多因素耦合下三峡库区土地利用未来情景模拟

模型模拟和情景变化分析是未来土地利用变化研究的核心内容,本文以2000年三峡库区土地利用现状为基期数据,利用Binary Logistic模型回归分析驱动因子与土地利用间的关系,利用CLUE-S模型对2010年土地利用进行模拟,校验并确定影响库区土地利用驱动因素的主要参数后,基于自然增长、粮食安全、移民建设和生态保护对2020年、2030年库区土地利用情景予以模拟。结果表明：① 通过Binary Logistic模型分析和检验,水田、旱地、林地、草地、建设用地和水域的ROC曲线下面积值均大于0.8,表明所选驱动因子对土地利用的解释能力较强,可用来估算土地利用概率分布;② 2010年各地类模拟结果经验证得Kappa系数分别为水田0.9、旱地0.92、林地0.97、草地0.84、建设用地0.85和水域0.77,总体上能满足模拟与预测需求;③ 多情景模拟显示库区不同土地利用类型在空间上的竞争关系,以及所带来的对库区粮食安全、移民建设、生态保护的影响,包括水田大量转换为旱地（“水改旱”）、耕地与林草地被建设占用、林草地开垦为耕地、陡坡耕地退为林草地等行为,需要在土地利用优化中平衡各方面的需求;④ 多因素、多情景模拟能为库区土地利用提供更为清晰的、可供抉择的政策调控思路。     

基于邻域相关的漓江流域土地利用多情景模拟与景观格局变化

建模和情景分析是土地利用变化研究的核心内容。选择旅游业高速发展的漓江流域为研究区,利用基于邻域相关构建空间权重的Auto-logistic 模型代替传统的Logistic 回归,构建CLUE-S 模型,对研究区2020 年土地利用格局进行多情景模拟,并通过景观格局指数对比分析不同发展情景下的景观格局特征。结果表明：① 利用邻域相关构建空间权重的Auto-logistic模型在预测土地空间分布概率方面较传统的Logistic 模型具有更好的预测能力;② 建设用地和草地高度破碎化、水域面积不稳定是漓江流域景观脆弱性的主要来源;③ 旅游地发展需要稳定、多样的景观格局。一方面要合理控制人为活动主导的用地类型对景观格局的冲击,另一方面应兼顾景观多样性,实现用地在社会经济和生态环境之间的协调。     

基于CLUE-S和Markov复合模型的土地利用情景模拟研究——以江苏省环太湖地区为例

基于江苏省环太湖地区1990、2000年TM影像和2005年中巴卫星遥感影像,综合集成区域DEM、交通图和居民点分布图等,充分利用CIUE-S模型空间模拟特长和Markov模型数量预测优势,应用CLUE-S和Markov复合模型及GIS分析技术分别对现有土地转移速率发展和根据规划约束对转移概率进行调整的严格保护耕地的土地利用变化情景进行时空模拟,揭示不同情景下的土地利用格局变化.通过模拟得知,江苏省环太湖地区今后确需控制建设用地总量,提高节约集约用地水平,最严格地保护水田等优质耕地.     

贵州省土地利用及其生态系统服务价值与灰色预测

以贵州省1996-2008 年土地利用变更调查数据为基础, 采用生态系统服务价值评估模型、敏感性指数和灰色预测模型, 对土地利用变化引起的生态系统服务价值的变化进行了估算, 对区域土地利用构成和生态系统服务价值进行了灰色预测。结果表明:贵州省近13 年来, 耕地、牧草地和未利用土地面积均呈现减少的趋势, 而林地、园地、建设用地和水域面积呈增加趋势;贵州省2008 年的生态系统服务总价值比1996 年增加了59.08 亿元, 变化率为3.01%;贵州西北地区的生态系统服务总价值的变化率较贵州东南地区显著;敏感性分析表明采用的生态价值系数是合理的, 研究区内的生态系统服务价值缺乏弹性;利用灰色GM(1,1)模型对贵州省2015 年和2020 年的土地利用构成和生态系统服务价值进行预测, 未来10 年贵州呈现林地、建设用地持续增加、耕地持续减少的趋势;2015 和2020 年土地利用结构信息熵分别为1.4320 和1.4331, 表明土地利用结构逐渐趋于均衡, 2020 年区域生态资产增加到2119.03 亿元。     

