基于FLUS-UGB模型的城镇扩展模拟研究

优化城镇空间布局结构、提高城镇化质量是新型城镇化发展的必然要求。以南京市为研究区,结合地形地貌、交通、人口等多源数据提取影响因子,依据2015、2019年的土地利用数据利用FLUS-UGB模型模拟南京市2035年城镇空间布局。根据模拟结果,南京市城镇空间扩展呈现一核多点的特征,并依附现有城镇建设地块或向外扩延或向内集聚增长,城镇空间的拓展主要沿长江两岸展开。此项研究可为因地制宜优化区域城镇空间布局、合理划定城镇开发边界,提供参考依据。

基于FLUS和InVEST模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究

[目的]探讨云贵高原不同情景下的土地利用与生态系统服务时空变化,为云贵高原土地利用空间格局优化、生态系统服务功能提升和可持续发展策略制定提供科学依据。[方法]以云贵高原为研究对象,以2001年、2010年和2020年3期MCD12Q1土地覆被数据为基础数据,辅以自然和社会经济数据,基于ArcGIS,FLUS模型和InVEST模型,模拟2030年、2040年和2050年自然发展情景、生态保护情景和耕地保护情景下的土地利用以及碳储量、产水量和土壤保持量3项生态系统服务功能时空分布格局。[结果](1)不同情景下云贵高原的土地利用变化以林地持续增加和草地持续减少为主要趋势;耕地保护情景下,耕地面积最高可占总面积的10.38%;生态保护情景下,林草面积在2050年可达总面积的90%。(2) 3种情景下,云贵高原2020—2050年碳储量和土壤保持量均呈上升趋势,而产水量呈下降趋势。生态保护情景下,2050年碳储量预测值最高,为8.13×10^(9) t;产水量减少速率显著低于另外两种情景,降幅为0.46%。(3)宜昌市、普洱市和常德市等市州的生态系统服务供给能力较高;而贵阳市、毕节市和安顺市等市州的生态系统服务供给能力较低。[结论]云贵高原2020—2050年整体生态系统服务供给能力较好,各项服务功能在不同情景下表现出较强的空间聚集性和异质性。云贵高原今后的生态系统服务管理和可持续发展中,应考虑不同生态系统服务功能的空间异质性以及林地面积持续增加可能带来的水资源失衡问题。

基于FLUS模型多情景土地利用变化对陆地生态系统碳储量影响——以江西萍乡为例

[目的]揭示萍乡碳储量时空分布特征,阐明土地地类变化与碳储量之间的关系,为探明区域生态系统碳储量状况提供数据支撑。[方法]利用FLUS(future land use simulation)模型与InVEST(integrated valuation of ecosystem services and trade-offs)模型,预测了2030年萍乡市3种不同情景下(自然发展、耕地保护和生态优先)碳储量值。[结果](1)2010—2020年萍乡市碳储量整体呈下降趋势,共减少1.47×10^(6)t;(2)耕地、建设用地、草地、水体和建设用地面积增加和林地与灌木面积减少,是导致碳储量变化的主要原因;(3)2030年自然发展、耕地保护和生态优先情景下陆地生态系统碳储量分别约为4.906×10^(7),4.919×10^(7),5.038×10^(7)t,其中生态优先情景下碳储量损失最少。[结论]萍乡生态系统碳储量呈下降趋势,主要受耕地与建设用地增大的影响,未来应加强对安源区与经济开发区重点变化区域的监测研究。

