一、试论元胞自动机模型与LUCC时空模拟（论文文献综述）
黄子豪[1]（2021）在《气候变化背景下浙江省土地利用/覆盖变化（LUCC）时空模拟及其演变趋势》文中指出土地利用/覆盖变化（Land use and land cover change,LUCC）是影响陆地生态系统碳收支平衡的直接驱动因素,其对全球变暖的影响仅次于化石燃料和工业排放。IPCC第五次报告进一步指出,森林减少及土地用途改变导致的排放量高达1800亿吨碳,占人为CO2累计排放量的33%。因此,再造林等土地利用计划在减缓气候变化中的作用得到广泛认可。另一方面,气候变化和LUCC对森林时空动态的影响也受到人们重视,而有限的LUCC数据使得LUCC对碳排放的影响大大低估,缺乏未来气候背景下LUCC时空数据,更是揭示森林生态系统碳循环对未来气候变化响应的重要限制。因此,精确模拟未来气候情景下LUCC时空数据,探明LUCC演变规律,对揭示森林生态系统碳循环对LUCC的响应也具有重要的科学意义。本研究以浙江省为例,首先搭建系统动力学（System Dynamic,SD）模型与马尔可夫链（Markov Chain,MC）模型来获取浙江省土地利用数量需求,并从中择优选择SD模型作为数量预测模型;然后搭建元胞自动机（Cellular Automata,CA）结合BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）空间模型（BPNN＿CA）掌握浙江省土地利用空间演变规律;其次,耦合SD模型与BPNN＿CA模型为BCS耦合模型,交互式地模拟得到四种发展情景（快速发展情景、基准发展情景、和谐发展情景、缓慢发展情景）下未来70年浙江省土地利用时空格局,并分析未来LUCC演变趋势;最后,结合未来不同情景下的气候特征,分析浙江省森林演变对不同气候变化的响应差异,对于浙江省森林生态系统的合理规划与可持续发展具有重要参考价值。通过研究得到以下三方面结论:1.BCS耦合模型能够准确获取LUCC演变规律,能够精确实现未来LUCC时空模拟。（1）BCS耦合模型中SD数量模型模拟结果的R2达到0.99,且各土地利用类型的RE在5.21%以内。（2）BCS耦合模型中BPNN＿CA空间模型的模拟结果OA值为0.79,Kappa系数为0.75,且FOM值为28%以上,表明空间模型能够较好地模拟土地利用空间分布,也能较好地展现前后一致的LUCC变化。2.基于BCS耦合模型,模拟得到未来LUCC时空分布,未来LUCC在不同发展情景下演变规律有所不同。（1）2014-2084年不同情景下城镇、竹林面积均呈现增加趋势,耕地面积均呈现减少趋势。与2014年相比,城镇将增加到1.11-1.5倍,竹林将增加到1.23-1.37倍,而耕地将减少到0.72-0.82倍。2084年针叶林面积除缓慢发展（Slow Development,SD）情景有所增长外,其他情景下均减少,介于2014年的0.85-1.13倍之间。而阔叶林在不同情景下面积介于2014年的1.01-1.06倍之间,涨幅较小。（2）未来LUCC变化频数结果表明未来浙江省无论处于哪类情景下,均存在20%以上的区域会发生土地利用类型转变。其中,SD情景下土地利用保护力度较强,土地利用不易被转变;而快速发展（Fast Development,FD）情景下土地利用类型容易发生高频次转变。（3）2014-2084年不同情景下大部分地级市的城镇面积呈现增加趋势,耕地呈现减少趋势。对于针叶林、阔叶林、竹林三类森林来说,各地级市在不同情景下变化差异较大,一定程度上表现了SD情景下各地级市对森林生态较强的保护力度。综上所述,SD情景是对森林生态环境较友好的情景,可参考各项指标对未来进行土地规划与森林资源管理。3.未来森林演变对不同气候变化的响应存在差异。在适宜的温度升高与降水量增加的背景下,更有利于森林面积的增加,而过快的温度升高与降水减少,一定程度上对森林生长具有负面影响。
王庆[2]（2020）在《基于多智能体与元胞自动机模型的滇池流域不透水表面扩张模拟研究》文中指出土地资源是自然界以及人类生活中最为基本也最为重要的资源之一,土地利用/土地覆盖（Land Use and Land Cover Change）的研究在很早以前就成为了全球环境变化和气候变化领域的重要组成部分,也是当前研究中的热点。与此同时,土地利用的规划和决策对土地资源的动态演变也起着极大的引导和约束作用。新世纪以来,我国的综合实力不断增强,成为了世界第二大经济体,国际地位也日益上升,城市的数量和规模也迅速增加。而土地利用结构的改变会引起许多生态过程的变化,并且我国人口基数大,土地资源缺乏,“绿水青山就是金山银山”的宗旨指引着我国城市化的进程,因而对土地资源的动态变化研究更加具有现实意义。探索土地利用变化的时空规律并对未来用地情景进行预测,这不仅有利于土地资源的合理利用与优化调整,也有助于制定区域土地利用规划,更是对我国社会经济和生态环境的高质量、可持续发展具有重要的影响。本文以滇池流域的土地利用模拟预测为例,首先,通过分类分层的方法对研究区内2000-2016年的五期遥感影像进行信息提取分类,获取2000年、2006年、2009年、2013年和2016年的土地利用现状,分析了土地利用以及不透水表面的扩张与驱动因子;其次,结合智能体和人工神经网络算法构建基于分区、异步演化规则的元胞自动机模型探索土地利用变化的规律,采用Kappa系数验证模型模拟结果和遥感技术信息提取的精度,讨论了影响模型精度的元胞尺度和异步速率格网尺度,以及分区异步较传统元胞自动机模型的优点;最后,在蚁群算法规则和土地利用规划决策下,基于已验证的元胞自动机模型预测未来土地利用的情景。本研究可为调整土地利用结构、协调城镇建设与环境保护提供科学合理的依据,土地利用的规划决策也可以此作为参考。在通过查阅收集大量国内外关于土地资源与环境关系、元胞自动机模型和生物智能算法的基础上,借助于ArcGIS、ENVI、Matlab和Visual Studio软件,结合滇池流域用地实际情况,综合运用人工神经网络和元胞自动机模型构建了适用于滇池流域用地变化过程的ANN-CA模型,在模型验证通过的基础上,通过蚁群智能算法和区域规划决策规则,对滇池流域2000年至2016年的土地利用情况分为四个阶段进行了模拟,并预测了不同情景下的用地情况。根据本文的实验结果获得了以下四点结论:（1）在2000年至2016年期间内,滇池流域内不透水表面面积逐年增加,增长速率先快后慢,耕地则逐年减少,减少的幅度先大后小;不透水表面主要分布在滇池北部的五华区和西山区,向滇池的的周围扩张,呈辐射式发展,尤为官渡区和呈贡区扩张最为明显,晋宁县和嵩明县的扩张速度较缓,有“南延北拓”、“一湖四片”之势,土地变化较快的地方集中在地势偏低、坡度较小的区域,这些区域也是人口、经济、交通相对发达的区域。土地间的转移主要集中于耕地、林地和不透水表面,转出面积最多的是耕地,转入最多的土地类型是不透水表面,其次为林地。（2）基于神经网络的传统元胞自动机模型能较好的模拟滇池流域的土地利用变化,而基于空间域和非空域的聚类分区、异步元胞自动模型对滇池流域的土地利用模拟精度有显着的提升。相对于传统的空间聚类算法对元胞空间分区,综合考虑了空间域和非空间域的聚类分区方法既保证了元胞在空间域上的紧凑性,也不失在非空间域上的相似性。此外,用异步速率替代同步速率,对不同的元胞区别对待,也突出了元胞的空间分异规律。因此,该模型在模拟土地利用中具有更高的可靠性和适用性。（3）元胞尺度和异步速率格网的空间尺度对模型有较明显的影响。对于元胞的来说,其尺度越大模型模拟的结果越差,这是由于元胞尺度的大小,体现了对用地类型描述的精确程度,也意味着规则挖掘的准确程度。当元胞尺度越小,神经网络算法对规则的挖掘也就越能表达出实际的规律,但是元胞尺度越小,元胞数量越多,呈幂函数增加,致使模型运行效率降低。而对于速率格网来说,其空间尺度增加,模型模拟的结果也同样地变差,但是速率格网的影响程度小于元胞尺度的影响程度。因此,对于元胞尺度和速率格网的空间尺度的选择应视具体的情况定,应在保证精度的前提下提高模型模拟的效率。（4）蚁群算法规则能较好模拟智能体的行为规则,在土地规划约束的条件下,结合分区异步元胞自动机模型基于2016年的土地利用数据,对未来的用地进行了情景预测,其结果可对未来的土地利用规划和决策提供相应的科学依据。
