中国土地利用变化及其影响的空间建模分析
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。
如何进行土地利用与土地利用变化分析
如何进行土地利用与土地利用变化分析1. 简介土地利用是指人类对土地的利用方式和目的，涵盖了农业、工业、居住等各个领域。
土地利用变化是指土地利用方式以及用地目的在一定时期内的变化。
土地利用与土地利用变化分析是一项重要的工作，可以为规划、资源管理和环境保护提供科学依据。
本文将探讨如何进行土地利用与土地利用变化分析。
2. 数据获取进行土地利用与土地利用变化分析的第一步是获取相关的数据。
常用的数据来源包括遥感影像、地理信息系统（GIS）数据、统计数据等。
遥感影像具有较高的时间分辨率和空间分辨率，可以提供大范围的土地利用信息。
GIS数据包括土地利用类型、土地所有权等信息。
统计数据可以提供人口、经济、农业等相关指标。
3. 数据预处理获取到的数据需要进行预处理，以保证数据的准确性和一致性。
预处理包括数据清洗、数据校正、数据融合等过程。
数据清洗是指去除重复、错误或不完整的数据。
数据校正是将不同来源的数据进行校正，使其具有一定的空间一致性。
数据融合是将多源数据融合在一起，形成统一的数据集。
4. 土地利用分类土地利用分类是对土地利用类型进行划分和分类，是土地利用与土地利用变化分析的基础。
土地利用分类可以根据不同的目的和尺度采取不同的方法。
常用的分类方法包括基于目视解译的分类方法、基于统计学的分类方法、基于机器学习的分类方法等。
需要根据具体情况选择适合的分类方法。
5. 土地利用变化分析土地利用变化分析是对不同时期土地利用数据进行比较和分析，以揭示土地利用的变化趋势和原因。
常用的土地利用变化分析方法包括转移矩阵分析、空间动态度指数分析、变化向量分析等。
这些方法可以从不同角度刻画土地利用的变化特征，帮助我们了解土地利用变化的规律和趋势。
6. 影响因素分析土地利用变化的原因复杂多样，涉及自然因素、经济因素、政策因素等。
进行土地利用与土地利用变化分析时，需要对这些因素进行分析和评估。
可以通过回归分析、时间序列分析等方法，探讨土地利用变化与影响因素之间的关系。
城市土地利用变化模型及其驱动因素探究
城市土地利用变化模型及其驱动因素探究引言城市土地利用变化是城市化进程中的重要问题，它直接影响到城市规划、土地资源的可持续利用以及社会经济发展。
了解城市土地利用变化模型及其驱动因素，对于合理规划城市发展、保护土地资源具有重要价值。
本文将探究城市土地利用变化模型及其驱动因素，以期提供理论与实务指导。
一、城市土地利用变化模型城市土地利用变化模型是对城市土地利用变化的规律进行建模描述的方法，旨在揭示土地利用变化的动态过程，以帮助预测未来的土地利用情况。
目前常见的城市土地利用变化模型有马尔可夫链模型、细胞自动机模型和基于地统计学的模型等。
1. 马尔可夫链模型马尔可夫链模型是一种基于概率的统计模型，通过分析土地利用状态之间的转移概率，预测未来的土地利用状况。
该模型假设土地利用状态之间的转移概率只与当前状态有关，与历史状态无关。
马尔可夫链模型简单、易于计算，但不考虑历史的影响因素，模拟结果有一定的不确定性。
2. 细胞自动机模型细胞自动机模型是一种基于空间交互的模型，将城市土地划分为若干个细胞，并根据细胞之间的交互规则模拟土地利用变化过程。
该模型考虑了空间布局的影响，可以较好地模拟城市土地利用的空间分布特征。
然而，细胞自动机模型的参数设置较为复杂，对数据的要求较高。
3. 基于地统计学的模型基于地统计学的模型是一种通过对土地利用变化进行区域统计分析，揭示其空间分布格局与变化趋势的方法。
该模型通过构建土地利用变化的空间模式，探讨土地利用变化与驱动因素之间的关系，并预测未来的土地利用情况。
这种模型同时考虑了驱动因素的作用，可以为城市规划和土地资源管理提供科学依据。
二、城市土地利用变化的驱动因素城市土地利用变化是多种驱动因素的综合结果，从经济、社会、环境等多个角度分析驱动因素，对于把握城市土地利用变化的规律及制定相应的政策具有重要意义。
