山区县域土地利用/覆被变化多尺度多模型模拟对比——以云南省勐腊县为例

土地利用/覆被变化(LUCC)模拟及其尺度效应一直是土地变化科学的研究内容与难点。本文选择西南沿边山区县域——云南省勐腊县为试验区,利用LCM、FLUS、CA-Markov和CLUE-S探究该县域LUCC模拟的最适模型和栅格尺度。结合1994年、2004年两期Landsat TM影像分类生成的土地利用/覆被数据,以及自然与社会经济数据,在60、90、120、150、180、210和240 m七个栅格尺度下模拟该县域2014年土地利用/覆被空间格局,并以同期土地利用/覆被遥感分类数据为参考来评价模型模拟精度,筛选出最适模型和栅格尺度,进而模拟该县域2024年土地利用/覆被格局。研究表明:四种模型均能较好地模拟该县域土地利用/覆被变化(K_(standard)=0.67～0.84),其中以LCM模型模拟精度最高(K_(standard)=0.77～0.84);各模型对不同土地利用/覆被类型的适用性不同,LCM模型模拟林地、园地和耕地效果最好,而FLUS模型模拟建设用地更佳;四种模型模拟LUCC的最适栅格尺度均为120 m,其K_(standard)0.70。整合不同地类的最适模型和栅格尺度模拟结果有利于提高山区县域LUCC模拟精度。     

土地利用/土地覆被变化(LUCC)模型研究进展

土地利用/土地覆被变化(LUCC)是全球环境变化的重要原因,LUCC模型研究始终是土地变化科学研究的重点.论文系统总结了近10年来国内外LUCC模型在理论、方法、实践应用等方面取得的新进展.指出了亟待解决的问题,并对今后的发展方向进行了展望.研究发现,①LUCC模型的功能和作用呈现多样化趋势,是了解、认识和解释土地利用系统的动态变化特征、过程和效应的有效工具,可以服务于土地利用管理和政策的制订.②模型的核心内容是研究LUCC时空变化格局,模型发展正经历从单一的非空间模型向非空间模型和空间模型融合的演进过程,但多数模型只重视空间变化机制研究,而对时间机制考虑不足.③反馈机制是LUCC系统的一个重要特征,现有模型在反馈机制方面的研究尚十分薄弱,研究不同时空尺度的反馈机制必将是末来LUCC模型的新焦点.④LUCC研究本质上是"人类-环境"关系研究,以往模型多为局部均衡分析模型,未来LUCC模型发展趋向应从系统观和整体观角度来综合考虑"人类-环境"相互作用机制,这也是LUCC模型的最高更次的科学难点问题.⑤多尺度、多层次的综合研究是LUCC模型的必然要求,模型空间尺度已经从早期的单一空间尺度转变到现今的多空间尺度,但尺度推移仍是模型研究中值得深入探讨的问题.⑥尽管LUCC模型验证方法趋于多元化,但目前还没有一个模型验证的统一标准和规范,参考数据的不足也大大限制了模型验证效果,如何对LUCC模型的可靠性和科学性进行合理验证始终是LUCC模型所面临的关键挑战之一.     

LUCC驱动力模型研究综述

驱动力研究是土地利用变化研究中的核心问题。土地利用变化驱动力模型是分析土地利用变化原因和结果的有力工具，模型通过情景分析可为土地利用规划与决策提供依据。基于不同理论的驱动力研究方法很多，论文选取了几种国内外应用较多的LUCC驱动力模型进行综述，分析了每个模型的优缺点及适用范围，最后得出结论：1) 基于过程的动态模型更适于研究复杂的土地利用系统。2) 基于经验的统计模型能弥补基于过程的动态模型的不足。3) 基于不同学科背景的模型进一步集成将是LUCC驱动力模型未来的发展趋势。     

基于Agent的土地利用/土地覆盖变化模型的研究进展

在查阅国内外大量LUCC模型应用研究文献资料的基础上,重点对基于Agent的土地利用/土地覆盖变化模型(ABM/LUCC)的研究进展进行了详细论述。首先指出ABM/LUCC模型提出的背景,并对模型的基本理论和概念进行简要介绍;其次,重点论述ABM/LUCC模型的主要研究问题以及该模型在城市土地利用、农业土地利用以及自然资源管理等领域的国内外研究进展;最后,分析总结目前模型应用中存在的主要问题,并探讨模型未来发展的主要方向。     

气候变化对土地覆被变化的影响及其反馈模型

气候变化对土地覆被变化影响及其反馈模型研究主要内容包括:中国土地覆被季相变化的时空差异性;中国土地覆被特征参数NDVI年际变化与气候变化的关系;中国气候一植被判别模型;气候一土地覆被变化的神经网络建模及土地覆被的气候预测;土地利用/土地覆被变化(LUCC)对气候影响的反馈机制和LUCC对中国土壤碳库的可能影响;土地覆被变化对气候影响的反馈数值实验.     

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.     