青海高原东部土地利用的低碳优化模拟——以海东市为例

人类活动导致的土地利用变化及其碳效应在区域及全球碳循环研究中具有举足轻重的作用。以位于青海高原东部的海东市为研究区,在探讨土地利用碳循环系数的基础上,预测海东市2020年低碳情景下的土地利用结构,并运用CLUE-S模型模拟了海东市土地利用低碳优化空间格局,然后对比分析低碳情景与规划情景下,海东市2020年土地利用格局的差异。研究表明:1尽管低碳情景下研究区域水浇地和旱地持续减少,但相对于规划情景,优质耕地的流失量减少。2有林地稳定增加,疏林草地缓慢增加,区域固碳能力逐步提升。3建设用地适度扩张,增加幅度小于规划情景,其中城镇用地相对于规划情景碳排放减少14.03万t。低碳视角的区域土地利用结构调整与空间布局优化,为区域土地利用科学规划与管理提供决策支持。     

基于CLUE_S模型的矿区土地利用变化情景模拟——以徐州市贾汪矿区为例

以徐州市贾汪矿区1986、1996、2006和2016年4期遥感影像为数据源,基于CLUE-S模型,在传统Logistics回归模型的基础上引入空间自相关因子形成Autologistic回归模型,选取政策、自然环境、社会经济和空间约束等因素,对贾汪矿区2016年土地利用空间分布格局进行模拟以检验精度。在此基础上对研究区2026年趋势发展、经济发展和生态保护3种情景下的土地利用空间分布格局进行了模拟。结果表明：1）Autologistic回归模型在土地利用情景模拟过程中能够更好地反映真实的土地利用格局;2）研究区2016－2026年不同情景下,建设用地在3种情景下均呈现明显的增加趋势,未利用地面积持续减少,其中经济发展情景下建设用的增幅最大,生态保护用地情景下建设用地增幅最小,在生态保护情景下,林地、耕地等生态用地受到保护,建设用地的扩展速度被抑制。 关键词：土地利用变化;CLUE-S模型;Autologistic回归模型;情景模拟;贾汪矿区     

长江流域土地利用时空变化特征及其径流效应

土地利用变化的径流效应是水循环研究中的重点内容之一。长江流域是中国最大的流域,土地利用变化及其径流效应分析是研究该流域径流演变、水旱灾害的基础。本文利用1980、1990、1995、2000、2005年五期土地利用数据,采用土地利用转移矩阵计算土地利用动态度、交换变量等指标,评价了长江流域土地利用的时空变化特征,识别关键变化区域及其变化原因。在此基础上,利用SCS模型的降水—径流方程,分析了土地利用变化的径流效应。研究结果表明：1980-2005年时期,长江流域土地转移活跃程度在第一(1980-1990年)和第四(2001-2005年)时期内明显高于1991-1995年和1996-2000年,中上游四川及其北部地区的活跃程度最大。1980-2005年期间水田、旱地、林地和草地面积变化幅度都在8%以内。但受不同时期环境保护和经济发展因素影响,耕地(水田和旱地)和林地、草地呈现相反的变化,而水域、未利用地和城镇用地相对变化较大;其中快速的城镇化导致城镇用地增幅最高,可达196.58%。土地利用变化直接导致流域的平均径流系数变大,变幅从-0.67%到0.80%,平均增幅0.05%,变化最显著的地区在城市化水平较高的长三角一带。径流系数的增加导致洪水发生的可能性增大。     

龙川江流域土地利用格局变化与趋势预测研究

以龙川江流域为研究对象,在遥感和GIS技术的支持下,应用1988年与1999年两期TM遥感影像解译制图,编制两期土地利用现状图。在ARC/INFO下,建立空间信息库,进行叠加分析,获取该流域土地利用类型动态转移数据矩阵,揭示该流域11年来土地利用空间分布规律及其变化特征。同时,应用Markov链模型对未来土地利用格局趋势进行预测分析,得出有林地、水域、水田、居民地在逐年增加,旱地、荒草地、灌木林逐年减少的结论,从而为调控该流域土地利用结构和方式,改善其生态环境状况提供依据。     

