基于GeoCA模型的城市土地利用空间扩展预测——以贵州省开阳县为例

针对当前城市土地利用空间扩展预测方法忽略了影响因子的动态转换参数的设置,容易影响空间变化预测的精度,本文提出基于地理元胞自动机模型的城市土地利用空间扩展预测方法;选择Voronoi形式,对城市土地利用空间进行划分,得到预测数据基础;根据地理元胞自动机模型的“自上而下”预测要求,确定城市土地利用空间扩展分析因子,设置动态转化参数;构建城市土地利用空间扩展预测模型,选择Kappa指数验证预测结果精度。至此,基于地理元胞自动机模型的城市土地利用空间扩展预测方法设计完成。构建实例分析环节,分析此方法的使用效果。实验结果表明:此方法所得到的预测面积与实际面积较为接近,预测精度均可达到95%以上,最高可达到99.97%,整体预测准确率可达到98%以上,具有较高的预测精度。文章对2022—2026年的土地利用情况进行了预测,并根据预测结果提出相对应的建议。

基于CA模型的土壤盐渍化时空演变模拟与预测

土壤盐渍化是干旱半干旱区土地退化的主要形式之一,其发生发展是一个复杂的非线性动力学过程。该文通过对吉林省长岭县土壤盐渍化成因及特征分析,确定土壤盐渍化影响因子及动态机制,并利用地理元胞自动机对复杂系统时空动态演化过程具有较强的计算及模拟能力特点,在G IS与RS支持下,建立土壤盐渍化CA动态模型,即土壤盐渍化地理元胞自动机模型(G eoCA-Sa lin ization),并结合相关属性数据和空间数据,模拟长岭县土壤盐渍化发生发展的时空动态规律,并对今后的可能发展做出预测。结果表明:基于G eoCA-Sa lin ization模型对长岭县土壤盐渍化时空演变进行的模拟与实际情况基本吻合,同时基于该模型的土壤盐渍化时空演变预测符合当前的发展态势。与其他方法相比,该方法能更好地实现任意有效离散时间距与瞬时动态可视化表达的结合,是土壤盐渍化时空演变模拟与预测较为有效的方法。