土地利用变化模型--元胞自动机
基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型_图文(精)

第32卷第12期2007年12月武汉大学学报信息科学版Geo matics and Informat ion Science of W uhan U niver sity Vo l.32N o.12Dec.2007收稿日期:2007 10 10。
项目来源:国家自然科学基金资助项目(40271088;广西应用基础研究专项基金资助项目(0731022;广西高校人才小高地资源与环境科学科研创新团队建设经费资助项目。
文章编号:1671 8860(200712 1164 04文献标志码:A基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型杨小雄1,2 刘耀林1 王晓红1,3 段滔1(1 武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号,430079(2 广西师范学院资源与环境科学学院,南宁市明秀东路175号,530001(3 贵州大学林学院,贵阳市花溪区,550025摘要:分析了我国当前土地利用规划布局的不足,对标准的元胞自动机模型的元胞涵义、规则定义等进行了扩展,探讨了元胞自动机模型在政策及相关规划约束、邻域耦合、适宜性约束、继承性约束及土地利用规划指标约束下的土地利用规划布局的元胞自动机模型。
以广西东兴市为例进行了模型的仿真运行和结果分析。
关键词:土地利用规划布局;元胞自动机;约束条件中图法分类号:P273;P208常见的土地利用规划布局有土地利用分区模式和土地利用类型模式[1]。
传统的布局方法受人为因素影响较大,不能动态地反映土地利用规划布局的全过程,难以适应土地规划智能化信息处理的需求。
元胞自动机(cellular auto mata,CA作为一种通用的时空动态模型,已成为城市增长、扩散和土地利用演化、土地利用情景模拟等方面的研究热点[2 4]。
元胞自动机在土地利用规划布局方面的研究正处于探讨阶段,并在基本农田保护区的自动生成方面已取得一些成果[5],但对如何利用元胞自动机进行区域土地利用规划布局尚未系统地研究。
轨迹分析与元胞自动机在土地利用动态模拟中的应用

该模 型 与其他 模 型相结 合 来构 造 元胞 转换 规 则 , 以提
1 C A的 基 本 特 征
元 胞 自动 机模 型是 一种 时 间 、 空间 、 态都 离散 , 状 空 间上 相 互 作 用及 时 间上 因果 关 系 皆局 部 的 网络 动 力学模型. 它是 现 代 系 统科 学 、 非线 性 科 学 与人 工 生 命、 遗传 算 法 相互 交叉 、 透产 生 的 , 固有 的 、 大 渗 其 强
轨 迹 分 析 与元 胞 自动 机在 土 地 利 用 动态 模 拟 中 的应 用
汪 东 川 ,张 利 辉
( 津 城 市 建 设 学 院 管 理 工 程 系 ,天 津 3 0 8 ) 天 0 3 4
摘 要 :元胞 自动机模 型是 一种 时间 、空间、状 态都 离散 ,空 间上相互作 用及 时间上 因果 关系皆局 部 的网络动力学模型.在该 类模 型研 究 中,经常将 其与其他 类型模型相结合使用 ,以提 高模拟有朝 着 时空 变化 所 UC
模 型 的方 向发 展. 元 胞 自动 机 (ell uo t , c l a a tma 简称 C 模 型是 ur a A)
及 神经 网络与元 胞 自动 机结 合 的模拟 【 . 】 引 本 文 在 总结 、 析元 胞 自动 机 与轨 迹分 析模 型各 分
用 变 化进 行初 步 模 拟 ,证 实 了该 理 论 的 可行 性 .
