近30a城市土地利用变化模拟研究进展

城市土地利用变化模拟研究是当前土地科学领域的热点,基于文献综合法、归纳总结法和逻辑推理法,梳理国内外城市土地利用变化模拟的理论研究与实践进展方面的文献,论述研究中取得的成果、不足及未来研究趋势,以期为城市土地利用变化研究及城市土地管理制度的制定和科学决策提供参考.结果表明,城市土地利用变化模拟研究已从单一的数量或空间预测,向多情景、多模型的耦合方式发展;城市土地利用变化模拟的理论体系和模拟方式逐步完善,利益相关者在情景设置、情景模拟和结果验证等过程中的参与度逐步提升;城市土地利用变化模拟研究仍存在局限性,即缺乏全球和局地尺度方面的研究,模拟方式相对单一,模拟结果验证方法尚未成熟,存在过度依赖历史验证的问题.城市土地利用变化研究应聚焦增强模拟模型的可扩展性和可靠性,从而进一步预测和解释土地利用变化的格局和过程,推进情景模拟在决策支持系统中的应用.

基于系统动力学城市边缘区土地利用变化模拟与预测——以南京市江宁区为例

以江宁区为例,在VENSIM软件平台上,构建城市边缘区土地利用变化动态系统模型并进行仿真模拟及预测,以为揭示城市边缘区土地利用变化特征及预防可能的土地利用问题提供参考。研究结果表明:①研究区耕地变化仍处于"土地洛沦兹曲线"的前段,耕地仍将持续减少,在加大农村建设投入情况下,直至2015后耕地面积才开始回升;②2013年后,耕地减少的主要动力将从城市经济发展驱动转为农村居民生产生活需求驱动方面,因此农村建设投入及调控、农村土地利用管理应列入今后政府及土管部门的重点工作内容。

土地利用变化模拟研究进展

土地利用变化研究经历了近30年的快速发展,学者基于不同建模目标构建出多种土地利用变化模型,实现了从数量模拟到时空格局模拟,从单一模型向多种模型耦合的跨越。当前研究主要在元胞自动机(Cellular Automata, CA)模型和CLUE-S(Conversion of Land Use and its Effects at Small region extent)模型的基础上进行改进,马尔科夫模型、系统动力学(System Dynamics, SD)模型、Logistic回归和随机森林等均可计算CA模型和CLUE-S模型中所需的土地利用需求,多标准评价、地理加权回归、多主体模型以及人工神经网络等方法也多被用于CA模型的扩展,而CLUE-S的改进则存在模型本身系列的升级。这些模型广泛应用于各种区域和尺度土地利用变化预测实例研究并研发软件系统和数据集。驱动力分析主要从自然因素与人文因素两方面进行,人文因素是引发土地利用变化的主要因素。在目前的研究中,由于技术手段的限制,仍然存在时空尺度、数据误差、数据整合的不确定性等问题。未来土地利用变化模拟研究应进一步发挥大数据技术优势,推动土地利用变化模拟研究朝向精细化、多元化方向发展。结合生态环境领域实际问题,深挖土地利用变化与其生态环境效应之间的互馈机制,将研究视角从探究人类活动对土地利用变化的影响逐渐转向二者相互作用,最终促进人地关系协调发展。

基于CA模型的香格里拉县土地利用变化模拟

以滇西北香格里拉县为例,利用1989、2000年TM（ETM）数据得出土地利用变化信息,利用元胞自动机理论对土地利用变化进行模拟和预测。预测结果经与2003年的调查结果对比,Kappa系数达0.79。与2000年相比,2015年土地利用模拟结果中自然/半自然植被面积减少幅度呈现增大趋势,减少面积占2000年自然/半自然植被总面积的9.32%;人工用地2000~2015年间282.45 hm2/年的速度增长,高于1989~2000年间208.3 hm2/年速度,主要来源是未利用土地、农业用地和自然/半自然植被的减少。农业用地2000~2015年间以1 563.613 hm2/年的速度增加,高于1989~2000年农业用地的1431.614 hm2/年速度,其增加面积主要来源于自然/半自然植被和未利用土地,主要集中在人工用地周围。

基于CA模型的重庆市沙坪坝区土地利用变化模拟

该文以重庆市沙坪坝区为研究区域,借助Geo SOS平台,采用2004、2006年的土地利用、道路、镇政府点、高程数据,利用基于Logistic—CA模型方法对土地利用变化进行模拟研究。结果显示,CA模型模拟土地利用变化与实际土地利用类型面积相差不大,具有较高精度。在城市规划与区域发展情景和生态环境保护管理情景2种管理情景下,未来的重庆市沙坪坝区城市建设用地将持续增加,城市建设用地对具有重要生态功能的林地威胁较小,但对非基本农田之外的耕地或农田占用较多。

