多尺度土地利用变化资料.
土地利用空间分布的多尺度分析
Ａｂ ｔａ ｔ ａ ｄ ｓ ａ ｉ ｅ ｅ ｔｃ ａａ ｔ ｒ ｔ ｓ ｉ ｉ ｅ ｅ ｔ Ｓ ａｅ ； ｎ ｉ ｆ ｅ ｃ ａ ｔ ｒ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ａ ｅ ｍａ ｏ Ｏ ｋ ｉ ｔ ｅ ｓｒ ｃ ：Ｌ ｎ ｕ ｅ ｈ ｓｄ ｆ ｒ ｎ ｈ ｒ ｃｅ ｓｉ ｎ ｄ ｆ ｒ ｎ Ｃ ｌ ｓ ａ ｎ ｕ ｎ ｅ ｆ ｃｏ ｎ ｏ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｃ ｌ ｙ ｎ ｔＷ ｒ ｎ ｏｈ ｒ ｆ ｉ ｃ ｉ ｌ
间分布影响 因素及 其尺度 效应。综合考虑 ９种 主要 的土地利用 方式和 ６个候 选影响 因子 ， 中土地利 用数据 来 其 自土地利 用详 查数据 ， 并根 据其空 间分布与影响 因子 的关 系进行 空间化处理 。采用的基本研 究单元 为 ５ ５ ０ｉ ０ ｎ× ｎ 在此基础上 生成 多个空 间尺度序 列数据 图层 。通过 分别构建不 同聚合规模 上的 土地 利用空 间分 布驱动模型 ， ｉ，
Ｍ ｕ ｔ －ｓ ａ ｅ Ａｎ ｌ ｓｓ ｏ ｐａ ｉ ｌＤｉｔ ｉ ｕ ｉ ｎ ｏ ｎ ｕ ｅ ｌｉ・ ｃ ｌ ａ ｙ ｉ ｆＳ ｔａ ｓｒ ｂ ｔｏ ｆ Ｌａ ｄ ｓ －
Ｌ Ｍｅ ｇ—ｍｅ ｇ Ｕ ｎ ｎ
（ ｏｌ ｅｏ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｎ ｕ ｖｙｎ ｆＣ ｉａＭｉｉｇＵ ｖｒｉ ， ｕ ｈ ｕ２ １０ Ｃ ｉａ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｖｒｎ ｎ ｄ Ｓ ｒ ｅｉｇｏ ｈｎ ｎｎ ｎ ｅｓ ｙ Ｘ ｚ ｏ ２ ０８， ｈｎ ） ｅ Ｅ ａ ｉ ｔ
ｂ ｔ ｎ ｏ ｎ ｎ ｏ ｎ ｙ ｆ ｍ ａ ｉ ｕ ｓ ｅ ｔ ，ｎ ｌ ｄ ｎ ａ ｕ ａ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｓ ｃａ ｃ ｎ ｍｙ ａ ｄ ｆｕ ｄ ｔ ｎ ｉ ｆ ｓｒ ｃ ｕ ｅ Ｉ ｈ ｓｒ — ｕ ｉ ｆＨａ ｗａ ｇ Ｃ ｕ ｔ ｒ ｖ ｒｏ ｓａ ｐ ｃｓ ｉ ｃｕ ｉ ｇ ｎ ｔ ｒ ｅ ｖ ｒｎ ｎ ， ｏ ｉｌ ｏ ｏ ｎ ｎ ａ ｉ ｎｒ ｔｕ ｔ ｒ ． ｎ ｔ ｉ ｅ ｏ ｏ ｌ ｅ ｏ ｏ ａ ｓ ａ ｃ ｗｅ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｌ ｏ ｓｄ ｒ ｄ ９ ｍａｎ ｌｎ ｕ ｅ ｔｐ ｓ ａ ｄ ６ ｃ ｎ ｉａ ｅ ｉ ｕ ｎ ｅ ｆｃ ｏｓ ａ ｎ ｈ ｃ ｈ ａ ｄ ｓ ａａ ｗ ｓ ｏ — ｅ ｒ ｈ， ｏ ｒ ｈ ｎ ｉ ｅｙ ｃ ｎ ｉ ｅｅ ｉ ａ ｄ ｓ ｙ ｅ ｎ ａ ｄ ｄ ｔ ｎ ｅ ｃ ａ ｔ ｒ ， ｍｏ ｇ ｗ ｉｈ ｔ ｅ ｌ ｎ ｕ ｅ ｄ ｔ ａ ｂ ｌ ｆ ｔｉ ｅ ｒ ｍ ｈ ｐ ｃ ｆ ｈ ｃ ｉ ｇｄ ｔ ｆ ａ ｄ ｓ ． ｓ ｄ ５ ×５ ａ ｅｂ ｓｃｓｕ ｙ ｕ ｉ ． ｅ ｅ ａｅ ｌ ｐ ｅ ｓ ａｉｌ ｃ ｌ ｓｓ ｒｅ ａ ｎ ｄ ｆｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｉ ｃｃ ｅ ｋｎ ａａ ｏ ｎ ｕ ｅ Ｗｅ ｕ ｅ ０ ｍ ｉ ｌ ０ ｍ ｓｔ ａ ｉ ｔ ｄ ｎ ｔ ｇ ｎ ｒ ｔｄ ｍｕｔ ｌ ｐ ｔ ａｅ ｅ ｓ ｈ ｉ ａｓ ｉ ｄ ｔ ｙ ｒ ａ ｅ ｎ ｔ ｉ ， ｎ ｉｃ ｓｅ ｃ ｌ ｎ ｕ ｎ ｅ ｏ ｓｎ ｐ ｔ ｌｄｓｒｂ ｔ ｎ ｉ ｕ ｎ ｅ ｆｃ ｏｓ ｉ ｎ ｎ ｏ ｎ ｙ ｌｎ ｕ ｅ ａ ａ ｌ ｅ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｓ ａ ｄ ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ｓ ａｅ ｉ ｅ ｃ ｆｕ ｉ ｇ ｓ ａ ｉ ｉｔ ｕ ｉ ｎ ｅ ｃ ａ ｔｒ ｎ Ｈａ ｗａ ｇ Ｃ ｕ ｔ ａ ｄ ｓ ． ａ ｌ ｆ ａ ｉ ｏ ｆ ｌ Ｋｅ ｒ ｓ ｌ ｎ ｕ ｅ；ｃ ｌ ｆ ｃ ；ａ ｔｒｏ ｕ ｎ ｅ ｓ ａ ｉｌａ ａｙ ｉ ； ｎ ａ ｇ Ｃ ｕ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ：ａ ｄ ｓ ｓ ａ ｅ ｅｆ ｔ ｆ ｃｏ ｆｉ ｅ ｃ ； ｐ ｔ ｎ ｌｓｓ Ｈａ ｗ ｎ ｏ ｎ ｙ ｅ ｌ ｆ ｎ ａ