基于Invest模型和Flus模型的江苏省碳储量变化模拟与预测

为明确土地利用变化对碳储量的具体影响,实现耕地、林地等生态环境的更好保护,以江苏省为例,基于2000年、2010年和2020年土地利用数据,采用Invest模型的碳储存和固定模块以及Flus模型ANN模块、CA模块、Markov Chain模块,分析了江苏省不同土地利用类型碳储量变化特征,并预测了自然发展情景和生态保护情景下2030年和2050年江苏省碳储存与固定情况。结果表明,2000年、2010年与2020年,江苏省碳储量整体呈下降趋势,从1803.948×10^(6)t下降至1641.008×10^(6)t,其中耕地碳储量下降最多,为239.494×10^(6)t。这种现象的发生与江苏省工业化和城市化导致的耕地和林地等面积的减少并转为建筑用地有关。此外,各市碳储量差异较显著,其中盐城市碳储量最大,占全省总碳储量的16.12%,无锡市在全省碳储量中占比最小(4.12%)。基于ArcGIS 10.2软件和GeoDa 1.20软件分析发现,2000—2010年,南京、无锡、常州的碳储量分布呈低-低聚集,连云港市呈低-高聚集;2020年无锡、常州、镇江呈现低-低聚集,连云港市呈现高-高聚集。本研究预测结果表明2030年和2050年的生态保护情景下碳存储能力较自然发展情景有一定提升,分别提升6.069×10^(6)t和5.861×10^(6)t。本研究结果可为江苏省更好地建设生态环境提供数据支撑。

耦合NSGA-Ⅲ和FLUS模型的生态脆弱农区土地利用多目标协同优化配置

依托数学模型和情景模拟,形成弹性的土地利用优化配置方案,对促进生态脆弱农区生态、农业和经济用地协调发展具有重要意义。以河套灌区乌兰布和灌域为例,采用MSPA(morphological spatial pattern analysis)和斑块重要性指数识别和提取生态源地,耦合NSGA-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ)和FLUS(future land use simulation)模型,基于4种情景模拟形成具有弹性的生态脆弱农区土地利用优化配置方案。结果表明:基于NSGA-Ⅲ可以快速形成研究区多目标下的Pareto解集,且解集内的各目标效益均优于2020年土地利用效益值。生态安全优先发展、粮食生产优先发展和经济优先发展情景存在其他两项目标效益提升不明显的情况。相对来说,最小土地利用变化条件下的均衡效益发展情景可在土地利用变化幅度最小的情况下,达到更高、更均衡的综合效益。制订土地利用优化配置方案时,在参考各情景土地利用优化配置布局的基础上识别土地利用协调冲突区,有助于形成弹性的土地利用优化配置方案,以适应区域可能发生的内外部经济政策环境变化。

基于FLUS-ACO模型的农村居民点布局模拟与优化:以张家界市为例

对农村居民点用地进行合理规划对于平衡城乡用地矛盾具有重要意义。以张家界市为例,首先运用地理信息系统(geographic information system,GIS)分析方法分析农村居民点空间分异特征;其次从区位交通、自然环境、社会经济三个方面选取了与公路、河流、学校、医院的距离、高程、温度和降水等14个指标,运用未来土地利用模拟(future land-use simulation,FLUS)模型在自然发展情景下预测2025年、2030年和2035年土地利用状况;最后提取2030年农村居民点用地数据,基于地理模拟与优化系统(geographical simulation and optimization systems,GeoSOS)平台运用蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)进行空间布局优化,采用景观格局指数量化分析优化前后变化并给出建议。研究发现:①张家界市农村居民点近几年用地增加但聚集度减小,布局总体表现出“中东部密,西北部疏”的分异特征,破碎化明显,需要进行科学合理规划;②农村居民点的分布密度分别为永定区>慈利县>武陵源区>桑植县,布局模式按基本形态可划分为团状、带状、零散和组团模式;③FLUS模型预测2025年、2030年和2035年农村居民点规模通过精度验证,在2025—2035年间由扩张趋于平稳,局部密度增长但整体密度变化不大,形状与其他类型用地相比较为简单;④优化后农村居民点用地整体布局往地势平坦区域聚集,形态表现为“整体聚集、局部分散”,该研究可为区域农村用地布局规划提供技术支撑。

Delineation of urban growth boundary based on FLUS model under the perspective of land use evaluation in hilly mountainous areas