郭鑫[3]（2020）在《长春市土地利用动态变化分析与情景预测》文中研究表明长春市是中国东北地区中心城市之一,在国家政策支持下社会经济发展迅速,探究当地土地利用/覆被变化（land use/cover change,LUCC）及未来发展情景,模拟其动态变化过程,可为长春市长期规划发展提供相关决策建议,有利于区域可持续发展。本文以长春市为研究区,结合RS与GIS技术,基于六期landsat卫星数据,应用决策树分类中的CART算法,获取土地利用分类数据。在此基础上,从数量、转移、程度、轨迹和空间迁移五个角度,采用土地利用动态度、土地利用转移矩阵、土地利用综合指数等指标以及土地利用轨迹、重心迁移等模型,定性定量的分析长春市土地利用/覆被动态变化特征规律。并提取共计11个自然因子、社会经济因子和可达性因子,运用FLUS模型仿真2017年长春市土地利用情况,达到仿真精度要求后,设定自然发展和生态优化两种情景,模拟长春市2024年土地利用格局。主要研究结果如下:（1）采用CART法对1997年、2001年、2005年、2010年、2014年和2017年landsat影像分类,结合人机交互解译,分类总体精度依次为91.33%、91.17%、90.04%、90.51%、91.06%和91.64%,Kappa系数依次为0.87、0.87、0.85、0.86、0.86和0.87,分类效果较好,结果可靠,可作为下一步土地利用动态变化分析的基础数据。基于六期遥感图像分类数据,可以看出长春市地物类型主要以耕地为主,约占总面积的74%,其次为建设用地,面积占比约12%,其余土地类型面积占比较少,均在10%以下,依次为草地6%,林地4%,水域和其他土地各约占2%。1997-2017年间,耕地、草地和林地出现不同程度减少,建设用地面积增加,年增加率达到1.48%。其中,建设用地转入来源为耕地和其他土地,表明城区建设用地不断向外扩张,耕地转化为建设用地的城镇化轨迹居多,分布在南部、西南部、西北部和东北部,其中西南部分布情况最密集。形成以城区中心为主、城区南北为辅的多中心驱动的扩张格局。（2）以长春市2010年土地利用格局为基础,结合FLUS模型,仿真2017年土地利用格局。仿真结果为总体精度90.07%,Kappa系数0.8811。经实际数据验证后,仿真精度较好,仿真期内土地利用动态变化规律符合实际情况,模型适用性较强,可利用该模型进行未来土地利用格局模拟研究。（3）预测了长春市2024年土地利用情景。在自然发展情景下,耕地面积持续减少,优质农作物种植区受到建设用地侵占;林地和水域面积减少,森林、河流等生态用地未得到保护,部分水域消失。综合考虑自然、政策等因素,提出生态优化情景预测,设定基本农田保护区、河流生态廊道区和森林保护区,减轻林地、水域等资源保护的压力,优化土地利用预测结果,使耕地、林地、水域等生态用地类型面积萎缩量减少,避免了环境恶化。为合理规划城市土地利用和区域可持续发展提供建议。
储航[4]（2020）在《基于C4.5-CA的港城土地利用变化情景模拟》文中认为随着经济社会的发展和城市化水平的不断提高,土地作为人类从事经济社会活动的重要资源,其稀缺性、固定性与不可代替性的特征日益凸显。在人口集聚、城镇化建设、产业发展、贸易加速等多种因素的刺激下,承载着城市与港口两大功能属性、土地利用类型更为复杂的港口城市,其土地资源愈加稀缺,土地利用与覆被变化更为显着,土地资源利用的矛盾,尤其是港城土地空间矛盾也愈加突出。考虑多种港城发展驱动因素,挖掘港城土地利用转换规则,预测港口城市未来土地利用变化趋势,以期为缓解港口城市土地发展矛盾提供建议,为港城土地空间利用的科学规划提供参考。本文探究港口城市空间发展演化规律与特征,基于土地利用的历史发展数据,利用C4.5决策树方法,深度挖掘港口城市不同土地类型间的转换规则。在此基础上,设定港口城市发展情景,预测未来土地需求,利用CA元胞自动机功能,实现港口城市土地利用情景模拟与土地格局演化。本研究基于RS、GIS技术对遥感影像进行解译,在考虑港口城市的功能复杂性与空间特殊性的基础上,提出影响港口城市发展的驱动因素,并利用Logistic方法与ROC曲线进行分析与检验。构建C4.5-CA港口城市土地利用演化模型,利用C4.5决策树实现对研究区域土地利用转换规则的挖掘。基于城市导向与港口导向两种情景模式预测土地利用需求,匹配设置模型参数,利用元胞自动机仿真目标区域的土地利用变化情景演化。以青岛市胶州湾西岸地区为研究对象进行实例分析,结果表明,C4.5-CA模型可较好地适用于青岛市胶州湾西岸地区港城空间土地利用演化,城市用地未来发展主要向西南方向,重点向海侧扩张;港口及其配套用地扩张方向主要以西北方向为主。本研究成果可为港口城市规划发展中涉及的岸线开发和城市土地利用问题提供理论参考,有助于纾解港口城市土地结构化矛盾,为港口城市协调有序发展提供科学的借鉴与指导。
邵幸均[5]（2020）在《基于ANN-CA-MAS的延安市宝塔区土地利用时空变化模拟及预测研究》文中进行了进一步梳理近年来,全球土地利用/覆盖变化（LUCC）研究的范围与深度逐渐扩大加深。随着我国经济的飞速发展,人口数量不断增加,人地关系和土地供需关系之间的矛盾日益加重。宝塔区是延安市的经济文化中心,对宝塔区的土地利用变化情况进行分析和模拟,可以为政府部门提供相对科学合理的土地规划建议,对提高宝塔区土地使用效率,促进土地可持续利用,优化城市用地结构具有重要意义。本文以延安市宝塔区为研究区,基于GIS空间分析技术,对宝塔区2010年、2014年和2018年的土地利用数据进行重归类,得到宝塔区三期的土地利用现状分布数据,通过对宝塔区土地利用数量和结构变化、土地利用紧凑度、景观格局特征等进行分析,得出宝塔区土地利用变化的过程和规律,并揭示了宝塔区土地利用变化的影响因素。在此基础上,运用人工神经网络模型构建了宝塔区土地利用适宜性图集,运用Markov模型获取2010年至2018年土地利用类型之间的转移概率矩阵,将政府、开发商和居民三个智能体模型与ANN-CA模型耦合,模拟了宝塔区2018年土地利用空间分布格局,并运用Kappa指数对模拟结果进行验证。最后运用ANN-CA-MAS耦合模型对宝塔区2026年土地利用空间分布格局进行模拟分析。主要研究结果如下:1、宝塔区的土地类型以农用地为主,耕地、林地和草地占据绝大多数比重。在2010年至2018年间耕地面积呈先增加后减少的趋势,园地、林地和其他用地呈下降的趋势,建设用地面积逐年增加,变化最明显,草地变化不大。由景观格局分析可以得出宝塔区不同土地利用类型的形状趋于破碎、复杂化且紧凑度逐年下降。2、在对宝塔区土地利用现状和特点分析的基础上,选取驱动因子,应用回归分析模型得到各土地利用类型与驱动因子间的回归系数,确定对某一种地类有显着影响的因子,并剔除不存在相关关系的因子。3、在CA-Markov模型和人工神经网络模型的支持下,以延安市宝塔区2010年土地利用现状分布图为基础,以2010-2018年的土地利用类型转移概率作为元胞自动机的宏观规则,以人工神经网络模型得出的土地利用类型转换概率图集为元胞自动机的微观规则,对宝塔区2018年的土地利用类型分布进行预测,通过对比2018年土地利用实际数据检验模拟精度,计算得出Kappa系数为0.81,模拟效果良好。4、将多智能体模型融入到人工神经网络模型中并制作新的适宜性图集。利用ANN-CA-MAS耦合模型对宝塔区2018年土地利用分布情况进行模拟,并从数量和空间分布上对比两种模拟效果,结果显示ANN-CA-MAS耦合模型的模拟精度更高。最后采用ANN-CA-MAS模型对宝塔区2026年的土地利用空间分布进行模拟,并为宝塔区土地利用提出建议与意见。