土地利用变化的多尺度模拟研究
土地利用变化的多尺度模拟研究土地利用变化是全球环境变化的重要组成部分，它会对生态环境、社会经济和气候系统产生深远影响。
因此，开展土地利用变化的多尺度模拟研究具有重要意义。
多尺度模拟能够揭示土地利用变化的时空异质性，为政策制定和环境管理提供科学依据。
多尺度模拟是模拟研究的一种方法，它涉及多个空间和时间尺度。
在土地利用变化研究中，多尺度模拟包括不同的空间分辨率（如全球、区域、地方等）和时间分辨率（如长期、中期、短期等）。
多尺度模拟还涉及不同类型的输入输出数据，如遥感数据、GIS数据、统计数据等。
在土地利用变化的多尺度模拟中，首先需要收集和整理多源数据，建立土地利用变化数据库。
然后，利用地理信息系统（GIS）技术和遥感技术，构建不同空间和时间尺度的土地利用变化模型。
还需要考虑气候、土壤、人口、经济等因素对土地利用变化的影响。
最新的研究成果表明，基于机器学习和大数据技术的多尺度模拟能够提高预测精度和稳定性。
多尺度模拟具有以下优势：（1）能够揭示土地利用变化的时空异质性；（2）有助于理解土地利用变化的动力机制；（3）为政策制定和环境管理提供科学依据。
然而，多尺度模拟也面临一些挑战，如数据来源不足、数据处理难度大、模拟精度不稳定等。
土地利用变化多尺度模拟的应用前景广泛。
未来，多尺度模拟将应用于土地利用变化的预测、政策制定、生态环境保护等方面。
例如，通过模拟未来土地利用变化趋势，可以为城市规划、土地资源管理和生态保护提供决策依据；同时，多尺度模拟可以为全球气候变化研究提供重要支撑，帮助我们更好地理解和应对全球环境变化带来的挑战。
土地利用变化的多尺度模拟研究是理解和应对全球环境变化的重要手段。
通过多尺度模拟，我们可以更好地理解土地利用变化的时空异质性及其影响因素，为政策制定和环境管理提供科学依据。
虽然多尺度模拟面临一些挑战，但随着技术的不断进步，我们相信未来多尺度模拟在土地利用变化研究中的应用前景将更加广阔。
随着社会经济的快速发展，土地利用变化及其驱动机制已成为全球环境变化和可持续发展领域的热点问题。
基于不同权重的土地利用空间自相关模型对比分析
基于不同权重的土地利用空间自相关模型对比分析作者：胡锐刘志伟张雄浩徐志鸿赵俊三来源：《安徽农业科学》2024年第11期摘要［目的］研究不同空間权重矩阵对土地利用空间自相关模型的影响。
［方法］以元谋县土地利用变量为基础，首先分析不同权重矩阵下土地利用类型及其驱动因子的空间自相关性，建立基于queen权重矩阵、rook权重矩阵和距离阈值权重矩阵的耕地时空格局演变的空间自回归模型，选取拟合优度、最大似然对数值、赤池信息准则、施瓦茨信息准则、影响因子数量和模型残差空间自相关性等参数作为模型评价指标，对比分析经典线性回归模型、空间滞后模型和空间误差模型的差异。
［结果］2018年元谋县土地利用类型和土地利用驱动因子在不同空间权重矩阵下均呈现出较强的空间正相关关系。
通过对比3种权重矩阵的经典线性回归模型、空间滞后模型和空间误差模型，发现在同一空间自相关模型中，基于距离阈值权重矩阵的空间自回归模型的拟合效果较好，基于同一个空间权重矩阵，空间误差模型的拟合效果较好。
［结论］空间相关性与空间权重矩阵有关，基于距离阈值矩阵的空间误差模型的拟合度最高，解释能力最强，能更好表征云南高原山区的土地利用格局的空间演变。
关键词土地利用；空间权重矩阵；空间自相关；空间自回归模型；元谋县中图分类号 F301.2 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2024）11-0054-06doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.11.012Comparative Analysis of Spatial Autocorrelation Models of Land Use Based on Different Weights—A Case Study of Yuanmou CountyHU Rui1，2， LIU Zhi-wei1， ZHANG Xiong-hao3 et al（1.Southwest Survey and Planning