土地利用/覆被变化(Land Use and Cover Change,LUCC)是全球环境变化的重要组成部分。数量-空间耦合模型因能有效模拟土地利用斑块数量及其在空间上的快速变化,成为近年来土地利用研究的主要手段。本研究首先对比斑块生成土地利用变化...土地利用/覆被变化(Land Use and Cover Change,LUCC)是全球环境变化的重要组成部分。数量-空间耦合模型因能有效模拟土地利用斑块数量及其在空间上的快速变化,成为近年来土地利用研究的主要手段。本研究首先对比斑块生成土地利用变化模拟模型(Patch-Generating Land Use Simulation Model,PLUS)、未来土地利用模型(Future Land Use Simulation Model,FLUS)和小尺度土地利用变化及其空间效益模型(Conversion of Land Use and Its Effects at Small Regional Extent,CLUE-S)模拟2015年黑河流域中游甘临高地区(张掖市甘州区、临泽县和高台县)土地利用结构,筛选出最适合研究区的空间模拟模型;然后将其与系统动力学模型(System Dynamics,SD)进行耦合,形成数量-空间耦合模型;最后利用耦合模型预测2030年研究区在经济发展(Economic Development,ED)、生态保护(Ecological Protection,EP)和协调发展(Harmonious Development,HD)情景下的土地利用结构,并进行对比评价。研究结果表明:(1)在同一像元尺度下,PLUS模型的质量系数(Figure of Merit,FoM)高于FLUS和CLUE-S模型,且3个模型的数量Kappa系数(K_(no))和位置Kappa系数(Klocation)从高至低为:PLUS、CLUE-S和FLUS模型,说明PLUS模型在本研究区的空间拟合效果最优;(2)PLUS-SD耦合模型预测的不同情景表明,ED情景中建设用地和耕地迅速扩张但森林覆盖率较低,EP情景中的森林覆盖率明显提高,但经济发展水平偏低,HD情景中城市化水平提高的同时生态环境呈良性发展。本研究验证了PLUS-SD耦合模型的显著优势,凸显了PLUS模型有效的土地利用空间模拟能力与SD模型强大的数据处理功能。该结果可为土地规划政策的制定提供参考。展开更多
文摘土地利用/覆被变化(Land Use and Cover Change,LUCC)是全球环境变化的重要组成部分。数量-空间耦合模型因能有效模拟土地利用斑块数量及其在空间上的快速变化,成为近年来土地利用研究的主要手段。本研究首先对比斑块生成土地利用变化模拟模型(Patch-Generating Land Use Simulation Model,PLUS)、未来土地利用模型(Future Land Use Simulation Model,FLUS)和小尺度土地利用变化及其空间效益模型(Conversion of Land Use and Its Effects at Small Regional Extent,CLUE-S)模拟2015年黑河流域中游甘临高地区(张掖市甘州区、临泽县和高台县)土地利用结构,筛选出最适合研究区的空间模拟模型;然后将其与系统动力学模型(System Dynamics,SD)进行耦合,形成数量-空间耦合模型;最后利用耦合模型预测2030年研究区在经济发展(Economic Development,ED)、生态保护(Ecological Protection,EP)和协调发展(Harmonious Development,HD)情景下的土地利用结构,并进行对比评价。研究结果表明:(1)在同一像元尺度下,PLUS模型的质量系数(Figure of Merit,FoM)高于FLUS和CLUE-S模型,且3个模型的数量Kappa系数(K_(no))和位置Kappa系数(Klocation)从高至低为:PLUS、CLUE-S和FLUS模型,说明PLUS模型在本研究区的空间拟合效果最优;(2)PLUS-SD耦合模型预测的不同情景表明,ED情景中建设用地和耕地迅速扩张但森林覆盖率较低,EP情景中的森林覆盖率明显提高,但经济发展水平偏低,HD情景中城市化水平提高的同时生态环境呈良性发展。本研究验证了PLUS-SD耦合模型的显著优势,凸显了PLUS模型有效的土地利用空间模拟能力与SD模型强大的数据处理功能。该结果可为土地规划政策的制定提供参考。
文摘混合元胞自动机(Mixed-cell cellular automata,MCCA)模型改进了传统的元胞自动机(Cellular automata,CA)模型,基于现实复杂土地结构引入混合元胞,实现了从定性、静态模拟到定量、动态模拟的跨越。本文首先探究MCCA模型在黑河中游甘临高地区(甘州区、临泽县和高台县)的适用性;之后分别采用多目标线性规划(Multiple-objective programming,MOP)模型、普通线性回归模型预测得到2035年可持续发展(Sustainable development,SUD)情景、基本发展(Basic development,BAD)情景中不同地类面积数值,然后将面积输入MCCA模型中进行不同情景的土地利用空间结构可视化,并开展对比研究。结果表明:各项精度评价指标均表明MCCA模型的模拟精度较高,Kappa系数、混合元胞质量系数(Mixed-cell figure of merit,mcFoM)和平均相对熵(Relative entropy,RE)分别为0.886、0.261和0.508,优于基于纯净元胞的斑块生成土地利用变化模拟(Patch-generating land use simulation model,PLUS)模型,因此MCCA模型适用于研究区土地利用结构模拟。2035年SUD情景中林地范围明显高于BAD情景,生态效益较BAD情景增速快,建设用地和耕地适度扩张,综合效益增速较快。该结果表明耦合MOP和MCCA模型模拟的土地利用优化配置方案能够更好地协调经济与环境的关系,既有利于经济快速发展,又能保护生态环境和维持社会稳定。