宋晓春[6]（2020）在《基于FLUS模型的内蒙古农牧交错带土地利用变化与模拟研究》文中研究指明土地为人类提供生活必需品,是人类生活不可或缺的部分,换句话说,土地是人类发展必须的、固定且不可替代的资源。对特定区域的土地利用情况进行研究,基于以往的土地利用趋势,通过数学模型模拟未来土地的利用情况,能够十分有效的获取未来土地利用的发展趋势,进而为政府的科学决策提供参考性意见,同时也可以达到土地可循环利用。以我国内蒙古农牧交错带为研究区域,以其2000-2015年的15年为时间跨度,通过转移矩阵、数量结构及空间重心转移模型三种方式,着重分析了空间与数量两个方面的土地演变规律及变化特征。基于研究区的特点,选取了自然、人文和经济三方面因素作用于研究区土地使用变动的11个驱动因子,并以Auto-Logistic回归方法为依据,对所有因子开展了扼要的驱动力研究。基于上述的研究成果,并结合FLUS模型与Markov模型,对所有因子开展了精度验证。实现内蒙古农牧交错带2025年和2030年的自然发展情景、生态保护情景及经济优先情景三种状态下的土地发展趋势反演,获得了主要以下结论:1、耕地与草地是研究区域的主要两大土地利用方式,大致占到内蒙古农牧交错带总面积的45%和26%左右。由于内蒙古农牧交错带是农业和牧业为主的区域,所以建设用地开发相对较低,可供开发的后备土地资源数量相对较高;但又因为内蒙古农牧交错带其本身的脆弱性,在考虑城镇化发展过程中,也应协调其生态环境因素。通过研究结果显示其未来几十年间土地利用发展趋势是未利用土地逐渐降低、建设用地逐渐增加,耕地、林地、草地之间相互转化。基于空间结构演变视角,其受到交通、经济、人口规模等共同因子的影响,各种土地利用模式具有很大的差别,各土地利用类型重心主要向西南方向移动。在土地开发强度上,利用效率与产出强度逐年上升,但与其他区域相比,土地利用还存在很大差距,利用效率不高。2、把模拟2015年数据和研究区域的实际数据进行比对分析,发现其精度达到91.4%,说明模型的模拟数据能够较为准确的反应研究区域的土地使用情况,也证明了此次数模的精确性,是能够较为准确的预测研究区域土地利用情况的,是分析土地发展趋势的重要手段。基于本次研究的模拟结果,可以为政府的土地利用政策及土地总体规划提供参考价值。3、基于模拟结果可知,三种模式下的土地利用情况都能调控土地变化,然而不能达到优化土地利用布局的目的。为了达到土地利用的可持续性发展及合理布局目的,需要综合考虑自然社会、政策及需求等因子。基于情景的不同,本研究提出不同发展模式。经过模拟可以得出,在空间分布与数量两个方面都能满足2025年及2030年的国家土地利用规划,说明模型的适用性很佳。所以笔者认为土地利用结构优化及可持续性发展的有效预测手段可以是借助FLUS模型模拟。
王孟文[7]（2019）在《鲁东低山丘陵区县域土地系统时空演变及其模拟》文中提出土地系统作为陆地表层最核心的部分,是人类社会与自然环境相耦合的复杂系统,其变化深刻影响着物质、能量的循环过程,改变生态系统服务流动及人类福祉,威胁生态安全。随着人类活动的日益增强,土地利用类型、方式都发生了极大的变化,如何构建科学合理的土地系统研究范式已成为土地科学、景观生态学、地理学等多学科领域关注的焦点。本文提出了土地系统研究的“三棱锥”模型,以系统观下的“山、水、林、田、湖、草”人类命运共体思想为指导,以山东省东部典型的低山丘陵地区栖霞市为例,以内在演变逻辑为主线、时空尺度为标尺,研究了土地系统的数量和空间结构变化、人为扰动时空分异、土地系统驱动分析、水文生态效应、生态系统服务、生态安全格局及未来气候情景下土地系统模拟和生态风险预警七大块内容。以期为土地科学研究者以及自然资源规划与管理部门提供一种系统化、科学化研究思路。（1）基于多源遥感影像解译、实地采样、数据共享等多途径构建了研究区土地、生态环境大数据库,空间化了粮食产量及化肥施用量,评估了滑坡、泥石流等山地灾害。研究表明:栖霞市土地利用在2000-2010年变化剧烈,主要为耕地到建设用地的转移,2010-2015年变化减缓;15年间耕地共减少5485.70hm2,建设用地共减少5232.15hm2;土壤侵蚀得到有效控制;粮食产量急剧减少,化肥施用量显着增加。基本摸清了栖霞市2000-2015年土地利用类型及结构在数量、空间分布上的变化特征以及气候、土壤、植被等自然生态变化情况,作为土地系统研究体系中的格局探测模块为区域生态系统服务价值评估、生态安全格局构建及未来土地系统空间模拟等土地系统研究的子模块提供了基础数据支持。（2）利用分布指数研究研究区高程、地形起伏度、坡向、坡度变率、地形位指数等地形梯度下2000-2015年土地利用类型分布特征变化情况。研究发现:低地形梯度是栖霞市土地利用类型的分布及变化的主要梯度区域,高地形梯度自然状态保持度较高,但随着低地形梯度区域土地开发强度增加,土地利用类型的转移有向高地形梯度区域蔓延的趋势。该部分研究做为土地系统化研究的格局探测模块的子模块,是对典型区域土地系统研究的有效补充,可以反映区域土地变化特征,同时为区域在低地形梯度下合理化、集约化利用,保护山区脆弱的生态环境提供决策支持。（3）采用面积信息守恒及粒度重采样方法,以景观指数曲线拟合拐点确定研究区景观格局最佳分析粒度尺度为30m,同时,利用移动窗口法及半变异函数分析确定研究区最佳分析幅度尺度为1500m,综合粒度及幅度确定研究区特征尺度。以网格采样构建研究区人为干扰度指数,从全局自相关及局部自相关两个方面探讨了人为干扰的空间聚集和分异特征以及2000-2015年15年间的变化状况。以城镇为中心设定不同缓冲区样带,在特征尺度下分析不同城镇缓冲半径内人为干扰景观的破碎化、型状结构、聚集性以及多样性四个方面的景观格局时空演变过程,结果显示随着城镇中心距离增大,人为干扰逐渐减弱,栖霞市人为干扰下景观破碎化的距离阈值为10000m,聚集性的距离阈值为6000m,多样性的距离阈值为4000m。“人—地”关系耦合在研究区具有自身特点,该部分研究作为土地系统格局探测模块的另一个子模块,基本摸清了研究区人类活动对土地系统的影响程度及范围。（4）以国民生成总值、人口密度、化肥使用量变化等作为经济社会驱动,以高程差、降水、温度、植被净第一性生产力、土壤侵蚀等作为自然驱动因素,以研究区土地综变化动态度、耕地变化动态度、建设用地动态度为因变量,在小流域尺度下对比了“社会-自然”二元驱动下普通最小二乘法和地理加权回归两种驱动分析方法发现:地理加权回归模型优于普通最小二乘法模型,驱动因素中:地形、国民生产总值、人口密度、植被净第一生产力与土地利用综合动态变化相关,耕地、建设用地动态变化与地形、国民生产总值、人口密度密切相关,研究区土地利用综合动态度及耕地变化动态度的驱动因素存在显着的空间分异规律。根据区域特点重点研究变化剧烈土地利用类型的驱动因素,为区域土地系统可持续利用的全要素合理配置提供一定的依据。（5）通过分布式水文模型SWAT模型对栖霞市不同时期不同尺度的径流量、进入主河道的泥沙含量、有机氮、有机磷、硝酸盐含量等水文物质循环状况进行了模拟,使用SWAT-CUP工具利用决定系数及纳什系数将实地监测数据与模拟数据拟合结果进行校验,对模型参数合理率定,率定结果显示模拟精度基本符合研究要求。以非约束的主成分分析方法分析了SWAT模型自动划分的不同小流域景观格局及水文物质分布特征,利用Pearson相关研究了全流域尺度下,降水与径流量、进入主河道的泥沙及营养物的相关性、土地利用变化与径流量、泥沙含量以及营养物的相关性,发现林地为水质污染的“汇”类型,耕地及建设用地为水质污染的“源”类型。借鉴生态学中对应典范分析（CCA）及路径分析研究了小流域尺度下景观格局指数与水质相关性,景观水平下斑块密度和斑块形状在两个尺度下均对各类水质污染具有截留作用,不同尺度下斑块蔓延度的作用不同,而景观多样性在小流域尺度作用不明显。本部分研究通过模型加定量的方法深入探讨研究区“格局与过程”的关系,为从土地视角下为鲁东低山丘陵地区的生态环境保护提供了有效解决路径。（6）在土地系统格局变化探测及生态效应研究基础上,借鉴谢高地提出的生态系统服务评估价值法及修正方法,利用植被净第一生产力、降水量以及土壤保持量对生态系统服务价值当量因子进行修正,同时考虑通货膨胀等因素加入贴现率修正系数,对研究区格网尺度下生态系统服务价值进行了定量化和空间化的评估,对生态系统服务价值敏感分析,单项服务中,气候调节、水文调节及土壤保持三类生态系统价值在2000年和2015年分别占到了总价值的60.70%和61.54%,是栖霞市关键生态系统服务类型。15年间生态系统服务总价值上升1.74%,但其中粮食供给价值下降最大,达到4.51%,水资源供给价值上升最大,达7.54%。