北京市人口空间分布的未来情景模拟分析

为了验证YUE-SMPD模型对城市人口研究的实用性,首先模拟分析北京市2000年300m×300m空间分辨率的人口分布,然后将北京市2000年的模拟结果与人口普查数据进行比较,结果表明,YUE-SMPD模型的模拟结果与2000年北京市第五次人口普查数据非常吻合。在此检验结果的基础上,根据2020年北京城市总体规划、北京市绿地系统规划、北京市公路系统规划和北京市铁路系统规划等,模拟分析北京市2020年三种人口分布情景:如果人口允许在国内自由迁移,2020年北京市总人口将达到4662万,旧城人口将达到672万,中心城区将达到3019万;如果2020年北京市总人口控制在1800万之内,并且允许居民在市内自由流动,旧城和中心城区人口将分别为260万和1170万;如果北京城市总体规划和绿地系统规划成功实施,2020年北京市中心城区人口为850万,旧城区人口为110万。

基于SSP-RCP不同情景的京津冀地区土地覆被变化模拟

如何实现自然与人文双重驱动下的特大城市群地区土地覆被变化的情景模拟,不仅是当前土地覆被变化研究领域的热点问题,也是城镇化可持续发展研究的核心主题之一。本文在对现有土地覆被变化情景模型缺陷进行分析和修正的基础上,构建了自然要素与人文要素耦合驱动的土地覆被情景曲面建模(SSMLC)方法。结合IPCC 2020年发布的共享社会经济路径(SSPs)与典型浓度路径(RCPs)组合的CMIP6 SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5的气候情景数据,以及人口、GDP、交通、政策等人文参数,分别实现了SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的京津冀土地覆被变化的情景模拟。模拟结果表明:SSMLC对京津冀地区土地覆被变化模拟的总体精度为93.52%;京津冀地区的土地覆被在2020—2040时段内的变化强度最高(3.12%/10a),2040年以后的变化强度将逐渐减缓;在2020—2100年间,建设用地增加速度最快,增加率为5.07%/10a。湿地的减少速度最快,减少率为3.10%/10a。2020—2100时段内的京津冀土地覆被在SSP5-8.5情景下的变化强度整体高于在SSP1-2.6和SSP2-4.5情景下的变化强度;GDP、人口、交通和政策等人文因子对京津冀地区耕地、建设用地、湿地和水体的影响强度高于对其他土地覆被类型的影响强度。研究结果证实了SSMLC模型能够有效模拟和定量刻画京津冀地区土地覆被空间分布格局在未来不同情景的时空变化趋势和强度,模拟结果可为京津冀协同一体化的国土空间优化配置与规划、以及生态环境建设提供辅助依据和数据支撑。

洱海流域用地变化的智能体建模与非点源污染响应模拟

洱海流域水环境污染具有显著的人类活动-土地利用/覆被变化-非点源污染链式驱动效应,有必要分析其驱动机制,模拟和预测流域的用地变化及其非点源污染响应过程。本文利用智能体模型模拟人地交互作用过程,预测洱海流域未来土地利用/覆被动态变化的结果,进而利用SWAT模型计算不同用地情景下流域主要非点源污染指标(氮和磷)的产出量和时空分布,最后,利用统计学分析方法与GIS技术,对综合模拟结果进行了精度验证、敏感性检验以及空间分析与可视化表达。结果表明:(1)流域过去和未来10年的土地利用/覆被变化表现为耕地的持续性减少(-19.28%)与建设用地的不断增长(35.27%);(2)氮和磷在时间与空间上具有相对一致性,说明流域土地利用/覆被变化对氮、磷具有相似的水环境效应;(3)未来10年流域非点源污染主要来自于农耕区,建议在保护耕地的同时,优化农耕区的种植结构和生产模式,以减少农业生产的非点源污染贡献率;(4)未来10年流域耕地面积持续性缩减,农业非点源污染呈现逐年降低趋势;同时随着建设用地不断增加,不透水表面的快速增长可能导致的城市非点源污染风险需要引起足够的重视。