With rapid economic development,the size of urban land in China is expanding dramatically.The Urban Growth Boundary(UGB)is an expandable spatial boundary for urban construction in a certain period in order to control the urban sprawl.Reasonable delineation of UGB can inhibit the disorderly spread of urban space and guide the normal development of the city.It is of practical significance for the construction of green urban space.The study utilizes GIS technology to establish a land construction suitability evaluation system for Nankang city,which is experiencing rapid urban expansion,and outlines the preliminary UGB under the future land use simulation(FLUS)model.At the same time,considering the coupled coordination of"Production-Living-Ecological Space",and based on the suitability evaluation,we revised the preliminary UGB by combining the advantages of the patch-generating land use simulation(PLUS)model and the convex hull model to delineate the final UGB.The results show that:1)the comprehensive score of the evaluation of the suitability of the construction of land from high to low shows the distribution of the center of the city to the surrounding circle type spread,the center of the city has the highest suitability score.The results of convex hull model show that the urban expansion type of Nankang is epitaxial.In the future,the urban expansion will mainly occur in the northern part of the city.The PLUS model predicts an increase of 3359.97 hm^(2)of construction land in Nankang by 2035,of which 2022.97 hm^(2)is urban construction land.2)The FLUS model has a prediction accuracy of 86.3%and delineates a preliminary UGB area of 9215.07 hm^(2).3)We used the results of the construction suitability evaluation,PLUS model simulation results,and convex hull model predictions to revise the originally delineated UGB.The final delineated UGB area is 8895.67 hm^(2)and it is capable of meeting the future development of the study area.The results of the delineation can promote sustainable urban development,and the delineation methodology can provide a reference basis for the preparation of territorial spatial planning.

FLUS模型和PLUS模型在年楚河流域土地利用模拟中的应用与对比

为准确进行西藏年楚河流域未来土地利用模拟,对比分析了FLUS模型(Future Land Use Simulation Model)和PLUS模型(Patch-generating Land Use Simulation Model)在该流域LUCC(土地利用(Land use)/土地覆盖变化(Land cover change))模拟的结果,并在此基础上开展了研究区2030年的土地利用模拟应用。结果表明:(1)采用本地化参数的FLUS模型获得的模拟结果与真实数据的Kappa系数(0.6350)、FOM系数(0.0800)以及模拟图像的总体精度(0.8240)均优于PLUS模型模拟的结果,表明FLUS模型在研究区具有更好的适用性;(2)依据过去的土地利用变化数据对模型的领域权重和转移矩阵参数进行本地化处理,可提高模拟结果与真实数据的Kappa系数,有助于增强模型在区域的适用性;(3)基于FLUS模型的2030年年楚河流域土地利用模拟结果显示,该区域草地、湿地与水体面积将继续减少,耕地、城市、未利用土地、积雪与冰川将增加,林地变化不大,其中,最主要的土地利用变化由草地变为未利用土地。

基于FLUS-Markov模型的玉溪市生态系统服务价值时空演变与预测

基于玉溪市2010年、2020年2期生态景观类型数据和粮食产量经济价值修正生态系统服务价值系数,分析玉溪市生态景观类型及生态系统服务价值分布特征,采用FLUS-Markov模型预测玉溪市2030年生态系统服务价值及其分布。结果表明,该模型预测结果的Kappa系数提高至0.8969,整体精度为0.9393,精度较高;2010—2020年玉溪市林地、草地的面积呈减少趋势,以林地、草地、水域为主的生态系统仍然面临威胁;2030年玉溪市生态系统服务价值为535.0471亿元,变化率为-0.1297%,玉溪市应加强对林地、草地的保护,加强退耕还林、退耕还草政策的实施,合理控制草地、林地向耕地的转化;2030年玉溪市生态系统服务价值依然表现为西部>中部>东部;2030年玉溪市各县市区生态系统服务价值贡献率由高到低依次为新平县、元江县、峨山县、易门县、华宁县、红塔区、江川区、澄江市、通海县。

基于GeoSOS-FLUS模型的乌鲁木齐生态空间模拟

基于GeoSOS-FLUS模型,利用2005和2020年的土地利用数据,对乌鲁木齐市土地利用变化及其农业生态效应进行分析,并建立农田保护、生态保护和城市发展3种情景模拟。结果表明,GeoSOS-FLUS模型具有较高的模拟精度和适用性,能够反映乌鲁木齐市土地利用变化特征。在不同情景模拟下,乌鲁木齐市土地利用空间布局呈现出不同的变化趋势和农业生态效应。

