区域尺度城市增长时空动态模型及其应用
LUCC的研究方法、主要指标及其应用ppt课件
一、LUCC研究方法
2、野外实地调查/考察方法
野外实地调查/考察资料作为早期的野外地表景观环境实 地观测的第一手数据，对于LUCC研究有着极为重要的作用。 其主要思路可以概括为: 对不同时期、不同尺度和不同来源 的野外实地调查/考察资料，进行相关信息的挖掘与整理，并 对多期的资料进行标准化处理( 裁剪、类别的合并与分划、 类别的统一等) ，形成易于进行对比分析的统一数据，然后 进行相关的研究对比工作[3-5]。
2、土地利用/覆被变化模型可以分为经验统计模型、随 机模型、优化模型、基于过程的动态模型及综合模型。 模型分类：经验统计模型、随机模型、概念机理模型、综合 模型[2,5]。
11
一、LUCC研究方法
经验统计模型采样多元统计分析方法，分析每个因子对 土地利用变化的贡献率，并将 LUCC与驱动因子之间的相互 作用定量化，从而从统计学角度表征 LUCC的原因。 经验统 计模型,如线性回归模型、Logistic回归模型、主成分分析
经济发展战略 五年计划资料 有关经济效果分析
（4）社会情况资料 人口资料 行政组织
文教、卫生等基本情况
4
一、LUCC研究方法
以文献调查方法为主要数据源进行LUCC研究，学者较 多在考证不同种类和不同来源的历史文献基础上，挖掘和提 取有用的信息，利用不同的数据处理方法( 如类比法、断面 定量比较法、订正法、插补法、森林恒等式和薄记模型等) 整理和标准化不同时期、不同来源和不同格式的资料，采用 图、表等方式记录整理好的数据，最后对结果数据进行对比 分析，早期主要以文字描述的方式定性或半定量研究LUCC 所采用的一般方法。
一、LUCC研究方法
8
一、LUCC研究方法
（二）LUCC研究模型 由于土地利用 /覆被变化(LUCC)涉及各方面因素繁多，
地理学时空数据分析方法
地理学时空数据分析方法一、本文概述随着大数据时代的来临，时空数据已成为地理学领域研究的热点。
这些数据不仅提供了丰富的地理空间信息，还揭示了事物随时间变化的动态过程。
因此，地理学时空数据分析方法的研究显得尤为重要。
本文旨在系统介绍地理学时空数据分析的基本概念、常用方法和技术，以及这些方法在地理学各领域的应用案例。
通过本文的阐述，读者可以深入了解时空数据分析的基本原理和方法，掌握相关技术的应用，为地理学研究和实践提供有力的支持。
文章将首先概述时空数据的定义、特征和分类，为后续分析奠定基础。
接着，重点介绍时空数据分析的基本方法，包括时空数据可视化、时空统计分析、时空聚类分析、时空预测模型等。
这些方法的应用将帮助研究者揭示时空数据的内在规律和模式。
在方法介绍之后，文章将展示这些时空数据分析方法在地理学各领域的应用案例，如城市规划、环境科学、交通地理等。
这些案例将展示时空数据分析方法在解决实际问题中的有效性和实用性。
通过本文的学习，读者可以掌握地理学时空数据分析的核心方法和技术，了解这些方法在地理学研究中的应用前景。
本文也希望能激发读者对时空数据分析的兴趣，推动地理学时空数据分析方法的深入研究和应用。
二、时空数据基础时空数据分析是地理学中的一项重要任务，它依赖于对时空数据的深入理解和有效运用。
时空数据，顾名思义，是包含空间和时间两个维度的数据。
这些数据通常通过地理信息系统（GIS）和时空数据库进行存储和管理。
在地理学中，空间数据描述了地理对象在地理空间中的位置、形状和分布。
这些数据可以是点（例如，城市位置）、线（例如，道路网络）或面（例如，行政区划）。
而时间数据则记录了这些地理对象随时间的变化。
当空间数据和时间数据结合起来，就形成了时空数据，它能够揭示地理现象的动态演变和模式。
时空数据的获取方式多种多样，包括遥感技术、社交媒体、移动设备和地面观测等。
这些数据源为时空分析提供了丰富的信息，同时也带来了数据整合和处理的挑战。
时空模型三要素变化的例子
时空模型三要素变化的例子时空模型是指用来描述和分析某个事物或现象在时间和空间上的变化规律的模型。
它包括三个要素：时间维度、空间维度和对象维度。
下面列举了十个不同领域中的例子，以说明时空模型的应用。
1. 经济增长模型：经济增长可以用时空模型来描述。
时间维度是年份，空间维度是国家或地区，对象维度是国内生产总值。
通过分析不同国家或地区的经济增长率，可以揭示经济发展的规律。
2. 人口迁移模型：人口迁移也可以用时空模型来描述。
时间维度是年份，空间维度是不同地区，对象维度是人口数量。
通过分析人口迁移的模式和趋势，可以了解不同地区之间的人口流动情况。
3. 气候变化模型：气候变化是一个跨越时间和空间的复杂过程。
时间维度是年份或季节，空间维度是地球各个地区，对象维度是气温、降水等气象要素。
通过建立气候变化模型，可以预测未来的气候变化趋势。
4. 交通流模型：交通流模型可以用时空模型来描述。
时间维度是小时或分钟，空间维度是道路网络，对象维度是车辆数量和速度。
通过分析交通流模型，可以优化交通网络，提高交通效率。
5. 疾病传播模型：疾病的传播也可以用时空模型来描述。
时间维度是天数或小时，空间维度是不同地区，对象维度是感染人群。
通过建立疾病传播模型，可以预测疫情的传播趋势，采取相应的防控措施。
6. 自然灾害模型：自然灾害的发生和演变可以用时空模型来描述。
时间维度是年份或季节，空间维度是地震带、风暴路径等地理特征，对象维度是灾害的强度和影响范围。
通过建立自然灾害模型，可以预测灾害的发生概率和影响范围，采取相应的防灾措施。
7. 城市扩张模型：城市扩张可以用时空模型来描述。
时间维度是年份，空间维度是城市边界，对象维度是城市人口和建筑面积。
通过分析城市扩张模型，可以规划城市的发展方向和区域布局。
8. 能源消耗模型：能源消耗也可以用时空模型来描述。
时间维度是年份，空间维度是不同地区，对象维度是能源消耗量。
通过分析能源消耗模型，可以优化能源利用方式，提高能源利用效率。
空间计量经济模型的理论与应用
空间计量经济模型的理论与应用第一部分空间计量经济模型介绍 (2)第二部分模型理论基础与原理 (5)第三部分空间相关性分析方法 (8)第四部分常用空间计量模型构建 (10)第五部分模型估计与检验方法 (14)第六部分应用案例与实证分析 (19)第七部分空间计量模型的局限性 (22)第八部分展望与未来研究方向 (25)第一部分空间计量经济模型介绍空间计量经济模型是一种将地理空间因素纳入传统经济学模型的分析方法，它通过在传统的线性模型中引入空间相关系数来考虑地区间的相互作用和影响。