关 键 词 :轨迹分析 ;元胞 自动机 ;土地利 用动态变化 ;模拟 中图分 类 号 :F 0 31 文 献标 识 码 :A 文章 编号 : 1 0 .8 3 2 1) 20 3 . 5 0 66 5 (0 1 0 . 1 50
《2024年基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究》范文

《基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究》篇一一、引言土地利用变化是全球环境变化的重要组成部分,其影响深远且复杂。
为了更好地理解土地利用的动态过程和预测未来可能的情景,本研究结合系统动力学模型(SDM)和元胞自动机模型(CAM)构建了一个土地利用情景模型。
该模型旨在模拟土地利用的动态过程,分析其影响因素,并预测未来可能的情景。
二、系统动力学模型与元胞自动机模型概述系统动力学模型(SDM)是一种定量的研究方法,通过建立系统的因果关系和反馈机制,模拟系统的动态行为。
而元胞自动机模型(CAM)是一种空间显式的模型,通过模拟空间单元的演变来反映整体系统的动态变化。
这两种模型各有优势,将它们结合起来可以更好地模拟土地利用的复杂过程。
三、模型构建本研究构建的模型以土地利用系统为研究对象,包括人口、经济、政策、自然环境等多个子系统。
在系统动力学模型中,通过建立各子系统之间的因果关系和反馈机制,模拟土地利用的动态过程。
在元胞自动机模型中,将土地划分为若干个元胞,每个元胞代表一定的土地类型,如农田、城市用地、森林等。
通过定义元胞的演变规则,模拟土地利用的空间变化。
四、模型应用本研究以某地区为例,应用所构建的模型进行土地利用情景模拟。
首先,收集该地区的人口、经济、政策、自然环境等数据,作为模型输入。
然后,设定不同的情景,如自然发展情景、政策干预情景等。
通过运行模型,模拟不同情景下土地利用的动态过程和空间变化。
最后,对模拟结果进行分析和评价,得出结论。
五、结果分析通过对模拟结果的分析,可以发现以下结论:1. 人口增长和经济发展是推动土地利用变化的主要驱动力。
随着人口增长和经济发展,城市用地不断扩大,农田和森林等自然用地不断减少。
2. 政策对土地利用变化具有重要影响。
通过实施土地政策、城市规划等措施,可以有效地引导土地利用的变化方向。
3. 自然环境对土地利用变化具有制约作用。
如气候、地形等自然条件限制了土地利用的可能性。
基于元胞自动机模型的土地利用变化模拟以大连经济技术开发区为例

研究方法
3、参数设置:根据研究目的和前人研究成果,设置模型参数,如邻域半径、 转换规则等。
研究方法
4、模拟分析:运用元胞自动机模型对大连经济技术开发区的土地利用变化进 行模拟,并分析模拟结果。
结果与讨论
结果与讨论
通过对大连经济技术开发区的土地利用变化数据进行模拟分析,我们发现以 下规律:
结果与讨论
基于元胞自动机模型的土地利 用变化模拟——以大连经济技
术开发区为例
01 引言
03 研究方法 05 结论与展望
目录
02 文献综述 04 结果与讨论
引言
引言
土地利用变化研究对城市规划和自然资源管理具有重要意义。了解土地利用 变化的过程和机制,有助于我们预测未来发展趋势,为政策制定提供科学依据。 元胞自动机模型作为一种复杂的空间动力学模型,能够模拟系统中多个要素之间 的相互作用,适用于土地利用变化研究。本次演示以大连经济技术开发区为例, 运用元胞自动机模型对土地利用变化进行模拟分析。
结论与展望
结论与展望
本次演示运用元胞自动机模型对大连经济技术开发区的土地利用变化进行了 模拟分析。结果表明,该地区的城市面积不断扩大,土地利用效率得到提高,但 同时也给生态环境带来了一定的影响。
结论与展望
未来研究方向包括:(1)进一步优化元胞自动机模型,提高模拟精度;(2) 考虑多要素相互作用,如人口、政策等对土地利用变化的影响;(3)探讨如何 在保护生态环境的前提下实现可持续的土地利用。此外,本研究也存在一定的局 限性,例如数据来源和处理方式可能存在误差,未来研究可以加以改进。
1、城市扩张:随着时间的推移,大连经济技术开发区的城市面积不断扩大, 部分农业用地和生态用地转化为建设用地。
结果与讨论
基于元胞自动机的遗传神经网络在土地利用变化模拟分析中的应用