基于全局空间自相关、局部空间自相关以及利用简单克里金插值等探索性空间分析方法对2000-2015年栖霞市15年间生态系统价值时空分异特征进行研究,发现生态系统服务价值的空间尺度依赖性减弱,冷点区域增加。该部分研究是对土地系统研究中生态效应模块的延申,同时也是区域生态安全格局,再到基于生态安全格局的未来土地系统空间模拟研究的基础。（7）基于不同生态系统服务价值空间分布特征,根据各服务功能的聚集性划分不同等级生态系统服务重要度区域,构建研究区综合生态安全格局。利用人工神经网络算法,以自然和社会驱动因子数据为训练数据,获取研究区土地利用变化适应性概率。以生态安全格局最低等级区域设定为限制发展区域,构建多智能体决策单元。基于轮盘赌选择机制的元胞自动机模型模拟2010年土地利用空间分布,对模拟结果进行验证,验证结果表明该模型对水域及建设用地模拟精度较高,Kappa系数均达到90%以上。使用该模型对研究区2030、2050、2070、2100四年土地利用空间变化进行模拟,在生态安全格局约束下未来80年水域及建设用地变化不大,耕地面积显着增加,园地等其他用地显着减少。以模拟的未来土地系统空间变化为基础,分析未来水文生态环境风险,结果显示研究区水质明显改善,土壤流失量显着降低。作为土地系统性研究的最终模块,既是从生态保护角度的土地优化布局,也是检验“格局—过程”优化效应的有效途径,为研究区土地可持续利用决策具有一定的借鉴作用。本研究从系统观、可持续发展观出发,深化和完善了典型低山丘陵地区土地系统利用与保护理论方法与技术体系,有效解决了低山丘陵地区经济发展与生态保护瓶颈问题,突破了区域历史数据缺失所带来的难题,土地空间配置及生态环境风险科学合理的预测为研究区“天-地-人”和谐发展提供了可靠的技术支持。
刘东亚[8]（2019）在《土地利用变化时空动力学方法构建与应用研究》文中研究说明在土地利用时空变化模拟研究中,探索地理信息系统（GIS）与系统动力学（SD）模型、元胞自动机（CA）模型以及多智能体模型（ABM）的集成,构建复杂系统时空动力学仿真,一直以来都是本领域的研究热点和难点。本研究首先通过理论研究探究了多模型集成的可能性,以网格单元为核心,实现了各子模型之间的信息交流与传递,基于此,构建了SD-CA-ABM-GIS耦合的土地利用变化时空动力学方法（LandTSDM）,并在京津冀城市群进行了相关情景模拟研究。主要研究成果包括:（1）将SD模型的宏观干扰引入到了CA转换规则中,对CA转换规则进行了扩展研究,在宏观和微观两个尺度上控制CA模拟演化。基于地理学第一定律与空间邻近度概念,对传统CA邻域规则进行了扩展改进,通过细化邻域元胞类型,构建了“方+圆”型邻域规则,弥补了传统邻域的不足。（2）通过在SD模型和CA模型之间选择合适的指标作为通信机制,以最小的元胞单元为基础,实现了SD-CA模型之间的双向实时数据通信模式。（3）在网格的单元级上对SD-CA-ABM-GIS进行一体化集成融合,构建了LandTSDM,以CA模型为突破点,实现了各子模型之间的无缝融合,通过协同各子模型之间的时间步长,实现了宏观尺度与微观尺度之间、空间维度与时间维度之间、人类活动与自然环境之间的有效互动,以NetLogo平台为基础进行了原型系统的开发,便于推动LandTSDM的广泛传播与使用。（4）利用1995-2013年京津冀地区土地利用数据,对该区域土地利用状况进行了情景模拟研究。结果发现,到2030年,随着京津冀协同发展战略的实施,以及河北雄安新区的设立,北京市建设用地的扩张面积比独立发展状况下减少了约10%,一定程度上遏制了北京市的城市扩张步伐。LandTSDM的构建有利于科学化、定量化地获取土地利用规划在未来的作用与实施效果,可为政府决策方案的编制提供方法和技术参考。
赵海杨[9]（2019）在《基于CA-Markov模型的北流市土地利用变化模拟研究》文中指出北流市是一个人多地少的县级市,在各类政策的引领推动下社会经济快速发展,为了满足自身发展需求,需要以土地作为空间载体。因此,对当地土地利用现状和复杂的动态演变过程进行深入的探讨并在此基础上预测其未来发展情形,有利于帮助北流市相关部门制定长久科学的发展规划,实现区域可持续发展。以北流市2005年、2010和2015年遥感监测影像数据为基础,运用ArcGIS平台的空间分析方法,对北流市原始影像进行预处理,根据研究需要对土地利用类型进行重新划分,选取一些在土地利用数量和空间变化规律上起指导作用的指数方法,比如:土地利用结构、土地利用动态度、土地利用转移矩阵和景观格局等方面去定量分析近15年来北流市土地利用变化情况;选择高程、坡度、到行政中心的距离,到主要交通路网的距离,人均GDP,人口密度等几个可以引起土地利用变化的要素组成北流市驱动力研究的基本框架,使用Logistic回归分析方法,探索该地区土地利用变化规律;为了直观地表达未来有可能发生土地利用情景,根据北流市自身的地域特点,构建CA-Markov模型,在IDRISI软件上对2025年北流市土地利用情景进行模拟,通过分析研究,具体结论如下:（1）不均匀分布是北流市土地利用结构的整体特征,林地是分布最广的地类,在各类土地利用类型中占主导地位。年平均变化呈增加状态主要是建设用地,耕地年平均变化减幅最大。在土地利用转移矩阵方面,耕地的转出量是很大的,而且各个地类都有耕地的转出补充;同时,建设用地转入量最大,转移来源为耕地、林地、草地等各种地类。土地利用景观格局破碎化程度在不断的增加,没有向集中连片的方向发展,但景观多样性在研究区间内有比较大的提升,在景观类型上得到了较好的演替更新。（2）高程、坡度、到行政中心的距离,到主要交通路网的距离,人均GDP,人口密度等是对北流市土地利用变化产生影响的因子。耕地受自然因素和区位因素的影响较大;草地在坡度较大、高程较高、人口密度和人均GDP越小的区域出现的概率较大;水域主要分布在距主要道路较远、坡度较缓的地方;人口密度、人均GDP对建设用地产生正向影响。（3）将遥感解译出来的2015年北流市实际土地利用数据与利用CA-Markov模型模拟得到的2015年北流市土地利用预测图进行分析,做精度检验,结果显示:数量模拟基本达到90%,Kappa系数为84.62%,预测结果符合研究需要,可以运用该模型继续进行下一步的研究。（4）利用CA-Markov模型对研究区2025年土地利用格局进行分情景预测。自然发展模式下,北流市增长的建设用地主要集中在西北区域,由于建设用地大量侵占耕地,所以研究区耕地则表现为大幅度减少的趋势,且水域等重要生态用地没有得到特殊保护,人地矛盾逐渐显露出来,对北流市的生态安全造成一定的威胁;生态保护模式下,设定不得占用基本农田和水域不转化为其他土地利用类型的等环境友好型政策,一定程度上缓解了耕地保护的压力,有利于区域可持续发展。（5）对情景模拟结果进行分析,为北流市的土地资源科学管理提供针对性的建议:强化空间规划的基础作用,统筹布局城镇发展;开展全域的土地综合整治工程,将绿色、生态理念融入到土地综合整治设计中,落实耕地占补平衡制度,使得耕地数量不减少质量不降低;加快推进集体经营性建设用地入市改革试点建设,形成可推广的成熟制度在全域范围内实施,大力推行城乡建设用地增减挂钩项目;推进城镇低效用地再开发项目,优化当地人民的人居环境,实现区域的协调发展,让城乡居民共享改革红利,构建具有北流市特色的“三生”空间。