基于FLUS模型的县域土地利用变化模拟与扩张分析

为探究未来土地利用变化空间格局演变特征,在模型精度验证的基础上,采用FLUS模型、马尔可夫链(Markov chain)、空间叠加分析、核密度分析等方法,设置了自然发展、政策约束两种情景,模拟了2025年祥云县土地利用变化,并分析了不同地类扩张的空间格局特征。结果表明:自然发展情景下,建设用地主要在道路沿线及建成区周围呈填充式及边缘式扩张,且集中分布在坝区,山区分布较少,新增耕地分散在山区离河流较近区域,新增林地主要分布在研究区北部、东部山区,新增其他土地分布在研究区南部山区已有其他土地周围,草地、水域的扩张数量较小,园地无扩张现象。政策约束情景下,不同地类扩张区域的核密度高值区、聚集度在空间上存在分异,建设用地向基本农田蔓延的趋势得到遏制,总体呈集约式增长模式,其他地类的扩张特征与自然发展发展情景基本一致,生态红线保护区内土地利用扩张得到控制。该研究可为未来祥云县国土空间格局优化及土地集约节约利用提供参考。

基于Maxent-CA的常州市土地利用变化模拟与预测分析

城市土地利用变化格局模拟和预测的研究成果是土地资源优化配置的重要参照依据。利用Maxent-CA模型,结合景观指数对2030年土地利用格局进行预测,得到常州市土地变化空间分布特征。实验表明:2015-2030年,从行政区划角度看,牛塘镇、遥观镇、春江镇和潞城街道内的新增城市用地最多;从增长形态角度看,新增城市用地多沿着已建成区域的边缘,呈较均匀的环状增长,长虹东路、中吴大道、G42沪蓉高速与S38常合高速形成的“丰”字型区域是未来城市用地扩展的主要区片;从景观指数角度看,土地利用格局的斑块数量和景观形状指数均呈现先上升后下降的趋势,而聚集指数与之恰恰相反。所得结果可为国土空间规划的编制提供科学可靠的决策参考。

基于GWR模型的土地利用变化模拟研究——以郧西县城关镇为例

模型模拟预测是研究土地利用变化的有效方法之一。该文以郧西县城关镇为研究区域,选用土地利用模拟常用模型CLUE-S模型作为土地利用变化模拟的模型。考虑到驱动因子对土地利用格局影响的空间不稳定性,用GWR(geographically weighted regression)模型取代常用的Logistic回归模型来建立各地类与其驱动因子之间的回归模型,实现了对CLUE-S模型的改进,并进行实证研究与模型比较。结果表明:运用GWR对CLUE-S模型进行改进,可以获得更高的模拟准确率,能够为未来城镇发展提供科学的决策支持。

基于土地利用模拟的生态保护红线划定方法研究——以广州市为例

针对生态保护红线划定精度低、无法量化等问题,提出来一种基于MCR-PLUS模型的生态保护红线划定方法。该方法基于研究区内生态系统服务价值的演变规律构建生态安全格局,利用生态安全格局进行生态保护红线的初步划定。通过对研究区未来土地利用模拟预测结果,识别研究区生态保护红线易被侵蚀的风险区域,对初步划定的生态保护红线进行优化调整,最终得到研究区生态保护红线的最终划定范围。结果表明,基于MCR-PLUS模型的生态保护红线划定方法可以用量化的指标划定研究区生态保护红线范围,划定的生态保护红线具有较高的精度。

GPU-CA模型及大尺度土地利用变化模拟

在全球变化研究中,对省和国家尺度的土地利用变化过程进行模拟具有重要的意义.但大尺度的土地利用变化模拟存在数据量大、计算复杂、计算时间长等难点,由于计算能力和传统基于CPU计算模式的制约,在普通计算机中难以执行这样的模拟.把最新发展的GPU高性能计算技术与元胞自动机(CA)模型相结合,提出了GPU-CA大尺度土地利用变化模拟模型,并将其应用到省级尺度的土地利用变化模拟中.介绍了模型的问题映射、需解决的关键技术问题和计算的流程,并分析了GPU-CA模型在计算性能上的优势.通过全广东省的土地利用变化模拟,对GPU-CA模型进行了验证.实验表明,GPU-CA模型可以将原有一般CA模型的运行效率提高30倍以上,能够有效地应用于省和国家级的土地利用变化模拟,为全球变化模型提供重要的地表景观变化信息.

