基于MAS的农户土地利用模型构建与模拟——以陕西省米脂县孟岔村为例

Multi-Agent System(简称MAS)给进行多主体参与的LUCC研究提供一个概念性框架.本文试图通过对多主体决策的模拟,来探讨MAS在微观层面土地利用变化过程中的应用,揭示农户土地利用决策变化的机制.首先,简要说明MAS在土地利用变化模拟中的研究进展和背景:然后,基于B、D、I的决策结构.建立基于MAS的农户土地利用框架;再次,以陕西省米脂县孟岔村为例进行研究:最后.探讨了MAS模型在微观层面模拟LUCC的潜力与不足.研究表明:①利用可清晰地表达决策产生过程的B、D、I决策框架,构建微观个体(农户)的土地利用决策模型:②利用连续函数,构建同类农户间的相互作用模型;③构建市场对农户决策的影响模型.定量分析市场对农户最终土地利用决策的影响,厘定市场、同类农户间相互作用对其土地利用决策的影响:④构建的基于MAS的农户土地利用决策模型为从微观视角研究土地利用变化提供了新的方法.同时.也为进一步探索宏观土地利用变化与微观土地利用决策间的互动机理积累理论与实践的经验.还需要进一步研究和探讨的问题包括:①决策的尺度变化问题,即单个农户决策与群体农户决策之间的转化问题;②探索在更长时间里进行农户土地利用决策研究的方法.以期在大量的土地利用资料与有限时间决策之间找到沟通的桥梁:③进一步探讨不同农户间相互作用的定量方法和模型,充实农户间相互作用的研究.     

农户土地利用行为对退耕还林政策的响应模拟——以陕西省米脂县高渠乡为例

作为中国涉及面最广、群众参与程度最高的一项生态工程,退耕还林对区域土地利用变化产生了重大影响。目前对土地利用变化过程和土地利用主体行为的分析研究不足,不能有效揭示宏观农业土地利用变化的微观机理,难以合理解释农户土地利用行为的变化。本文以陕西省米脂县高渠乡为例进行研究,利用经历权重法定量分析了退耕还林政策结束前后不同农户群体土地利用策略的变化;利用构建的农户群体土地利用决策模型,模拟不同政策情景下农户群体土地利用行为的变化及其对区域土地利用变化的影响。结果表明,该模型可以显示还耕和撂荒两种土地利用行为的变化及其空间配置,能揭示造成这种区域差异的微观机理,为分析农户群体土地利用行为的变化、探讨农业政策与农户行为之间的相互作用,提供了可供借鉴的途径。     

基于Multi-Agent System的多尺度土地利用变化模型的构建与模拟

通过土地利用情景变化模型反映多尺度的土地利用现象,是学者们研究的焦点问题。本文基于MAS理论,构建从地块到村庄的多尺度土地利用变化模型,揭示微观层面不同尺度上土地利用变化的机制。应用该模型,以陕西省米脂县孟岔村为例进行研究,定量分析该村农户个体、农户群体和农户整体等不同尺度上的土地利用决策,并通过与2008年实际土地利用变化数据对比和分析,对构建的多尺度土地利用变化模型进行检验。通过分析,认为:(1)基于MAS的多尺度农户土地利用变化模型可较好地反映微观土地利用决策和空间的多尺度变化;(2)构建用 连续数值表示的农户土地利用决策与实际状况比较符合;(3) 本文为不同农户群体间的转化方法、农户间相互作用,以及市场与政策因素的作用等方面的研究打下坚实的基础。     

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。     

模拟区域土地利用变化的多主体模型及其在鄱阳湖区的应用(英文)

在较大区域内,城市用地扩张和农村土地利用发展一般同步进行。为了能够正确理解这类区域内土地利用/土地覆被变化的动力机制,本研究开发了一个基于多主体系统的土地利用模型。模型将鄱阳湖区视为一个典型区域,利用有限扩散聚合算法模拟城市主体的行为,采用基于涌现理论的主体模型模拟农村土地利用。农村子模型包括多种类型的主体和环境影响层,其中最重要的是农户主体,农户主体可以根据自身条件和周围的环境影响参数确定下一步土地利用的决策,政府主体则通过实施不同的政策对土地利用进行宏观控制。我们根据农户总收入和外出务工人员比例将农户主体分为6类,每种类型的农户主体遵循不同的决策规则。结果表明,本模型的模拟结果与鄱阳湖区1985 – 2005年的土地利用/土地覆被变化趋势高度相符。尤其重要的是,模拟结果充分表明农户主体的土地利用决策与国家政策紧密相关。这表明本研究建立的基于多主体的土地利用模型是一种评估政府土地管理政策效果的有效手段。     

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.     

