景的设置建立在CA-Markov模型预测结果的基础之上,结合全国林地保护利用规划目标以及汉江上游林地具体情况。结果显示:未来汉江上游流域径流将呈现明显的上升趋势,林地增加情景下径流量升高率少于自然生态情景,这可能与林地增多导致生态需水量增大有关,因此,对于汉江上游流域的水资源保护不可盲目投入大量人为林地增加,而应遵循植被自然生长规律,延续当前生态保护政策,尽量以减少人为污染、提高全民节约用水思想意识策略为主。     

金普新区地表覆盖格局演变及预测分析

针对国家级新区享受各项政策红利,但无有效的定量评价方式对国家级新区发展情况进行监测、对国家级新区未来土地发展状况无高置信度的预测方式等问题,利用转移矩阵及相关模型定量地对地表覆盖格局变化进行了分析;基于CA-Markov模型,对未来一段时间的土地空间格局进行了预测;通过定量分析与实验结果表明:(1)金普新区成立前土地变化情况多为自然地物间的变换,金普新区成立后有大规模的人工地物变化;(2)基于CA-Markov模型对土地空间格局进行分析可信度较高,可以服务于土地结构演变分析。     

改进CA-Markov模型的武汉市土地利用变化模拟

针对传统的CA-Markov模型未充分考虑土地利用变化的多因素驱动影响,难免预测精度过低的问题,该文以武汉市为研究区域,采用2005、2010和2015年土地利用现状数据,结合Logistics回归模型,综合考虑土地利用变化多种影响因子,构建了改进的CA-Markov模型,对武汉市2020年土地利用空间格局进行了模拟预测及分析。结果表明:改进的CA-Markov模型可以有效提高土地利用现状预测精度;根据预测结果,武汉市2020年土地利用总体结构仍以耕地为主,2005—2020年耕地面积持续减少,建设用地面积持续增长,增长幅度达到76.36%;耕地转换为建设用地是地类转换的主要模式。预测结果为武汉市的国家空间规划与和谐发展提供了参考。     

情景模拟的精河流域绿洲土地利用变化及预测

针对土地利用动态模拟与预测能为区域可持续发展提供重要参考依据的问题,该文以遥感影像为基础数据,基于人工神经网络元胞自动机(ANN-CA)模型对精河流域绿洲进行土地利用变化动态模拟与情景预测。结果表明:①在过去的26年间,耕地和建设用地居土地利用类型增幅前两位,分别为4.67、3.88,林地和未利用地居降幅前两位,则分别为-0.76,-0.05;②至2026年,3种情景下建设用地的变化幅度均较为明显,显示城镇用地在未来绿洲土地利用发展变化过程中占据主导地位;③研究区未来土地利用过程中,在无任何限制条件下的趋势发展情景必然会造成区域内较大的土地利用格局破碎度,但两种生态保护情景作为修正和补充,可以从空间上优化预测结果。     

基于元胞自动机复合模型的土地利用演化模拟——以北京市海淀区为例

为了在土地利用空间格局演化模拟的基础上,为未来城市土地利用规划及管理提供更为科学合理的决策依据,本文以北京市海淀区1996年、2002年及2008年3期土地利用数据为数据源,重点采用元胞自动机复合模型CA-Markov模型与多标准评价方法相结合的手段,构建元胞转移数量规则及空间位置转化规则,并分别构造3种不同大小的元胞邻域集合,进行土地利用格局的模拟及预测。试验中2008年土地利用模拟结果与实际土地利用数据Kappa系数高达0.856 1,表明CA-Markov模型结合多标准评价方法的模拟手段可行性较高,同时元胞邻域空间大小对模拟结果的精度有明显的影响。土地利用结构数据及模拟预测结果表明城市集约化现象明显,建设用地迅速扩张,占用大量耕地、园地用地,因此迫切需要促进城市土地利用的可持续发展。     