这种模型起源于 20 世纪 70 年代，并逐渐成为经济学、地理学、城市规划等领域的重要工具。
本文将从理论与应用两个方面对空间计量经济模型进行详细介绍。
一、理论基础1.空间数据特性空间数据通常具有以下特点：(1)空间邻接性：相邻地区的变量之间往往存在相互影响。
(2)空间异质性：不同地区的自然环境、人文条件等差异会导致数据表现出不同的特性。
(3)空间相关性：同一地区内的多个变量之间可能存在着内在的联系，从而使得数据具有一定的空间自相关性。
2.空间计量模型的分类根据空间效应的不同，空间计量经济模型可分为两大类：(1)局部空间模型：这类模型关注的是单个区域的数据，如空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），它们分别考虑了邻居地区的影响和空间内相关性的效果。
(2)全局空间模型：这类模型考虑的是整个研究区域的空间效应，如空间杜宾模型（SDM）和空间卡尔曼滤波模型（SKF），它们能够捕捉到区域间广泛存在的相互作用关系。
二、空间计量模型的构建1.空间权重矩阵在构建空间计量模型时，首先要确定空间权重矩阵。
空间权重矩阵用于衡量地区之间的空间关联程度，常见的有邻接矩阵、距离衰减矩阵等。
例如，在邻接矩阵中，如果两个地区相邻，则它们之间的权值为1；否则，权值为 0。
2.模型选择根据所要解决的问题和数据特点，可以选择相应的空间计量模型。
例如，当研究区域内部存在明显的空间自相关性时，可以采用空间误差模型或空间滞后模型；当研究区域之间的互动效应较强时，则应选用空间杜宾模型。
LUCC的研究方法、主要指标及其应用-文档资料
模型分类：经验统计模型、随机模型、概念机理模型、综合 模型[2,5]。
2021/4/21
11
一、LUCC研究方法
经验统计模型采样多元统计分析方法，分析每个因子对 土地利用变化的贡献率，并将 LUCC与驱动因子之间的相互 作用定量化，从而从统计学角度表征 LUCC的原因。 经验统 计模型,如线性回归模型、Logistic回归模型、主成分分析
化的历史数据,而且由于土地利用/覆被变化具有非线性的特
LUCC模型的建立是深入了解土地利用和覆被变化复杂 性的重要手段，其作用和目的可以概括为: 对土地利用/覆被 变化情况进行描述、解释、预测，并制定对策。
2021/4/21
9
一、LUCC研究方法
2021/4/21
10
一、LUCC研究方法
1、国际上土地利用变化模型呈现多样化: 空间模型与非 空间模型、经验统计模型和概念机理模型、综合模型等。
2021/4/21
3
一、LUCC研究方法
1、文献调查方法
2021/4/21
4
一、LUCC研究方法
以文献调查方法为主要数据源进行LUCC研究，学者较 多在考证不同种类和不同来源的历史文献基础上，挖掘和提 取有用的信息，利用不同的数据处理方法( 如类比法、断面 定量比较法、订正法、插补法、森林恒等式和薄记模型等) 整理和标准化不同时期、不同来源和不同格式的资料，采用 图、表等方式记录整理好的数据，最后对结果数据进行对比 分析，早期主要以文字描述的方式定性或半定量研究LUCC 所采用的一般方法。
法、灰色关联度分析法、典型相关分析法、系统动力学方法 、空间统计模型及非线性回归模型等，通常是基于大量的土 地利用空间格局变化数据，把土地利用/覆变化的各种转化概
《2024年空间计量模型的理论和应用研究》范文
《空间计量模型的理论和应用研究》篇一一、引言随着社会科学和数据科学的发展，空间数据及其在众多领域的广泛应用变得越来越重要。
空间计量模型，作为空间数据分析和研究的重要工具，已经在经济学、地理学、环境科学、公共政策等领域得到广泛应用。
本文将重点讨论空间计量模型的理论基础，并对其在不同领域的应用进行深入探讨。
二、空间计量模型的理论基础1. 定义与分类空间计量模型是一种通过捕捉和分析空间数据中的空间依赖性和空间异质性来研究现象的模型。
这种模型包括地理加权回归模型(GWR)、空间自回归模型(SAR)、空间误差模型(SEM)等。
2. 理论基础空间计量模型的理论基础包括空间自相关理论、空间异质性和空间过程理论等。
其中，空间自相关理论强调观察值之间的依赖性，空间异质性则反映了空间单位之间存在的差异性，而空间过程理论则强调空间过程的变化和动态性。
三、空间计量模型的应用研究1. 经济学领域的应用在经济学领域，空间计量模型被广泛应用于房地产价格评估、区域经济发展、城市经济结构研究等方面。
例如，通过使用地理加权回归模型(GWR)，可以分析不同地区房地产价格的影响因素及其空间变化规律。
2. 地理学和环境科学领域的应用在地理学和环境科学领域，空间计量模型被用于研究区域生态保护、土地利用规划、环境质量评价等问题。
例如，使用空间自回归模型(SAR)可以分析土地利用变化的空间格局及其对生态环境的影响。
3. 公共政策领域的应用在公共政策领域，空间计量模型被用于研究公共设施布局、区域发展政策、社会公平等问题。
例如，通过分析不同地区的教育资源分布和人口结构变化，可以制定更合理的教育资源配置政策。
四、实例分析以城市交通拥堵问题为例，可以采用空间计量模型进行研究。
首先，通过收集交通流量数据、路网结构数据等，建立城市交通网络的空间数据集。
然后，使用合适的空间计量模型分析交通拥堵的空间分布规律及其影响因素，如道路宽度、交通设施布局等。
最后，根据分析结果提出相应的交通规划和管理策略，以缓解城市交通拥堵问题。
多尺度土地利用动态变化模型及应用研究
多尺度土地利用动态变化模型及应用研究在现代社会，随着人口的不断增长和城市化进程的加速，土地利用变化对社会、经济和环境的影响也越来越突出。
因此，为了合理规划土地利用、保护生态环境和可持续发展，研究土地利用动态变化模型及其应用成为重要的研究课题。
本文将以多尺度为切入点，探讨土地利用动态变化模型的构建及其在实际应用中的意义。
土地利用动态变化模型是通过对土地资源进行空间与时间上的分析，揭示土地利用变化的模式和趋势，以预测未来土地利用状况为目标的研究方法。
在构建土地利用动态变化模型时，需要考虑多种尺度的影响因素，包括政策、经济、人口和环境等。
因此，多尺度因素的有效整合是构建准确的土地利用动态变化模型的关键。