以下是常见的城市土地利用变化的驱动因素。
1. 经济因素经济因素是城市土地利用变化的主要驱动力之一。
土地利用覆被变化时空信息分析方法及应用
第1章土地利用/覆被变化研究概述1.1土地利用/覆被变化研究的主要内容随着人口增加、经济发展及科学技术进步，人类活动对地球表面的作用不断增强。
全球变暖、生物多样性的消失、酸雨等现象的出现，促使人们更多地关注全球变化。
土地利用与覆被变化是人类活动对地表影响的重要载体，从而成为研究地球地表化学过程、碳循环、生物多样性等全球变化和生态环境问题的基础，在全球环境变化研究中，土地利用和土地覆被动态越来越被认为是一个关键而迫切的研究课题。
目前，“3S”技术（遥感（RS）、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS））的发展，为全球土地利用/覆被变化的研究提供了多尺度的信息源，从而进一步促进了土地利用/覆被变化的研究（田光进，2002）。
土地利用是人类根据土地的特点，按一定的经济与社会目的，采取一系列生物和技术手段，对土地进行的长期性或周期性的经营活动。
它是一个把土地的自然生态系统变为人工生态系统的过程。
土地覆被是指自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸要素的具有多维空间信息的综合体，它反映“地球陆地表层和近地面层的自然状况”，是自然过程和人类活动共同作用的结果（Turner I B L et al，1994；Turner I B L et al，1995），包括地表植被、土壤、冰川、湖泊、沼泽湿地及各种建筑物，具有特定的时间和空间属性，其形态和状态可在多种时空尺度上变化（史培军等，2000；陈泮勤等，1999；Turner B.L.Ⅱ，1993）。
土地利用和土地覆被作为地球表层系统最突出的景观标志，二者是相互联系、相互作用，密不可分的（图1-1）。
土地利用变化侧重于土地的社会经济属性，它既是土地覆被变化的直接和间接驱动力，也是土地覆被变化的响应。
土地覆被则侧重于土地的自然属性，它更多地是土地利用的结果表现。
土地覆被的特征如土壤、植被的特点是土地使用方式和目的的重要基础和影响因素。
现代土地覆被的变化在很大程度上是人类利用土地的结果，最为明显的两种后果为：土地覆被类型的量变即渐变（modification）和质变即转换（conversion）（Turner I B L et al，1994）。
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。
土地利用模拟方法
土地利用模拟方法一、概念土地利用模拟方法是指利用数学模型对土地利用结构、土地利用方式以及土地利用效益进行模拟和评估的方法。
它通过对土地资源的需求、供给、利用情况等因素进行建模，分析土地利用变化趋势和影响因素，为决策者提供决策支持。
土地利用模拟方法主要包括经验模型、统计模型、物理模型和过程模型等几种类型。
1. 经验模型：经验模型是利用历史数据和专家经验建立的模型，通过对历史数据的分析和总结，发现土地利用规律，预测土地利用趋势。
它主要用于对已有土地利用情况进行分析和预测。
2. 统计模型：统计模型是基于统计方法建立的土地利用模型，通过对土地利用相关因素之间的关系进行统计分析，建立土地利用的数学模型，对土地资源进行评估和规划。
3. 物理模型：物理模型是基于土地利用相关物理过程和规律建立的模型，通过对土地资源的物理特性进行建模，模拟土地利用的变化过程，评估土地资源的状况。
4. 过程模型：过程模型是基于土地利用相关过程和机制建立的模型，通过对土地利用的决策过程进行模拟，预测土地利用的结果，为决策提供支持。
二、分类根据模拟方法的不同特点和应用范围，土地利用模拟方法可以分为定量模拟和定性模拟两类。
1. 定量模拟：定量模拟是利用数学模型对土地利用进行定量分析和模拟的方法，通过建立数学公式和参数模型，对土地利用进行量化评估和预测，为土地规划和管理提供科学依据。
