基于FLUS模型和SD模型耦合的中巴经济走廊土地利用变化多情景模拟

中巴经济走廊的规划和建设离不开对走廊沿线土地资源、生态环境空间格局及变化过程的科学认识。未来土地利用变化模拟研究,可为区域土地资源管理、生态环境可持续性和潜在风险评估等研究提供可靠的预测数据。本文通过耦合系统动力学模型（SD）和未来用地模拟模型（FLUS）,并结合中巴经济走廊建设和区域的生态环境政策等设置多种情景对中巴经济走廊进行土地利用模拟,充分发挥2个模型在宏观土地需求模拟以及微观土地分配上的优势。首先根据2009—2015年的历史数据构建并验证了区域土地利用SD-FLUS模型,然后模拟了2016—2030年中巴经济走廊区域惯性发展、投资优先以及和谐发展3种不同情景下的土地利用变化。结果表明：① 历年的总量模拟相对误差均小于9.00%,2015年喀什和巴基斯坦模拟的总体精度均达到90.00%以上、Kappa系数达到0.90以上,说明SD和FLUS耦合模型能有效模拟中巴经济走廊土地利用变化格局,适用于其土地利用变化的情景模拟;② 到2030年,不同情景之间的土地利用存在明显的差异。在3种情景下建设用地均扩张,和谐发展情景扩张速度居中,该情景下喀什建设用地增加了235.17 km²,巴基斯坦增加了4942.80 km²,而扩张最快的投资优先情景下,喀什建设用地增加了265.23 km²（惯性发展情景仅增加163.71 km²）,巴基斯坦建设用地增加了5918.91 km²（惯性发展情景仅增加2861.84 km²）;巴基斯坦和谐情景下的耕地增量（4768.60 km²）不到增长最多的惯性发展情景的一半,喀什耕地在和谐发展情景增加了604.44 km²,不到投资优先情景的3/4;3种情景中只有和谐发展情景下的林地得到了有效的恢复。总体而言,和谐发展情景兼顾了社会经济发展和生态环境保护,是3种情景中最理想的情景。模型模拟结果可为中巴经济走廊的可持续性研究和生态环境评估等提供一定的数据和方法支撑。     

纳入空间自相关的FLUS模型在土地利用变化多情景模拟中的应用

FLUS模型是一种新型的土地利用变化模拟模型,应用前景广阔。本文通过在FLUS模型的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)训练模块中引入空间自相关因子来改进模型,以珠江三角洲地区为例,基于2009年、2015年土地利用数据和一系列驱动因子对改进的模型进行了验证,并利用该改进的FLUS模型模拟了2035年研究区在3种情景下土地利用变化格局。结果表明:①引入空间自相关因子后各地类发生概率分布的预测精度更高,耕地、林地、建设用地、水体和未利用土地的拟合优度ROC值分别从0.819、0.928、0.885、0.855和0.861提高到0.857、0.934、0.890、0.863和0.978;②改进的FLUS模型的模拟精度有一定的提高,Kappa系数从0.732提高到0.744,FOM系数从0.077升到0.106;③情景模拟表明,3种情景下珠江三角洲建设用地和林地均将增加、而耕地均呈减少趋势。但不同情景下模拟的土地利用格局也存在显著差异:基准情景下,建设用地明显扩张且大幅侵占耕地。耕地保护情景下,耕地面积保持在合理水平,建设用地蔓延扩张趋势得到遏制,土地利用布局总体趋向合理。生态保护情景下,耕地、林地和水体得到较好保护,建设用地布局更为合理,土地利用可持续性明显提高。     

近20年黄土高原土地利用/覆被变化特征分析

本文根据黄土高原地区20世纪80年代末、2000年、2008年3期土地利用/覆被空间数据集,计算2个时段（20世纪80年代末-2000年,2000-2008年）土地利用/覆被转类方向及其幅度、土地利用/覆被转类指数、土地利用/覆被状况指数及其变化率,分析黄土高原地区自20世纪80年代末以来土地利用/覆被时空变化特征以及宏观生态状况的变化趋势。结果显示：黄土高原地区近20年来平均土地利用/覆被状况指数为24.07,其中土石山区生态系统综合功能最好,其次为河谷平原区,最差的为农灌区。20世纪80年代末-2000年,黄土高原地区主要土地利用/覆被转类是森林和草地转为耕地,生态级别由高级向低级转移,2000-2008年主要土地利用/覆被转类是耕地转为林地和草地,低覆盖草地转为中高覆盖草地,生态级别由低级向高级转移。近20年来黄土高原地区地覆被状况指数变化以及土地利用/覆被转类指数表明,该区域的宏观生态状况总体上经历了转差（20世纪80年代末-2000年土地利用/覆被转类指数为-1.08）,后转好（2000-2008年土地利用/覆被转类指数为2.66）2个过程。这一变化过程前期受区域气候变化以及人口增长共同驱动,后期则叠加了生态工程的影响。     