首先，多尺度土地利用动态变化模型的构建需要考虑时空尺度的匹配。
土地利用变化具有明显的时序特征，而不同的时空尺度对土地利用的影响程度也不同。
因此，在构建模型时需要将时间和空间维度进行合理匹配，以充分发挥不同尺度数据的价值。
例如，使用高分辨率的遥感影像可以对局部土地利用进行精细划分，而大尺度的统计数据可以揭示更宏观的土地利用变化趋势。
其次，多尺度土地利用动态变化模型的构建需要考虑不同尺度因素的影响。
土地利用受多种驱动因素的影响，而不同尺度的因素对土地利用的影响程度也不同。
因此，在构建模型时需要综合考虑不同尺度因素的影响，并合理权衡各因素之间的权重。
例如，经济因素在区域尺度上可能更为重要，而环境因素在局部尺度上可能更为重要。
最后，多尺度土地利用动态变化模型的应用可以跨越不同领域。
土地利用动态变化模型可以用于土地规划与管理、生态环境保护、农业生产等方面。
例如，在土地规划与管理中，模型可以为政府和规划部门提供决策支持，帮助制定合理的土地利用政策；在生态环境保护中，模型可以预测未来土地利用变化对生态系统的影响，为生态修复和保护提供科学依据；在农业生产中，模型可以优化土地利用格局，提高农田利用效率，促进农业可持续发展。
景观设计之生态学的特点
景观设计之生态学的特点与其他生态学科相比，景观生态学明确强调空间异质性、等级结构和时空尺度在研究生态格局和过程及其相互关系中的重要性，强调景观异质性的维持和发展，强调人类活动对景观和其他尺度上生态系统的影响.强调生态系统的空间结构和生态过程在多个时空尺度上的相互作用。
就目前景观生态学的发展水平和研究现状来看，景观生态学的特点可以简单地概括为以下几点:(1)整体性和系统性。
景观生态学强调研究对象的整体特征和系统属性，避免采用还原论的观点将景观分解为不同的组成部分，然后通过研究其组成部分的性质和特点去推断整体的属性。
虽然景观生态学仍然重视对景观要素或景观结构成分的基本属性和动态特点的研究，但景观生态学更多地通过景观要素之间的空间关系和功能关系作为景观整体属性加以研究和分析，揭示景观整体对各种影响和控制因素的反应。
(2)异质性和尺度性。
空间异质性是20世纪90年代以来生态学研究的一个重要理论问题。
由于景观异质性对景观稳定性、景观生产力和干扰在景观中的传播速率、方向和方式等都有显著影响，因此景观生态学对空间异质性更为重视。
尺度是研究对象的空间维度，一般用空间分辨率和空间范围来描述，表明对细节的把握能力和对整体的概括能力。
尺度越小，对细节的把握能力越强，而对整体的概括能力越弱。
由于生态学中的许多事件和过程都与一定的时间和空间尺度相联系，不同的生态学问题只能在不同尺度上加以研究，其研究结果也只能在相应的尺度上应用，研究结果的尺度外推是景观生态学的重要研究内容。
由于对景观异质性和尺度效应的普遍重视，强调研究对象的空间格局、生态过程与时空尺度之间的相互作用和控制关系是景观生态学的重要特点。
(3)综合性和宏观性。
景观生态学重点研究宏观尺度问题，其重要特点和优势之一就是高度的空间综合能力。
特别是在利用遥感技术、地理信息系统技术、数学模型技术、空间分析技术等高新技术，研究和解决宏观综合问题方面具有明显的优势。
在景观水平上将资源、环境、经济和社会问题进行综合，以可持续的景观空间格局研究为中心，探讨人地关系及人类活动方式的调整，研究可持续的、宜人的、生态安全的景观格局及其建设途径，为区域可持续发展规划提供理论和技术支持。
基于FLUS模型的花都区土地利用动态模拟研究
Land Use, Dynamic Simulation, FLUS Model, Huadu District
基于FLUS模型的花都区土地利用动态 模拟研究
马小宁1，林沛锋1，陈美招2
1广东工业大学管理学院，广东 广州 2广东外语外贸大学社会与公共管理学院，广东 广州
文章引用: 马小宁, 林沛锋, 陈美招. 基于 FLUS 模型的花都区土地利用动态模拟研究[J]. 社会科学前沿, 2019, 8(7): 1327-1341. DOI: 10.12677/ass.2019.87182
Open Access
1. 引言
随着全球城市化的快速发展，城市扩展引起的全球土地利用剧烈变化已引起学术界的广泛关注[1] [2]。 研究区域土地利用变化及预测其动态演变规律，对土地资源优化配置、城市空间的合理布局、区域可持 续发展等具有重大的理论和现实意义[3] [4] [5] [6]。
90 年代以来，伴随着地理计算的发展和成熟，利用数学模型与模拟实验相结合的研究方式越来越受 到学术界的重视，以数学模型为基础，对土地利用的动态特征进行模拟和预测显现出了良好的效果而成 为土地科学研究热点[7]。元胞自动机(CA)作为一种离散动态模型，具有很强的模拟复杂系统的能力，在 模拟城市扩展时空演化等复杂非线性问题方面具有独特的优势[8] [9]，但 CA 模型本身存在的不确定性也 会对土地利用变化的模拟结果产生不利影响[10]。近年来，为了提高 CA 模型模拟对土地利用动态变化模 拟的精度，许多学者对 CA 模型进行改进，有学者利用粒子群优化算法(PSO)对变换规则进行随机优化， 以减少不确定性[11] [12]，或者结合其他模型，如生态模型和环境影响评价模型进行仿真，预测重大政策 对土地利用变化的影响[13]；Arsanjani 等人建立了包括 Logistis 回归模型、马尔可夫链和 CA 模型的混合 模型，以综合自然环境因素和社会经济因素，从而提高模拟精度[14]。但是，目前大部分模型常常单独训 练和估计各类型土地的转换概率，忽略了各土地类型间的联系，难以体现土地类型间的竞争及相互影响 [15]；刘小平提出了基于 CA 模型的 FLUS (Future Land-Use Simulation)模型包含基于轮盘赌选择的自适应 惯性竞争机制，能够有效地处理各种土地利用类型相互转换的不确定性和复杂性，解决了上述问题[16]。
景观格局研究综述
• 4.4 地统计学法