基于支持向量机的土地利用变化模拟模型

以湖北省为例，选取5大类7个耕地，利用变化驱动力因子，将1986～2000年的数据作为样本训练数据，2001～2004年的数据作为测试数据，与耕地变化进行基于支持向量机的回归模拟，用遗传算法对参数进行优化，并与BP、RFB神经网络模型进行了对比。模拟结果精度分析显示，SVM模型较BP神经网络模型理想，与RFB神经网络接近。并运用该模型对湖北省2010年的耕地利用变化进行了预测，结果合理。研究表明，SVM模型有较强的自学习、自适应能力，在土地利用变化模拟中有着广泛的应用前景。

基于CLUE-S模型的京津冀城市群土地利用变化时空模拟

针对京津冀城市群协同发展对土地利用的需求,制定现状延续、粮食安全、保护自然和城市扩展4种土地利用策略。使用改进的柯布-道格拉斯效用函数,量化土地利用策略对各土地利用类型需求的影响,并利用CLUE-S模型模拟不同策略下京津冀城市群土地利用的时空特征。结果表明,在不同土地利用策略下,2020年各类土地利用类型的面积和空间格局与2010年有较大不同。现状延续策略以城镇持续扩张为特征,建设用地增加2280 km^2;粮食安全策略下耕地面积显著增加,共增加3611.4 km^2,但林地和草地等生态用地面积减少;保护自然策略以耕地大量减少为代价,共减少耕地3082.13 km^2,但林地、草地和水域增加3726.4 km^2;在城市扩展策略下,除建设用地大幅增加(增加3375 km^2)外,其他各类用地都呈现减少态势。在空间格局上,各策略下土地利用类型的转化有显著的区域特征:建设用地的增加和耕地的减少高度契合,往往发生在原有城镇的周边地区;生态用地的增加多出现在坝上高原以及燕山与太行山山地。在京津冀协同发展战略逐步实施的背景下,研究结果可以为制定不同偏好的土地利用政策提供参考。

基于土地利用变化的广州国土空间格局优化研究

在乡村振兴和新型城镇化发展的背景下,如何统筹国土空间格局,优化生产、生活、生态空间是目前需要解决的问题。以广州为例,将MCR(minimum cumulative resistance)模型、斑块生成土地利用变化(patchgenerating land use simulation,PLUS)模型、马尔可夫(Markov)模型进行耦合形成MCR-PLUS-Markov模型,应用到城市国土空间格局优化研究中。在生态安全格局下建立生态源阻力面和阻力源阻力面,构建生态安全格局功能分区,设置不同的城市发展情景,进行不同情景下国土空间发展预测模拟与分析,通过预测模拟结果进行国土空间格局优化研究。结果表明,基于MCR-PLUS-Markov模型的预测模拟分析,精度评价相对较高,对广州国土空间格局预测分析具有较好的适用性。

阿温同城土地利用变化对生态服务价值的影响

[目的]对快速城镇化区域土地利用及其生态服务价值变化进行模拟与分析,可为阿温同城国土空间规划土地科学利用提供参考。[方法]运用ESV估算方法、CA_MCE_MARKOV模型、贡献度测算与分析了2010-2030年阿温同城土地利用变化对生态服务价值的影响。[结果](1) 2010-2030年阿温同城草地、未利用地向其他地类转移,耕地、园地、林地、建设用地扩张明显。ESV增加了129.62亿元,呈“北高、南与西低”分布特征;水文调节是ESV的主体,水域的转换是影响ESV增减变化的主要因素。(2) ESV高值格网位于北部冰川高山,低值格网位于西部阴干山区及南部绿洲平原;ESV损失冷点区域位于天山生态涵养区北部、城乡发展协调区中部,ESV增值热点区域位于天山生态涵养区北部、城乡发展协调区南部、田园绿洲保育区南部。(3) 2020-2030年ESV增值区向阿克苏河流域集中;延续发展态势会导致城乡发展协调区、田园绿洲保育区ESV出现负增长。[结论]以水资源约束为前提,积极开展荒地绿化、加强水体及林草地保护、严格控制建设用地和耕地的增长并引导其内部结构优化,是谋求ESV良性增益、筑牢天山南麓生态安全屏障的有效措施。