2. 定性模拟：定性模拟是利用专家知识和经验对土地利用进行定性评估和分析的方法，通过专家判断和讨论，对土地利用进行逻辑分析和思考，为决策者提供决策支持。
三、应用土地利用模拟方法在土地管理和规划中有着广泛的应用。
它可以用于评估土地资源利用效率、优化土地利用结构、预测土地利用变化趋势、保护土地环境等方面。
1. 土地资源评估：土地利用模拟方法可以通过模拟分析土地资源的供给和需求状况，评估土地资源的利用效率和可持续性，为土地资源的合理利用提供科学依据。
2. 土地利用规划：土地利用模拟方法可以通过模拟分析不同土地利用方案对土地资源的影响，优化土地利用结构，提高土地利用效率，实现土地规划的科学性和有效性。
地理信息系统中的空间数据分析与建模
地理信息系统中的空间数据分析与建模地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种利用计算机软硬件系统对地理空间数据进行采集、储存、管理、分析和展示的技术。
在当今信息技术快速发展的背景下，GIS在各个领域都得到了广泛的应用。
其中，空间数据分析与建模是GIS的核心功能之一。
空间数据分析是GIS的基础，它利用地理信息系统的技术和工具，对地理空间数据进行处理和分析，揭示地理对象以及地理对象之间的关系和规律。
空间数据分析可以包括多方面的内容，比如地理特征提取、空间模式分析、路径分析等。
通过对空间数据进行分析，可以帮助我们深入了解地理现象的内在规律，从而为决策提供科学依据。
空间数据建模是GIS中的另一个重要环节，它是将现实世界中的地理对象抽象为计算机可识别的模型，以便进行数据管理、分析和可视化等操作。
在地理信息系统中，空间数据建模可以包括三维建模、地图建模、空间关系建模等。
通过空间数据建模，我们可以将复杂的地理现象转化为简洁的模型，使得地理数据的存储和处理更加高效和准确。
在GIS中，空间数据分析与建模的应用广泛涉及到各个领域。
在城市规划中，利用GIS技术可以对城市的用地分布、道路网络、人口密度等进行分析，优化城市规划方案。
在环境保护方面，GIS可以帮助监测和评估环境污染程度，为环境治理和保护提供可靠的数据支持。
在交通管理中，GIS可以进行交通流量分析、路线规划等，优化交通系统的布局和调控。
随着技术的不断进步，GIS的应用正在朝着更加复杂和智能化的方向发展。
例如，结合人工智能技术，可以对大规模的遥感影像数据进行自动分类和分析，实现高精度的土地利用和覆盖监测。
同时，与物联网技术结合，可以将传感器数据与空间数据进行融合，实现对现实世界的实时感知和分析。
然而，空间数据分析与建模中也存在一些挑战和难点。
首先，地理空间数据的处理和分析需要大量的计算资源和存储空间，尤其是针对海量和高分辨率的遥感影像数据，需要建立高效的算法和平台进行处理。
土地利用变化的多尺度模拟研究
土地利用变化是全球气候变化、生态环境变化的重要因素之一，因此土地利用变 化模拟可以为政策制定、资源管理和环境保护等方面提供科学依据。
基于元胞自动机的土地利用变化模拟
元胞自动机模型介绍
元胞自动机是一种基于时间和空间离散的模型，可以模拟各种自然和社会现象，包括土地利用变化。
元胞自动机在土地利用变化模拟中的应用
化。
城市化进程加速
城市化进程加速使大量耕地被占 用，土地利用结构发生巨大变化 。
政策引导
政府对土地利用的政策引导和管理 也是土地利用变化的重要因素之一 。
研究意义
理论意义
土地利用变化是全球变化研究的重要内容之一，多尺度模拟研究有助于深入探究土地利用变化的内在 机制和规律。
现实意义
通过多尺度模拟研究，可以为政府制定土地利用和生态环境保护政策提供科学依据和支持。
要点三
基于短期时间尺度的 土地利用变化模拟
短期时间尺度下，土地利用变化受到 市场供需关系、政策调整等因素的影 响。该尺度的模拟研究有助于了解土 地市场的动态变化和政策调整的短期 效果。
基于不同空间尺度的土地利用变化模拟
