基于CLUE-S模型的南京市土地利用变化模拟

发布时间：2020-09-30 18:17

　　 本文以南京市为研究区,以南京市1986年的土地利用现状图为基础,分析研究区概况并根据数据的可获取性,选取13类土地利用变化驱动因素,利用逻辑斯蒂回归分析求解土地利用变化驱动因素作用系数矩阵。在此基础上运行CLUE-S模型,对南京市1996年的土地利用空间格局进行模拟。将模拟结果与南京市1996年土地利用现状图与进行对比,结果较为理想,模拟正确率达88.57%,KAPPA指数0.86。这说明CLUE-S模型具有成功模拟区域土地利用时空动态变化的能力,对土地利用预测、规划具有重要的指导作用。
【部分图文】：

共有18类用地类型,合并后土地利用类型为6类(如图1所示):农用地(水田、旱地)、林地(有林地、灌木林地、疏林地)、建设用地(城镇用地、农村居民点、工矿用地、城市绿化用地、采石场)、水体(河渠、湖泊、水库坑塘、滩地、水产养殖用地)、草地(高覆盖草地)、其他地(裸岩石砾地、其他地)。考虑到工矿用地、城市绿化用地及采石场三类用地类型总面积小,且这三类用地都是随着城市发展而变化,较其他地类而言其驱动因素与建设用地相似,故将其归入建设用地。从图1可以看出农用地散布于市郊,占研究区总面积的50·9%;建设用地集中在市区及开发区,占23·45%;林地占10·37%,水体占14·98%,草地占0·19%

1986年土地利用现状图的基础上,根据总概率大小对土地利用的数量变化进行空间分配,从而实现对土地利用时空变化的动态模拟,模拟过程如图2所示。2·2·3　土地需求模块的设置计算土地利用需求的方法很多,具体选取哪一种方法依赖于研究区的具体情况。因为已知研究区1986及1996年的各用地类型面积,我们采用线性内插的方法计算研究时段内研究区逐年的土地利用需求。2·2·4　转换规则及弹性将南京市1986年及1996年各用地类型面积进行对比,发现农用地减少了12·9%,林地减少2·67%,建设用地增加27·1%,水体增加3·3%,草地减少2·09%

好的解释各土地利用类型的空间分布格局。3　模拟结果模拟结果如图3所示,将其与图4南京市1996年土地利用现状图进行比较,得到模拟结果对比数据(见表4)。建设用地KAPPA指数[9]相对较低是因为建设用地类纳入了城市建设用地、工矿用地及采石场等地类,对模拟精度有所影响。本文根据目前拥有的南京市的数据与资料,本文选择了历史检验法[10]验证模拟的精度。模型的历史数据拟合验证,主要是为了检验模型的运行结果与实际情况是否相似。Yi, t=(Xi, t-Xi

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2831192