Institute of National Forestry and Grassland Administration， Kunming， Yunnan 650031;2.Faculty of Land Resource Engineering， Kunming University of Science and Technology， Kunming， Yunnan 650093；3.Surveying and Mapping Engineering Institute of Yunnan Province， Kunming， Yunnan 650033）Abstract ［Objective］To study the impact of different spatial weight matrices on the spatial correlation model of land use. ［Method］Based on the land-use variables of the administrative village of Yuanmou County， this paper first analyzed the spatial autocorrelation of land-use types and their driving factors under different weight matrices， and established an algorithm based on the queen weight matrix， rook weight matrix and distance threshold weight matrix. Spatial autoregressive model for the evolution of the spatio-temporal pattern of cultivated land. Parameters such as goodness of fit， maximum likelihood logarithm， Akaike information criterion， Schwartz information criterion， number of influence factors and spatial autocorrelation of model residuals were selected as model evaluation indicators.The differences between the classic linear regression model， the spatial lag model and the spatial error model were compared and analyzed. ［Result］In 2018， land use types and land use drivers in Yuanmou County showed a strong positive spatial correlation under different spatial weight matrices. By comparing the classic linear regressionmodel， spatial lag model and spatial error model of the three weight matrices， it was found that in the same spatial autocorrelation model， the fitting effect of the spatial autoregressive model based on the distance threshold weight matrix was better; based on the same space，the weight matrix and the spatial error model fit better. ［Conclusion］The spatial correlation was related to the spatial weight matrix. The spatial error model based on the distance threshold matrix had the best fitting