贵州六盘水市土地利用动态模拟研究

受经济快速发展和石漠化日益严重的影响,喀斯特区域土地利用发生了显著的变化。为探究喀斯特区域未来土地利用动态变化及空间分布,本文选取喀斯特土地退化和石漠化严重的贵州省六盘水市为研究对象,基于该区域1990年、2000年和2010年三期土地利用现状数据,借助ARCGIS和SPSS18.0软件分析了研究区土地利用动态变化和各驱动因素对土地利用变化的影响机制,结合Markov模型和DLS模型模拟了该区域2030年在自然增长、土地优化、经济发展和生态保护四种不同情景下的土地利用空间分布。结果表明:(1)2000年以后,人类对土地资源的开发利用强度和速率明显增大,对土地利用变化的影响程度也迅速增加,主要表现在林地、建设用地和水域面积大幅度增加和耕地面积减少。(2)以2000-2010年的土地利用现状数据为基础,利用Markov模型预测未来不同情景下的土地利用需求数据,然后输入DLS模型得到不同情景下土地利用空间格局变化,结果显示:林地和建设用地面积有不同幅度的增加,主要归因于耕地和草地面积的减小,这将是未来该区域土地利用变化的趋势。(3)验证Logistic回归精度的ROC曲线面积值均大于0.7,Kappa值达96.1%,说明模型对于研究区具有良好的适用性,为该区域后期土地资源的合理分配和更好的发展规划提供了一定的参考。     

黄河流域城市群扩张的时空格局演化及情景模拟——以呼包鄂榆城市群为例

黄河流域城镇扩张对区域景观格局影响显著,城市群人口聚集与增长引发了流域“人-地”矛盾和“空间冲突”等一系列生态环境问题。基于土地利用数据和FLUS模型对2025年和2035年呼包鄂榆城市群城镇化与土地利用时空演化特征进行多情景模拟预测。结果表明：① 1990—2018年呼包鄂榆城市群整体发展水平较低,建设用地面积经历了“平稳增加-缓慢增加-急剧增加”的变化过程,区域总体以草地为主,其占土地总面积的50%以上,其次是未利用土地和耕地,林地和建设用地次之。② 城市群扩张最剧烈地区在空间上主要发生在呼和浩特市、包头市等城市主城区,且扩张模式以外延式扩张为主,扩张来源主要是耕地、草地等生态用地。③ 三种情景模拟发现,2025年和2035年区域土地利用变化的空间结构和特征差异明显。自然发展情景下,城市扩张不受约束,高速增长占据了大量生态用地;加入生态约束条件很好的控制了对草地和林地的占用;经济发展情景下,城市扩张将进一步占据更多的未利用土地和耕地。本研究通过城市群扩张时空格局演化及情景模拟分析,尝试为区域规划、城市空间规划和区域生态空间保护提供多角度、多情景和可选择的政策决策参考。     

CLUE-S模型应用进展与改进研究

土地利用变化是景观生态学重要的研究领域,通过模型模拟土地利用变化趋势是该领域的主要研究内容之一。CLUE-S模型可以全面考虑自然和人文因子,通过迭代方法综合空间分析和非空间分析,较好地模拟小尺度范围内土地利用变化情景,具有综合性、开放性、空间性、竞争效率性等特点,已经在国内外多个地区的土地利用变化研究中得到广泛应用,形...     

Urban construction land demand prediction and spatial pattern simulation under carbon peak and neutrality goals: A case study of Guangzhou,China

Urban construction land has relatively high human activity and high carbon emissions. Research on urban construction land prediction under carbon peak and neutrality goals(hereafter “dual carbon” goals) is important for territorial spatial planning. This study analyzed quantitative relationships between carbon emissions and urban construction land, and then modified the construction land demand prediction model. Thereafter, an integrated model for urban construction land demand prediction and sp...     