张杰[10]（2019）在《基于CLUE-S模型和GIS的延安市土地利用变化及动态模拟分析》文中提出黄土高原地区因严重的水土流失、恶劣天气等原因,具有典型的沟壑纵横、支离破碎的黄土地貌,此区域的人地关系矛盾非常突出,生态环境脆弱,土地利用变化受人、自然和社会的共同影响,所以土地利用变化的研究可以揭示土地利用变化的演变规律,有助于了解和把握土地利用动态变化发展趋势,对于保持土地资源可持续利用具有重要意义。本文以具有典型黄土高原地貌特征的陕西省延安市为研究区域,首先对1 990、2000、2010和2015年四期土地利用覆被数据以土地利用分析方法或土地利用变化模型进行研究处理,得到土地利用变化分析结果,揭示其25年来土地利用演变规律,再应用Logistic回归模型研究该地区土地利用变化的驱动机制,得到各土地利用类型与驱动因子的回归方程,之后用CLUE-S模型对2015年土地利用进行模拟,获得2015年土地利用空间变化模拟数据,并结合2015年真实土地利用数据以Kappa指数等方法检验模拟结果精度,在此基础上基于2015年土地利用现状数据进行多情景模拟分析,得到2030年不同情景下的土地利用空间分布图。研究结果表明:（1）2000-2010年土地利用类型变化最显着,耕地面积明显减少,林地大幅度增加,建设用地面积明显增加,其原因是退耕还林政策的实施及城市化的发展;1990-2000年和2010-2015年,土地利用变化较小,是因为这两个阶段分别处在退耕还林实施的初期和后期;在1990-201 5年整个阶段,土地利用处在一个调整的时期,但土地利用覆被的总体格局没有发生变化。（2）人、自然环境、社会环境对延安市土地利用变化有很大的影响作用;自然环境因素、地理区位因素和社会经济因素共同驱使着各土地利用类型的变化,其中社会经济因素对各土地利用类型的变化具有较大的影响作用。（3）CLUE-S模型对2015年土地利用模拟精度较高,Kappa指数为98.94%,大于75%,和真实土地利用数据相比,具有较高的一致性和相识度,总体的模拟效果较好。（4）通过对土地利用变化的多情景模拟分析可知,以当前的土地利用变化发展趋势或状态,延安市未来1 5年土地利用变化趋于相对稳定,总体土地利用格局保持不变。
二、试论元胞自动机模型与LUCC时空模拟（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、试论元胞自动机模型与LUCC时空模拟（论文提纲范文）
（1）气候变化背景下浙江省土地利用/覆盖变化（LUCC）时空模拟及其演变趋势（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土地利用/覆盖变化研究现状 |
| 1.2.2 气候变化对LUCC影响的研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究区与数据获取 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 社会经济概况 |
| 2.1.2 自然环境概况 |
| 2.1.3 森林资源概况 |
| 2.2 数据获取及处理 |
| 2.2.1 遥感时间序列数据 |
| 2.2.2 宏观统计数据 |
| 2.2.3 样点数据 |
| 2.2.4 未来数据 |
| 3 基于SD模型的浙江省LUCC数量需求模拟 |
| 3.1 MC模型 |
| 3.2 SD模型 |
| 3.2.1 人口子系统 |
| 3.2.2 经济子系统 |
| 3.2.3 生产力子系统 |
| 3.2.4 气候子系统 |
| 3.3 统计分析和评价方法 |
| 3.3.1 土地利用动态变化评价指标 |
| 3.3.2 数量模型模拟评价指标 |
| 3.4 数量模型结果与分析 |
| 3.4.1 MC的平均转移概率矩阵 |
| 3.4.2 SD模型的有效性检验 |
| 3.4.3 SD模型与MC模型的比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于CA模型的浙江省LUCC演变规律提取 |
| 4.1 CA模型 |
| 4.1.1 BPNN |
| 4.1.2 自适应能力与竞争机制 |
| 4.1.3 空间分配方式 |
| 4.2 空间模型模拟精度评价 |
| 4.2.1 土地利用空间分布的一致性 |
| 4.2.2 LUCC变化的空间一致性指标 |
| 4.3 空间模型模拟结果与分析 |
| 4.3.1 BPNN参数优化及土地适宜性概率 |
| 4.3.2 BPNN_CA模拟结果一致性验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于BCS耦合模型的浙江省未来LUCC时空模拟 |
| 5.1 BCS耦合模型交互耦合机制 |
| 5.2 浙江省未来LUCC时空分布及演变规律 |
| 5.2.1 浙江省未来土地利用数量变化 |
| 5.2.2 浙江省未来土地利用时空格局分布 |
| 5.2.3 浙江省未来LUCC空间分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 浙江省未来森林演变及其对气候变化的响应 |
| 6.1 未来气候变化特征 |
| 6.1.1 未来温度变化特征 |
| 6.1.2 未来降水变化特征 |
| 6.2 未来森林对气候变化的响应分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 讨论 |
| 7.3.1 LUCC时空模拟方面 |
| 7.3.2 未来LUCC演变趋势方面 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（2）基于多智能体与元胞自动机模型的滇池流域不透水表面扩张模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关研究及进展 |
| 1.2.1 土地利用/土地覆盖变化的研究进展 |
| 1.2.2 元胞自动机模型的研究进展 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究区概况与数据预处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候与水文 |
| 2.1.4 社会经济状况 |
| 2.2 数据来源及预处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 第3章 不透水表面扩张时空特征及驱动力分析 |
| 3.1 滇池流域土地利用分类体系 |
| 3.2 土地利用/土地覆盖遥感信息提取 |
| 3.2.1 水体提取方法 |
| 3.2.2 不透水表面提取方法 |
| 3.2.3 林地、耕地、草地及未利用土地的提取方法 |
| 3.2.4 遥感影像提取精度评价 |
| 3.3 滇池流域土地利用时空特征 |
| 3.3.1 流域土地利用变化的时空差异 |
| 3.3.2 滇池流域土地利用的变化分析 |
| 3.3.3 滇池流域土地利用变化转移分析 |
| 3.4 滇池流域土地变化的驱动因子分析 |
| 3.4.1 自然因素分析 |
| 3.4.2 政策因子分析 |
| 3.4.3 社会经济因素分析 |
| 第4章 基于分区异步元胞自动机的土地利用变化模拟 |
| 4.1 元胞自动机相关理论 |
| 4.1.1 元胞自动机 |
| 4.1.2 元胞与元胞空间 |
| 4.1.3 邻域 |
| 4.1.4 转换规则 |
| 4.1.5 元胞自动机的特点 |
| 4.2 分区异步元胞自动机模型的构建 |
| 4.2.1 转换规则的获取 |
| 4.2.2 分区规则的制定 |
| 4.2.3 异步速率的量化 |
| 4.3 模型的模拟及其精度评价 |
| 4.3.1 不分区的模拟 |
| 4.3.2 单一空间属性分区模拟 |
| 4.3.3 双约束聚类分区模拟 |
| 4.3.4 双约束分区异步模拟 |
| 4.3.5 模拟精度的对比 |
| 4.4 模型模拟的尺度问题 |
| 4.4.1 元胞划分尺度问题 |
| 4.4.2 标准速率格网的尺度问题 |
| 第5章 智能体与元胞自动机混合模型的模拟 |
| 5.1 多智能体的理论基础 |
| 5.1.1 多智能体系统 |
| 5.1.2 智能体在LUCC中的应用 |
| 5.1.3 智能体与元胞自动机模型 |
| 5.2 智能体的建立与决策规则 |
| 5.2.1 智能体的实现方式 |
| 5.2.2 人为行为微观智能体的建立 |
| 5.2.3 政策规划宏观智能体的建立 |
| 5.2.4 体的决策规则 |
| 5.3 多智能体的CA模拟与精度评价 |
| 5.3.1 参数的取值 |
| 5.3.2 模拟结果及精度对比 |
| 5.4 滇池流域未来土地利用的变化趋势 |
| 5.4.1 预测结果 |