wh i c h c a n r e a c h u p t o 7 O 9 / 6 ,b u t c a n n o t b e s u i t a b l e f o r t h e s i mu l a t i o n o f t h e u r b a n b u i l d i n g a r e a s o f
W EI Ch u n — z h u ,ZHENG We n - f e n g ,M ENG Qi n g — y a n , W ANG Ch u n - me i , LI U Mi a o
( 1 .Ch e n g d u Un i v e r s i t y o f El e c t r o n i c S c i e n c e a n d Te c h n o l o g y, Ch e n g d u 6 1 0 0 0 0, Ch i n a ;2 .I n s t i t u t e o f Re mo t e S e n s i n g
第 2 3卷第 1 期
2 0 1 4年 1 月
测
绘
工
程
V0 L 2 3 . No . 1
E n g i n e e r i n g o f S u r v e y i n g a n d Ma p p i n g
J a n . , 2 0 1 4
基 于 元 胞 自动 机 的 遗 传 神 经 网 络 在 土 地 利 用 变 化 模 拟 分 析 中 的 应 用
s i mu l a t i o n i n o r d e r t o a n a l y z e t h e c a s e i n Gu a n g z h o u f r o m 2 0 0 9 t o 2 O l 1 . Ex p e r i me n t a l r e s u l t s s h o w t h a t
基于元胞自动机模型的城市土地利用变化模拟_刘毅

( ) 1
β θ n 烆 其中 : 指该驱动因子对土地利用变化的约束力 大 μ
β θ 1 烄 β θ 2 ] 0, 1 . θ i ∈ [ μ=烅 , …
本模型通过对遥感影像的解译, 获得不同历史 时期 的 土 地 利 用 、 交 通 路 网 等 空 间 信 息。 然 后 以 对研究区域进行网格划分并量化 C G I S 为平台 , A 模型驱 动 力 。 再 运 用 L a t i n超立方采样和 M o n t e 分别以 T C a r l o 随机采样 , 1 为基准年 、 T 2 为预测年 、 , 和以 T 为 基 准 年 为 预 测 年 率 定 模 型 参 数。 2 T 3 最后结合 2 组参 数 , 规 划、 政 策 等 宏 观 发 展 信 息, 识 别参数与城 市 发 展 特 征 的 关 联 , 制 定 情 景 方 案, 以 对 城 市 未 来 的 土 地 利 用 进 行 预 测。 T i 年为基准年 , 技术路线图见图 1。
/ 1 4 2 6 7 7 7 2 -基于ຫໍສະໝຸດ 胞自动机模型的城市土地利用变化模拟
刘 毅, 杨 晟, 陈吉宁 , 曾思育
( ) 清华大学 环境学院 ,北京 1 0 0 0 8 4
摘 要 :为 了 研 究 城 市 发 展 带 来 的 城 市 土 地 利 用 空 间 格 局 变化, 综合运用元胞自动机、 多维驱动力分析和情景分析方 法, 构建了城市土地利用变化模拟系统。建立了宏观、 中观 和微观3个尺度上的驱动力量化和耦合作用函数。通 过 识 别驱动力变化与城市空间发展特征的关联性, 解决了元胞 自动机模型参数的时间效应问题。结合情景 分 析 方 法, 确 定城市不同发展情景下的参数取值, 进而对未来城市土地 利 用 变 化 进 行 了 系 统 模 拟 。4 种 预 测 情 景 的 用 地 总 量 分 别
元胞自动机土地利用预测原理

元胞自动机土地利用预测原理土地利用预测是指根据过去的土地利用模式和一定的规律,通过建立数学模型来预测未来一定时期内的土地利用情况。
而元胞自动机则是一种模拟复杂系统行为的数学模型,它由许多细胞(cell)组成,每个细胞都具有一定的状态,并与周围的细胞相互作用。
元胞自动机模型中的每个细胞都可以表示一个地块,而细胞的状态可以表示该地块的土地利用类型,如农田、林地、建设用地等。