基于多目标决策和CA 模型的土地利用变化 预测模型及其应用

结合宏观用地总体需求与微观土地利用适宜性, 集成灰色预测模型、多目标决策模型、 元胞自动机模型、地理信息系统技术方法, 建立了GCMG 土地利用变化预测模型。GCMG 模型包括非空间和空间2 个模块, 非空间模块侧重依据宏观社会经济发展趋势预测研究区未 来的总体用地需求变化, 而空间模块集成多目标决策模型、元胞自动机、地理信息系统等技 术方法实现了基于土地适宜性的土地利用空间配置。运用该模型对龙海市2000-2010 年土地 利用变化进行了情景模拟, 结果表明园地和建设用地是该区域内变化最为显著的用地类型, 基本农田保护政策严格实施与否将对龙海市未来土地利用变化产生深远的影响。GCMG 模型 在龙海市的应用实例表明, 该模型将土地利用系统作为一个整体, 兼顾到区域宏观水平上的 土地利用需求与局部尺度上的土地利用适宜性, 能够较好地同时模拟不同土地利用类型以及 不同人类决策情景下的土地利用转换概率, 因而可为理解土地利用多尺度复杂系统提供一定 的帮助。     

基于多智能体系统的城市增长时空动态模拟——以江苏省连云港市为例

城市化是土地利用/覆盖变化中最典型形式之一,探索城市增长的驱动机制并预测其未来变化,对于实现城市可持续发展十分重要。鉴于多智能体系统强大的模拟复杂空间系统的能力,基于联合"自上而下"和"自下而上"决策行为的视角,构建了一个城市增长时空动态模拟多智能体模型,在模型中,宏观Agent实施的"自上而下"的宏观土地利用规划行为和微观Agent自主发起的"自下而上"的微观土地利用空间诉求行为通过二维空间网格相互作用,并通过联合决策共同推动研究区域的城市化进程。以连云港市中心城区为例,考虑了基于目前趋势、经济发展优先和环境保护优先的3种目标情景,并进行了相应的城市增长情景模拟。模拟结果表明:联合"自上而下"和"自下而上"决策行为的城市增长时空动态模拟多智能体模型能够充分发挥多智能体系统的潜力来了解城市化的驱动机制,为城市管理提供基于情景分析的决策支持。     

顾及空间尺度效应的城市土地利用变化精细化模拟

城市土地利用变化模拟是优化土地资源配置的科学依据,提高其精细化程度和可靠性有助于准确把握城市用地发展趋势,对城市土地资源精准调控具有重要意义。基于宏观遥感分类的土地利用变化模拟,难以在街区尺度上揭示城市用地社会功能变化及精细化模拟中空间尺度效应来源和作用机理。本文联合遥感影像和POI数据识别出城市土地利用精细化特征,运用响应面法率定土地利用精细化模拟的最优空间尺度组合,在此基础上,利用CA-Markov模型开展了未来土地利用变化的精细化模拟。以武汉市中心城区为应用案例,研究结果表明：基于POI 的城市土地利用精细化识别方法,可以深度解析城市建设用地的社会功能,极大改善了传统基于遥感的土地覆被宏观解译效果;研究区土地利用变化元胞自动机精细化模拟的最优空间尺度组合是30 m元胞、7×7邻域以及冯诺依曼邻域类型,采用最优空间尺度组合能够提高土地利用变化精细化模拟的可靠性。响应面试验设计结果可有效识别精细化模拟过程中空间尺度效应的主要来源,并区分其对模拟精度的影响程度与正负效应;预计到2025年,研究区建设用地范围将继续向周边扩张,各类型用地之间互为交织,土地利用空间格局将呈更加破碎化趋势。     

基于BDI决策的MAS-CA模型黄海海滨城镇格局模拟研究——以大连金石滩为例

基于BDI决策MAS-CA模型,利用1998年、2003年、2008年和2013年土地利用数据,对大连金石滩2020年和2030年城镇区域面积进行模拟,Kappa系数达到0.635。研究结果表明：① BDI决策补充了MAS-CA模型决策的不足,使得模型整体框架进一步完善,模拟结果具体准确,精度达到89.1%。② 金石滩城镇用地呈现出依附海岸线和交通线的格局,向海岸线靠拢,城镇用地在中部区域比较集中且城镇用地有向周围区域扩张的趋势,葡萄沟村、河咀子村、庙上村、什字街村转变最大。③ 从金石滩城镇格局的模拟结果发现,海岸线因素引导着城镇格局的转变方向。滨海地区的生态环境容易被破坏,政府应该采取措施寻找土地利用与生态环境保护的完美平衡点。     