| 5.4.2 预测结果分析 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（3）长春市土地利用动态变化分析与情景预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 LUCC研究现状 |
| 1.2.2 LUCC驱动机制研究现状 |
| 1.2.3 LUCC预测模型研究现状 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线与论文组织结构 |
| 第2章 基于CART算法的遥感影像分类 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 遥感数据源与预处理 |
| 2.2.1 遥感数据源 |
| 2.2.2 遥感数据预处理 |
| 2.3 遥感图像分类 |
| 2.3.1 决策树分类 |
| 2.3.2 遥感影像专题信息提取 |
| 2.4 分类结果及精度评价 |
| 2.4.1 分类结果 |
| 2.4.2 精度评价 |
| 本章小结 |
| 第3章 长春市土地利用演变特征分析 |
| 3.1 土地利用数量分析 |
| 3.1.1 土地利用面积变化分析 |
| 3.1.2 土地利用变化速度分析 |
| 3.2 土地利用转移分析 |
| 3.2.1 土地利用转移矩阵 |
| 3.2.2 土地利用空间转移特征 |
| 3.3 土地利用程度变化分析 |
| 3.3.1 土地利用分级 |
| 3.3.2 土地利用综合指数 |
| 3.4 土地利用/覆被轨迹分析 |
| 3.4.1 土地利用变化轨迹 |
| 3.4.2 土地利用/覆被变化轨迹特征 |
| 3.5 土地利用空间变化分析 |
| 3.5.1 重心迁移模型 |
| 3.5.2 城区重心迁移分析 |
| 3.5.3 城市扩张分析 |
| 本章小结 |
| 第4章 基于FLUS模型的长春市土地利用类型仿真预测 |
| 4.1 FLUS模型原理 |
| 4.1.1 BP神经网络算法 |
| 4.1.2 马尔可夫模型 |
| 4.1.3 元胞自动机模型 |
| 4.1.4 FLUS模型 |
| 4.2 LUCC驱动因子 |
| 4.2.1 驱动因子选取原则 |
| 4.2.2 驱动因子获取 |
| 4.3 模型仿真与精度验证 |
| 4.4 土地利用多情景模拟预测 |
| 4.4.1 自然发展情景 |
| 4.4.2 生态优化情景 |
| 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于C4.5-CA的港城土地利用变化情景模拟（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土地利用/覆被变化研究进展 |
| 1.2.2 港城土地空间研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 研究基础 |
| 2.1 元胞自动机及决策树理论 |
| 2.1.1 元胞自动机理论 |
| 2.1.2 决策树理论 |
| 2.2 港口城市土地利用研究 |
| 2.2.1 港口城市空间结构研究 |
| 2.2.2 土地利用情景演化研究 |
| 3 研究区域概况与驱动因素分析 |
| 3.1 研究区域概况及数据预处理 |
| 3.1.1 自然条件概况 |
| 3.1.2 社会经济概况 |
| 3.1.3 数据预处理 |
| 3.2 土地利用类型分类 |
| 3.3 驱动力分析 |
| 3.3.1 选取原则 |
| 3.3.2 驱动因素选取 |
| 3.3.3 Logistic回归分析 |
| 3.3.4 ROC有效性检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 港城土地转换规则挖掘与情景模拟 |
| 4.1 转换规则挖掘 |
| 4.1.1 决策树C4.5算法 |
| 4.1.2 规则构造 |
| 4.1.3 规则剪枝 |
| 4.1.4 转换规则获取 |
| 4.2 情景方案分析与模型验证 |
| 4.2.1 情景方案设定 |
| 4.2.2 土地利用时空演变与需求预测 |
| 4.2.3 C4.5-CA模型参数设置 |
| 4.2.4 模型精度检验 |
| 4.3 港城土地双情景演化模拟 |
| 4.3.1 港城土地情景演化结果 |
| 4.3.2 港城土地结构变化分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于ANN-CA-MAS的延安市宝塔区土地利用时空变化模拟及预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 CA模型在LUCC模拟中的应用 |
| 1.2.2 MAS模型在LUCC模拟中的应用 |
| 1.2.3 CA-MAS模型在LUCC模拟中的应用 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 研究方法与模型 |
| 2.1 Logistic回归分析 |
| 2.2 元胞自动机模型 |
| 2.2.1 元胞自动机的概念 |
| 2.2.2 元胞自动机的构成 |
| 2.3 马尔科夫模型 |
| 2.4 人工神经网络模型 |
| 2.4.1 人工神经网络模型的概念 |
| 2.4.2 人工神经网络模型的步骤 |
| 2.5 多智能体模型 |
| 第三章 研究区概况与数据来源 |
| 3.1 宝塔区概况 |
| 3.1.1 地理位置 |
| 3.1.2 地貌特征 |
| 3.1.3 自然资源 |
| 3.1.4 经济条件 |
| 3.1.5 人口资源 |
| 3.2 数据来源与预处理 |
| 3.2.1 空间信息及社会统计数据 |
| 3.2.2 土地利用数据现状及分类 |
| 第四章 研究区土地利用变化及影响因素分析 |
| 4.1 宝塔区土地利用变化分析 |
| 4.1.1 变化规模分析 |
| 4.1.2 变化流向分析 |
| 4.1.3 变化紧凑度分析 |
| 4.2 景观格局特征分析 |
| 4.2.1 景观格局指数的选择 |
| 4.2.2 景观水平的格局特征分析 |
| 4.2.3 景观类型水平的格局特征分析 |
| 4.3 土地利用变化影响因素分析 |
| 4.3.1 驱动因子的选取 |
| 4.3.2 驱动因子的回归分析 |
| 4.3.3 驱动因子的确定 |
| 第五章 基于人工神经网络的元胞自动机模型构建 |
| 5.1 元胞自动机模型 |
| 5.1.1 数据准备 |
| 5.1.2 定义模型各参数 |
| 5.1.3 定义元胞转换规则 |
| 5.1.4 确定土地利用转移概率矩阵 |
| 5.1.5 确定预测年份及循环次数 |
| 5.2 人工神经网络模型 |
| 5.2.1 数据准备 |
| 5.2.2 人工神经网络构建 |
| 5.2.3 基于人工神经网络的元胞转换规则 |
| 5.3 MARKOV模型 |
| 5.4 ANN-CA-MARKOV耦合模型的构建 |
| 5.5 基于ANN-CA-MARKOV耦合模型的土地利用变化模拟 |
| 5.5.1 数量精度检验 |
| 5.5.2 空间精度检验 |
| 第六章 基于ANN-CA-MAS耦合模型的土地利用变化模拟 |
| 6.1 多智能体模型 |
| 6.1.1 政府智能体 |
| 6.1.2 开发商智能体 |
| 6.1.3 居民智能体 |
| 6.2 ANN-CA-MAS耦合模型构建 |
| 6.3 基于ANN-CA-MAS耦合模型的土地利用变化模拟及对比 |
| 6.3.1 数量精度检验及对比 |
| 6.3.2 空间精度检验及对比 |
| 6.4 基于ANN-CA-MAS耦合模型的土地利用变化预测 |
| 6.5 土地资源合理利用对策及建议 |
| 结论 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于FLUS模型的内蒙古农牧交错带土地利用变化与模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.1.1 背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 LUCC的研究 |