元胞自动机模型中的状态转换规则可以通过观察过去的土地利用模式和一定的规律来确定。
土地利用预测的基本原理是通过分析过去的土地利用模式和一定的规律,建立元胞自动机模型,并根据模型中的状态转换规则来预测未来一定时期内的土地利用情况。
预测的准确性取决于模型中的状态转换规则的准确性和模型中的参数的确定。
元胞自动机模型的状态转换规则可以通过多种方法确定,其中一种常用的方法是基于邻居细胞的状态。
例如,对于一个细胞来说,如果周围的细胞主要是农田,则该细胞很可能也是农田;如果周围的细胞主要是建设用地,则该细胞很可能也是建设用地。
通过观察过去的土地利用模式,我们可以统计不同类型的邻居细胞对当前细胞状态的影响,并据此确定状态转换规则。
除了邻居细胞的状态,元胞自动机模型的状态转换规则还可以考虑其他因素的影响,如地形、气候、经济发展等。
这些因素可以通过引入模型中的参数来表示,并根据观察数据和专家知识来确定。
土地利用预测可以应用于城市规划、环境保护、农业发展等领域。
例如,在城市规划中,可以利用土地利用预测模型来预测未来一定时期内不同类型的土地利用需求,从而指导城市的用地规划和土地资源的合理利用;在环境保护中,可以利用土地利用预测模型来评估不同土地利用类型对环境的影响,从而制定相应的环境保护措施;在农业发展中,可以利用土地利用预测模型来预测不同类型的农田需求,从而指导农业生产的布局和农田资源的合理配置。
元胞自动机土地利用预测原理是一种基于过去土地利用模式和一定规律的预测方法。
未来土地利用变化情景模拟模型

未来土地利用变化情景模拟模型(GeoSOS-FLUS)软件用户手册1.模型与软件简述FLUS模型是用于模拟人类活动与自然影响下的土地利用变化以及未来土地利用情景的模型。
该模型的原理源自元胞自动机(CA),并在传统元胞自动机的基础上做了较大的改进。
首先,FLUS模型采用神经网络算法(ANN)从一期土地利用数据与包含人为活动与自然效应的多种驱动力因子(气温、降水、土壤、地形、交通、区位、政策等方面)获取各类用地类型在研究范围内的适宜性概率。
其次,FLUS模型采用从一期土地利用分布数据中采样的方式,能较好的避免误差传递的发生。
另外,在土地变化模拟过程中,FLUS模型提出一种基于轮盘赌选择的自适应惯性竞争机制,该机制能有效处理多种土地利用类型在自然作用与人类活动共同影响下发生相互转化时的不确定性与复杂性,使得FLUS模型具有较高的模拟精度并且能获得与现实土地利用分布相似的结果。
GeoSOS-FLUS软件是根据FLUS模型的原理开发的多类土地利用变化情景模拟软件,是在其前身------地理模拟与优化系统GeoSOS的基础上的发展与传承。
GeoSOS-FLUS软件为用户提供进行空间土地利用变化模拟的功能,在对未来土地利用变化进行模拟时,需要用户先应用其他方法(系统动力学模型,或马尔科夫链)或使用预设情景来确定未来土地利用变化的数量作为GeoSOS-FLUS 的输入。
GeoSOS-FLUS软件是在Visual Studio 2010平台上基于C++语言及一系列C++开源库开发的软件。
软件的输入输出采用遥感影像处理底层库GDAL 1.9.2 (/),因而软件可以读入各种格式的遥感影像数据及其投影坐标,并输出带坐标和投影的tiff影像模拟结果;软件界面采用Qt 4.8.5 (https://www.qt.io/download/),能实时显示模拟区域的土地利用变化过程,方便用户的使用;软件采用的神经网络算法来自强大的Shark 3.1.0库(http://image.diku.dk/shark/),能较快的获得各类土地分布的适宜性概率。
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政府 Agent 效用函数
某用地布局决策 评价
控制指标
反建议
接受 确定该用地最终布局方案
(a)1996年土地利用现状图(栅格 )
(b)模拟20轮结果图(栅格)
图6-19 模拟结果比较
实例分析——以海南省琼海市为例
5)模拟结果分析 通过对下列两表的比较,可以看出各种地类的总体增减变化趋势是基本一致的 ,说明该Grey-CA城市空间扩展模型用于模拟城市的扩展是可行的。另外,需要 说明的是,由于实验系统没有考虑外界因素造成的元胞的突变.