基于大尺度空间的土 地利用变化模拟
大尺度空间范围广，涉及多种土 地利用类型和影响因素，如国家 或全球范围的气候变化、经济发 展等。该尺度的模拟研究有助于 了解全球或国家层面的土地利用 变化趋势。
研究方法和技术路线
研究方法
涉及遥感技术、GIS分析、统计分析等。
技术路线
包括研究设计、数据流程和处理流程等。
模型构建
运用土地利用模型，如转移矩阵、生态足迹 等，进行多尺度模拟预测。
04
土地利用变化模拟研究
土地利用变化模拟概述
土地利用结构变化与中国经济增长：模型及应用
估算对模型进行经验验证 ， 并将验证结论与现有相关文献 的结论作 比较 ， 进而从土地利用结构变化 的视
角给 出一个 对 中 国经 济增 长 的土地 经济 学解 释 。
・
大厦 ２ ３层 ， 邮编 ： ５ ３ ０ ０ ０ ３ 。本文得到教 育部 重点研 究基地重大项 目“ 长三 角土地制度创 新与土地利 用效 率关 系研 究（ 项目
编号 ： ０ ８ Ｊ Ｊ Ｄ ７ ９ ０ １ ２ ０ ） ” 和教 育部人文社会科 学研 究规 划基金 项 目“ 开放 条件 下 中国经济增 长 的需 求约 束及 突破机 制研 究 （ 项 目编号 ： １ １ Ｙ Ｊ Ａ ７ ９ ０ ０ ５ ８ ） ” 的支持 。感谢 匿名审稿人的意见 ， 文责 自负。 ① 现有 文献 中关于“ 尾效” 、 “ 增 长阻尼 ” 和“ 增长阻力” 三个说 法其 实是一样 的 ， 都是表 示 ｇ ｒ ｏ ｗ ｔ ｈ ｄ ｒ ａ ｇ ， 只是 翻译的 不 同。本 文余 下部 分的 内容（ 引用除 外） ， 统一 沿用“ 增长 阻力” 来表 示。
南亏ｆ ｊ ｝ 济 ２ ０ １ ３ 年 第４ 期
土地 利 用结 构 变化 与 中国经 济增 长 ： 模型及应用
岑树 田 李晔
摘要 ：本文从土地利用结构变化的角度对土地要素的经济增长贡献进行 了研究， 给 出一个 关于中国经济增长的土地经济学解释。理论模 型表 明， 土地要素对经济增长的影响 ， 取决于土 地利 用结 构 变化产 生 的推动 力 、 土地 经 济供给 增 加 产 生 的推 动 力及 传 统 的 “ 增 长 阻力 ” 这 三种
土地利用变化的多尺度模拟研究共3篇
土地利用变化的多尺度模拟研究共3篇土地利用变化的多尺度模拟研究1土地利用变化的多尺度模拟研究随着全球人口的不断增长和经济的不断发展，土地利用变化问题越来越受到人们的关注。
土地利用变化不仅对生态环境和资源利用带来挑战，还对人类社会的可持续发展造成了严重影响。
因此，建立一种全面、科学的土地利用变化模拟方法，对人类社会和生态环境的可持续发展具有重要意义。
土地利用变化模拟是通过建立数学模型，模拟未来一定时期内土地利用变化的情况，可以为政府决策提供有效的决策支持，同时对于国土资源合理利用、生态环境保护等方面也具有重要的指导意义。
目前，土地利用变化模拟研究已成为全球热门领域之一。
多尺度模拟是当前土地利用变化模拟研究的重要方向之一。
传统的土地利用变化模拟模型大多针对单一尺度，无法反映不同空间尺度和时间尺度上的土地利用情况。
多尺度模拟方法则能够更好地反映不同尺度上土地利用变化的复杂性和多样性。
在多尺度模拟方法中，可以通过建立不同精度的土地利用变化模型，对不同尺度的土地利用变化进行分析。
通过将不同尺度的土地利用变化模型进行耦合，可以较为准确地预测未来一定时期内土地利用变化的情况。
当前，多尺度模拟方法已被广泛应用于全球范围内的土地利用变化研究。
在中国，也有不少相关研究进行。
例如，中国科学院资源与环境信息系统研究所与中国科学院地理科学与资源研究所等单位合作，在国家自然科学基金和973计划等资助下，开展了基于多尺度模型的土地利用变化模拟研究。
该研究利用GIS和遥感技术，结合多种模型，对不同尺度下的土地利用变化进行了模拟。
结果显示，多尺度模拟方法能够较为准确地反映不同尺度下土地利用变化的情况。
此外，在多尺度模拟方法的基础上，还可以建立土地利用变化风险评价模型，对土地利用变化所带来的风险进行评估。
