Multi-scenario Simulation and Spatial-temporal Analysis of LUCC in China's Coastal Zone Based on Coupled SD-FLUS Model

Increased human activities in China's coastal zone have resulted in the depletion of ecological land resources.Thus,conducting current and future multi-scenario simulation research on land use and land cover change(LUCC)is crucial for guiding the healthy and sustainable development of coastal zones.System dynamic(SD)-future land use simulation(FLUS)model,a coupled simulation model,was developed to analyze land use dynamics in China's coastal zone.This model encompasses five scenarios,namely,SSP1-RCP2.6(A),SSP2-RCP4.5(B),SSP3-RCP4.5(C),SSP4-RCP4.5(D),and SSP5-RCP8.5(E).The SD model simulates land use demand on an annual basis up to the year 2100.Subsequently,the FLUS model determines the spatial distribution of land use for the near term(2035),medium term(2050),and long term(2100).Results reveal a slowing trend in land use changes in China's coastal zone from 2000–2020.Among these changes,the expansion rate of construction land was the highest and exhibited an annual decrease.By 2100,land use predictions exhibit high accuracy,and notable differences are observed in trends across scenarios.In summary,the expansion of production,living,and ecological spaces toward the sea remains prominent.Scenario A emphasizes reduced land resource dependence,benefiting ecological land protection.Scenario B witnesses an intensified expansion of artificial wetlands.Scenario C sees substantial land needs for living and production,while Scenario D shows coastal forest and grassland shrinkage.Lastly,in Scenario E,the conflict between humans and land intensifies.This study presents pertinent recommendations for the future development,utilization,and management of coastal areas in China.The research contributes valuable scientific support for informed,long-term strategic decision making within coastal regions.

Impacts of multi-scenario land use change on ecosystem services and ecological security pattern: A case study of the Yellow River Delta

The Yellow River Delta(YRD), a critical economic zone along China's eastern coast, also functions as a vital ecological reserve in the lower Yellow River. Amidst rapid industrialization and urbanization, the region has witnessed significant land use/cover changes(LUCC), impacting ecosystem services(ES) and ecological security patterns(ESP). Investigating LUCC's effects on ES and ESP in the YRD is crucial for ecological security and sustainable development. This study utilized the PLUS model to simulate 2030 land use scenarios, including natural development(NDS), economic development(EDS), and ecological protection scenarios(EPS). Subsequently, the InVEST model and circuit theory were applied to assess ES and ESP under varying LUCC scenarios from 2010 to 2030. Findings indicate:(1) Notable LUCC from 2010 to 2030, marked by decreasing cropland and increasing construction land and water bodies.(2) From 2010 to 2020, improvements were observed in carbon storage,water yield, soil retention, and habitat quality, whereas 2020–2030 saw increases in water yield and soil retention but declines in habitat quality and carbon storage. Among the scenarios, EPS showed superior performance in all four ES.(3) Between 2010 and 2030, ecological sources, corridors, and pinchpoints expanded, displaying significant spatial heterogeneity. The EPS scenario yielded the most substantial increases in ecological sources,corridors, and pinchpoints, totaling 582.89 km^(2), 645.03 km^(2),and 64.43 km^(2), respectively. This study highlights the importance of EPS, offering insightful scientific guidance for the YRD's sustainable development.

Multi-scenario Simulation for 2060 and Driving Factors of the Eco-spatial Carbon Sink in the Beibu Gulf Urban Agglomeration, China