Large-scale land cover mapping with the integration of multi-source information based on the Dempster–Shafer theory

Land cover type is a crucial parameter that is required for various land surface models that simulate water and carbon cycles, ecosystem dynamics, and climate change. Many land use/land cover maps used in recent years have been derived from field investigations and remote-sensing observations. However, no land cover map that is derived from a single source (such as satellite observation) properly meets the needs of land surface simulation in China. This article presents a decision-fuse method to produce a higher-accuracy land cover map by combining multi-source local data based on the Dempster–Shafer (D–S) evidence theory. A practical evidence generation scheme was used to integrate multi-source land cover classification information. The basic probability values of the input data were obtained from literature reviews and expert knowledge. A Multi-source Integrated Chinese Land Cover (MICLCover) map was generated by combining multi-source land cover/land use classification maps including a 1:1,000,000 vegetation map, a 1:100,000 land use map for the year 2000, a 1:1,000,000 swamp-wetland map, a glacier map, and a Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer land cover map for China in 2001 (MODIS2001). The merit of this new map is that it uses a common classification system (the International Geosphere-Biosphere Programme (IGBP) land cover classification system), and it has a unified 1 km resolution. The accuracy of the new map was validated by a hybrid procedure. The validation results show great improvement in accuracy for the MICLCover map. The local-scale visual comparison validations for three regions show that the MICLCover map provides more spatial details on land cover at the local scale compared with other popular land cover products. The improvement in accuracy is true for all classes but particularly for cropland, urban, glacier, wetland, and water body classes. Validation by comparison with the China Forestry Scientific Data Center (CFSDC)–Forest Inventory Data (FID) data shows that overall forest accuracies in five provinces increased to between 42.19% and 88.65% for our MICLCover map, while those of the MODIS2001 map increased between 27.77% and 77.89%. The validation all over China shows that the overall accuracy of the MICLCover map is 71%, which is higher than the accuracies of other land cover maps. This map therefore can be used as an important input for land surface models of China. It has the potential to improve the modeling accuracy of land surface processes as well as to support other aspects of scientific land surface investigations in China.     

家庭承包制下土地流转的农户解释:对重庆不同经济类型区七个村的调查分析

利用大量农访数据,检查了家庭承包制度下农业土地利用的重要方面,测算了样点村现有土地流转状况及其农户解释。结果表明:流转规模,总体呈渝西经济走廊快于都市发达圈,更快于三峡库区生态经济圈;流转模式,转包已逐渐被农民所接受和采用,而以现金兑换的出租和转让方式,也渐渐被部分农民所喜欢;流转用途,都市发达圈土地流转后土地利用主要向非农用转变,而渝西经济走廊和三峡库区生态经济圈除小部分向非农用转变外,大部分土地流转后提高了土地利用的集约度。土地权属在总量上制约着土地流转的规模,但这一作用的区域差异不明显;农村土地市场发育程度不仅影响区域土地流转的总体规模,而且是导致不同区域流转规模各异和流转方式演化差异的根本原因;社会保障的完善程度对农民是否愿意离土和采取何种方式离土具有决定性作用;土地流转管理包括权益保障管理和流转后土地用途管理,是规范土地流转主体行为,减少流转纠纷,保障土地流转依法展开的基础性力量。土地流转中,把握宏观经济环境变化背景下的农户心理及其对现有土地流转驱动因素的响应,对安排遵循市场规律和贯彻以人为本价值取向的土地流转制度意义重大。     

基于生计资产量化的农户分化研究——以重庆市沙坪坝区白林村471户农户为例

农户生计资产的配置结构及其空间分布特征决定着农户生计发展的资源优势和空间可能性,依据农户生计资产结构可以准确地识别其分化情景。研究采用"PRA+3S"相结合的方法,以地理坐标为标识码,建立农户属性与地块空间数据相链接的"农户-土地"数据库,对农户生计资产配置结构、农户类型划分、农户空间分布特征进行了研究。结果表明:(1)农户生计资产配置结构差异明显,113户农户自然资产产值高于平均值,趋于发展农业生产;108户农户各项资产处于平均水平,主要向兼业发展;250户农户自然资产小于0.1,趋于发展非农生产;(2)依据农户生计发展趋势将其划分为农业多样化发展型(16%)、农业专业化发展型(8%)、兼业化发展型(23%)、非农多样化发展型(31%)、非农专业化发展型(22%)。     

