土地利用变化空间模拟的进展--CLUE-S模型及其应用

土地利用变化的空间模拟是进行土地利用情景分析的重要基础。本文在介绍了国际上常用的细胞自控模型(CA)、土地利用变化及效应模型(CLUE)的基础上,重点分析了小尺度土地利用变化及效应模型(CLUE-S)的方法,并以邯郸地区为例进行了案例研究。认为CLUE-S模型采取经验模型的方法,通过建立土地利用空间分配和驱动因子之间的统计关系模拟近期土地利用变化的情景。同时也考虑了不同土地利用方式之间的竞争关系,因此可以较好地模拟小尺度地区的近期土地利用变化情景;考虑到短期或近期土地利用变化的因子主要与人类的社会经济活动有关,而社会经济因子的空间化尚存在一定难度。因此,突破这一瓶颈成为CLUE-S模型发展和应用的关键;CLUE-S模型主要解决的是不同空间尺度上的土地利用空间分配问题,在土地生产潜力评价、土地利用规划等方面具有广阔的应用前景。     

中国北方农牧交错带土地利用空间优化布局的动态模拟

合理、最优的土地利用方案涉及到影响土地利用变化的诸多因素,引起了目前学术界的广泛关注与重视。 本文利用CLUE- S 模型的理论框架,构建了中国北方农牧交错带土地利用空间优化布局模拟模型,通过对中国北 方农牧交错带土地利用变化的情景设置,实现了六种土地利用变化分配模式下的空间优化布局。研究表明,中国北 方农牧交错带在不同的分配模式下,各用地类型间的竞争导致区域土地利用类型之间的转移差异较大。经过空间 优化的土地利用空间分布和土地利用现状相比较,耕地和草地更加集中,从不同分配模式的空间分布比较中可以 看出,进行土地利用空间分配时,土地利用变化的敏感地带位于东北部地区和西部地区,东北部地区主要表现为林 地转化为耕地,在西北地区,主要是草地和耕地之间的相互转化,而在广大的中部地区,则主要是耕地转化为草地。     

徐州城区土地利用变化过程与格局

基于1994、2003年的土地利用现状图,1987、1994、2000、2003和2007年5个时相的Landsat TM遥感影像,构建了矿业城市徐州的城区土地利用时空变化数据库,以此为基础,采用动态度、强度、开发度、耗减度等数量变化模型及重心模型、插值分析、各向异性和扇形分析等空间分析方法,揭示了徐州城区土地利用变化过程与格局特征,并对其驱动力进行分析.研究表明:耕地的减少和建设用地的增加是研究区土地利用变化的总体特征;矿产资源的分布影响城市用地格局,资源生命周期影响城市用地格局演化;城市建设用地扩展空间异性逐步增强,并呈现出阶段性演化特征;研究区土地利用格局及其演化是自然条件、矿产资源、经济因素、城市规划、交通等多因素综合作用的结果.     

西安城区土地利用与生态安全动态变化

土地利用结构与土地利用方式对生态安全有着深远的影响,分析城市土地利用变化与城市生态安全动态.为进一步研究城市生态安全格局下的土地利用优化配置及不同土地利用类型产生的生态服务功能价值提供了理论指导.本文利用2000年、2007年两期遥感影像,解泽得到2000年与2007年西安城区土地利用图;在ARCGIS支持下将土地利用图进行空间叠置分析,揭示了近7年西安城区土地利用动态变化情况;运用PsR模型构建生态安全评价指标体系并应用信息熵与AHP法确定指标权重:利用功效函数对各指标进行无量纲化处理.采用综合指数法计算生态安全综合指数;将土地利用图与生态安全评价图做叠置分析,得到了生态安全格局与土地利片j格局间的内在联系.     

