基于空间自回归CA模型的城市土地利用变化模拟与预测

该文构建了一种基于空间自回归的地理元胞自动机(CA)模型——SARCA模型,该模型能够较好融合地理系统模拟中的空间自相关特性,且获取的CA参数具有明确的物理意义。以1995-2015年上海城市土地利用为案例,验证了该模型的有效性。CA参数和城市土地转化概率表明,上海市外环线对于CA参数的贡献相比其他空间变量具有压倒性优势,到外环线距离越近则土地发展为城市的概率就越大。将基于Logistic回归的CA模型(LogCA)作为比较对象,模拟同期上海全域城市土地利用变化过程。CA规则表明,SAR在赤池信息量准则(AIC)、残差的描述性统计量和空间自相关指标等方面均优于Logistic回归。同时,SARCA模型在2005年和2015年的土地利用模拟结果总体精度分别为86.3%和82.0%,均优于LogCA模型的模拟结果(总体精度分别为79.8%和76.3%)。