• 在研究早期，景观指数法在揭示格局的多尺度特征方面发 挥了重要作用，但景观指数尺度图的突变和转折很少，不 能准确预示景观等级结构的存在(Wu，2000)。 • 而地统计学法在景观尺度的研究工作中则应用相对广泛得 多(王政权，1999；吕一河和傅伯杰，2001)，如空间自相 关分析(Spatial autocorrelation analysis ) ( Pierre, 1998 ; Fortin, 1999 )、半方差分析(semivariogram analysis ) C Rossi et al，1992)、谱分析(Spectral analysis ) (Rensahaw et al,1984)、小波分析(Wavelet analysis ) ( Bradshaw, 1992; Monica, 1999;祖元刚等，1999；孙 丹峰，2003)、分形分析(Fractals ) ( Sugihara et al, 1990 )、尺度方差分析(Cullinan, 1997 )、点格局分析 (Point pattern analysis ) ( Ripley BD, 1976; Diggle PJ， 1983；张金屯，2004)等。
• 李秀珍等(2004)应用景观中性模型对常用景观指数进行了 评价，认为值得推荐的指标有总板块数目、平均斑块大小、 总边界密度，分维数，这几种指标都可应用于类型水平和 景观水平。 • 陈文波等(2002)认为平均周长面积比、蔓延度、相对斑块 面积、分维数和斑块类型数几个指标间独立性较好，又能 比较全面的描述景观格局。
• Dietzel （2005）比较了不同时期景观指数的差异，揭示 了城市增长存在“分散一融合”的震荡过程；
• Luck and Wu ( 2002)以空间代时间，研究了城市化梯度 上景观指数的变化，从而揭示了城市景观格局随着城市化 过程发展的变化规律。
时空数据模型名词解释
时空数据模型名词解释1.引言1.1 概述【概述】时空数据模型是一种用于描述和管理时空（时间和空间）数据的理论和方法。
随着人类社会的不断发展和科技的进步，产生的数据中包含了大量的时空信息，如地理位置、时间戳等。
这些时空数据对许多领域具有重要意义，包括地理信息系统、交通规划、气象预测、环境保护等。
因此，研究和建立一种统一的时空数据模型，以高效地存储、处理和分析这些数据，对于实现对时空信息的智能化应用具有重要意义。
时空数据模型主要涉及两个方面的内容：时间和空间。
时间维度通常指的是数据中包含的时间信息，如时间戳、时间序列等。
空间维度则涉及地理位置信息，如经纬度、行政区划等。
时空数据模型通过将时间和空间信息进行整合，可以更准确地描述现实世界中的各种现象和事件，从而为各个领域的应用提供强大的支持。
在时空数据模型中，时间和空间被视为两个重要的维度，相互交织在一起。
不同于传统的关系型数据模型，时空数据模型可以更好地处理多个时间点和空间位置之间的关系。
例如，在交通规划中，需要分析不同时段内不同位置的交通流量变化趋势，以制定合理的交通规划方案。
此时，时空数据模型可以提供一种灵活、高效的分析方法，帮助决策者做出准确、科学的判断。
本文将对时空数据模型进行详细解释和阐述，并对其中涉及的一些关键名词进行解释。
接下来的章节将依次介绍时空数据模型的概念与结构，以及其在现实应用中的意义和优势。
最后，将通过总结对时空数据模型的重要性进行回顾，并展望未来的发展方向。
通过本文的阐述，读者将能够全面了解时空数据模型的相关知识，并深入了解其在各个领域中的广泛应用。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将按照以下结构组织和呈现时空数据模型的名词解释：引言部分：在引言中，将对本文的主题进行概述，介绍时空数据模型的背景和意义，并说明本文的目的。
正文部分：本部分将详细介绍时空数据模型及其相关的名词解释。
首先，将详细解释什么是时空数据模型，包括定义、特点和应用领域等方面的内容。
时空信息技术的创新与应用
时空信息技术的创新与应用时空信息技术，这是一个从静态的信息技术向动态的时空方向拓展的新领域。
简单的来说，它就是将时空信息加入到现有的信息系统中，甚至可以构建全新的时空信息系统，为生产、日常生活、个人与社会等各个领域的管控与管理提供了极大的便利。
时空信息技术的创新和应用，开启了数码化、精细化时代，更让智慧城市、智慧交通、智慧医疗等产生了许多新的应用模式，对于人们的生产和生活产生了深远的影响。
时空信息技术的创新中，最基础的是时空数据处理的技术。
在现代社会，各种形式的时空数据如雨后春笋般迅速出现。
这些数据往往呈现出跨域、多元、大量的特点，因此有必要研究和开发出处理这些数据的方法。
时空数据挖掘、时空数据模型、时空数据可视化等技术的引入，极大的推进了时空数据信息领域的突破。
时空信息技术的应用是直接面向社会的。
智慧城市是其中之一。
信息技术发展的基础是大数据，智慧城市的建设离不开大数据及其他信息技术，其中就包括时空信息技术。
城市领域的上百种数据如城市规划信息、市民服务信息、城市设施信息等，这些数据被获取、处理、储存、分析后呈现在各类手机和电脑终端上，为市民、政府机关提供了更优质、有效的服务。
这些数据还应用在了城市管理方面，如车流预测、城市智慧交通、物流实时监测等。
时空信息技术对城市生存和管理的影响越发明显，让城市智慧化不断发展，为城市永续发展提供了强大的推动力量。
当然，时空信息技术不仅仅应用于城市领域。
在医疗和健康管理领域，时空信息技术也在快速发展。
医疗领域涉及到的病历、药品管理、疾病信息、体检数据等，有些难以直观地展示给病人或医生。
但通过时空信息技术的引入，这些数据可以高精度的呈现在3D模型上，给医生提供更加精确的判断。
同时，具有智能化的医疗设备也应运而生，如体温计、血压计等小型设备，它们可以记录用户的健康数据、提供个性化的健康方案等。
时空信息技术为医疗机构和个人的健康管理带来了新的思路和机会。
总体来说，时空信息技术的创新和应用，已经离不开信息技术、物联网、大数据等。
全球环境变化研究的核心领域土地利用土地覆被变化的国际研究动向
全球环境变化研究的核心领域土地利用土地覆被变化的国际研究动向一、本文概述随着全球人口的增长和经济的快速发展，土地利用和土地覆被变化（LUCC）已成为全球环境变化的重要驱动力之一。
这种变化不仅直接影响生物多样性、水资源、气候等多个方面，还通过影响地球系统的各个组成部分，间接影响全球环境的整体稳定性。
因此，对土地利用土地覆被变化的深入研究，对于我们理解全球环境变化的机理，预测未来环境变化趋势，以及制定有效的应对策略具有极其重要的意义。
本文旨在全面概述全球环境变化研究的核心领域——土地利用土地覆被变化的国际研究动向。