武汉中心城区热岛效应模拟

针对传统的模拟热环境时空演变模型欠缺可推广性,该文提出运用CA-Markov模型研究热环境变化趋势,既能有效模拟元胞时空格局变化,又能提高元胞转化预测精度,经验证Kappa指数为73.46%,具有较高的可信度。基于CA-Markov模型模拟的武汉中心城区热环境表明:2009—2018年低温区和次低温区呈现减少趋势,中温区显著增加,热岛略有增长,总体强度增大,热岛效应愈发明显;2009—2018年热岛演变呈西南-东北方向,有向西-东方向发展的趋势,热岛重心南偏西方向移动;2009—2018年热岛区域在景观水平上破碎度较高,热环境趋于复杂化。研究结果对武汉中心城区城市规划、生态环境改善等具有一定的参考价值。     

基于CLUMondo模型的多情景土地利用变化动态模拟——以广西沿海城市为例

使用能够深入刻画土地利用强度的CLUMondo模型,利用2010年和2015年2期土地利用数据,模拟了广西沿海城市2025年在"自然增长"、"经济发展"以及"土地利用优化"3种不同情景下的土地利用空间分布格局。结果表明:CLUMondo模型可以有效模拟沿海大尺度范围内土地系统的发展状况及轨迹;"自然增长"情景下,沿海城市土地资源的集约及有效利用进展较为缓慢;"经济发展"情景下,城市及农村建设用地增长迅速且在空间上的联系密切,区域森林及耕地保护与工业建设之间有着较为剧烈的矛盾;"土地利用优化"情景下,研究区域经济建设的步伐逐渐放缓,区域城市建设形成了资源向城镇集中、农田向规模集中的趋势。该模拟结果对于广西乃至全国沿海城市未来土地利用规划以及相关制度的制定具有一定的借鉴意义。     

基于CLUE-S模型和生态安全格局的石羊河流域土地利用优化配置

以典型干旱内陆河流域石羊河为例,将GIS技术、最小累积阻力（minimum cumulative resistance,MCR）模型和CLUE-S（conversion of land use and its effects at small regional extent）模型应用到该流域土地利用优化配置研究中。通过景观安全格局理论构建土地利用生态安全格局,基于土地利用空间分布和驱动因子的定量关系,提出一种基于生态安全格局的土地利用情景模拟方法,借助1986年、2000年和2014年3期土地利用数据对石羊河流域生态安全格局情景、耕地保护情景和自然发展情景3种模式下2030年的土地利用结构和布局进行了优化配置,并对优化配置结果进行比较分析。结果表明,在生态安全情景下耕地有所减少,林地、草地和水域有较明显增加;耕地保护情景以土地开发和整治及宅基地还耕为主要目标,科学有效控制了建设用地规模,大力开发未利用地潜力;自然发展情景综合考虑了目前发展情况和宏观政策指导下各土地利用类型的数量及空间结构发展情况。综合考虑石羊河流域社会经济、生态及耕地保护等多方面的因素,研究结果认为耕地保护情景更为合理,其它两种情景可为耕地保护情景进行补充和局部修正。该结果可为石羊河流域土地利用总体规划和生态保护提供参考。     

基于CA-Markov模型的秦淮河流域土地覆盖格局模拟预测

以秦淮河流域为研究区,以2006和2009年ETM+图像土地覆盖分类结果为输入数据,采用CA-Markov模型,模拟预测研究区未来的土地覆盖格局。在模型建立过程中,通过Markov模型求出转移概率矩阵和转移面积矩阵,确定CA模型转换规则,限制CA模型迭代次数。利用CA-Markov模型模拟预测研究区2012和2018年土地覆盖格局,并采用2012年实际土地覆盖分类结果验证预测精度,得到2012年各土地覆盖类型栅格数预测误差均小于等于6.5%,空间位置预测精度达到76.5%。预测结果表明,2018年研究区水田比例将降为33.3%,不透水面比例将达31.1%,其中多数水田转变成为不透水面,南京城区、禄口镇、句容市、溧水县等城镇地区的不透水面明显扩张。该方法可以对秦淮河流域的土地覆盖动态监测以及可持续发展提供依据。     