| 1.2.2 LUCC预测模型研究进展 |
| 1.2.3 文献综述总结 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 章节安排 |
| 1.5 创新点介绍 |
| 2 研究区概况、数据来源及处理 |
| 2.1 研究区简况 |
| 2.1.1 地理区位 |
| 2.1.2 自然资源 |
| 2.1.3 社会经济条件 |
| 2.2 数据来源及处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 3 内蒙古农牧交错带土地利用时空演变及驱动因素分析 |
| 3.1 土地利用数量结构变化 |
| 3.2 土地利用转移矩阵变化 |
| 3.2.1 转移矩阵理论 |
| 3.2.2 土地使用转移矩阵解析 |
| 3.2.3 土地使用类别转出率 |
| 3.3 土地利用空间转移变化 |
| 3.3.1 土地利用类型空间重心迁移模型 |
| 3.3.2 土地利用类型重心迁移剖析 |
| 3.4 内蒙古农牧交错带土地利用/覆被存在的问题 |
| 3.5 内蒙古农牧交错带土地利用变化驱动因素与分析 |
| 3.5.1 选取原则 |
| 3.5.2 驱动因子的选取 |
| 4 基于FLUS模型的内蒙古农牧交错带土地利用变化模拟 |
| 4.1 耦合Markov-FLUS模型构建原理及概述 |
| 4.1.1 Markov模型原理 |
| 4.1.2 FLUS模型原理与方法 |
| 4.1.3 FLUS相关参数设置 |
| 4.2 内蒙古农牧交错带2015年模拟结果与精度验证 |
| 4.2.1 内蒙古农牧交错带2015年土地利用空间模拟 |
| 4.3 内蒙古农牧交错带2025、2030年多情景下土地利用动态模拟 |
| 4.3.1 自然发展模式 |
| 4.3.2 生态保护情景 |
| 4.3.3 经济发展情景 |
| 4.4 内蒙古农牧交错带未来土地利用存在问题及方法建议 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间的论文成果 |
| 参考文献 |
（7）鲁东低山丘陵区县域土地系统时空演变及其模拟（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土地变化科学研究进展 |
| 1.2.2 土地系统演变中“格局-过程-尺度”研究进展 |
| 1.2.3 土地系统变化模拟模型研究进展 |
| 1.2.4 土地生态系统服务研究进展 |
| 1.2.5 土地系统可持续生态安全格局研究进展 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容及方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区概况及数据预处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置及行政区划 |
| 2.1.2 自然环境概况 |
| 2.1.3 社会经济概况 |
| 2.2 数据来源与预处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 3 土地利用结构变化及其梯度效应 |
| 3.1 土地利用动态变化分析 |
| 3.1.1 土地利用数量变化 |
| 3.1.2 土地利用动态度 |
| 3.1.3 土地利用程度指数变化 |
| 3.1.4 土地利用类型转移及活跃度 |
| 3.1.5 土地利用空间结构变化 |
| 3.2 基于地形梯度的土地利用结构变化 |
| 3.2.1 不同高程梯度下土地利用结构变化 |
| 3.2.2 不同地形起伏度梯度下土地利用结构变化 |
| 3.2.3 不同坡度变率梯度下土地利用结构变化 |
| 3.2.4 不同坡向梯度下土地利用结构变化 |
| 3.2.5 基于连续变化图谱的地形梯度效应 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 景观格局演变及其尺度分析 |
| 4.1 景观格局尺度分析 |
| 4.2 人为扰动下景观格局探索性空间分析 |
| 4.3 城镇化进程中景观格局多尺度演变分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 土地系统变化驱动因素分析 |
| 5.1 基于OLS的土地系统变化驱动因素分析 |
| 5.2 基于GWR的土地系统变化驱动分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 土地系统演变的水文生态效应研究 |
| 6.1 分布式水文模型构建 |
| 6.2 模型校验及参数率定 |
| 6.3 栖霞市水文生态效应 |
| 6.4 土地利用/景观格局与水文生态环境相关性 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 基于土地系统演变的生态系统服务 |
| 7.1 生态系统服务价值当量修正及敏感性分析 |
| 7.2 区域生态系统服务价值变化估算 |
| 7.3 区域生态系统服务价值的探索性空间分析 |
| 7.4 区域生态系统服务变化影响因素分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 生态安全约束的土地系统模拟 |
| 8.1 基于生态系统服务的生态安全格局构建 |
| 8.2 基于生态约束的ANN-MAS-CA土地系统模拟模型构建 |
| 8.3 未来气候情景下土地系统变化模拟 |
| 8.4 基于未来土地系统变化的水文生态环境风险预警 |
| 8.5 本章小结 |
| 9 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 研究特色 |
| 9.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（8）土地利用变化时空动力学方法构建与应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 LUCC模型回顾 |
| 1.2.2 SD模型研究进展 |
| 1.2.3 CA模型研究进展 |
| 1.2.4 ABM研究 |
| 1.2.5 多模型集成研究 |
| 1.2.6 存在的问题 |
| 1.3 研究目的与研究内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 CA模型规则扩展 |
| 2.1 CA基本构成要素 |
| 2.1.1 元胞 |
| 2.1.2 元胞状态 |
| 2.1.3 元胞空间 |
| 2.1.4 元胞邻域 |
| 2.1.5 转换规则 |
| 2.2 CA转换规则扩展 |
| 2.3 CA邻域规则扩展 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 SD-CA双向交互机制构建 |
| 3.1 SD-CA交互集成构建 |
| 3.1.1 SD-CA双向交互原理 |
| 3.1.2 SD-CA集成过程 |
| 3.1.3 SD-CA交互机制实现步骤 |
| 3.2 研究区及数据预处理 |
| 3.2.1 研究区概况 |
| 3.2.2 数据及其预处理 |
| 3.3 SD-CA耦合模型应用 |
| 3.3.1 CA子模型构建 |
| 3.3.2 SD子模型构建 |
| 3.3.3 精度验证 |
| 3.3.4 情景模拟研究 |
| 3.4 SD-CA双向数据通信分析 |
| 3.4.1 与传统SD-CA集成模型对比 |
| 3.4.2 通信数据实时监测 |
| 3.4.3 宏观参数对微观单元分配影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 土地利用变化时空动力学方法构建 |