Since China announced its goal of becoming carbon-neutral by 2060, carbon neutrality has become a major target in the development of China's urban agglomerations. This study applied the Future Land Use Simulation(FLUS) model to predict the land use pattern of the ecological space of the Beibu Gulf urban agglomeration, in 2060 under ecological priority, agricultural priority and urbanized priority scenarios. The Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs(In VEST) model was employed to analyse the spatial changes in ecological space carbon storage in each scenario from 2020 to 2060. Then, this study used a Geographically Weighted Regression(GWR) model to determine the main driving factors that influence the changes in land carbon sinking capacity. The results of the study can be summarised as follows: firstly, the agricultural and ecological priority scenarios will achieve balanced urban expansion and environmental protection of resources in an ecological space. The urbanized priority scenario will reduce the carbon sinking capacity. Among the simulation scenarios for 2060, carbon storage in the urbanized priority scenario will decrease by 112.26 × 10^(6) t compared with that for 2020 and the average carbon density will decrease by 0.96 kg/m^(2) compared with that for 2020. Carbon storage in the agricultural priority scenario will increase by 84.11 × 10^(6) t, and the average carbon density will decrease by 0.72 kg/m^(2). Carbon storage in the ecological priority scenario will increase by 3.03 × 10^(6) t, and the average carbon density will increase by 0.03 kg/m^(2). Under the premise that the population of the town will increases continuously, the ecological priority development approach may be a wise choice.Secondly, slope, distance to river and elevation are the most important factors that influence the carbon sink pattern of the ecological space in the Beibu Gulf urban agglomeration, followed by GDP, population density, slope direction and distance to traffic infrastructure.At the same time, urban space expansion is the main cause of the changes of this natural factors. Thirdly, the decreasing trend of ecological space is difficult to reverse, so reasonable land use policy to curb the spatial expansion of cities need to be made.

Simulation and prediction of multi-scenario evolution of ecological space based on FLUS model: A case study of the Yangtze River Economic Belt, China

Building the Yangtze River Economic Belt(YREB)is one of China’s three national development policies in the new era.The ecological environment of the Yangtze River Economic Belt must be protected not only for regional economic development but also for regional ecological security and ecological progress in this region.This paper takes the ecological space of the Yangtze River Economic Belt as the research object,based on land use data in 2010 and 2015,and uses the FLUS model to simulate and predict the ecological space of the research area in 2035.The variation of the research area’s ecological space area and its four sub-zones has remarkable stability under diverse situations.Both the production space priority scenarios(S1)and living space priority scenarios(S2)saw a fall in ecological space area,with the former experiencing the highest reduction(a total reduction of 25,212 km^(2)).Under the ecological space priority scenarios(S3)and comprehensive space optimization scenario(S4),the ecological space area increased,and the ecological space area expanded even more under the former scenario(a total growth of 23,648 km^(2)).In Yunnan-Guizhou,the ecological space is relatively stable,with minimal signs of change.In Sichuan-Chongqing,the Sichuan Basin,Zoige Grassland,and Longmen Mountains were significant regions of area changes in ecological space.In the middle reaches of the Yangtze River,the ecological space changes mainly occur in the Wuyi Mountains,Mufu Mountains,and Dabie Mountains,as well as the surrounding waters of Dongting Lake.The Yangtze River Delta’s changes were mainly observed in the eastern Dabie Mountains and Jianghuai Hills.

User Satisfaction-Aware Edge Computation Offloading in 5G Multi-Scenario

Edge computation offloading has made some progress in the fifth generation mobile network(5G).However,load balancing in edge computation offloading is still a challenging problem.Meanwhile,with the continuous pursuit of low execution latency in 5G multi-scenario,the functional requirements of edge computation offloading are further exacerbated.Given the above challenges,we raise a unique edge computation offloading method in 5G multi-scenario,and consider user satisfaction.The method consists of three functional parts:offloading strategy generation,offloading strategy update,and offloading strategy optimization.First,the offloading strategy is generated by means of a deep neural network(DNN),then update the offloading strategy by updating the DNN parameters.Finally,we optimize the offloading strategy based on changes in user satisfaction.In summary,compared to existing optimization methods,our proposal can achieve performance close to the optimum.Massive simulation results indicate the latency of the execution of our method on the CPU is under 0.1 seconds while improving the average computation rate by about 10%.