一种净初级生产力格局模拟及预测耦合模型

净初级生产力(net primary productivity, NPP)不仅直接反映了植被群落的生产能力,而且是判定生态系统碳源与碳汇和调节生态过程的主要因子。提出一种耦合CASA(Carnegie-Ames-Stanford approach)模型与CA-Markov模型的方法,以渭河流域为例,基于CASA模型对NPP估算结果进行数值区间划分,以区间划分类型作为CA-Markov模型迁移演算的基础,对NPP在像元尺度上进行模拟及预测,反映其时空演化特征和机理,并预测现有模式下的生产力发展模型,为植被生态安全提供参考。结果表明,实验区内,CASA模型与CA-Markov模型的耦合具有较好的适用性,Kappa系数达到0.877 6,该耦合模型适用于探究现有环境驱动模式下的NPP时空演变。     

作物种植景观及破碎度时空变化研究——以唐山玉田为例

为降低耕地破碎化程度、便于高标准农田建设,该文基于2001、2009、2017年3期多时相Landsat系列数据提取农作物种植信息,构建农作物种植景观破碎度评价模型,采用景观指数法、熵值法等对研究区5种农作物种植景观及破碎度时空变化进行分析.结果 显示:夏玉米单种面积最多,冬小麦-夏玉米复种面积次之,冬小麦-大白菜复种面积最小;并呈现出以县城为中心单种大白菜-外围单种夏玉米或冬小麦-小玉米复种的分布特征.研究期间种植破碎度以夏玉米单种破碎度最大,分值保持在0.56以上;破碎度平均值为0.4694,总体处于中低偏下水平,但仍存在破碎化程度较高区域,耕地集中连片程度有待提高.建议调整高破碎度区域种植类型和结构,提高土地节约集约利用程度,对低中破碎度区域加强耕地生产规模化管理.     

四川省江油市2004～2020年土地利用动态分析及预测

基于2004、2010、2015年Landsat-5 TM、Landset-80LI遥感影像土地利用现状解译数据,分析了江油市近11年土地利用动态变化;同时,利用元胞自动机-马尔科夫(CA-Markov)模型,模拟预测了2020年江油市土地利用空间分布格局.结果表明,2004 ～ 2015年期间,江油市耕地、草地、水域面积总体减少,建设用地和林地面积总体呈增加趋势.2015 ～2020年期间,江油市土地利用变化较快,与上一个五年相比,建设用地、耕地和草地面积将有所增加,林地面积有所减少,水域面积基本不变;建设用地从原有基础往外围耕地扩张,耕地面积则主要由林地转入.     

基于土地利用变化模拟的生态风险动态评价

以松滋市2000年和2010年Landsat TM影像为基础,利用CA-Markov模型并引入土地利用总体规划限制因素,预测松滋市2020年土地利用情况。构建土地利用生态风险指数,运用4 km×4 km的网格模型采样,采用普通克里金插值法进行插值,引入密度分割法进行归一化等级划分,利用GIS工具进行空间叠加分析并制作土地利用生态风险分级图,实现土地利用变化生态风险动态评价,揭示生态风险变化趋势。模拟预测及评价结果显示:1松滋市2000~2020年土地利用结构发生较大变化,耕地、水域和未利用地面积减少,林地和建设用地面积增加。2土地利用生态风险呈逐步升高趋势,由2000年的21.95升高到2020年的88.53,分布以中部及南部较高,西部及东北部较低。32000~2020年分级结果主要以低风险、较低风险及次中风险为主,特高风险区域逐渐增多,生态风险等级以中心城区为中心呈圈层分布,且距离越远生态风险等级越低。     

槟城土地利用及景观格局动态变化分析

土地利用及景观格局变化对城市的发展具有重要意义,为全面了解槟城1990年～2018年土地利用及景观格局变化情况,利用指数分类法和纹理特征判断相结合的方法对槟城1990年的TM和2018年的OLI遥感影像进行土地利用分类,依据转移矩阵和景观指数对槟城土地利用及景观格局变化进行分析。结果表明:近28年来,槟城土地利用发生明显变化,其中建设用地面积增加138.63km~2,种植园以每年1.56%的速率减少,主要转化为建设用地和林地;林地和水体破碎度增高,耕地、种植园、建设用地、未利用的破碎度降低;林地和建设用地最大斑块指数增高,耕地和种植园降低,水体和未利用地则变化微小。     