1)试验区概况
琼海市土地总面积为171037.29公顷。1996年全市农用地面积145105.52公顷, 占土地总面积的84.84%;建设用地18333.93公顷,占土地总面积的10.72%;未 利用土地7597.84公顷,占土地总面积的4.44%。人均土地面积0.39公顷。全市 人均耕地面积0.089公顷。
实例分析——以海南省琼海市为例
6)不同权重方案下的模拟结果 (1)降低因素1的权重,模拟20轮结果见图a,该结果说明如果不限制侵占耕地,
往往城市会占用大片良田,影响可持续发展; (2)提高因素3的权重,模拟20轮结果显示道路两旁的城市用地增加,见图b,说
明交通在城市发展中的重要作用; (3)提高因素5的权重,模拟20轮结果见图c,说明了中心城市的影响在城市发展
目标1 表达元胞周围的聚集程度,体现集聚效益,其分值用元胞邻域中具有同类 土地利用状态的元胞总数来表示(本模型采用摩尔邻域),即图(a)中,表示第 i个元胞其邻域中为城市用地的元胞个数;表示第i个元胞其邻域中为耕地的元胞 个数;表示第i个元胞其邻域中为林地的元胞个数。
目标2 表达元胞的经济效益(产值),其分值用单位面积产值表示。即图(b) 中,表示第i个元胞若为城市用地其单位面积产值;表示第i个元胞若为耕地其单 位面积产值;表示第i个元胞若为林地其单位面积产值。
根据以上所列的变换方式,可先规定以下规则:若一个元胞在t时刻的 状态属于以下情况,则在t+1时刻其状态保持不变,即若
s s t ij
∈{城市用地,积水地},则
st 1 ij
=
t ij
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
Gray-CA模型的建立执行过程
▪ (1)定义元胞
一般模型的基础数据都是栅格数据,所以每一个栅格单元即是一个元 胞。不同的研究目的,栅格单元的大小可以不一样。对于宏观的城市 扩展研究,每个元胞(栅格)的边长大小在20~30米就足够了。这一 步相当于撒下了元胞的种子。
实例分析——以海南省琼海市为例
2)数据处理
根据专家建议采用的是对建成城区分别按“好、一般、差”各赋给一定缓冲距 离区间;然后在矢量图上对面状建成城区分别做buffer,判断各个地块落在哪个 缓冲带内,得出各个地块受中心城市影响程度,以“0.6”、“0.4”、“0.1” 分别表示“好”、“一般”、“差”的强度状况(建成区为1),并将其作为一 个数值型属性项储存在该矢量数据库中。 CA模拟的单元划分需要栅格数据与之对应,但上面提到的土地利用数据库中的 数据却是矢量数据。利用Arc/info的GRID模块对基础矢量图件进行栅格化处理, 将矢量数据转为栅格数据。
▪ 规则2:对于林地,变换方式:林地→城市用地,林地→林地(林地保护),林 地→耕地;
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
▪ 规则3:对于未利用地,变换方式:未利用地→城市用地,未利用地→林地( 林地保护),未利用地→耕地,未利用地→未利用地;
▪ 规则4:对于城市用地,由于已经建成,所以只存在城市用地→城市用地一 种方式;
中的重要作用.
(a)
(b)
(c)
图6-20不同权重方案下的模拟结果
CA扩展:CA-Agent土地利用规划布局模型
❖ 模型层次
用 户
人机交互环境
层
最
终
政府 Agent
决
策
协调调度
协调调度
层
辅 助
职
公
企
能
众
业
Agent Agent Agent
决
策
层
组
组
组
织
织
织
决
策 资 源 层
知 识 库
数 据 库
空 间
▪ (3)、元胞的演变规则——多目标灰色局势决策
✓ 2)构造局势集
根据上述事件集和对策集,对于元胞xi有局势: si1 = {xi ,耕地},{xi ,林地},{xi , 城市用地},由于有n个这样的元胞,所以共
有3n个局势。
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
Gray-CA模型的建立执行过程
目标3 表达元胞的社会效益与生态效益,主要是从可持续发展的角度进行,对耕 地实施保护,限制某些耕地发生用途转变,另一方面,通过限制林地的转变来保 证森林覆盖率,进而保证生态效益,同时影响城市扩展的非常重要的因素——交 通通达度、中心城市的影响与土地适宜性评价结果也在此目标中考虑。
实例分析——以海南省琼海市为例
▪ (2)元胞的状态集——初始土地利用状态
初始土地利用的状态对应了元胞的状态,由前所述,元胞的状态集可 以简化为:{耕地、林地、城市用地、空地和积水地}。