基于PLUS模型的2030年滹沱河流域山区段生态承载力时空格局多情景预测

为探讨滹沱河流域山区段当前及未来不同发展情景下生态承载力的时空变化,应用植被净初级生产力改进的生态足迹模型测算分析了流域2015—2020年生态承载力的时空格局变化,并借助经过精度验证的PLUS模型对2030年区域自然发展、经济发展及生态保护三种发展情景下的生态承载力时空格局进行预测。结果表明:2015—2030年滹沱河流域山区段单位面积生态承载力整体格局变化不大,但内部空间分异明显,整体呈东南及西北区域单位面积生态承载力高,而东北、西南部区域单位面积生态承载力低的特点。2015—2020年区域生态承载力总量由1.0780×10^(6)bhm^(2)增加到1.0796×10^(6)bhm^(2),呈上升趋势;2030年自然发展和经济发展情景下区域生态承载力总量分别为1.0783×10^(6)、1.0782×10^(6)bhm^(2),与2020年相比呈下降趋势,草地向耕地的转移、林地向建设用地的转移是生态承载力下降的主要原因;2030年生态保护情景下生态承载力总量为1.0802×10^(6)bhm^(2),与2020年相比呈上升趋势,耕地向林地、草地转移是区域生态承载力增加的主要原因。各类用地的生态承载力总量由高到低依次为草地>耕地>林地>建设用地>水域,生态保护情景有益于林地、草地生态承载力总量的增加,经济发展情景有益于耕地和建设用地生态承载力总量的增加,水域生态承载力总量在各种发展情景下变化较小。生态保护情景更有利于未来生态承载力的增加,符合区域未来发展方向。严格控制草地向耕地的转变以及林地向建设用地的转变,继续实施退耕还林、还草生态工程,加强区域废弃矿山生态复垦的力度,将会提高区域未来生态承载力,实现区域生态安全及经济、社会、生态的可持续发展。

计及风电不确定性的多场景多时段安全约束机组组合解耦求解方法

为了加速求解计及风电不确定性的安全约束机组组合问题,提出计及风电不确定性的多场景多时段安全约束机组组合解耦求解方法。将原问题解耦为多个场景的安全约束机组组合问题;通过将各场景的调度时段分为多个子时段对各场景安全约束机组组合问题进行解耦,形成多个并行的子问题;为了确保多场景解耦和多时段解耦解的可行性,利用一致性约束耦合不同的子问题,并在目标函数中添加惩罚项。通过算例分析验证了所提方法的有效性。结果表明,在可接受的精度下,所提方法比传统集中式方法显著缩短了多场景安全约束机组组合问题的求解时间。

大汶河流域土地利用时空演变分析及生态空间多情景模拟

多情景模拟土地利用演变为大汶河流域土地管理和推动区域高质量发展提供参考。基于大汶河流域1990、2000、2010和2020年土地利用数据,借助动态度和土地利用转移矩阵分析研究区近30年来的土地利用时空演变特征和相关驱动机制,从地理环境、社会经济和交通路网三方面选取12个驱动因子,设置生态保护、耕地优先和经济发展3种情景,利用PLUS模型模拟研究区2030年土地利用空间分布及对比分析各情景模拟差异。结果表明:①近30年来,耕地面积减少明显,达630 km^(2);建筑用地面积持续增长且增幅较大,占比从8.8%增至16.7%。②2020年土地利用模拟结果Kappa系数为0.89,总精度为93.15%,均高于标准,PLUS模型满足大汶河流域土地利用模拟要求。③综合3种情景模拟结果发现,耕地优先情景下,耕地面积总量得到有效保护,相对限制建筑用地面积的增长,同时生态环境和经济建设都得到较好保障。因此耕地优先情景更符合大汶河流域可持续发展的要求。