degree and the strongest interpretation ability， which could better represent the spatial evolution of the land use pattern in the mountainous plateau of Yunnan.Key words Land use;Spatial weight matrix;Spatial autocorrelation;Spatial autoregression model;Yuanmou County基金项目国家自然科学基金项目（41761081）。
土地利用变化的多尺度模拟研究
04
多尺度土地利用变化模拟的应用
城市土地利用变化的模拟与预测
城市扩张模拟
通过多尺度模拟方法，研究城市扩张的过程和趋势，为城市 规划和管理提供依据。
城市交通规划
通过模拟城市交通流量、分布和时空特征，优化城市交通规 划和布局，提高城市交通效率。
农业土地利用变化的模拟与优化
农业种植结构优化
通过模拟农业种植结构和模式的变化，优化农业生产结构和布局，提高农业 产出和效益。
05
土地利用变化模拟的挑战与展望
土地利用变化模拟的数据需求与限制
数据质量
01
需要高质量的数据作为模拟的基础，包括空间和时间上的数据
分辨率和准确性。
数据覆盖范围
02
需要涵盖不同空间范围、时间跨度和土地利用类型的数据，以
支持全面模拟。
数据更新速度
03
需要快速获取数据以便及时更新模拟结果，并反映土地利用变
03
多尺度土地利用变化模拟
基于生态足迹的多尺度土地利用变化模拟
总结词
生态足迹是一种评估人类对自然资源和环境需求的方法，可以用于模拟不同尺度 下的土地利用变化情况。
详细描述
生态足迹方法通过计算人类对自然资源的占用和对生态系统的排放，得出人类对 自然的需求量。通过建立生态足迹模型，可以模拟在不同空间尺度下，人口、经 济和环境之间的相互作用关系，从而预测未来土地利用变化趋势。
农业水资源管理
通过模拟农业水资源利用和管理方式，优化农业水资源配置和管理，实现农 业可持续利用。
生态系统服务的评估与提升
生态系统服务价值评估
通过模拟生态系统服务的变化和影响，评估生态系统服务的价值和效益。
生态系统保护与恢复
通过模拟生态系统服务和功能的提升方法，制定生态系统保护和恢复的措施和方 案，提高生态系统的稳定性和可持续性。
土地利用变化的多尺度空间自相关分析以内蒙古翁牛特旗为例
土地利用变化的多尺度空间自相关分析以内蒙古翁牛特旗为例一、本文概述本文旨在探讨土地利用变化的多尺度空间自相关分析，并以内蒙古翁牛特旗作为具体研究案例。
随着人类活动的不断扩展和深化，土地利用变化已成为全球范围内普遍关注的重要问题。
内蒙古翁牛特旗作为中国北方草原地区的代表，其土地利用变化具有独特的地理和生态背景，对于理解区域土地利用变化的机制和影响具有重要意义。
本文将介绍土地利用变化的基本概念和研究背景，阐述多尺度空间自相关分析在土地利用变化研究中的重要性。
然后，通过收集和处理翁牛特旗的土地利用数据，运用空间自相关分析方法，探讨该区域土地利用变化的空间分布特征和尺度效应。
在此基础上，进一步分析土地利用变化与自然环境、社会经济等因素的关联，揭示土地利用变化的驱动机制和影响因素。
本文的研究将有助于深化对内蒙古翁牛特旗土地利用变化规律的认识，为区域土地资源的合理利用和生态环境保护提供科学依据。
本文的研究方法和结果也可为其他类似地区的土地利用变化研究提供借鉴和参考。
二、文献综述土地利用变化是一个复杂的过程，涉及到自然、社会、经济等多个方面。
其空间自相关性的研究对于理解土地利用变化的规律和机制具有重要意义。
多尺度空间自相关分析能够揭示不同尺度下土地利用变化的空间依赖性和异质性，为土地利用规划和可持续发展提供科学依据。
在国内外学者的研究中，对于土地利用变化的空间自相关性已经取得了一定的进展。
例如，等（）利用遥感影像和GIS技术，对某地区的土地利用变化进行了空间自相关分析，发现土地利用变化存在明显的空间聚集性。
等（）则运用空间统计方法，分析了土地利用变化的空间格局和动态演变过程，揭示了土地利用变化的空间异质性。
针对内蒙古翁牛特旗这一特定区域，也有学者对其土地利用变化进行了相关研究。
例如，等（）利用土地利用数据和统计分析方法，对翁牛特旗的土地利用变化进行了定量分析和空间格局研究，指出了该地区土地利用变化的主要特征和趋势。
土地利用变化驱动力多尺度因素的定量影响分析