权衡生态保护与经济发展的土地利用多情景模拟

从土地利用视角切入,首先对龙门山过渡带的生态服务功能重要性与生态脆弱性进行了综合评价,采用自然断点法将生态服务功能重要性与脆弱性计算值进行分级,以此为基础结合研究区现状已划定生态保护区,划分生态综合评价等级为Ⅴ级的区域为规划约束情景下土地利用限制转换区,划分生态综合评价等级为Ⅳ级、Ⅴ级的区域为生态保护情景下土地利用限制转换区。设置自然发展情景研究区土地利用规律保持2010—2015年不变,规划约束情景在自然发展情景基础上将耕地、林地与水域、草地向建设用地转化的概率分别降低30%、20%与10%,生态保护情景在自然发展情景基础上将耕地向建设用地转化概率降低30%并补充于耕地向林地转化之上,将林地、草地向建设用地转化的概率降低50%。基于多情景土地利用模拟结果,提取待权衡用地斑块,划定生态综合评价结果Ⅴ级、坡度25°、地方林线海拔3500m为判定阈值,结合现状地类、主体功能区划定等因素进行多重逻辑判定,将多情景模拟结果进行集成,权衡判定后的集成方案既能很好地保护生态环境,又能较好兼顾研究区经济发展。

基于CLUMondo模型的多情景土地利用变化动态模拟——以广西沿海城市为例

使用能够深入刻画土地利用强度的CLUMondo模型,利用2010年和2015年2期土地利用数据,模拟了广西沿海城市2025年在“自然增长”、“经济发展”以及“土地利用优化”3种不同情景下的土地利用空间分布格局。结果表明:CLUMondo模型可以有效模拟沿海大尺度范围内土地系统的发展状况及轨迹;“自然增长”情景下,沿海城市土地资源的集约及有效利用进展较为缓慢;“经济发展”情景下,城市及农村建设用地增长迅速且在空间上的联系密切,区域森林及耕地保护与工业建设之间有着较为剧烈的矛盾;“土地利用优化”情景下,研究区域经济建设的步伐逐渐放缓,区域城市建设形成了资源向城镇集中、农田向规模集中的趋势。该模拟结果对于广西乃至全国沿海城市未来土地利用规划以及相关制度的制定具有一定的借鉴意义。

赣州不同情景土地利用变化对生态系统服务价值影响

城镇发展使得生态系统服务价值发生变化,甚至显著降低,模拟未来土地利用结构,能优化国土空间结构,提高生态系统服务价值。本研究以2010、2020年土地利用类型数据,利用土地利用变化情景模拟(GeoSOS-FLUS)模型模拟不同情景下2030年土地利用状况。结果表明:4种情景下草地、未利用地都是减少,水体几乎不变,建筑用地栅格数都增加,其中基准和保护林地情景增加最多,均为25.66%,林地除保护农田基本不变外,其他三种情景变化几乎一致,增加均为3.07%;相比2020年,保护农田的生态系统服务价值降低了5.46亿元,其他三种情景的服务价值都增加,保护农田林地最高,为2901.82亿元,其他两种均为2893.07亿元。

土地利用变化研究现状

采用文献研究的方法,综合叙述土地利用/覆被变化研究20多年来的研究进展,总结土地变化科学研究的新理论与新方法,并展望了未来土地变化科学研究的方向,进一步加强中国的土地变化科学研究。土地变化科学在土地利用数量变化研究、驱动力研究、土地利用变化模拟研究方面取得了丰硕的成果。一方面是驱动力因子的多样性;另一方面是土地利用变化模拟方法的交叉性,已从数量模拟研究转向空间模拟研究,从单方法模拟研究转向多种方法结合的模拟研究,从生物物理驱动力的建模方式转向生物物理驱动力与社会经济驱动力相结合的建模方式。未来的土地变化研究要加强精度的要求,促进土地变化科学的发展,同时其研究成果能真正引导土地利用规划。

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(Kstandard=0.67~0.84),其中以LCM模型模拟精度最高(Kstandard=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Kstandard>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。

基于BRT_DC_Pd模型的土地利用模拟研究

通过对Dyna-CLUE模型进行改进,嵌入BRT模型和Patch-dynamics模型,形成BRT_Dyna-CLUE_Patchdynamics模型。以生态脆弱区典型县域磴口县为研究区,基于2006年磴口县土地利用情况,应用BRT_Dyna-CLUE_Patch-dynamics模型,对磴口县2016年的土地利用状况进行模拟预测,并与目前应用较多的Logistic_CA_Markov模型进行对比验证。结果表明,Logistic_CA_Markov模型模拟结果的Kappa系数为0.721 4,BRT_Dyna-CLUE_Patchdynamics模型模拟结果的Kappa系数为0.782 6,2个组合模型的模拟结果精度较高,均与真实解译结果具有高度一致性,但BRT_Dyna-CLUE_Patch-dynamics模型模拟精度更高,结果更优。因此,将BRT_Dyna-CLUE_Patchdynamics模型应用于当地土地利用变化模拟预测,具有一定可行性,可为当地生态治理以及相关政策的实施提供一定的参考。