LUCC研究的最新进展评述

土地利用/土地覆被变化(LUCC)是全球环境变化的重要组成部分和主要原因之一,进入新世纪以来,LUCC研究一直是地理学研究的前沿与热点。本文综述了2002年8月在南非德班国际地理学联合会(IGU)"2002年区域地理大会"上有关LUCC的主要研究成果,认为国际上LUCC研究在应用RS、GIS技术开展土地利用/土地覆被变化监测、评价与制图;农村与农业土地利用/土地覆被变化分析;城市土地利用/土地覆被变化分析;土地利用/土地覆被变化动力学;土地利用/土地覆被变化与生态环境等五个方面取得最新进展,反映出LUCC研究范围在进一步拓展,研究内容在进一步深化。     

干旱区绿洲LUCC马尔柯夫过程分析——以新疆于田绿洲为例

土地利用/覆盖变化(LUCC)在干旱区环境变化及生态监测中具有重要意义。本文选取塔里木盆地南缘典型绿洲于田县,利用TM遥感影像,基于Markov模型预测了于田绿洲未来的发展趋势,得出绿洲将向良性方向发展的结论。通过对Markov模型中不同步长收敛结果的讨论,可以看出间隔10 a1、2 a步长的马尔柯夫过程与间隔两年的马尔柯夫过程有着明显的不同,短时间序列(两年)具有很大的随机特性,说明马尔柯夫模型中时间尺度是一个重要环节。由本文研究可以看出,基于遥感的Markov模型可以分析绿洲的变化趋势,在干旱区绿洲LUCC及其环境动态监测中具有重要的实用意义。     

CLUE-S模型应用与研究进展

土地利用和覆被变化(LUCC)是全球环境变化研究的主要议题,对于环境管理领域十分重要。土地利用和覆被变化模型有助于人们更好地理解土地利用和覆被变化过程,了解人类决策对土地利用变化的影响,并对未来情景作出预测,确定环境变化的关键地点,是综合环境管理的重要工具。CLUE-S模型是一种适用于中小尺度的、动态的、空间显性的LUCC模型,能够实现基于土地利用需求分析下的全局土地利用类型的同步模拟,自2002年推出以来已在国内外多个研究区得到广泛应用。对CLUE-S模型在LUCC、环境管理、城市空间扩展等领域的应用进行了梳理,并从模型改进、模型耦合、模型尺度与模型参数研究等方面对CLUE-S模型研究进展进行探讨,认为模型存在尺度依赖性、缺乏反馈机制、人类决策因素考虑不足等问题,总结出未来研究应着重考虑开展多尺度模拟,探索CLUE-S模型与其他模型的耦合研究,加深在环境管理领域的应用。     

新疆孔雀河流域人工绿洲近40年土地利用/覆被变化

区域尺度土地利用/覆被变化（LUCC）时空特征及驱动力是研究大尺度变化乃至全球变化演变过程的基础,而干旱区LUCC对区域水文、生态影响尤为显著,是全球变化研究的重点之一。以新疆孔雀河流域上游作为研究区,基于1977-2015年6期Landsat数据,采用多规则人机交互目视解译的方法完成LUCC制图,并利用LUCC模型从数量变化、空间变化、土地利用集约程度变化等多方面分析了近40年来该区域LUCC特点及演变机制。结果表明：（1）研究区仅有耕地和建设用地面积增加,且增幅均在200%以上,其他土地类型面积则均有不同程度的减少;（2）耕地变化呈现出空间集聚现象,而建设用地的扩张则呈现空间连续性;（3）2000年前后自然植被经历小幅退化—恢复过程;（4）受西部大开发、塔里木河生态综合治理工程等多种因素影响,2000-2005年间,空间变化的综合动态度最高（2.76%）;（5）自然因素影响较小,人口增长和政策因素是主要驱动因子。     

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。     

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...     

太仆寺旗土地利用变化时空格局的动态模拟

本文以太仆寺旗为研究区 ,通过将土地利用驱动因子分解为稳定少动控制因子、年际变动影响因子与社会经济驱动因子 ,求解了太仆寺旗土地利用变化驱动因子作用系数矩阵 ,揭示了不同类型因子驱动土地利用变化的方向与强度。在此基础上 ,以CLUE S模型为框架 ,构建了太仆寺旗土地利用变化时空格局模拟模型 ,通过集成基于太仆寺旗土地利用系统动力学模型获取的土地利用变化及其社会经济驱动因子信息 ,动态模拟了太仆寺旗土地利用变化的时空模式 ,进行了参考模式、生态模式与经济模式下的情景分析。     

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。     

基于logistic回归模型的农牧交错区土地利用变化驱动力分析——以内蒙古翁牛特旗为例

本文以农牧交错带的典型区域——内蒙古翁牛特旗为例,考虑土地利用变化过程的空间变量,建立了不同土地利用变化过程的logistic回归模型。结果表明:模型中转为耕地的主要解释变量是到农村居民点的距离和农业气候区;转为草地的主要解释变量是到农村居民点的距离、土壤表层有机质含量和到乡镇中心的距离;转为林地的主要解释变量是到农村居民点的距离和海拔;空间异质性和土地利用变化过程的时间变量共同影响着使用logistic回归模型来解释土地利用变化驱动力的能力;通过对草地logistic回归模型的检验,得出空间统计模型能较好地揭示不同土地利用变化过程的主要驱动力及其作用机理。     

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     

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．     

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.     

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。     

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。