黄河三角洲土地利用/覆被变化时空特征研究

黄河三角洲地区受人类活动作用时间相对较短,为土地利用/覆被变化及其驱动力研究提供了难得的条件.以位于黄河入海口处的垦利县为例,通过对1987-2000年土地利用/覆被变化幅度、变化构成以及流向图的分析,得到了该地区土地利用/覆被变化的特点,并应用遥感及GIS空间分析手段分析了黄河、渤海对该区土地利用/覆被变化格局的影响与作用机制.结果表明:(1)位于黄河入海口处的垦利县土地生态环境脆弱,占土地总面积80%的旱地、林草地、盐荒地和滩涂存在状态不稳定,盐荒地是其土地利用/覆被变化的核心类型;(2)黄河淡水和海洋咸水所控制的水文条件变化是该区土地利用/覆被变化的重要驱动因素,基本控制了分布的格局,并影响土地利用/覆被变化的可能性及变化方向.     

基于贝叶斯层次时空模型的甘肃省土地利用程度演变分析

以甘肃省为例,在基于Google Earth Engine (GEE)平台实现1995年、2000年、2005年、2010年、2015年和2020年土地变化监测的基础上,利用贝叶斯层次时空模型(BHM)分析土地利用程度的时空变化特征。结果表明：① 研究期间内甘肃省土地利用程度呈增长趋势,其中1995―2000年和2010―2015年增长速度较明显;② 土地利用程度空间格局“东高西低”,热点区域主要分布在陇中、陇东和陇南地区;③ 土地利用程度局部变化呈现明显区域差异,整体表现为“东弱西强”,局部变化热点区域主要分布在河西地区;④ 影响土地利用程度变化的主要因素是经济规模和产业结构,其中经济因素影响程度最高。     

北京市土地利用空间格局演化模拟及预测

土地利用空间格局的演化模拟可定量地从空间尺度揭示区域土地利用变化的驱动因素,是厘清未来时期内土地变化的重要途径。基于CLUE-S模型,以北京市为研究案例,结合1985、2000和2010年三期土地利用数据,运用Logistic逐步回归方法识别了北京市各种土地利用类型演化的驱动因素,对北京市土地利用空间格局进行模拟。在此基础上,基于北京市社会经济发展、土地利用规划、资源禀赋及生态保护等不同情景,对北京市2020年土地利用空间分布格局进行模拟及预测。结果表明：①不同的时期内,驱动因子对不同土地利用类型的影响呈现差异性,其中交通因素及社会经济因素对土地利用类型的转化率影响较显著,坡度对各个土地利用类型的影响较大。②通过对2010年北京市土地利用变化的模拟结果来看,Kappa指数为87.03%,说明预测结果与实际土地利用情况有较好的一致性。③预测结果显示,北京市的城市发展均表现为继续向外扩展,且以东南、东北为主要扩展方向,但扩张的程度存在差异。     

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.     

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。     

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...     

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．     

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.     

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...     

乡镇尺度绿洲土地利用空间格局动态模拟与分析

以新疆三工河流域为研究区,根据历史土地利用变化过程及其主要人文驱动因素——人口、经济、技术和市场,设计参考模式、经济模式和生态模式3种社会经济发展模式模拟未来土地利用数量需求情景,采用CLUE-S模型分别模拟了地方区、兵团区未来土地利用空间格局的演变过程。模拟结果显示：地方区与兵团区Logistic回归的ROC系数均大于0.7,在40 m×40 m栅格粒度除地方区1998年Kappa系数为0.75外,其余均大于0.8,说明CLUE-S模型能够有效模拟干旱区乡镇尺度绿洲的土地利用变化过程,其计算的土地利用空间发生概率是合理的,不同需求情景下的空间动态模拟结果有效性好,可作为区域土地资源可持续利用规划决策的参考依据。     