基于GeoSOS-FLUS模型的荆州市生态安全评估

为探索荆州市的生态安全底线,模拟未来的土地利用变化和生态系统服务价值变化,为荆州市的生态保护制定合理的政策建议,从供给和需求的角度,结合粮食安全标准,测算了荆州市的生态安全底线;利用GeoSOS-FLUS模型在自然发展、生态保护、耕地保护和双重保护4种情景下,模拟了未来的土地利用变化和生态系统服务价值的变化。结果表明:荆州市的供给生态安全底线为1 227.56亿,需求生态安全底线为7 690.12亿,存在较大的生态安全缺口;双重保护情景下的生态系统服务价值最接近需求生态安全底线,也能提供相对更多的粮食,最有利于平衡生态安全和粮食安全。本文探索性地从供给和需求的角度结合粮食安全标准,计算了荆州市的生态安全底线,利用了一种先进的土地利用变化模拟方法,为其他地区的生态安全评估和保护提供了借鉴,为荆州市的生态环境优化模式和方向提供了参考。

Effect of β-Glucan (Angel Yeast) Compared to a Placebo on Cold and Flu Incidence and Symptoms in an Adult Population—A Double Blind, Randomised Controlled Trial

Background: 1-3, 1-6 β-glucan derived from Baker’s yeast (Saccharomyces cerevisiae) has been widely studied for its immune stimulatory capabilities and safety. Previous studies found β-glucan to have efficacy at reducing incidence of URTIs as well as being a low risk for negative side effects. The current study aimed to examine the effects of yeast β-glucan (Angel Yeast) on cold and flu incidences and symptoms in healthy adults. Methods: Two hundred and thirty-one males and females aged 18 to 65 years old supplemented with either β-glucan or a placebo for 3-months. Participants completed a general health questionnaire every 4 weeks and in addition, if participants experienced any cold or flu symptoms, these were recorded daily (along with severity) until resolved or up to 2 weeks. Results: Supplementation with β-glucan reduced the self-reported severity of sore throats and improved sleep quality compared to the placebo group. Conclusions: Yeast β-glucan supplementation appears to be able to help reduce certain symptoms experienced during a cold or flu episode and is safe and well tolerated.

基于FLUS-InVEST模型的川西山地区土地利用变化和碳储量时空演变及预测——以雅安市为例

【目的】通过模型定量核算研究区各类用地的碳排放和碳储量,掌握土地生态系统的碳储量情况及其动态变化特征,为优化土地利用方式,提升区域碳储量提供参考。【方法】以雅安市2000年、2010年、2020年的土地利用数据,采用FLUS-InVEST模型对雅安市近20年来的碳储量进行量化,对其时空变化特征进行分析,利用多情景模拟预测雅安市2030年的碳储量及其变化情况。【结果】(1)2000—2020年雅安市土地利用类型变化趋势中,除草地和未利用地外,其他土地利用类型呈正增长趋势,变化幅度由低到高分别为草地、未利用地、耕地、林地、建设用地、水域,变化幅度分别为-7.41%、-3.87%、0.45%、3.42%、71.71%、104.57%。(2)雅安市2000—2020年碳储量呈先高速上升再缓慢下降趋势,碳储量整体水平是小幅增加,增加4.88×10^(10)t,增幅为1.03%;从空间上看,雅安市碳储量最高的区域为邛崃山—大雪山一线,蒙顶山、周公山等区域呈点状分布。(3)基于FLUS-InVEST模型测算,相较于2020年,在自然发展情景下,2030年雅安市碳储量呈下降趋势,其下降总量为5.23×10^(8) t;在生态协调发展情景下,2030年雅安市碳储量呈上升趋势,其增加总量为1.77×10~9 t。【结论】据预测,在生态协调发展情景下,雅安市2030年土地利用变化碳储量比自然发展情景下更多,因此可通过科学的土地利用规划,加强生态修复和保护,促进区域碳储量的增长。