我们将首先回顾土地利用土地覆被变化的基本概念和研究背景，然后分析当前国际学术界在该领域的研究热点和前沿问题，包括土地利用变化的驱动力、土地覆被变化的生态效应、土地利用变化的社会经济影响等。
我们还将关注新技术和新方法在土地利用土地覆被变化研究中的应用，如遥感技术、地理信息系统、模型模拟等。
通过对全球土地利用土地覆被变化研究动向的梳理和分析，本文旨在为全球环境变化的深入研究和应对策略提供有益的参考和启示。
我们期待通过这一研究，为应对全球环境变化、保护地球生态环境、促进可持续发展提供科学依据和决策支持。
二、土地利用/土地覆被变化的基本概念与研究意义土地利用/土地覆被变化（Land Use/Land Cover Change，简称LUCC）是全球环境变化研究的核心领域之一。
土地利用是指人类对土地进行的各种经营活动，包括农业、林业、牧业、城市建设等；而土地覆被则是指地球表面覆盖的自然或人工植被、水体、裸地等。
LUCC涉及的是这两个层面的动态变化及其相互作用。
研究LUCC具有重要的现实意义和理论价值。
LUCC直接影响了全球生态系统服务功能和生物多样性，对全球碳循环、水循环、气候系统等自然过程产生深远影响。
LUCC反映了人类活动对自然环境的干预程度，是人类社会经济发展的一面镜子。
因此，通过对LUCC的研究，我们可以深入理解人类活动与自然环境的相互作用机制，为制定科学的资源管理和环境保护政策提供理论依据。
地理信息系统中的时空数据分析与可视化研究
地理信息系统中的时空数据分析与可视化研究地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于捕捉、存储、管理、分析和展示地理数据的技术。
随着时空数据的增长，如何通过时空数据分析及可视化研究，横跨地理和时间维度，对地理信息进行更深入的研究已经成为了地理学、环境科学和城市规划等领域的重要课题。
本文将对地理信息系统中的时空数据分析与可视化研究进行探讨。
一、时空数据分析1. 数据预处理时空数据通常以矢量或栅格形式存在。
在进行时空数据分析之前，必须先进行数据预处理。
这包括数据清理、去除异常值和缺失数据的填补等工作。
2. 时空数据建模时空数据建模是时空分析的基础。
常用的时空数据模型包括欧拉模型和拉格朗日模型。
欧拉模型主要用于描述物理现象的变化趋势，而拉格朗日模型则着重描述物质在时空中的运动和交互。
3. 时空特征提取时空特征提取是对时空数据中的关键特征进行识别和提取。
这些特征可以是地理对象的形状、位置、数量、颜色等。
通过提取和分析这些特征，可以帮助我们理解时空数据中隐藏的规律和趋势。
4. 时空关系挖掘时空关系挖掘是研究不同时空对象之间的关系及其演化规律。
通过时空关系挖掘，我们可以揭示出时空数据中的模式和规律，如地理空间中的聚类现象、时空变化的趋势等。
二、时空数据可视化1. 空间数据可视化空间数据可视化是将地理信息以图形的形式展示出来，以便更直观地理解空间数据。
常用的空间数据可视化技术包括地图制作、热力图、等值线图等。
通过这些技术，可以将地理信息以色彩、形状或符号等方式展示出来，从而更好地理解地理数据。
2. 时间数据可视化时间数据可视化是将时间序列数据以图形形式展示出来，以便更清晰地理解数据的变化趋势。
常见的时间数据可视化技术包括折线图、柱状图、散点图等。
通过这些技术可以将时间数据按照不同的时间尺度进行展示，揭示出数据的时间变化规律。
3. 时空数据集成可视化时空数据集成可视化是将空间数据和时间数据结合起来，以便更全面地理解时空数据的关系和演变。
时空大数据分析模型构建及有关应用
时空大数据分析模型构建及有关应用随着大数据时代的到来，时空大数据的收集和分析成为了许多领域中的重要任务。
时空大数据分析模型的构建和应用可以帮助我们揭示数据之间的关联关系，并为实际问题的解决提供有效的支持。
本文将介绍时空大数据分析模型的构建过程，并探讨其在各个领域中的应用。
首先，时空大数据分析模型的构建需要从数据的收集和清洗开始。
时空大数据可以来自于各种传感器、移动设备、社交媒体等渠道，其中涉及到的数据类型多样、规模庞大。
在构建模型之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等操作，以确保数据的准确性和一致性。
其次，时空大数据分析模型的构建涉及到特征选择和特征工程的环节。
特征选择是指从大量的特征中选择出对目标变量具有重要影响的特征，以避免模型过于复杂和冗余。
特征工程是指对原始特征进行变换、组合和衍生，以生成更具表达能力的特征。
特征选择和特征工程的目的是提高模型的泛化能力和预测准确性。
接下来是选择适当的时空大数据分析模型进行训练和预测。
时空大数据分析模型可以是传统的机器学习模型，如线性回归、决策树、支持向量机等，也可以是深度学习模型，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
选择模型需要考虑数据的特点、问题的复杂度以及模型和算法的可解释性和可解释性等因素。
在模型训练的过程中，需要采用合适的算法和策略进行参数优化和模型选择。
参数优化是指通过调整模型的参数，使得模型在训练数据上能够得到较好的拟合效果和泛化能力。
模型选择是指从多种模型中选择效果最好的模型，以提高模型的预测准确性和稳定性。
在参数优化和模型选择过程中，可以采用交叉验证、网格搜索等方法来进行模型评估和选择。
完成模型的训练后，对模型进行验证和测试，以评估模型的性能和可靠性。
验证是指使用独立的数据集对模型进行测试，以验证模型在新数据上的泛化能力。
测试是指在实际应用场景中对模型进行测试，以评估模型的效果和预测能力。
验证和测试过程中可以采用多种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1值等，以全面评估模型的性能。
土地利用变化空间模拟的进展CLUES模型及其应用
基本内容
随着计算机技术和GIS技术的发展，土地利用变化空间模拟的方法和技术也在 不断进步。传统的空间模拟方法主要有元胞自动机、遗留程序法和随机森林等。 这些方法在不同程度上存在着对土地利用变化过程和机制的描述不够准确、时空 分辨率较低、预测精度不高等问题。近年来，随着大数据和机器学习等技术的不 断发展，土地利用变化空间模拟的方法也不断创新，包括基于数据驱动的模型和 基于过程的模型等。
基本内容