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
Gray-CA模型的建立执行过程
▪ (3)、元胞的演变规则——多目标灰色局势决策
✓ 1)事件集和对策集
基于灰色局势决策规则的元胞自动机的构建
CA城市空间扩展模型
▪ 元胞的每一次演变就代表了人们对于土地利用方式转变的一次 决策
▪ 局域转换规则F是CA的一个关键环节。不同问题有不同的转换 规则
▪ 对城市土地系统来说,由于其具有很大的不确定性,即灰色性, 因此引入多目标灰色局势决策用于元胞的演变规则的制定
根据土地利用类型可能的转变方式,得出以下事件集和对策集: 事件集 = {x1、x2、……、xn},xi 为状态为耕地、林地等元胞,n为这样的元胞个
数; 对策集 ={城市用地、耕地、林地},即可能由其它用地类型演变而来的元胞用 地类型。
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
Gray-CA模型的建立执行过程
✓ 而各目标之间的相对重要性(权重)关系则采用层次分析法确定
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
将土地利用状态简化为:耕地、林地、城市用地、未利用地。城市用 地的扩展势必涉及到土地利用类型的变换,这种变换有很多种形式。 因此根据经验知识,有以下几种土地利用变换:
▪ 规则1:对于耕地,变换方式:耕地→城市用地,耕地→耕地(耕地保护),耕 地→林地;
CA=(L,S,N,F)
L是规则划分的格网空间,即元胞的初始状态群,每个格网单元(cell)就是一个元 胞,L通常为一维或二维空间,但理论上可以是一个任意正整数维的规则空间; S是元胞可能处于的状态集合,它是一个离散集合;N是元胞的邻域环境;F是局 域转换函数。
CA基础
邻域N的定义 在格网L中,处于位置x的一个格网叫做一个元胞,其邻域N(x)可定义为: N(x)={x+y,y∈N(0)} 其中,N(0)是元胞x的邻近空间(不包括x本身)
第6 章 土地信息分析模型
6.4土地利用变化模型——CA
CA基础 基于灰色局势决策规则的元胞自动机的构建 基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程 实例分析——以海南省琼海市为例
CA基础
CA模型建模框架
▪ 离散的元胞(cells)、有限的状态(states)、邻域(neighbour)和规 则(rules)等4个基本要素构成。可以利用形式语言以一个四元组描 述如下:
局域转换函数F 在格网L中,随着x的位置移动,通过运用局域函数对每一个元胞进行状态映射,如 此反复,从而得到下一时刻整个格网L的状态S。因此,元胞自动机的全局函数 f(z,x)可定义为: f(z,x)=F(z|N(x)=Φ) 式中,z为元胞x的下一时刻的状态;N(x)=Φ表示元胞x的邻域状态为Φ。 上式表明CA的全局函数就是应用在元胞x的局域转换函数。
数 据 库
属 性
模 型 库
CA扩展:CA-Agent土地利用规划布局模型
土地利用规划数据库
决 策 过 程
职能 Agent 职能 Agent 知识库 模型库
公众 Agent 知识库
公众 Agent 模型库
企业 Agent 企业 Agent 知识库 模型库
职能 Agent
土地承包经营者 Agent
居民 Agent
▪ (3)、元胞的演变规则——多目标灰色局势决策
✓ 3)给出决策目标
土地利用方式的转变必须体现一定的经济效益、社会效益和生态效益,本研究 中用三个不同目标既元胞周围的集聚效益、元胞的经济效益和元胞的社会效益与 生态效益并用三个不同的决策目标矩阵来表达三个目标。 给出了相应的矩阵。
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
企业 Agent
职能 Agent 效用函数
承包经营者 Agent 效用函数
确定职能 Agent 初步 规划方案
确定承包经营者 Agent 初步规划方案
居民 Agent 效用函数
确定居民 Agent 初步 规划方案
企业 Agent 效用函数
确定企业 Agent 初步 规划方案
用地满 足顺序
政府 Agent 确定总体布局初步规划方案
实例分析——以海南省琼海市为例
3)模型检验 检验模拟结果的准确性,理论上应该用历年数据来检验,并由此可以得出模拟 次数与时间的关系(假设土地利用在时间上均衡发展)。反映模拟若干轮后的各 种土地利用类型的变化量,从而得出各种地类的变化趋势。
实例分析——以海南省琼海市为例
4)模拟结果 琼海市的土地利用依次模拟至20轮,模拟结果见图