多情景下中型航空公司碳排放预测研究

在国际国内减碳的大背景下,文章选择国内某中型航空公司作为研究对象,首先利用ICAO碳排放计算法,依据航班进程的两个阶段(LTO和CCD阶段),对2015—2019年的碳排放量状况进行计算分析,再通过设置不减碳情景、基础减碳情景、快速减碳情景和理想减碳情景4个民航发展情景,使用基于Python语言的蒙特卡洛模拟方法,以2021年为基准,对该航空公司2022—2035年内的碳排放进行仿真预测。结果表明:由于中型航空公司的发展需求,4种情况下都无法完成碳排放总量达峰,但其每万架次碳排放量明显降低,表明碳减排措施的有效性。最后从国内外理论研究和现实应用的角度出发,为中型航空公司提出了多条低碳发展建议,以助力我国民航业早日实现碳达峰、碳中和的重要目标。

基于新发展理念的南京城市韧性综合及动态预测研究

本文基于新发展理念,从“经济−社会−生态−工程”4个维度构建城市韧性测度指标体系,运用熵值法及综合评价法对2005—2019年南京市分维度、分阶段的城市韧性进行量化评估;借助系统动力学构建南京城市韧性动态仿真模型,对2020—2035年南京城市韧性发展水平进行长时序预测及多情景模拟,以比较不同情景的发展潜力。结果表明:2005—2019年,南京市综合韧性与分维度韧性整体呈波动上升趋势,各维度韧性占比在2005—2010年间存在显著差异,自2010年起位序转换剧烈,各韧性占比差距开始缩小,2019年经济韧性占比超越工程韧性跃居第1;相较于2019年,2035年时南京市综合韧性水平在自然状态发展、人口高速增长、经济快速增长、生态优先发展及综合协调发展情景下将分别提高25.62%、27.59%、28.40%、27.19%和30.29%,可见,综合协调发展情景能最大限度提升南京市城市韧性水平,且最早达成强度韧性,其余发展情景则会对部分社会经济等典型指标产生不同程度的负向作用。因此,今后南京市应注重新发展理念,持续优化综合协调发展路径,平衡经济、社会、生态、工程子系统间的关系,打造韧性城市建设的新范式,助推城市高质量发展。

基于决策树模型的城市人群稳态分布预测实证——以泉州湾片区为例

基于预测的城市人群时空变化特征对城市空间资源进行配置是城市规划的重要工作,城市人口在不同的空间中快速变迁移动,具有非均衡分布的特点。这种人群非均衡分布的时空变化具有一定的规律性,即稳态分布。本文基于LBS数据以及建成环境的多源异构大数据,选取4大类36小类指标,采用智能决策树模型构建城市人群稳态分布的预测模型。对于泉州的实证发现,预测模型的准确度达84.32%,具有较高的准确性和依据,其内在理论依据是城市人群在空间上的规律性时空活动,能够为未来的城市规划提供决策参考。

多情景模拟下收缩城市生态需求测度与规划策略研究--以鹤岗市为例

收缩城市经历着全面而深刻的社会经济转型,需求再匹配成为应对城市收缩生态问题的重要途径。而由于收缩城市未来发展存在较强的不确定性,导致直接应用既有的测度方法已无法准确描绘城市的生态需求。依据生态系统服务供需理论,针对收缩城市的转型特征,以鹤岗为例,以生态模型法为主要测度手段,构建“多维度—多情景”需求测度指标体系;根据测度结果,提出尊重收缩、活力维护和产业振兴等七项重点生态管控策略,以此应对收缩城市未来发展的不确定性,在一定程度上解决了收缩城市绿色基础设施规划的前置问题,为收缩城市的生态建设管理和空间高质量发展提供依据。