哈大齐工业走廊土地利用空间变化动态模拟

CLUE-S模型是研究中小尺度规模高分辨率土地利用变化空间模拟模型,哈大齐工业走廊面积为3451044hm^2,属于大尺度规模的研究区域。本研究基于哈大齐工业走廊1990、2000、2005年的Landsat TM遥感影像资料,利用CLUE—S模型首先对哈大齐工业走廊所属的7个市县土地利用变化分别进行模拟,然后将各市县土地利用变化模拟图进行拼接,采用面积优先法解决拼接时所遇到的行政区边界出现的土地利用类型不连续面,实现了利用CLUE-S模型模拟大尺度规模的土地利用变化空间模拟。研究结果表明,哈大齐工业走廊地区2015年土地利用变化主要趋势表现为耕地数量将略有增加,约增加2．62％,建设用地将明显增加,约增加24．37％,林地、草地和水域面积减少较为突出,分别减少11．17％、6．44％、18．04％,未利用地减少约5．58％。     

大渡河上游地区土地利用/土地覆被变化与驱动力分析

本文以1967年、1987年、2000年三期遥感资料和1∶25万数字高程模型（DEM）及多种历史文献资料为基础,分析了大渡河上游地区18665 km²范围内的土地利用/土地覆被变化与驱动力。结果显示：1967～2000年,研究地区以林地为主导的覆被格局转变为以草地为主。其中,有林地面积的大幅度减少发挥着关键作用。33年间,有林地面积减少了319774 hm²,所占比例从30.92%下降为13.78%。通过对景观格局变化特征的分析,尤其是有林地斑块在破碎化过程中规则性的增强,同时结合历史资料分析,论证了政策因素在该地区土地利用/土地覆被变化中所发挥的主导作用。文中应用Logistic逐步回归方法,通过空间分析,在15个生物物理和社会经济因素中筛选出对不同地类具有重要影响的关键因素,并确定了它们之间的定量关系和影响大小。     

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。     

Rural sustainability under threat in Zimbabwe – Simulation of future land use/cover changes in the Bindura district based on the Markov-cellular automata model

Spatially explicit land use/cover models are indispensable for sustainable rural land use planning, particularly in southern African countries that are experiencing rapid land use/cover changes. Using Zimbabwe as an example, we simulated future land use/cover changes up to 2030 based on a Markov-cellular automata model that integrates Markovian transition probabilities computed from satellite-derived land use/cover maps and a cellular automata spatial filter. A multicriteria evaluation (MCE) procedure was used to generate transition potential maps from biophysical and socioeconomic data. Dynamic adjustments of transition probabilities and transition potential map thresholds were implemented in the Markov-cellular automata model through a multi-objective land allocation (MOLA) procedure. Using the normalised transition probabilities, the Markov-cellular automata model simulated future land use/cover changes (up to 2030) under the 2000 calibration scenario, predicting a continuing downward trend in woodland areas and an upward trend in bareland areas. Future land use/cover simulations indicated that if the current land use/cover trends continue in the study area without holistic sustainable development measures, severe land degradation will ensue.     

南通市建设用地扩张情景模拟与景观生态效应

选择城镇化进程快速、区位条件特殊的南通市作为案例,集成CLUE-S模型与Auto-logistic回归模型构建适合不同情景的建设用地扩张的动态分布模型。通过1987年以来遥感影像获取的4个时段的南通市建设用地增长时空特征分析提取先验知识规则,模拟在基准、经济发展、生态保护等情景下建设用地增长与空间布局,通过景观学知识分析其空间扩张的生态效应。结果表明,1987年以来,南通市建设用地扩张剧烈,空间上围绕城区和乡镇中心快速蔓延,呈现“轴线增长-内部填充”交替的周期性波动规律。Kappa系数与模拟正确率（PCM）显示,构建的复合集成模型具有较高的可靠性,能够应用于对未来建设用地空间分布的模拟。模拟结果显示未来建设用地扩张集中在城镇周边,其中在经济发展情景下还有向东部沿海滩涂扩展的趋势。由于扩张剧烈,在建设用地集中区呈现出融合成更大面积分布区的现象。建设用地空间扩张的斑块密度和景观形状指数均较高,景观格局趋于不稳定,破碎化相对严重。