南水北调东线江苏受水区土地利用变化模拟及生态安全评价

利用多期土地利用遥感数据,分析南水北调东线江苏受水区2000—2010年间土地利用变化情况;采用CAMarkov模型对2010—2020年间该区土地利用情况的演变规律进行模拟;同时构建基于"压力-状态-响应"(pressure-state-response,PSR)模型的土地利用生态安全评价指标体系,综合评价受水区不同时期土地利用生态安全状况。结果表明:1)受水区土地利用类型以耕地为主,研究期间林地和水域面积有所扩大,大量耕地转变为城乡建设用地;2)基于CA-Markov模型对研究区2010年土地利用格局的模拟结果与实际进行对比分析,模拟正确的栅格数达到了99.1%,Kappa系数达到0.99,能够较好地反映受水区土地利用格局变化趋势;3)土地利用生态安全评价结果显示2000年、2010年和2020年土地生态安全指数分别为0.51,0.68和0.73,分别达到预警、敏感和良好等级,受水区的人口、资源环境及社会经济开始协调发展,整体呈现好转趋势。     

面向城市建成区扩展模拟的CA-Markov模型改进

对城市建成区扩展的预测是防止城市蔓延的重要管理依据。目前,元胞自动机-马尔可夫链模型,已成为城市建成区扩展预测的重要方法。该模型对指标权重的赋值方法较为敏感,以往的单一指标赋值法,影响了城市建成区扩展预测的精度和可信度。为此,本研究提出整合传统权重赋值法的AHP和逻辑回归模型改进CA-Markov模型。研究选择云南省大理市为案例,对2020、2030年的城市建成区扩展进行模拟和预测,最后进行精度验证。研究结果表明：①Kappa指数可达到96.8%,预测结果有较好的一致性。②大理市的城市建成区扩展均表现为继续向外扩展,以东南、西北方向和两片建成区之间为主要扩展方向。研究提供了组合权重赋值法改进CA-Markov模型,这将为规划者在未来规划中提供强有力的支持。     

绵阳市涪城区近十年土地利用动态监测及分析

近年来绵阳市土地利用变化现象表现十分明显,但缺乏比较深入的研究。本文根据绵阳市涪城区2000年和2010年的土地利用变化动态监测数据,利用CA-Markov模型对2020年的土地利用空间格局进行预测,并对引起该区土地利用变化的驱动力进行分析。     

CA-Markov模型的清江土地利用变化研究

针对经济发展类型面临转型的山区土地利用动态变化和预测问题,该文以清江中下游为例,提出了采用CA-Markov模型的研究方法。结合2000、2008和2015年的Landsat遥感影像,考虑地形、交通、行政中心和当前土地利用约束等影响因子,模拟出2015年预测情况与解译结果相比,Kappa系数达0.810 9,表明模型可信度较高。在此基础上预测2022年的土地利用情况,结果表明,2022年延续了当前发展模式,即由农业经济主导转变为旅游生态经济主导,耕地的重要性降低,城镇化率增加,但耕地的面积仍占据着总面积的23.23%,建设用地面积仅占总面积的2.62%,说明该区域的城镇化水平依然较低。该结果揭示了清江流域土地利用动态变化趋势。     

顾及人口流动交互的城镇景观动态模拟

针对现有城镇空间增长动态过程模型多基于层级中心地理论和空间集聚效应原理,以反映单体城镇的建设用地蔓延式空间扩张为主体,不能满足我国新型城镇化战略的现状,提出了人口与土地协同城镇化的多中心城镇网络化空间增长过程分析建模的需求,研究人口-土地协同城镇化的城镇多中心空间增长格局情景模拟技术,建立基于人口迁移网络分析的城镇空间发展模拟模型。并以鄂州市为例开展实例研究,结果表明,鄂州市城镇建设用地持续增长,特别是新型的人口集聚区内城镇建设用地增长显著,城镇空间结构多中心化发展趋势明显。通过与逻辑斯蒂元胞自动机模型(Logisitic CA)模拟结果对比分析表明,顾及人口迁移驱动的城镇扩张模拟方法克服了传统CA模型难以模拟和发现新的增长中心的不足,适合多中心城镇发展格局的预测模拟。