中国省域旅游业碳中和时空分异与模拟

旅游业碳中和的实现对于旅游业的绿色高质量发展和可持续发展至关重要。基于全国尺度以30个省份为分析单元,在承接团队前期关于旅游业碳达峰研究成果的基础上,借助土地利用数据、碳吸收系数和灰色预测模型分别测算与模拟了近20年和未来40年各省旅游业碳汇,通过旅游业碳中和指数反映旅游业碳排放和旅游业碳汇之间的动态变化,并利用空间自相关探索旅游业碳中和指数的时空差异。结果表明:(1)未来40年,我国省域旅游业碳汇总体呈现出“南北高,中间低”的空间分布特征,大多数省份的旅游业碳汇不断增长。东北部地区和长江流域以南各地区的旅游业碳汇较为富余,华东地区的山东、江苏和上海等省份的旅游业碳汇则相对匮乏。(2)不同情景中,低碳情景下的旅游业碳中和实现情况最好,有云南、四川和青海等7个省份在2060年之前实现了旅游业碳中和,而中等情景和基准情景下均仅有黑龙江和云南2个省份能够如期或提前实现。其中,西部和北部沿边省份的旅游业碳中和实现情况都要优于其它地区。(3)各省旅游业碳中和指数在未来40年的等级分区大致呈现出从Ⅰ级区逐步向Ⅴ级区转变的趋势,我国总体旅游业碳赤字率由2030年的96.67%逐渐降至2060年的76.67%。(4)未来40年,我国省域旅游业碳中和指数在空间上总体处于集聚态势,热点和冷点的空间分布特征较为明显,且演化趋势较为稳定。其中,热点区和次热点区主要分布在西北、西南、华南和东北地区,冷点区和次冷点区集中分布在华北、华中和华东地区。研究有效探讨了旅游业碳中和研究的理论与范式,并为中国旅游业碳中和的实现提供了一定的现实参考。

苏南水网地区蓝绿空间格局多情景模拟预测

【目的】模拟预测苏南水网地区蓝绿空间格局多情景发展趋势,探究促进地区可持续发展的情景方案。【方法】以江苏省苏州市吴江南片区为例,设置自然发展、生态保护优先和城镇发展优先等3种情景,借助CA-Markov模型,对2030年蓝绿空间格局变化趋势进行多情景模拟分析,并运用形态学空间格局分析(MSPA)和景观连通性评价解读蓝绿空间景观生态结构与生态格局特征。【结果】不同发展情景下蓝绿空间规模与格局变化差异显著。自然发展和城镇发展优先情景下,蓝绿空间面积呈现加速减少趋势,分别减少了3626.37、7145.74 hm^(2)。蓝绿空间核心区、孔隙等形态类型负向变化剧烈,蓝绿空间破碎度增加,连通性降低。生态保护优先情景与自然发展和城镇发展优先情景相比,蓝绿空间面积分别增加了2904.30、6423.67 hm^(2),蓝绿空间核心区等形态类型增幅明显,孔隙率显著降低,蓝绿空间破碎度降低,连通性增强。【结论】自然发展和城镇发展优先情景对水网地区蓝绿空间呈现负向影响趋势,生态保护优先情景在维持蓝绿空间面积与格局稳定,改善蓝绿空间连通性方面效果显著。

基于系统动力学模型的中国民航脱碳路径研究

为实现民航业长期脱碳发展目标,通过建立考虑供需关系、技术应用、减排成本和政策支持的中国民航脱碳系统动力学(SD)模型,剖析系统多重反馈机理和要素间协同作用关系,对民航业减排路径的实施效果和减排成本进行情景模拟和探讨。结果表明:行业实施节能技术进步、替代燃料应用、新动力能源推广、碳抵消机制和高铁替代等单一政策模拟方案无法实现行业的碳中和式长期发展目标。多种措施的组合政策为行业脱碳发展提供最优的综合脱碳方案。未来行业应在短期内积极推广可持续航空燃料(SAF)规模化应用,中期加大对于氢能、电能、混合动力飞机的研发引进,积极采用高铁替代等综合交通方式,长期持续改进行业节能减排技术水平,推动民航业纳入全国碳市场。研究结果可为民航部门可持续发展提供政策制定参考,助力行业深度脱碳化发展。