土地利用变化是指人类对土地资源的利用方式在时间和空间上的变化，包括 土地覆盖类型、土地利用程度和土地权属等方面的变化。这些变化是由自然因素 和人类活动共同作用的结果，其中人类活动是主要驱动因素。土地利用变化的空 间模拟就是通过一定的方法和技术手段，对土地利用变化的时空格局、过程、趋 势和影响因素进行模拟和预测。
基本内容
CLUES模型的应用案例较多，以下是几个典型的例子。在西班牙马德里地区， CLUES模型被用于模拟1990年至2010年期间的土地利用变化，并发现该地区的森 林覆盖率和绿地面积逐渐减少，而城市用地和农业用地面积逐渐增加。在广东省 佛山市，CLUES模型被用于模拟1990年至2015年期间的土地利用变化，并发现该 地区的农业用地逐渐减少，而建设用地面积逐渐增加。同时，该模型也被用于评 估不同政策对土地利用变化的影响。
土地利用变化空间模拟的进 展——CLUES模型及其应用
基本内容
基本内容
土地利用变化是当今全球最为的环境和社会问题之一。随着人类活动的不断 增加，土地资源的利用方式也在不断变化，这不仅对生态环境造成了巨大压力， 也影响了人类的生存和发展。因此，对土地利用变化进行空间模拟是制定科学合 理的土地资源利用和管理策略的重要前提。本次演示将介绍近年来土地利用变化 空间模拟的进展，并重点阐述CLUES模型及其应用。
空间相互作用及其模型和应用
在“我国五大海洋经济区域空间相互作用的测算”笔者助于主成分分析和拓展的引力模型对中国五大海洋经济区——环渤海、长江三角洲、海峡西岸经济区、珠江三角洲、北部湾经济区之间的空间相互作用进行测算和分析。一方面在理论上弥补了对中国沿海经济区分析侧重空间差异忽视互动联系的问题，另一方面通过对五大经济区域空间相互作用的实证分析，发现中国沿海区域的经济发展彼此之间存在加速作用、沿海经济区一体化发展符合经济规律，尤其东部沿海经济区与南部沿海经济区的形成是其必然趋势。而促进空间作用则主要应依靠产业结构升级、科学技术的投入和交通网络的完善。
由于水路运输和航空运输在辽中南城市群各城市间并不完全存在而铁路又主要承担长距离运输辽中南城市群大量的运输是由公路承担的因此笔者根据中国高速公路及城乡公路网地图集以及各城市公路里程表的查询结果作为城市间最短交通距离即dij
空间相互作用及其模型和应用
空间相互作用过程是实现人、货物或者信息从来源地到达目的地移动的过程。空间相互作用模型通过地理空间来表达运输的需求关系。空间相互作用包含广泛的移动，如：工作、移民、旅游使用公共设施、信息传递、资本、市场零售等领域的活动,国际贸易及货运配。经济活动是供给与需求的循环。一个简单的事实，空间相互作用发生在运输费用小的来源地与目的地之间。空间相互作用的发生依赖三个必要条件：
时空数据分析与建模
时空数据分析与建模近年来，时空数据技术及应用在如资源管理、社会科学研究、公共安全、智慧城市等行业发挥出了重要作用。
时空数据分析与建模指的是利用经过地理空间信息等记载的数据，进行联合分析与建模，以解决实际问题的技术。
时空数据分析指的是利用数学方法进行时空数据的分析。
通常，为了更全面地理解时空数据，需要将尺度、数量和空间结构等要素联合起来考虑，运用数学方法进行分析，以解决实际问题。
时空数据建模是一种重要的时空数据分析技术，它利用数学与计算机模拟技术，对时空数据进行建模，以便快速实现数据分析。
常见的时空数据建模方法有空间自回归模型、空间模糊分类模型、空间动态模型、空间时间模型等。
时空数据分析与建模在不同行业有着广泛的应用，例如在资源管理行业，可以通过空间自回归模型建模，对以地理空间信息为基础的资源管理问题进行分析；在社会科学行业中，可以利用空间模糊分类模型，分析学校客户的教育经历，从而找出不同学校的教育特质；在公共安全领域，可以利用空间动态模型，对城市安全情况进行研究，发掘犯罪活动及犯罪对象等；在智慧城市行业，可以利用空间时间模型，根据城市各区域的实时数据，实现城市的智能规划与管理。
时空数据分析与建模可以有效提升行业实践的精确度，但仍存在一定的技术问题。
首先，相关模型常常具有高度的复杂性，对于初学者来说难以理解；其次，相关技术及数据要求较高，使得时空数据分析与建模成本较大；最后，由于数据安全性等问题，缺乏有效的数据保护措施，影响了时空数据分析与建模的效率。
因此，为了使时空数据分析与建模技术更好地服务于人类，需要有关部门对技术的情况做出完善，使其更加简单易用，为用户提供有效的数据保护措施，并投入足够的经费，更新技术，让时空数据分析与建模技术能够发挥更大的作用。
总之，时空数据分析与建模是当前解决实际问题的重要技术，在不同行业有着重要的应用。
然而，由于相关技术和数据的要求较高，其使用效率较低，需要相关部门加以完善，并投入资源，才能使时空数据分析与建模技术有更大的发展空间。
我国城市环境空气质量预报主要模型及应用
我国城市环境空气质量预报主要模型及应用我国城市环境空气质量预报主要模型及应用一、引言随着我国城市化进程的加快，城市环境污染问题日益突出。
其中，空气质量问题成为影响居民身心健康的重要因素之一。
为了及时有效地预警和控制空气污染，我国不断完善城市环境空气质量预报系统，采用各种预报模型进行研究和应用。
本文将介绍我国城市环境空气质量预报主要模型及其应用。
二、主要模型及原理1. 线性回归模型线性回归模型是一种较为简单和常用的模型，其基本思想是通过建立气象、大气污染物浓度和其他可能影响空气质量的因素之间的线性关系，进行空气质量预报。
该模型的主要优点是计算速度快，但也存在着对数据分布假设较强、对气象和污染物之间关系的线性描述可能不准确等问题。
因此，在实际应用中，往往需要结合其他模型进行校正和优化。
2. 时间序列模型时间序列模型基于历史数据建立统计模型，利用时间维度的信息进行预测。
常用的时间序列模型有ARIMA（自回归综合移动平均模型）、VAR（向量自回归模型）等。
这些模型能够较好地捕捉空气质量的季节性、周期性和趋势性变化，并针对性地进行预测。
不过，时间序列模型对数据的平稳性要求较高，对于非平稳数据的预测效果可能较差。
3. 统计学模型统计学模型包括传统的回归模型、聚类模型和时间序列模型等。
这些模型通过对历史数据进行统计分析和建模，获取不同时段的变化规律，并进行预测。
这些模型尤其适用于长期变化较为缓慢的城市空气质量预报。
4. 机器学习模型机器学习模型是近年来在城市环境空气质量预报中得到广泛应用的一种方法。
