基于SD和CLUE-S模型的且末绿洲土地利用时空变化模拟研究

发布时间：2018-04-14 09:06

本文选题：且末绿洲 + 土地利用　；参考：《新疆大学》2015年硕士论文

【摘要】：绿洲作为极端干旱、半干旱地区的一种独特的生态单元,是维系干旱地区人类生存、活动与发展的基本场所。人类长期不适当地开发、利用绿洲,忽视了绿洲经济与生态环境相协调发展。土地利用反映了人类与自然界相互影响与交互作用最直接和最密切的关系。土地利用模型是分析土地利用原因、过程、结果及其驱动力,认识土地利用系统生态环境效应,支持土地利用规划和政策的有力工具。本研究以新疆塔里木盆地南缘典型绿洲——且末绿洲为例,以研究区1990年,2001年和2013年的遥感解译结果作为基础数据,首先对且末绿洲1990-2013年各土地利用类型的变化幅度和土地利用动态度进行分析,在此基础上,选取影响且末绿洲土地利用变化的自然和人文空间驱动因子,利用Auto-logistic回归模型代替传统Logistic回归模型,对CLUE-S模型进行改进,将系统动力学模型对土地需求量的仿真和预测结果作为数量约束,引入CLUE-S模型中,对且末绿洲1990-2013年和2013-2025年土地利用时空变化过程进行模拟和预测。主要研究方法和结论如下:(1)1990-2013年,且末绿洲土地利用结构发生明显变化,绿洲的持续扩张是总趋势,自然绿洲被开发为人工绿洲是绿洲内部土地利用结构的主要变化。对单一土地利用动态度的分析结果表明,耕地和建设用地是最活跃的土地利用类型,各土地利用类型之间相互转移的剧烈程度较高。1990-2001年,2001-2013年和1990-2013年三个研究时段的综合土地利用动态度均在0.345左右,结合单一土地利用动态度计算结果,说明无论研究区域内各土地利用类型之间相互转换速率多快,剧烈程度多高,土地利用总体始终处于速率一致的稳定变化状态。(2)将1990-2013年各土地利用类型相互转化的状态转移概率作为影响系统土地利用变化的流速变量,6种土地利用类型作为6个库,构建土地利用变化的系统动力学模型。仿真和预测了且末绿洲1990-2013年和2013-2025年的土地利用规模。仿真结果中,2013年结果很理想,2001年的结果有偏差,在假设土地利用是以1990-2013年的转移概率变化的情况下,从另一侧面反映出2001年部分土地利用类型因转为其他土地利用类型而流失。2025年的预测结果中耕地,林地,草地,水体,未利用地和建设用地的面积为36137.32hm2,24477.95hm2,123270.76hm2,7084.09hm2,336760.62hm2,3940.26hm2。(3)在传统Logistic回归模型中引入空间自相关权重因子形成Auto-logistic回归模型。利用各土地利用类型的ROC检验和空间分布概率图,比较两种回归模型的拟合度。基于Auto-logistic回归模型计算的耕地、林地、草地、水体、未利用地和建设用地的空间分布概率的ROC值均大与Logistic回归模型的ROC值,分别由0.970,0.827,0.788,0.875,0.850,0.955提高到0.977,0.940,0.847,0.894,0.893,0.989。从空间分布概率图可观察到,Auto-logistic回归模型的空间拟合度要优于Logistic回归模型。(4)运用基于SD和CLUE-S的土地利用变化模拟模型,对1990-2013年且末绿洲土地利用时空变化过程进行了模拟,并采用Kappa指数对2001年和2013年模拟结果的精度进行了验证。2001年模拟结果的Kappa指数为0.7162,一致性等级为高度的一致性;2013模拟结果的Kappa指数为0.8754,一致性等级为几乎完全一致。运用模型预测2025年且末绿洲土地利用状况。结果表明,耕地面积的增加主要依靠对未利用地,草地和林地的开发,未利用地转为其他土地利用类型是总趋势。从空间格局来看,耕地和建设用地的扩张很明显,未利用地不断受到“挤压”,其主要流向为未利用地转为草地或林地,草地或林地再转为耕地;未利用地直接转为耕地;未利用地转为建设用地等。总体而言,由系统动力学模型和CLUE-S模型预测的2013-2025年且末绿洲土地利用类型的规模,空间格局及土地利用类型之间竞争关系符合荒漠化基质的典型农业绿洲扩张的特点。
[Abstract]:Based on the results of remote sensing interpretation from 1990 to 2013 and 2013 to 2025 , this paper presents a systematic dynamic model of land use change in the period 1990 - 2013 and 2013 - 2025 . ( 3 ) In the traditional Logistic regression model , the spatial autocorrelation weighting factors were introduced to form an auto - logistic regression model .

【学位授予单位】：新疆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F323.211

【参考文献】