顾及轨道交通影响的浙中城市群土地利用多情景模拟与分析

土地利用变化受到地形地貌、自然环境、城市规划和经济发展等的影响,预测其未来情景对政策调整具有重要的参考意义。元胞自动机模型是模拟和预测不同规划政策下土地利用变化的常用方法。本文基于GlobeLand30数据集,利用浙中城市群2000-2010年土地利用变化校准FLUS模型,并模拟2010年土地利用格局,其总体精度、Kappa系数和图形优化(FOM)分别为89.74%、82.69%和29.86%。采用马尔可夫链预测2030年各类型土地总量,利用FLUS预测一般条件下(常规情景)和城市轨道交通规划站点影响下(轨交情景)浙中城市群未来土地格局。结果表明,在5 km范围内城市轨道交通站点对建设用地增长影响较大,在该区域轨交情景比常规情景面积增加45.25 km^2、且主要发生在城市边缘区。建设用地扩张主要通过侵占优质农田实现,轨交情景5 km范围内农田转化为建设用地比常规情景增加33.34 km^2,建设用地扩张强度高于常规情景,其中最低扩张强度以上占比高于常规情景3.70%。景观指数表明,2种情景中林地、草地和水域格局具有较高相似性。本研究表明,综合使用FLUS、遥感、GIS等技术方法,能够准确模拟和预测不同规划条件下未来土地利用格局,并为规划和政策调整提供高可信空间数据。     

基于FLUS模型的大都市区土地利用优化模拟——以深圳市为例

采用深圳市2010年、2015年和2016年的土地利用现状数据,运用FLUS模型对自然发展情景、生态安全情景和生态优化情景3种情景下2030年深圳市土地利用结构和空间布局的变化进行模拟。研究结果表明:以2010年为基期模拟2015年土地利用布局的kappa指数为0.862,模拟结果较为理想。3种情景下深圳市2030年土地利用布局既有共性也存在差异。生态优化情景在禁止建设区把部分生产性用地转变为具有重要生态功能的林地,在限制建设区严格控制新增建设用地,在集中连片的控制区内限制生产活动,比自然发展情景和生态安全情景更能达到城市建设和生态保护的双重目标。     

基于多目标遗传算法和FLUS模型的西北农牧交错带土地利用优化配置

西北农牧交错带生态环境脆弱,区位特殊性和生态重要性使其在我国社会经济发展和生态环境保护方面具有重要战略意义。通过对该区域进行土地利用优化配置,使有限的土地资源支撑起生态环境保护和经济发展的重任是本文的出发点。多目标遗传算法和FLUS模型的应用可以从多方面（数量结构、空间布局、综合效益）完善土地利用优化配置,为土地利用优化配置提供更多的选择方案。本文选用多目标遗传算法和FLUS模型对该区域进行2025年的土地利用变化模拟,通过设置自然发展、生态保护优先、经济发展优先、生态-经济均衡4种情景,探讨了如何在兼顾生态环境保护与社会经济发展的情况下进行土地利用的优化配置。结果表明,基于生态-经济均衡情景下的优化方案,土地利用类型的数量结构和空间布局更为合理,其综合效益优于另外3种情景。该情景在合理限制经济发展速度的前提下,使生态建设获得稳定发展,其经济效益较生态保护优先情景下增长了8.96%,生态效益较经济发展优先情景下增长了0.77%,在生态保护与经济发展2种目标之间达到平衡,为西北农牧交错带的土地利用规划提供了决策辅助。     

SWAT模型在土地利用/覆被变化剧烈地区的改进与应用

人口增长、气候变化、制度变迁、城市化等均会导致土地利用/覆被的变化,进而引起流域水文过程（截留、入渗、蒸散发和地下水补给等）和水循环过程的改变。当前,由于逐年土地利用/覆被数据获取困难、水文模型本身计算缺陷等问题,所有在流域尺度上开展的借助水文模型进行的土地利用/覆被变化影响下的水文模拟研究都存在一个共同缺点,就是采用的水文模型并不能逐年调用土地利用/覆被数据,即水文模型无法真实体现或模拟土地利用/覆被的时空变化。SWAT作为一个广泛应用的分布式水文模型,在其模拟期内,不能逐年调用土地利用/覆被数据,即在进行水文模拟时忽略了土地利用/覆被时间上的变化,这可能会影响其在土地利用/覆被变化剧烈地区（如黑河中游）的应用。黑河流域是典型的内陆河流域,也是中国西北地区第二大内陆河流域。黑河中游是黑河流域的径流耗散区。本文针对SWAT模型在考虑土地利用/覆被变化时的缺点,对其进行了改进并开发出能够逐年调用土地利用/覆被数据的LU-SWAT模型。在土地利用/覆被变化剧烈的黑河中游对SWAT和LU-SWAT模型的径流模拟效果进行比较,发现LU-SWAT模型更适用于黑河中游水循环模拟。     