| 4.1 基本原理 |
| 4.2 系统子模型之间耦合 |
| 4.2.1 CA-GIS时空互操作 |
| 4.2.2 CA-ABM耦合集成 |
| 4.2.3 ABM规则构建 |
| 4.3 原型系统设计与实现 |
| 4.3.1 NetLogo平台简介 |
| 4.3.2 系统界面设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 京津冀土地利用情景模拟预测 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.1.1 地理位置 |
| 5.1.2 社会经济条件 |
| 5.2 数据来源及预处理 |
| 5.2.1 数据来源 |
| 5.2.2 数据预处理 |
| 5.2.3 精度验证 |
| 5.3 土地利用政策情景 |
| 5.3.1 情景1:京津冀三地独立发展 |
| 5.3.2 情景2:京津冀区域整体协同发展 |
| 5.3.3 情景3:雄安新区对京津冀地区发展的影响 |
| 5.3.4 多种发展情景下对北京市影响 |
| 5.4 不同邻域规则模拟对比 |
| 5.5 京津冀可持续发展政策建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究成果 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）基于CA-Markov模型的北流市土地利用变化模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 土地利用变化状况研究进展 |
| 1.3.2 LUCC驱动力与驱动机制研究进展 |
| 1.3.3 LUCC预测模拟模型研究进展 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 基于CA-Markov模型的土地利用变化研究理论与方法 |
| 2.1 土地利用变化相关理论基础 |
| 2.1.1 人地关系协调理论 |
| 2.1.2 可持续发展理论 |
| 2.2 Logistic回归模型土地利用变化驱动因子分析方法 |
| 2.2.1 Logistic回归模型 |
| 2.3 土地利用变化模拟相关方法 |
| 2.3.1 Markov模型 |
| 2.3.2 元胞自动机模型 |
| 2.3.3 CA-Markov模型 |
| 3 研究区概况与数据来源 |
| 3.1 研究区自然条件 |
| 3.1.1 地理区位 |
| 3.1.2 地形地貌 |
| 3.1.3 气候和水文 |
| 3.1.4 土壤和生物 |
| 3.2 研究区社会经济条件 |
| 3.3 数据来源 |
| 4 北流市土地利用变化分析 |
| 4.1 土地利用结构变化分析 |
| 4.2 土地利用动态度分析 |
| 4.3 土地利用转换矩阵分析 |
| 4.4 景观格局变化分析 |
| 4.4.1 类型水平变化分析 |
| 4.4.2 景观水平变化分析 |
| 5 北流市土地利用变化驱动因子分析 |
| 5.1 高程因素 |
| 5.2 坡度因素 |
| 5.3 行政中心因素 |
| 5.4 交通因素 |
| 5.5 社会经济因素 |
| 5.6 基于Logistic模型的土地利用变化驱动因子分析 |
| 5.6.1 驱动因子的共线性诊断分析 |
| 5.6.2 二元Logistic回归分析 |
| 6 北流市土地利用变化情景模拟 |
| 6.1 CA-Markov模型构建原理 |
| 6.2 CA-Markov模型的构建 |
| 6.2.1 数据准备 |
| 6.2.2 基于Markov模型的土地利用变化总量预测 |
| 6.2.3 基于Logistic方法的转换适宜性图集 |
| 6.3 北流市2015 年土地利用模拟及精度验证 |
| 6.3.1 北流市2015 年土地利用模拟 |
| 6.3.2 模型精度验证 |
| 6.4 北流市未来土地利用模拟预测 |
| 6.4.1 自然发展情景 |
| 6.4.2 生态保护情景 |
| 6.4.3 情景模拟分析 |
| 6.4.4 北流市未来土地利用发展的建议 |
| 7 结语 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于CLUE-S模型和GIS的延安市土地利用变化及动态模拟分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土地利用变化研究进展 |
| 1.2.2 土地利用/覆被变化空间模拟模型研究进展 |
| 1.2.3 CLUE-S模型研究进展 |
| 1.3 研究目的与研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 研究区域概况、数据来源与预处理 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 研究区的位置和范围 |
| 2.1.2 自然环境 |
| 2.1.3 社会经济情况 |
| 2.2 数据来源与预处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 3 土地利用变化及驱动因素研究 |
| 3.1 土地利用变化分析 |
| 3.1.1 土地利用结构及数量特征研究 |
| 3.1.2 土地利用类型转移分析 |
| 3.1.3 土地利用动态变化分析 |
| 3.2 土地利用变化驱动因素分析 |
| 3.2.1 Logistic回归模型 |
| 3.2.2 驱动因子的选取与处理 |
| 3.2.3 Logistic模型回归结果分析 |
| 4 延安市土地利用空间格局模拟与验证 |
| 4.1 模拟方案设定 |
| 4.2 Markov模型 |
| 4.3 CLUE-S模型概述及参数设置 |
| 4.3.1 CLUE-S模型概述 |
| 4.3.2 CLUE-S模型参数设置 |
| 4.4 模拟结果及精度验证 |
| 4.4.1 土地利用空间格局模拟结果 |
| 4.4.2 模拟精度验证 |
| 5 延安市土地利用空间格局情景模拟分析 |
| 5.1 多情景模拟分析 |
| 5.1.1 自然发展情景 |
| 5.1.2 生态保护情景 |
| 5.1.3 耕地保护情景 |
| 5.2 情景模拟结果分析 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 参考文献 |
| Abstract |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加项目和发表的论文 |
四、试论元胞自动机模型与LUCC时空模拟（论文参考文献）
- [1]气候变化背景下浙江省土地利用/覆盖变化（LUCC）时空模拟及其演变趋势[D]. 黄子豪. 浙江农林大学, 2021
- [2]基于多智能体与元胞自动机模型的滇池流域不透水表面扩张模拟研究[D]. 王庆. 云南师范大学, 2020(01)
- [3]长春市土地利用动态变化分析与情景预测[D]. 郭鑫. 吉林大学, 2020(08)
- [4]基于C4.5-CA的港城土地利用变化情景模拟[D]. 储航. 大连理工大学, 2020(02)
- [5]基于ANN-CA-MAS的延安市宝塔区土地利用时空变化模拟及预测研究[D]. 邵幸均. 长安大学, 2020(06)
- [6]基于FLUS模型的内蒙古农牧交错带土地利用变化与模拟研究[D]. 宋晓春. 兰州交通大学, 2020(01)
- [7]鲁东低山丘陵区县域土地系统时空演变及其模拟[D]. 王孟文. 山东农业大学, 2019(03)
- [8]土地利用变化时空动力学方法构建与应用研究[D]. 刘东亚. 中国地质大学(北京), 2019(02)
- [9]基于CA-Markov模型的北流市土地利用变化模拟研究[D]. 赵海杨. 南宁师范大学, 2019(01)
- [10]基于CLUE-S模型和GIS的延安市土地利用变化及动态模拟分析[D]. 张杰. 山西农业大学, 2019(07)