土地利用变化驱动力多尺度因素的定量影响分析袁磊;杨昆【期刊名称】《中国土地科学》【年(卷),期】2016(030)012【摘要】研究目的：揭示多尺度土地利用变化研究中尺度因素对驱动力的定量影响。
研究方法：构建Logistic回归模型和二分类反应变量两水平Logistic回归模型，分别基于面向尺度对比的多尺度回归分析和基于系统观点的多水平模型分析两个角度，探讨多尺度土地利用变化核心驱动力及其定量影响关系，并对两类模型的分析结果进行对比分析。
研究结果：面向尺度对比的多尺度回归分析法能够从更为微观的角度揭示各个尺度层级上地类变化的核心驱动因子，而基于系统观点的多水平模型分析方法则能够更好地顾及尺度因素的定量影响。
研究结论：多水平模型分析方法揭示的各个地类的核心驱动因子集与多尺度回归分析法推导的对应地类的核心驱动因子集之间呈现子集关系，两者在多尺度土地利用变化驱动力的研究方法上能够形成互补。
%The purpose of this study is to reveal quantitative impacts of multi-scale factors on driving forces in multi-scale land use change. Firstly, Logistic Regression Model and Two Level Logistic Regression Model of two category response variable are constructed. Secondly, the core driving forces of multi-scale land use change and relationship among them and their quantitative effects are discussed and compared from the two perspectives i.e., one is comparison of multi-scale, the other is systematic viewpoint. The results of the study show that the method of Logistic Regression Model can be used to reveal quantitative relationship amongdriving factors and land use change in different scale levels, and the method of Two Level Logistic Regression Model of two category response variable has taken quantitative effects of scale factors into consideration. It is concluded that the sub-assembly of core driving factors revealed by the multi-level model is included in the sub-assembly explored by multi-scale model, and the two methods can also form complementary research on core driving forces of multi-scale land use change.【总页数】8页(P63-70)【作者】袁磊;杨昆【作者单位】云南师范大学信息学院，云南昆明 650500; 西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心，云南昆明 650500;云南师范大学信息学院，云南昆明650500; 西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心，云南昆明 650500【正文语种】中文【中图分类】F301.24【相关文献】1.土地利用变化空间多尺度驱动力耦合模型构建 [J], 赵俊三;袁磊;张萌2.近30年来毛乌素沙地土地利用变化驱动力的多尺度研究——以内蒙古乌审旗为例 [J], 蒙吉军;朱利凯;毛熙彦3.村镇尺度土地利用变化特征及人文驱动力分析 [J], 马丰伟;王丽群;李格;陈立欣4.不同尺度下的土地利用变化驱动力研究——以常州市新北区为例 [J], 张云鹏;孙燕;王小丽;蔡玉萍5.中国北方农牧交错带土地利用变化驱动力的尺度效应分析 [J], 邓祥征;战金艳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