Scenario simulation and landscape pattern dynamic changes of land use in the Poverty Belt around Beijing and Tianjin: A case study of Zhangjiakou city,Hebei Province

Land use/cover change has been recognized as a key component in global change and has attracted increasing attention in recent decades. Scenario simulation of land use change is an important issue in the study of land use/cover change, and plays a key role in land use prediction and policy decision. Based on the remote sensing data of Landsat TM images in 1989, 2000 and 2010, scenario simulation and landscape pattern analysis of land use change driven by socio-economic development and ecological protection policies were reported in Zhangjiakou city, a representative area of the Poverty Belt around Beijing and Tianjin. Using a CLUE-S model, along with socio-economic and geographic data, the land use simulation of four scenarios–namely, land use planning scenario, natural development scenario, ecological-oriented scenario and farmland protection scenario–were explored according to the actual conditions of Zhangjiakou city, and the landscape pattern characteristics under different land use scenarios were analyzed. The results revealed the following: (1) Farmland, grassland, water body and unused land decreased significantly during 1989–2010, with a decrease of 11.09%, 2.82%, 18.20% and 31.27%, respectively, while garden land, forestland and construction land increased over the same period, with an increase of 5.71%, 20.91% and 38.54%, respectively. The change rate and intensity of land use improved in general from 1989 to 2010. The integrated dynamic degree of land use increased from 2.21% during 1989–2000 to 3.96% during 2000–2010. (2) Land use changed significantly throughout 1989–2010. The total area that underwent land use change was 4759.14 km², accounting for 12.53% of the study area. Land use transformation was characterized by grassland to forestland, and by farmland to forestland and grassland. (3) Under the land use planning scenario, farmland, grassland, water body and unused land shrank significantly, while garden land, forestland and construction land increased. Under the natural development scenario, construction land and forestland increased in 2020 compared with 2010, while farmland and unused land decreased. Under the ecological-oriented scenario, forestland increased dramatically, which mainly derived from farmland, grassland and unused land. Under the farmland protection scenario, farmland was well protected and stable, while construction land expansion was restricted. (4) The landscape patterns of the four scenarios in 2020, compared with those in 2010, were more reasonable. Under the land use planning scenario, the landscape pattern tended to be more optimized. The landscape became less fragmented and heterogeneous with the natural development scenarios. However, under the ecological- oriented scenario and farmland protection scenario, landscape was characterized by fragmentation, and spatial heterogeneity of landscape was significant. Spatial differences in landscape patterns in Zhangjiakou city also existed. (5) The spatial distribution of land use could be explained, to a large extent, by the driving factors, and the simulation results tallied with the local situations, which provided useful information for decision-makers and planners to take appropriate land management measures in the area. The application of the combined Markov model, CLUE-S model and landscape metrics in Zhangjiakou city suggests that this methodology has the capacity to reflect the complex changes in land use at a scale of 300 m×300 m and can serve as a useful tool for analyzing complex land use driving factors.     

大渡河上游地区土地利用动态模拟分析

基于1967、1987和2000年三期遥感数据和1:25万数字高程模型,通过Logistic逐步回归分析,在地形、海拔、水系、道路交通、城镇和居民点分布等多种自然地理和社会经济因素中,筛选出不同时期对大渡河上游地区主要土地利用类型空间分布及其变化具有决定作用的驱动因子,并生成相应的土地利用空间分布概率适宜图,然后采用CLUE-S模型,模拟分析了1987年和2000年两个时点上金川、壤塘和马尔康三县18665 km2范围内的土地利用状况。用当年的现状图检验对比的结果表明,模拟取得了较为理想的结果,Kappa值分别达到0.86和0.89。在此基础上,针对三种政策情景,应用相同模型模拟预测了研究地区2010年时的土地利用时空变化。     

