Predicting plausible impacts of sets of climate and land use change scenarios on water resources

Our world is changing at an unprecedented rate in terms of climate and land use, but these changes can affect our water resources. Hence, we need a methodology that can predict both their individual and agglomerative ramifications. Using the Little Miami River (LMR) watershed as a case study, this paper describes a spatial analytical approach integrating mathematical modeling and geographical information sciences to quantitatively examine the relative importance of the separate and combined hydrologic and water quality impacts of climate and land use changes.The Hydrologic Simulation Program - Fortran (HSPF) model was chosen in this study to simulate stream flow and nutrient transport process. Five hypothetical climate change scenarios were used to cover the possible ranges of variability in the year 2050. An enhanced population-coupled Markov-Cellular Automata (CA-Markov) land use model was developed to predict the 2050 land use pattern. When these scenarios were incorporated into the HSPF model, the future conditions in the LMR basin were postulated. The findings demonstrated that: 1) the LMR watershed would experience an increase in flow and nutrients under the 2050 land use projection, 2) stream flow and water quality impacts would be amplified when both climate and land use changes were simultaneously considered, 3) land use change (and in the case of the LMR watershed, urbanization) could help to alleviate water shortage during the dry years, 4) total phosphorus and nitrogen would increase under all future climate and land use scenarios; the highest increase was found under the combined wettest and future land use scenarios, and 5) the described approach is effective in simulating the hydrologic and water quality effects of climate and land use changes in a basin scale. These results are relevant to planners; they can be useful in formulating realistic watershed management policies and mitigation measures.     

面向城市建成区扩展模拟的CA-Markov模型改进

对城市建成区扩展的预测是防止城市蔓延的重要管理依据。目前,元胞自动机-马尔可夫链模型,已成为城市建成区扩展预测的重要方法。该模型对指标权重的赋值方法较为敏感,以往的单一指标赋值法,影响了城市建成区扩展预测的精度和可信度。为此,本研究提出整合传统权重赋值法的AHP和逻辑回归模型改进CA-Markov模型。研究选择云南省大理市为案例,对2020、2030年的城市建成区扩展进行模拟和预测,最后进行精度验证。研究结果表明：①Kappa指数可达到96.8%,预测结果有较好的一致性。②大理市的城市建成区扩展均表现为继续向外扩展,以东南、西北方向和两片建成区之间为主要扩展方向。研究提供了组合权重赋值法改进CA-Markov模型,这将为规划者在未来规划中提供强有力的支持。     

CA-Markov与LCM模型的黄河三角洲湿地变化模拟比较

为了了解黄河三角洲湿地景观类型演变最优模拟模型以及景观的变化趋势,本文采用1996、2006、2016年3期黄河三角洲分类影像,分别利用CA-Markov、LCM、2种模型叠加开展变化模拟。研究发现：① 在相同驱动力因子影响下,空间模拟上LCM比CA-Markov好,数量模拟上,CA-Markov比LCM更贴合,对于变化较大研究区,综合2种模型优势来模拟该湿地变化最佳;② 对于较强的人为、自然灾害干扰,会对模拟精度有影响。在LCM模型中,驱动力相同情况下,生成适宜性图像的转移子模型数量越多,模拟精度越高。对于CA-Markov模型,比例误差系数适宜的设置对数量模拟的精度也有提升;③ 在保持2006-2016年的变化趋势下,综合2种模型模拟的2026年自然湿地面积1252.69 km ²,人工湿地面积1265.00 km ²,非湿地面积924.51 km ²。从2026年黄河三角洲模拟的结果可看出,自然、非湿地的面积减少,人工湿地大量的增加并不断向浅海区域扩张。通过对黄河三角洲湿地变化进行预测分析,可为湿地资源的合理有效利用与管理等提供科学依据。     

基于CA-Markov模型的多时间跨度土地利用变化模拟

土地利用/覆被变化（Land Use and Cover Change, LUCC）模拟是LUCC研究的主要内容和重要手段。时间间隔是模拟过程中的重要参数,对模拟结果精度有何影响,有待深入研究。以新疆玛纳斯河流域典型绿洲区四道河子镇为例,基于遥感影像提取1975、1985、1995、2000、2005、2010年和2015年的土地利用数据,分别以20 a、15 a、10 a和5 a为时间间隔构建CA-Markov模型,模拟2015年土地利用结构,定量探讨时间间隔对CA-Markov模型精度的影响。结果表明：1975—2015年,四道河子镇LUCC以耕地和草地为主,期间耕地、建设用地迅速扩张,林地、草地和未利用地大幅减少,水域在1985—2000年呈现小幅增长。耕地的增加和草地及林地的减少是研究区近40 a LUCC最显著的特征。对比模拟结果与实际结果,时间间隔为20 a、15 a、10 a、5 a的TFOM分别为70.35%,69.18%,76.32%和88.00%。基于2005—2010年转移概率的模拟结果更接近于2015年实际结果,适合模拟四道河子镇未来的土地利用变化。土地利用模拟应依据区域LUCC特征确定最佳的时间间隔,提高模拟精度。     