土地利用/土地覆被变化CLUE-S模型与应用分析——以扬州市为例

本文以扬州市市辖区为例,利用2001年的ETM影像与2007年的ALOS影像两期遥感数据,采用面向对象的信息提取方法,获取了扬州市2001年与2007年两期土地利用空间分布图.在此基础上,研究了CLUE-S模型的原理及CLUE-S模型的应用;探讨了CLUE-S模型所需数据、驱动因子选取、模拟参数设置、模拟结果获取等,进...     

基于Dyna-CLUE改进模型和SD模型耦合的山区城镇用地情景模拟研究——以岷江上游地区为例

山区城镇扩张受山区地形和山地灾害等因素限制,而常用的土地利用模型难以有效表达这一特征。本文通过对Dyna-CLUE（Dynamic Conversion of Land Use and its Effects Model）模型进行改进并结合系统动力学（System Dynamic,SD）模型,充分发挥这2个模型在微观土地分配,及宏观情景模拟上的优势,很好地表达了山区地形和山地灾害等因素对山区城镇扩张的限制作用,为山区城镇扩张情景模拟提供了一个有效的方法。以岷江上游地区为例,根据研究区历史统计数据构建山区城镇用地SD模型,模拟低速发展、惯性发展和高速发展3种不同发展情景下城镇用地的需求,结合Dyna-CLUE改进模型,预测了对应情景下2011-2030年的城镇用地范围,并探究其对其他土地利用类型的影响。结果表明,发展速度越快,城镇主体越快达到地理限制区域的上限,并开始沿山间平地向两端扩张。耕地受山区城镇扩张的影响要远远超出其他土地利用类型,离城镇越近受影响越大。随着城镇扩张的加剧,其对自然环境的影响也逐渐增大。模型模拟结果能为山区城镇用地规划、评估由城镇扩张造成的生态环境问题和制定相应的对策提供有效的技术支撑。     

一种耦合进化算法与FLUS模型的土地利用变化模拟模型

研究如何在土地利用变化模拟过程中更为科学、客观地设置模型参数,对于避免复杂模型由于参数设置不当导致模拟效果不佳的问题具有重要意义。本文通过耦合进化算法（Evolutionary Algorithm,EA）与FLUS模型,构建了具有参数寻优功能的EA-FLUS模型。该模型首先通过进化策略对FLUS模型中人工神经网络模型的参数进行寻优,以提升对各土地利用类型出现概率分布的预测准确率,在此基础上结合地理分区,利用带精英策略的遗传算法与进化策略的组合对FLUS模型中元胞自动机模型的参数进行调整,以提升模拟精度。在实证研究阶段,本文以桂林市为实验区,通过对土地利用变化进行分区模拟来分析EA-FLUS模型的改进效果,此外还设置了自然发展、耕地保护、生态优先3种情景来模拟桂林市2020—2030年的土地利用变化。结果表明：(1)进化算法对参数的寻优结果相比于基于经验以及土地利用变化历史特征的参数设置,更加贴近实验区的政策导向,更能体现各土地利用类型在不同区域间多样的发展趋势;(2) EA-FLUS模型相较于FLUS模型,在加入地理分区的土地利用变化模拟中更具优势,其模拟结果总体精度、Kappa系数、...     

基于LUCC的张家界市生态补偿研究

本文基于张家界市土地利用/土地覆盖变化,通过改进的生态系统服务价值与生态足迹的方法,测算了研究区域的生态补偿额度。研究表明:(1)从2001~2013年张家界市各县(区)生态系统服务价值变化率来看,永定区呈下降态势;增幅最大的是武陵源区,其次是桑植县,慈利县增幅最小。(2)2013年张家界市的人均生态足迹为1.3625 hm~2,而实际生态承载力为0.9556 hm~2,人均可利用生态承载力为0.8409 hm~2,则人均生态赤字为-0.5215 hm~2。(3)计算出了张家界市各县(区)的生态补偿标准,其中慈利县需要支付的生态补偿量最高,为18.61亿元;其次是永定区,为10.49亿元;再次是武陵源区,为582.12万元;最小的是桑植县,为359.70万元。评价结果将促进张家界市生态环境保护和经济社会的可持续发展。     