这些模型通过大量的历史数据进行学习和训练，以获取数据特征之间的关系，并做出预测。
常用的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（Random Forest）等。
这些模型的优点是可以很好地应对非线性关系，能够更准确地预测空气质量。
三、模型应用我国城市环境空气质量预报主要用于预警和控制空气污染，保护居民身心健康。
城市空间相互作用的理论模型及其扩展
动态演化模型
详细描述
考虑城市空间的动态演化过程，建立动态演化模型，以 揭示城市空间相互作用的动态变化规律，以及不同时间 节点上城市空间的相互影响关系。
扩展的方向二：引入新的理论或方法
总结词
引入复杂性理论
详细描述
采用多尺度的研究方法，从不同的空间尺度上研究城市空 间的相互作用，可以更全面地揭示城市空间相互作用的规 律和机制。
数据处理
02
03
数据质量评估
对数据进行清洗、整理和转换， 以满足后续模型应用和分析的需 要。
对数据进行质量评估，以确保数 据的质量和可靠性，为后续分析 提供可靠的基础。
模型应用和结果分析
模型选择
根据研究目的和研究问题，选择合适的理论模型进行应用。
模型参数估计
根据收集的数据对模型参数进行估计，以实现模型的拟合和优化。
01
03
城市空间相互作用的理论模型在指导城市群、区域一 体化等方面具有实际应用价值，有助于优化城市空间
布局和资源配置。
04
实证研究结果表明，城市间相互作用强度与城市规模、 距离、产业结构等建议和展望
01
02
03
04
进一步深化城市空间相互作 用的理论研究，探讨不同尺 度下的作用机制和影响因素， 完善理论框架和模型构建。
理论创新和发展。
02
CHAPTER
城市空间相互作用的理论模 型
理论模型介绍
引力模型
基于牛顿万有引力定律，认为城市间的相互作用与城市规模成正 比，与城市距离成反比。
潜力模型
基于场论，认为城市间的相互作用与城市间的潜能成正比，与城市 距离的平方成反比。
空间相互作用模型
基于网络流理论，将城市视为节点，交通线路视为边，城市间的相 互作用与交通线路的流量成正比。
- 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)。
地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第66卷第2期2011年2月V ol.66,No.2Feb.,2011区域尺度城市增长时空动态模型及其应用匡文慧1,刘纪远1,邵全琴1,何剑锋1,孙朝阳1,田汉勤2,班艺舫3(1.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101；2.美国奥本大学，奥本36849；3.瑞典皇家理工学院，斯德哥尔摩S-10044)摘要：区域尺度城市增长动态模拟(Reg-UGM)是城市化影响下的土地利用/覆盖变化以及全球环境变化研究的重要手段之一。
针对单个城市增长未来情景模拟难以在区域尺度刻画与解释城市化影响下的土地利用/覆盖变化以及与全球环境变化交互过程与作用机理主要问题，本研究集成人工神经网络模型(ANN)与元胞自动机模型(CA)构建适合不同情景的区域尺度城市增长动态模型，通过1979年以来高分辨率遥感信息探测获取的4个时段京津唐都市圈城市增长时空特征分析提取先验知识规则，模拟京津唐都市圈在基准模式、经济模式、政策模式与结构调整模式未来不同情景模式下城市增长过程。
研究表明，Reg-UGM 在模拟区域尺度受国家宏观政策等影响城市非线性增长过程具有较好的可靠性，为进一步研究城市化影响下的宏观生态效应提供前提保障。
模拟结果显示京津唐都市圈在不同情景模式下城市增长呈现较大的时空格局差异，未来城市增长结构调整模式更符合区域城市化的实际情况，未来区域城市增长将由特大城市向中小城市转移，滨海沿线城镇发展带将经历更快的城市增长过程。
关键词：城市增长；情景模拟；京津唐都市圈；GIS1引言城市化影响下的土地利用/覆盖变化(LUCC)被认为是引起全球气候变化和温室效应的重要因素，其中CO 2排放的80%来源于城市区域[1-3]。
城市扩张以及由此引起的地表不透水层的增长(Impervious Surface)在城市—区域乃至全球尺度的生物地球化学循环以及生物多样性的影响受到国际国内科学家的广泛关注[4-6]。
2005年IHDP 第15号报告《城市化与全球环境变化》提出通过时空尺度比较，人文科学与自然的学科交叉与耦合等方式加强在局地、区域以及全球尺度城市化与全球环境变化(UGEC)之间的交互与反馈的理解[7]。
城市系统动态模拟是深刻理解城市化对周边土地利用/覆盖变化影响机制，进而揭示其对全球环境变化影响的重要工具，成为当前研究的热点内容。
目前针对城市动态模拟发展了CA 模型、系统动力学模型和多主体模型(Multi-agent)等主流模型，对于单个城市的模拟产生了较好的模拟效果[8-12]。
但是，如何进行尺度拓展开展精准的区域尺度或全国尺度城市空间增长动态模拟仍然具有很大的挑战。
过去与未来时段城市化影响下的区域土地利收稿日期：2010-01-07;修订日期：2010-07-18基金项目：国家自然科学青年基金项目(40901224);国家“973”计划项目(2010CB950900);国家“863”计划项目(2009AA122002-3);遥感科学国家重点实验室开放基金项目(2009KFJJ005);国家资源与环境信息系统重点实验室开放基金项目(A0725);瑞典国际合作项目(2006-24724-44416-13)[Foundation:The Young ScientistFund of Nataional Natural Science Fundation of China,No.40901224;National High Technology Research andDevelopment Program,No.2009AA122002-3;National Key Technology R&D Program,No.2006BAC08B00;Opening Foundation of State Key Laboratory of Remote Sensing Science,No.2009KFJJ005;OpeningFoundation of State Key Lab of Resources and Environmental Information System,No.A0725;SwedishResearch Links,No.2006-24724-44416-13]作者简介：匡文慧(1978-),男,助研,博士后。