复杂场景下多模态点云数据配准技术

针对复杂环境下多模态点云数据获取难,以及对点云数据配准、三维模型构建精度的要求越来越高的情况。本文以南通大剧院实景三维建模为例,当初始点云和校准点云两组多模态融合点云位置差较大时,采用ICP算法进行点云配准易导致局部最优问题,利用所提出的基于控制点辅助约束的最近点迭代(CPA-ICP)算法通过对点云数据进行配准,并与其他3种点云配准算法的试验进行对比,可知该方法的配准精度和配准效率较高,对复杂场景下的多模态点云数据融合有较好的参考意义。

非结构化场景下的无人车轨迹规划研究

针对传统无人车轨迹规划算法在非结构化场景下存在实时性较低和轨迹平滑性较差等问题,提出了一种前后端分离的轨迹规划算法。该算法的前端路径搜索部分对Hybrid A*算法在控制空间进行搜索范围的剪枝且保留了车辆的运动学约束,并通过优化启发函数的计算方式,提高了图搜索的实时性。该算法的后端轨迹优化部分分为两个阶段:第一阶段设计了一个软约束非线性多目标优化器对路径进行局部优化,生成离散的轨迹位姿点和时间分配值;第二阶段基于五次样条曲线利用最小化Jerk的思想对离散位姿点进行平滑连接,提高了轨迹的平滑性。最后在室外停车场环境下对所提算法进行了实车测试,前端路径搜索和后端轨迹优化的实验结果表明该算法具有较高的实时性和轨迹平滑性。

智能水表多场景应用综合测试评估研究

水表是城市供水系统的核心计量设备和信息数据源,对于提高精细化管理水平,缩小产销差至关重要。通过试验比较了机械式水表和智能水表的计量精度,从数据精确度、数据上传率和电池续航力等方面对智能水表性能进行综合测评,结合智能水表在分区计量、水费自动结算、漏损预警、老年人居家安全监测等多场景应用实例,展示了智能水表在智慧水务建设中的推广应用价值。在低流量范围,智能水表的计量精度明显优于机械水表;智能水表以其高精度计量、实时数据传输和智能化管理等特点,更符合超大型城市漏损控制智慧数据监测的应用趋势。

LPG储罐泄漏多事故场景下社区居民疏散仿真模拟与优化

为提高社区居民在化工厂多事故场景下应急疏散效率,以大庆市某化工厂和附近社区为例,考虑当地气象环境,利用ALOHA对LPG储罐泄漏事故进行模拟,得到多种事故危害范围和社区各区域可用安全疏散时间.通过Pathfinder构建社区疏散模型,分析了步行疏散、车行疏散和人车协同疏散三种模式下的疏散时间和拥堵状况.最后,通过路网优化和安全出口均衡分配,进行疏散优化模拟.结果表明:路网优化对步行疏散下的疏散效率提升最大为14.7%,安全出口均衡分配对车行疏散下的疏散效率提升最大为10.6%.车行疏散模式下可以在可用安全疏散时间内撤离受灾区域.

干旱地区河槽暗蓄雨洪资源化利用模拟

目的 研究利用雨洪资源解决干旱地区用水短缺问题,提出利用河槽暗蓄收集雨洪最佳工程方案,为该类工程的设计提供参考。方法 应用Visual Modflow软件模拟研究辽西喀左地区内第二牤牛河流域中不同调蓄方案和拦蓄入渗方案对河槽暗蓄雨洪资源化的影响。结果 通过不同调蓄方案的对比,采用可调控悬挂截渗坝代替现有截渗坝时,雨洪资源利用率可提高至20.3%;通过不同拦蓄入渗方案的对比,“不清河床+坑塘+拦水堰”方案的雨洪资源入渗量为天然条件下雨洪资源入渗量100倍以上。结论 河槽暗蓄雨洪资源化工程最佳的拦蓄入渗和调蓄组合方案为在“不清河床+坑塘+拦水堰”的情况下采用可调控悬挂截渗坝,可显著提高雨洪资源利用率。