纳入动态数据的改进FLUS模型在城市增长边界划定中的应用

城市增长边界是管控城市建设用地无序扩张的有效手段,科学合理划定城市增长边界是当前研究关注的重要课题。本研究试图引入百度动态交通时间和POI数据改进FLUS模型,以长沙市中心城区为例,采用2000、2010和2018年3期土地利用数据对比验证改进FLUS模型模拟精度,并利用改进FLUS模型设置2种情景,模拟2030年长沙市中心城区土地利用变化,结合用地适宜性评价划定城市增长边界。结果显示：① 纳入动态数据的改进FLUS模型模拟2010年和2018年土地利用相比原模型KAPPA系数提高了2.90%和2.74%,总体精度提高了1.79%和1.83%,表明改进模型具有更高模拟精度;② 利用改进FLUS模型模拟的2030年长沙市中心城区土地利用变化,基准情景和生态保护情景建设用地规模分别为930.06 km²和881.36 km²,均以耕地转为建设用地比例最大;③ 长沙市中心城区刚性增长边界范围为1479.59 km²,占中心城区总面积的37.38%,边界内包含了芙蓉区、天心区、雨花区、岳麓区和开福区的大部分区域;④ 基准情景和生态保护情景下,长沙市中心城区弹性增长边界面积分别为799.35 km²和742.92 km²,建设用地扩张空间主要为长沙县和望城区,结果与2010版长沙市城市总体规划拓展方向一致。纳入动态数据的改进FLUS模型多情景模拟划定城市增长边界,能更高精度的为规划决策提供科学依据。     

基于GIS的广州市土地利用遥感动态监测与变化分析

以1997、2003年广州市的Landsat TM影像为基本数据源,在遥感和地理信息系统处理软件的支持下,经过几何纠正、图像裁剪和图像增强处理后,采用最大似然比法结合人工目视解译对影像进行了识别分类,获得了广州市两个时相的土地利用分类数据,并进行了分类精度评价.然后建立了土地利用转移矩阵,并利用数值统计的方法,从不同角度分析了1997～2003年广州市土地利用变化的过程,包括土地利用变化的数量、速度、空间转移及其区域差异等.另外,经济发展、人口的增长、城市化建设等因素是广州市土地利用变化的主要驱动力.     

基于土地利用强度的城市道路增长模拟模型与案例分析

城市交通与土地利用相互作用、相互影响。传统的城市空间模拟研究多关注交通对土地利用变化影响,缺少土地利用对路网空间形态影响的模拟。已有研究通常使用静态路网,不能表达土地利用与交通间的动态相互作用关系。本文以城市土地利用强度与城市道路网络空间分布间的正向关系,提出了基于城市土地利用强度的城市路网增长模拟模型。以唐山市为例,对其城市环路内的道路增长进行了模拟。结果表明,该模型能以城市土地利用强度的空间分布特征快速生成路网,反映城市土地利用对道路网络扩张的影响。模拟结果与实际路网具有高度的空间分布相似性。该模型可进一步与土地利用模拟模型结合,模拟城市土地利用与交通的动态相互作用。     

基于动态模拟视角与共享社会经济路径的多情景县域可持续发展潜力评价

作为可持续发展的重要主题之一,科学评估县域可持续发展潜力是制定县域发展战略的基础。现有可持续发展潜力评估方法多是基于县域发展现状的多维度综合分析,在体现发展的动态性上仍存在不足。本文构建了面向联合国2030年可持续发展目标的县域可持续发展潜力指标体系,采用系统动力学和FLUS模型对发展潜力指标进行预测,提出了一种结合共享社会经济路径的多情景县域可持续发展潜力评估方法。本文以山东省招远市作为案例区,基于2009—2018年的社会经济以及土地利用数据,通过模拟2030年招远市基准情景、SSP1、SSP2、SSP3、SSP5共5种情景下的县域发展态势,对比评估了实验区可持续发展潜力的差异性。结果表明：(1)经济发展、居民福祉维度的多数指标在所有情景下均呈增长趋势,而生态维度指标则呈显著的下降趋势;(2)相比2018年,SSP1、SSP2情景下县域发展潜力均值分别提升了17.36%、9.80%,而在SSP3、SSP5情景下分别下降了0.50%、4.20%,可见,SSP1情景能够最大限度提升招远市发展可持续性,SSP5则将产生显著的负面影响;(3)招远市未来发展应持续优化SSP1路径,重点关注不...     

北京市土地利用动态变化及其预测

土地利用是人类经济活动在地理空间的集中体现。基于GIS的北京市土地利用遥感信息的叠置分析,发现北京市土地利用近15年来变化比较剧烈;以2000年的土地利用为基态,建立Markov模型,对北京市未来土地利用变化进行了预测分析,发现与国务院的要求还有很大差距,建议采取得力措施,加强土地利用管理,有效保护耕地。