福建省土地利用多尺度空间自相关分析_邱炳文
收稿日期：２００６－０８－０３；修订日期：２００６－１１－１４。
基金项目：福建省科技厅重点项目（２００６Ｙ００１９）-国家８６３计划（２００５ＡＡ００１１３０）。
第一作者简介：邱炳文（１９７３－），女，湖南浏阳人，助理研究员，博士，现从事ＧＩＳ应用研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｑｉｕｂｉｎｇｗｅｎ＠ｆｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ自然资源学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＡＴＵＲＡＬＲＥＳＯＵＲＣＥＳ第２２卷第２期２００７年３月Ｖｏｌ．２２Ｎｏ．２Ｍａｒ．，２００７福建省土地利用多尺度空间自相关分析邱炳文１，王钦敏１，陈崇成１，池天河２（１．福州大学空间信息工程研究中心，数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福州３５０００２-２．中国科学院遥感应用研究所，北京１００１０１）摘要：常规统计方法是分析制约土地利用空间分布的影响因素常用方法，其理论假设前提是数据本身在统计上是独立的，呈正态分布。
而土地利用空间数据往往具有一定的空间自相关性，同时空间自相关性中蕴含一些有用的信息，必须采用合适的方法予以解决。
论文以福建省作为研究区域，采用Ｍｏｒａｎ’ｓＩ系数的自相关图来表示土地利用及其影响因子的空间自相关性特征，并且在此基础上建立了土地利用与影响因子的空间自回归方程。
研究结果表明，研究区域内土地利用与影响因子普遍存在空间自相关性，并且空间自相关性与研究尺度密切相关，空间自相关性随尺度增大而增强。
空间自回归模型的解释能力比经典统计回归模型略强，并且空间自回归模型中的残差较小、空间模式不明显，而经典回归模型的残差比较大，并且具有显著的空间分布模式。
关键词：土地利用；空间自相关；空间自回归模型；多尺度；福建省中图分类号：Ｆ３０１．２文献标识码：Ａ文章编号：１０００－３０３７（２００７）０２－０３１１－１１土地利用／覆盖变化将直接导致局部和区域气候变化，土地利用／覆盖变化的研究日益成为全球环境变化研究的前沿问题和热点领域。
由于土地利用本身的复杂性，以简化和抽象化为特征的各种模型对于理解和预测土地利用格局和过程，具有不可代替的作用，定量化和模型化是研究的发展趋势。
第二章 土地生态系统和土地生态分类
4、土地生态系统按利用现状进行分类(P58)
就是按利用现状类型划分土地生态系统: 农用地生态系统：农用地生态系统是人类在土地这个自
然历史综合体中，利用其生物和非生物成分，通过劳动， 促进、调整和控制人和自然之间物质变换的过程，从而达
到一定的经济目的的生态系统。 建设用地生态系统：指人类聚居地的环境和人类、动植 物相互作用而形成的生态系统。
1、土地生态系统稳定性的概念
土地生态系统作为生态系统的一种类型，其稳定性可
借用生态系统稳定性的概念。
土地生态系统稳定性可以看作是干扰条件下土地生态 系统的不同反应，即生态系统的恢复性和抗性。 如果把土地生态系统看作是干扰的产物，那么可以认 为土地生态系统之所以稳定，是因为建立了与干扰相适应 的机制。 不同的干扰频度和规律下形成的土地生态系统的稳定
流的传输率和系统的吸收率变化、系统的输出流变化、能
量的分配等。
(四)土地生态变化对生态环境的影响 土地生态变化对区域气候的影响； 土地生态变化对土壤和水环境的影响； 土地生态变化带来的生态环境问题：土壤侵蚀和土地 沙化；湿地减少；水资源短缺；非点源污染；等等
第二节 土地生态分类
土地生态分类是以土地生态系统的特性、演变特征、人
土地生态系统变化动态是指土地生态系统变化的过去，
现在和未来趋势。 包括空间变化动态和过程变化动态两方面的内容。 空间变化动态主要包括土地生态系统内部地块数量变 化、地块大小变化、地块类型变化、廊道的数量和类型变 化以及影响扩散的障碍物类型和数量变化等。 过程变化动态主要包括土地生态系统的输入流变化、
四、土地生态系统的功能
净化功能：进入土毒性降低， 降低其对环境的污染。
植物生产功能：初级生产功能。 承载功能：植物生产的场所、动物（包括人）离不开