北方生态脆弱区农户兼业对耕地利用的影响(英文)

当前我国农户兼业现象十分普遍。本文基于在内蒙古太仆寺旗的农户调查数据,采用单因素方差分析法,对生态脆弱区农户兼业及其对耕地利用的影响进行了研究。结果表明:当前研究区农业劳动力非农就业和农户兼业现象十分突出,而兼业程度不同的农户,其经营土地的方式差异明显。非农就业户通过将其土地转给其他农户而脱离了农业耕作,这同时满足了其他农户扩大土地经营面积的愿望。种植结构差异不大,均体现为劳动生产率高的作物具有优势;对于有耕地利用行为的纯农业户、I兼型农户和II兼型农户,随着兼业程度的增加,物质投入增加,说明农户兼业使其资金约束减小,增加了资金投入能力,但是在劳动力约束下,兼业农户的劳动力投入减少,且务农劳动力"妇女化"、"老龄化"和"文化低"等现象突出;作物单产和土地净收益纯农业户大于兼业农户,说明劳动投入对土地产出更为重要。文章最后认为建立农业劳动力非农就业与耕地利用相互协调的机制,是解决生态脆弱区生态安全与农业生产之间矛盾的重要途径。     

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.     

Using autologistic spatial models to simulate the distribution of land-use patterns in Zhangjiajie, Hunan Province

Nowadays, spatial simulation on land use patterns is one of the key contents of LUCC. Modeling is an important tool for simulating land use patterns due to its ability to integrate measurements of changes in land cover and the associated drivers. The conventional regression model can only analyze the correlation between land use types and driving factors, but cannot depict the spatial autocorrelation characteristics. Land uses in Yongding County, which is located in the typical karst mountain areas in northwestern Hunan province, were investigated by means of modeling the spatial autocorrelation of land use types with the purpose of deriving better spatial land use patterns on the basis of terrain characteristics and infrastructural conditions. Through incorporating components describing the spatial autocorrelation into a conventional logistic model, we constructed a regression model (Autologistic model), and used this model to simulate and analyze the spatial land use patterns in Yongding County. According to the comparison with the conventional logistic model without considering the spatial autocorrelation, this model showed better goodness and higher accuracy of fitting. The distribution of arable land, wood land, built-up land and unused land yielded areas under the ROC curves (AUC) was improved to 0.893, 0.940, 0.907 and 0.863 respectively with the autologistic model. It is argued that the improved model based on autologistic method was reasonable to a certain extent. Meanwhile, these analysis results could provide valuable information for modeling future land use change scenarios with actual conditions of local and regional land use, and the probability maps of land use types obtained from this study could also support government decision-making on land use management for Yongding County and other similar areas.     

江汉平原乡村农户就业变迁及其影响因素研究

当代乡村就业变迁是透视乡村人地关系变化的重要视角。论文基于湖北省京山市乡村常住农户抽样调查和实地访谈数据,沿循类型—空间—模式的逻辑主线,通过变化率指数、就业转移矩阵揭示案例地区农户就业变迁特征;同时运用无序多分类Logistic回归模型进行影响因素分析。研究表明：① 2007—2017年乡村农户就业类型已由纯农就业主体演变为兼业就业主导,非农就业增加显著;② 农户就业区位距离衰减特征弱化,村域作为农户就业转移的出发源与回流汇地位突出;③ 村域纯农就业仍是乡村农户就业的主流模式,但就业方式多元化成为农户就业新趋势;④ 农户就业模式选择是农户就业需求、地方就业供给、环境就业媒介多因素综合作用的结果。研究结果能够为中国农区人地关系变化及乡村振兴战略实施提供科学信息。     

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。     

CA-Markov模型的空间尺度敏感性研究

以广州市花都区为研究区,研究利用CA-Markov模型进行土地利用变化模拟的空间尺度敏感性特征,结论如下:①元胞尺寸的选择会明显影响模拟结果,元胞尺寸越大,模拟结果精度越低。模型中存在元胞尺寸的阈值,当元胞尺寸超出该阈值时,模拟结果的精度急剧下降,因此对于元胞尺寸的选择必须要慎重。②邻域类型的选择也会对模拟结果产生影响。采用3×3冯诺依曼邻域的模拟结果会比3×3摩尔邻域和5×5摩尔邻域生成更多的斑块数量和更高的斑块密度,但是模拟结果的Kappa系数值相差不大。