基于FLUS乌鲁木齐城镇-农业-生态空间特征分析及发展对策

做好城镇-农业-生态3类空间规划,是未来城市规划以及可持续发展的重要保障,为此做好空间特征分析对城市建设具有重要的指导意义。本研究结合2005、2008、2012、2016和2018年5期遥感影像数据提取土地利用数据,运用GIS技术研究乌鲁木齐市3类空间变化的规律,通过数据发现2005—2018年乌鲁木齐农业空间和生态空间面积减少,城镇空间面积增加;结合自然因子、社会经济因子和可达性因子,运用GeoSOS-FLUS模型,设定城镇空间发展、农业空间发展和生态空间发展情景进行分析,结果发现3类空间面积变化较为显著,同时城镇空间的发展与生态空间面积存在一定负向关系,因此在未来城镇建设时,要重视农业-生态空间保护工作,坚守城镇开发边界控制线,协调好发展与环境的关系。

基于改进FLUS模型的北京市低碳土地利用情景模拟

合理的土地利用计划对避免高碳排放有着重要意义,进行低碳经济视角下的土地利用优化模拟有利于绿色发展和土地资源科学配置。以北京市为例,将兴趣点(point of interest,POI)数据纳入FLUS模型的BP-ANN算法模块中对其进行改进,利用2010年和2020年2期土地利用数据对改进模型的模拟精度进行对比验证。在此基础上,耦合Markov法及理想点法,对研究区2030年自然演变情景及低碳经济情景下的土地数量结构和空间布局进行模拟分析。研究结果表明:①引入POI数据的FLUS模型在模拟2020年土地利用时,Kappa系数提高4.85%、总体精度提高3.42%,改进模型有利于提高模拟精度;②经模拟验证,在自然演变情景中,碳排放量增加7.70%,建设用地面积增长7.68%,耕地、草地面积持续减退;③在低碳经济情景中,与自然演变情景相比,碳排放量减少198.49万t,建设用地持续扩张的趋势得到遏制,浅山区草地被占用的现象得到缓解,北部林地面积增长明显。研究说明了土地利用模型的模拟精度随城市发展元素的变化而变化,纳入POI数据可以为土地规划提供更好的决策支持,低碳经济导向的土地结构调整及空间布局优化,可以为区域土地合理利用和规划布局提供参考。

基于InVEST与FLUS模型的准格尔旗水源涵养功能分析

土地利用是生态系统水源涵养功能的一个重要驱动力。随着全球气候变化的发展,准格尔旗水源短缺问题日益严重。本研究基于FLUS模型预测自然发展、城市发展与生态保护情景下2040年准格尔旗土地利用变化,运用InVEST模型分析了准格尔旗水源涵养的时空变化,结果表明:三种情景下FLUS模型的Kappa系数为0.87,0.88和0.83,均大于0.80,说明FLUS模式能很好地模拟研究区的土地演替。运用InVEST模型得出2040年城市发展情景水源涵养量最低为2.98×10^(8)m^(3),生态保护情景水源涵养量最多为3.37×10^(8)m^(3)。全旗的水源涵养量总体表现为“东高西低”“北高南低”的基本分布模式。根据各土地利用类型单位面积水源涵养能力的差异,其强度按以下顺序排列:草地>林地>耕地>水域>建设用地>未利用土地。通过对准格尔旗的土地利用状况和水源涵养功能的研究,能够为规划生态保护区提供管理建议,为社会经济发展提供理论支撑。

FLUS与灰色预测模型支持下的乌鲁木齐地区碳排放时空演变与预测

自从“双碳”目标提出以来,进行土地利用碳排放时空变化特征研究对碳减排政策的制定具有指导意义。以乌鲁木齐地区为对象,基于FLUS与灰色预测模型预测2030年土地利用碳排放量,并与往年相结合模拟研究区2000—2030年碳排放量的时空格局变化。结果表明:(1)研究区2000—2020土地利用变化中林地、未利用地、水域、建设用地为正增长,耕地与草地为负增长,草地与耕地面积主要是向未利用地与建设用地转出,水域与林地面积变化相对比较稳定。(2)2000—2020年碳排放总量呈增加的趋势,建设用地是主要的决定因素,研究区碳排放量呈“由南向北递增”的空间分布特点,米东区最高,达坂城区最低。(3)2030年不同情景碳排放量计算结果中,耕地保护情景碳排放总量最高,为2773.67万t,生态环境情景碳排放量最低,为2767.15万t。(4)研究区从2000—2030年大部分地区趋于稳定,变化的区域呈大聚集与零星分布的特点,碳排放呈增加的区域主要分布于研究区中心区与北部的米东区,呈减少的区域主要分布于南部的乌鲁木齐县与达坂城区。碳排放增加的区域在耕地保护情景达到最大,占研究区面积的25.4%,碳排放减少的区域在生态环境达到最大,占研究区面积的13.3%。