主要从事土地利用/覆盖变化和城市遥感应用研究。
E-mail:kuangwh1978@通讯作者：刘纪远(1947-),男,研究员,博士生导师。
中国自然资源学会理事长,主要从事资源环境遥感与土地利用/覆盖变化及其宏观生态效应研究。
E-mail:liujy@178-188页2期匡文慧等：区域尺度城市增长时空动态模型及其应用用/覆盖变化研究是揭示在人类剧烈活动与全球气候变化双重影响下的陆地生态系统、大气系统与土地利用/覆盖变化之间交互与作用机理研究的一项重要内容。
区域或全国尺度城市增长模拟是大尺度城市化影响下的土地利用/覆盖变化以及城市化与环境变化交互机理研究的重要手段。
京津唐都市圈成为继长江三角洲、珠江三角洲城市群中国经济增长的第三极，作为北方地区经济发展重心，在中国政治、经济发展中起着重要的战略地位。
该区位于中国生态环境脆弱带边缘，尤其是北京、天津、唐山等地严重缺水成为中国3大城市群水资源短缺最为严重的都市圈之一[13-14]。
1978年改革开放以来，都市圈城市快速发展与高强度开发，特别是大规模科技园区、经济园区与工业园区等新开发区建设，都市圈正呈现城市“蔓延式”与“冒进式”增长，并形成大都市连绵带，向着区域城市化过程发展，城市快速增长与水土资源矛盾日益突出[15-16]。
京津唐都市圈未来城市增长的精准模拟与预测将对缓减这一矛盾具有重要参考价值。
基于上述背景，本研究集成人工神经网络模型(ANN)与元胞自动机模型(CA)构建适合不同情景的区域尺度城市增长动态模型(Reg-UGM)，通过1979年以来高分辨率遥感信息探测获取的4个时段京津唐都市圈城市增长时空特征分析提取先验知识规则，模拟京津唐都市圈在基准模式、经济模式、政策模式与结构调整模式未来不同情景模式城市增长过程。
区域尺度城市增长动态模型为进一步在更大尺度研究城市增长以及全球环境变化带来的影响提供方法基础，研究结果为京津唐都市圈城市增长管理规划提供科学参考。
2模型结构与研究方法2.1模型概念结构与基本功能城市增长过程即农村用地向城市用地的转化受到自然条件限制、社会经济因素、交通道路等区位因素以及人文政策等多重因素综合作用的复杂过程。
区域尺度城市土地利用扩张模型表达为：t Ux,y=f(S x,y,t N x,y,t E x,y,t L x,y,t P x,y,)(1)式中：t U x,y表示城市在t时段的增长过程；t S x,y表示土地用途以及自身的邻域状态；t N x,y表示自然影响因素，包括地形因子、水域控制等；t E x,y表示社会经济因子，主要包括GDP、国外投资、产业结构等因子对城市增长产生的影响。
t L x,y表示城市交通道路、环城公路、铁路等区位因素对城市空间增长的牵引作用。
t P x,y主要指区域发展战略与土地利用政策对城市增长的影响。
根据模型的功能结构特征，模型分为区域城市增长动态格局分析模块、需求分析与情景模块、空间影响因素分析模块以及空间配置与预测模块共4个模块(图1)。
需求分析与情景模图1区域尺度城市增长动态模型(Reg-UGM)概念与功能结构Fig.1Conception frame and structure of Reg-UGM model179地理学报66卷180块由于研究区城市增长在不同时段受到人文经济、国土政策与区域发展战略的影响，区域城市增长具有高度时空差异性与突变特征，所以预测不同情景模式下城市增长面积未使用简单的回归模型，在对过去城市增长与人口经济之间关系分析中，发现GDP变化、城市化水平与常住人口变化的用地指标是表达城市增长的有效指标，本研究发展如下不同情景城市面积增长预测模型：△U=α×△Pop×Index s(△Pop)+β×△GDP×Index s(△GDP)+γ×△Ur×Index s(△Ur)(2) s式中：U s表示不同情景下城市增长面积；α、β、γ为城市常住人口、GDP与城市化水平对城市增长的贡献系数，主要通过过去时段数据回归分析获取参数；ΔPop、ΔGDP、ΔUr 为城市常住人口、GDP与城市水平变化数值，参考区域规划设定不同增长速度计算；Index s(ΔPop)、Index s(ΔGDP)、Index s(ΔUr)为不同情景模式下城市常住人口、GDP与城市水平变化城市用地指标，依据过去不同时段城市增长模式计算用地指标。
Reg-UGM模型重要内核空间影响因素分析模块采用美国Purdue大学Human-Environment Modeling and Analysis(HEMA)实验室开发的基于神经网络模型的土地利用预测模型Land transform model(LTM)[12]。
该模型能够通过神经网络技术机器学习与训练法自动获取土地利用变化驱动因素的空间交互规则，模型内容包括输入、输出、隐含层节点的创建，驱动变量与土地利用变化信息训练样本获取，驱动变量因素回归与循环，驱动变量因素权重识别以及精度评价5个部分。
2.2模拟方法与技术流程依据上述模型结构，采用如下技术方法实现：①基于1979、1990、1995、2000与2005年4个时段研究区城市土地利用变化时空信息分析不同时段城市增长时空格局与人文驱动机制，挖掘城市增长的先验知识规则并设定城市未来增长的不同情景方案；②针对研究区在不同时段受到人文政策与区域发展战略的影响，区域城市增长具有高度时空差异性与突变特征，选择区域城市常住人口、GDP与城市化水平的变化量作为表达城市增长的面积特征，设定在上述不同情景下的城市常住人口、GDP与城市化水平指标，预测不同情景下的城市用地面积增长；③建立研究区300m×300m网格系统，生成城市用地空间比例数据，在研究区城市面积总量控制下转化为(0,1)空间网格数据；④识别影响区域城市增长重要空间影响因素，选择距离城市中心、副中心的距离，距离海岸带距离，一般公路、高速公路、铁路的距离、邻域规则以及河流距离等主要指标生成300m×300m网格；⑤应用成熟的基于神经网络模型(ANN)发展的Land transform model(LTM)[12]输入上述空间数据，模拟过去不同时段城市增长潜力并进行精度分析；⑥以2005年作为现状年，设定不同情景模式，模拟未来城市增长动态格局。