崩岗侵蚀沟的时空侵蚀特征及预测

崩岗是水力和重力复合的土壤侵蚀类型,严重危害我国南方地区的农业生产和生态环境。侵蚀沟对崩岗的侵蚀过程以及地貌变化起着关键作用。本研究以福建省安溪县龙门镇一处崩岗为研究区,以无人机获取的正射影像和高程数据为基础,通过采点重构坡面提取出侵蚀沟,然后对其进行时空动态分析,得到侵蚀沟的时空侵蚀特征;然后将其侵蚀特征与CA-Markov模型耦合,通过修正转移概率矩阵以及制定空间分配规则,构建崩岗侵蚀沟模拟模型。研究结果表明:降雨量与侵蚀沟的侵蚀强度呈正相关,强降雨利于侵蚀沟的下切侵蚀,弱降雨则有利于沟沿的重力崩塌;坡度对侵蚀沟的侧切和下切具有促进作用,沟道距离和坡面高度则对下切和堆积具有抑制作用;由面积差异率0.18和Kappa系数0.81验证了崩岗侵蚀沟模拟模型的精度;在对该崩岗侵蚀沟2018-12-02空间分布预测的基础上,得到其年侵蚀量和侵蚀模数,分别为653.9 m^3和340 606 t·km^-2·a^-1。研究结果为探索崩岗侵蚀过程提供了新思路,并为崩岗侵蚀的防治工作提供了参考。     

城镇建设用地集约利用潜力释放技术研究——以兰州市为例

在当前国家推行节约型社会、严格土地集约利用及管理的宏观环境下,城镇建设用地集约利用已经引起广泛关注。如何对存量城镇建设用地的集约利用潜力进行测算和挖掘,是城镇发展规划建设的重要问题。在土地集约利用评价的基础上进行了潜力测算,并进一步考虑潜力的空间释放方案。研究结合智能模拟方法,通过调整模型参数,对多套方案进行了演化模拟,最后从形态紧凑的角度进行了方案评价与优选。结果显示,该方法体系可操作性强,研究结果在数量和空间方面可视化程度高,模拟方案可作为规划参考。     

海岸带土地利用格局演化及多情景开发模拟¬——以宁波市为例

海岸带土地在高强度开发下变化显著,明确其演化规律和驱动因子,为优化土地利用结构和合理利用海岸带资源提供重要依据。基于1990－2020年7期土地利用数据,利用土地利用强度指数、地理探测器模型等方法,分析宁波市海岸带土地利用格局演变特征及驱动因子;同时利用CA-Markov模型对2025年和2030年宁波市海岸带土地利用格局进行模拟。结果表明：（1）宁波市海岸带土地利用类型主要为林地和耕地,土地利用格局演化明显,其中耕地面积不断减少,林地、草地、水域和未利用地面积发生小幅度动荡,建设用地面积快速增长。（2）宁波市海岸带土地利用强度不断增加,研究区北部增长趋势明显,而南部增长速度缓慢。（3）地形和坡度是影响宁波市海岸带土地利用变化的主要自然因素,但影响程度不断减弱;GDP密度和人口密度是主要社会经济影响因素,影响强度逐渐增强;因子间交互作用类型主要为双因子增强和非线性增强,社会经济因子与自然因素中的海拔和坡度交互作用最为强烈。（4）未来宁波市海岸带土地利用变化剧烈区域将集中于杭州湾南岸、象山县东北部和宁海县南部,生态保护情景能最大程度保持土地利用结构稳定,有效缓解人地矛盾。     

典型海岸带城市扩张的多源遥感监测与预测——以青岛市为例

本文利用自1995年以来的4期DMSP-OLS、NPP-VIIRS夜光遥感影像与Landsat多光谱遥感影像,分析了青岛市近25年的城市建成区范围、各市区边界形态与扩展趋势,并结合土地利用分类、路网、POI、DEM等多源驱动因子及元胞自动机-马尔可夫（CA-Markov）模型,模拟并预测了2027年青岛市土地利用分类。结果表明,近25年青岛建成区扩展主要以外延式为主,其他城区总体上沿胶州湾方向扩展,四周向青岛主城区汇集,主城区建设用地向西北侧发展。本文验证了夜光遥感在监测与预测典型海岸带城市扩张方面的适用性,为城市化发展进程管理与决策提供了重要依据。     

Analysis and simulation of land use spatial pattern in Harbin prefecture based on trajectories and cellular automata—Markov modelling

There have been rapid population and accelerating urban growth with associated changes in land use and soil degradation in northeast China, an important grain-producing region. The development of integrated use of remote sensing, geographic information systems, and combined cellular automata– Markov models has provided new means of assessing changes in land use and land cover, and has enabled projection of trajectories into the future. We applied such techniques to the prefecture-level city of Harbin, the tenth largest city in China. We found that there had been significant losses of the land uses termed “cropland”, “grassland”, “wetland”, and “floodplain” in favour of “built-up land” and lesser transformations from “floodplain” to “forestland” and “water body” over the 18-year period. However, the transition was not a simple process but a complex network of changes, interchanges, and multiple transitions. In the absence of effective land use policies, projection of past trajectories into a balance state in the future would result in the decline of cropland from 65.6% to 46.9% and the increase of built-up area from 7.7% to 23.0% relative to the total area of the prefecture in 1989. It also led to the virtual elimination of land use types such as unused wetland and floodplain.