基于FLUS-InVEST模型的永定河流域碳储量功能变化分析

【目的】区域土地利用变化是影响生态系统碳储量的主要原因,分析历史及未来土地利用变化下碳储量空间格局分布对流域内生态系统服务的认识具有重要意义。【方法】以永定河(官厅—屈家店)流域为研究区域,基于1985—2020年土地利用情况,运用Markov-FLUS模型模拟预测2025年、2035年土地利用格局,采用InVEST模型评估1985—2035年10期碳储量。【结果】结果表明:1985—2020年,研究区内主要土地利用类型为耕地和林地,两者占总面积的80%以上。土地利用类型变化主要为建设用地的扩张及耕地和水域面积的缩减。30年间,研究区域碳储量减少2.7197×10^(7) t,由土地利用类型变化导致的碳储量变化中,水域的转出有利于碳储量增加,而林地的转出则导致碳储量减少。研究区碳储量高值主要集中在北部山区,碳储量低值主要集中在中部平原区。【结论】碳储量与降水呈明显正相关,拟合度为0.8005,表明研究区降水量的增加有利于碳损失的缓解。预测2025年、2035年研究区碳储量为6.6118×10^(7) t和6.5759×10^(7) t,相较2020年分别下降5.25%和5.76%,主要原因是建设用地的增加以及草地面积的减小。

基于SD-FLUS模型的宁夏土地利用多情景模拟

土地利用变化会对区域发展及生态环境产生重要影响。通过分析宁夏2005~2020年土地利用变化,综合自上而下的系统动力学(SD)模型和自下而上的未来土地利用模拟(FLUS)模型(SD-FLUS模型),结合国际耦合模式比较计划第6阶段(CMIP6)提出的耦合共享社会经济路线和代表性浓度路线(SSP-RCP)情景,模拟了2035年不同情景下的土地利用变化。结果表明:①SD模型模拟的历史时期各类型土地利用面积误差均小于5%,FLUS模型模拟的2020年土地利用总体精度为93%,Kappa指数为0.90,模型精度和可靠性总体符合要求。②2035年所有情景下的建设用地均呈现增加趋势,增长速率从大到小的情景依次为SSP585情景、SSP245情景、SSP119情景;所有情景下,林地面积增加,水域面积保持稳定,草地面积呈现不同程度的减少;耕地面积在SSP585情景下增加,在SSP245情景下稳定,在SSP119情景下减少。③在SSP119情景下,建设用地扩张的同时,生态用地被挤占的程度最小,该情景兼顾社会经济发展和生态保护两种需求,可以作为宁夏黄河流域生态保护和高质量发展先行先试区的未来土地利用参考模式。

基于FLUS模型的巴中市多情景土地利用变化模拟及其生态系统服务价值评估

土地利用变化研究对评估地区经济、生态发展以及生态系统服务价值(ESV)有着重要意义。基于巴中市2000、2010和2020年3期土地利用结构数据,采用CA-Markov和FLUS耦合模型以及15种驱动因素模拟预测2030年多情景土地利用情况,并运用当量因子法评估其生态系统服务功能价值(ESV),进行可视化分析。结果表明:1)巴中市土地利用类型以耕地、林地为主,占96%以上;2000—2020年,建设用地呈不断扩张趋势,面积共扩张290%,主要转入来源为耕地。2)CA-Markov和FLUS耦合模型总体精度较高,Kappa系数为0.81。3种情景下,巴中市2030年土地利用变化总体保持相对稳定,经济建设情景下,建设用地扩张明显,扩张97.59%;生态保护情景下,建设用地面积增长速度相对较缓。3)生态系统服务价值空间差异显著,呈现从北方林区向西南耕地递减,东南地区受水域、林地影响ESV较高的分布格局。