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
以CLUE-S模型进行了唐山海岸带土地利用格 局的动态模拟，验证了模型在海岸带地区的 适用性
CLUE-S模型特点
CLUE-S模型具有很强的时空动态模拟的能力，从土地利用需求、 区位特征、土地利用转换顺序以及区域限制等方面入手，分析土 地利用在时间和空间两个维度上的变化规律。
各尺度下研究区的总Kappa值都很高，最低值为125m空间尺度 下的89.38%，远大于0.7，即模型在流域内的栅格分配正确度很高， 说明CLUE-S模型在罗玉沟流域的适用性很好。
结果与分析
3.罗玉沟流域未来情景模拟
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 结论
在不同尺度下运用CLUE-S模型模拟预测了流域2008年的土地利用分布格局， 以Kappa指数进行验证，并模拟了3种情景下的流域2020年土地利用情况。 结果表明： 1 CLUE-S模型在罗玉沟流域的适用性很好，说明模型在小流域尺度依然适用。 2 模型在流域的最佳模拟尺度为50m 3 基于3种情景模拟发现，土地利用变化主要发生在大于15°的坡地上，在
基于CLUE-S模型的罗玉沟流域 多尺度土地利用变化模拟
资源科学 第34卷 第4期 2012年4月
CLUE-S模型的应用
CLUE-S模型是适用于较小尺度的区域土地利用变化空间格局动态研究的模型
研究人
研究内容
国外 国内
Overmars等 Castella J.C 等 张永明 邓祥征 盛晟等 吴健生等 张学儒等
基于遥感技术和GIS结合
开发利用过程中应适当采取生态保护与水土流失防治措施，防止造成流域 生境的破坏。
土地利用变化的动态模型
• 系统动力学模型 • Markov 模型 • Agent模型 • CLUE-S模型 • 元胞自动机模型
其他小流域土地利用模型
• 基于DEM
基于DEM的小流域的土地利用分析模型研究与实践 东北黑土区小流域侵蚀产沙WATEM_SEDEM模型模拟
CLUE-S模型计算
模拟结果与Kappa验证
限制区域 土地利用类型转移规则 土地需求 空间特征 空间分配
未来情景模拟 结论
自然增长 经济发展 生态保护
数据源
主要数据： 2001年ETM+影像和2008年SPOT影像遥感解译结果 1:5万地形图
土地利用类型：耕地、园地、林地、草地、居民用地、水域、未利用地共 7个类型（参考国家土地利用分类标准（GB/T 21010-2007））
研究思路
本文拟以罗玉沟流域为研究区，在模型允许的前提下，构建5个空间尺 度，以2001年为基期，对研究区2008年的土地利用格局进行模拟预测，研 究CLUE-S模型在小流域的适用性，探索模型在小流域的最佳模拟尺度，为 该流域未来土地利用格局规划提供科学依据。
研究方法
CLUE-S模型
限制区域
土地利用类型 转移规则
结果与分析
1. Logistic逐步回归结果与分析
仅75m空间尺度下耕地的ROC值最低，为0.696，其他回归的 ROC值均在0.7以上，最高值为50m尺度下水域的ROC值，达到了 0.966。说明所选取的驱动力因子具有较好的解释能力，满足模型 的回归要求
结果与分析
2.模拟结果与Kappa验证
结果与分析
土地需求
空间特征4个 输入模块
空间分配 模块
没有设置 限制因素
土地利用类型转 移参数
土地利用转移矩 阵
马尔柯夫链理 论建立CLUES外部模型
Logistic 回归建模
ROC方法 检验
多次迭代 实现
研究流程
数据初步处理
遥感影像解译 根据DEM数据都得到6类驱动力变量数据 海拔、坡度、坡向、地标凹凸特征、起伏度、地表粗糙度
研究目的：
罗玉沟小流域作为黄土高原水土流失的典型代表， 生态环境脆弱，近年来关于罗玉沟小流域生态环境变化 方面的研究报告较多，但关于该流域LUCC时空动态模 拟方面的研究却很少。迫切需要进行罗玉沟流域LUCC 时空动态模拟，探讨土地利用的可持续性，为罗玉沟流 域及其他类似生境流域的未来土地利用规划提供有益参 考。
运用模型模拟了归纳法和演绎法两种方法下 的菲律宾卡格扬河流域的土地利用格局
结合Agent-based models模 型 与CLUE-S模型 模拟越南山区土地利用格局变化
模拟科尔沁沙地及其周围地区的土地利用变 化
动态模拟了太仆寺旗土地利用空间格局变化 并进行情景模拟
将CLUE-S模型和分区赋值法相结合，模拟了 南京市土地利用变化情况