基于PLUS模型的乌鲁木齐市生态服务价值权衡协同探究

土地利用/覆被变化将干扰生态系统的稳定供给能力,进而对生态系统服务和可持续发展构成威胁。以乌鲁木齐市为研究区,基于斑块生成土地利用模拟（Patch-generating land use simulation,PLUS）模型,模拟了2030年多情景下乌鲁木齐市的土地利用变化,并结合当量因子法、空间自相关分析等方法估算并预测了1990—2030年乌鲁木齐市生态系统服务价值（Ecosystem service value, ESV）及其权衡协同关系。结果表明：（1）1990—2020年乌鲁木齐市土地利用呈现“两增四减”变化趋势。2030年在惯性发展情景下,除林地外其他地类皆遵循历史演变规律;在生态保护情境下,建设用地面积萎缩,生态用地大幅增加;在综合开发情境下,建设用地面积有所增加的同时生态用地面积也处于上升状态;在重点开发情景下,城市建设用地扩张最为剧烈,耕地面积退化严重。（2）1990—2020年乌鲁木齐市ESV整体上呈现“V”型下降态势,共减少59.59×108元。2030年在生态保护情景下和综合开发情景下ESV处于增加趋势,在惯性发展情景和重点开发情景下ESV出现减少趋势。（3）2...     

Simulation of future land-use scenarios in the Three Gorges Reservoir Region under the effects of multiple factors

Model simulation and scenario change analysis are the core contents of the future land-use change (LUC) study. In this paper, land use status data of the Three Gorges Reservoir Region (TGRR) in 1990 was used as base data. The relationship between driving factors and land-use change was analyzed by using binary logistic stepwise regression analysis, based on which land use in 2010 was simulated by CLUE-S model. After the inspection and determination of main parameters impacting on driving factors of land use in the TGRR, land use of this region in 2030 was simulated based on four scenarios, including natural growth, food security, migration-related construction and ecological conservation. The results were shown as follows: (1) The areas under ROC curves of land-use types (LUTs) were both greater than 0.8 under the analysis and inspection of binary logistic model. These LUTs include paddy field, dryland, woodland, grassland, construction land and water area. Therefore, it has a strong interpretation ability of driving factors on land use, which can be used in the estimation of land use probability distribution. (2) The Kappa coefficients, verified from the result of land-use simulation in 2010, were shown of paddy field 0.9, dryland 0.95, woodland 0.97, grassland 0.84, construction land 0.85 and water area 0.77. So the results of simulation could meet the needs of future simulation and prediction. (3) The results of multi-scenario simulation showed a spatial competitive relationship between different LUTs, and an influence on food security, migration-related construction and ecological conservation in the TGRR, including some land use actions such as the large-scale conversion from paddy field to dryland, the occupation on cultivated land, woodland and grassland for rapid expansion of construction land, the reclamation of woodland and grassland into cultivated land, returning steep sloping farmland back into woodland and grassland. Therefore, it is necessary to balance the needs of various aspects in land use optimization, to achieve the coordination between socio-economy and ecological environment.     

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。     

CLUE-S模型的改进在亚热带城市边缘区的应用——以福州市仓山区为例

由于土地利用矛盾突出和地理位置独特,城市边缘区是中国目前土地利用变化最为剧烈的地域单元,是土地利用变化研究关注的热点区域,在土地资源的可持续利用、规划的科学制定上也具有重要意义．本研究以中国典型的亚热带城市边缘区——福州市仓山区为研究对象,引入Tietenberg资源分配模型改进目前国际上广泛应用的CLUE-S土地利用动态模拟模型的非空间需求模块,在研究区土地利用变化驱动机制分析的基础上,选择合适参数回溯了研究区2004年的土地利用现状、模拟了2020年的土地利用时空变化格局,拟合精度良好（Kappa指数为0．72）．研究结果表明：以Tietenberg资源配置模型作为CLUE—S模型的非空间需求计算方法在一定意义上是合理的,同时,模拟结果也进一步证明了城市边缘区以非农建设用地占用耕地为主的用地矛盾．在此基础上,对该区域发展合理的用地空间布局提出了针对性的建议,该方法和成果可以作为城市边缘区制定土地利用规划和发展管理政策的参考依据．