通过对土地利用变化风险的评估，可以为政府决策提供重要参考，制定合理的土地利用政策和措施，降低土地利用变化带来的不利影响。
综上所述，多尺度模拟方法是土地利用变化研究的重要方向之一，具有很高的研究价值和应用前景。
如何进行地理信息数据的空间分析和地理建模
如何进行地理信息数据的空间分析和地理建模地理信息数据的空间分析和地理建模是地理学和地理信息科学领域中重要的研究方法和技术。
它们帮助我们理解和解决与空间相关的问题，包括城市发展规划、资源管理、环境保护等。
本文将探讨如何进行地理信息数据的空间分析和地理建模。
一、地理信息数据的空间分析地理信息数据的空间分析是通过对地理数据的处理和分析，提取出其中蕴含的空间关系和模式。
在进行空间分析之前，首先要选择和准备合适的地理数据。
这些数据可以来自卫星遥感、地理测量、遥感影像等多个来源。
1. 数据预处理地理信息数据通常需要进行预处理，以满足分析的要求。
预处理包括数据清洗、筛选、格式转换等操作。
清洗可以去除错误或缺失的数据，筛选可以选择特定区域或属性的数据，格式转换可以将数据转为适合分析的格式。
预处理后的数据将更加准确和可靠，为后续的分析过程提供基础。
2. 空间查询与空间统计空间查询是指根据特定的空间条件，在地理数据中查询符合条件的数据。
例如，在一个城市地图上查询特定类型的建筑物或设施。
空间统计是指对地理数据进行统计分析，包括点密度分析、核密度分析、空间自相关等。
这些分析可以揭示地理现象的分布规律和空间关系。
3. 空间模拟与交互空间模拟是指利用地理信息数据进行模拟实验，以模拟现实世界中的空间过程和变化。
例如，通过模拟交通流量分布，评估城市道路网络的拥堵情况。
交互则是指将地理信息数据可视化，并与用户进行交互，通过用户的反馈和操作改变数据的展示方式。
这样可以使用户更好地理解和分析地理信息数据。
二、地理建模地理建模是利用地理信息数据和理论模型，对地理现象和过程进行描述和预测的过程。
地理建模可以分为定量建模和定性建模两种类型。
1. 定量建模定量建模是利用数学和统计方法对地理现象进行量化和分析的建模方法。
它通过收集和处理大量的地理信息数据，建立数学模型来描述和预测地理现象的变化。
例如，建立城市土地利用模型，预测城市土地的变化趋势。
耕地利用变化及其影响因素分析研究综述
新疆农业大学专业文献综述题目：耕地利用变化及其影响因素分析研究综述姓名：XXX学院：管理学院专业：土地资源管理班级：土地资源管理XXX班学号：XXX成绩：指导教师：XXX 职称： XXX2015年10月28日新疆农业大学教务处制1耕地利用变化及其影响因素分析研究作者：XXX 指导教师：XXX摘要：土地是人类生存和社会发展的重要资源基础，耕地是土地资源中最宝贵的自然资源。
本文对国内外的耕地利用状况、耕地保护政策以及影响因素等进行综述，分析影响土地利用的因素。
只有着眼于长远利益制定长期而非短期的政策，着眼于全局利益制定多样化、系统化的调控和保护措施，才能从根本上达到保护耕地的目的。
关键词：耕地利用；变化；因素1 研究背景土地资源是人类生存和发展的载体，是社会经济赖以持续发展的物质基础。
许多可持续发展问题均与土地资源的合理利用及其变化有关，而耕地恰恰是土地资源中最重要的一种类型，是农业乃至整个国民经济的基础，耕地的利用变化是影响地区可持续发展的关键问题之一[1]。
分析耕地变化规律及其影响因素，对合理利用耕地资源，为区域耕地的动态平衡与区域调控，实现区域耕地的持续利用，特别是对农业优势地区的持续发展，以及协调好耕地保护与经济发展之间的关系有着重要意义[2-4]。
土地利用现状及影响因素分析是在土地利用现状调查的基础上进行的。
通过土地资源数量和质量，结构和布局，利用效益和效果等方面的分析，明确土地资源的整体优势与劣势、土地利用的特点与变化规律、以及影响土地资源利用的主要影响因素，揭示土地利用中存在的问题，从而提出合理利用和保护土地资源的对策措施，为制定人地协调发展强化地域系统功能的土地利用总体规划提供科学依据。
土地利用现状及影响因素分析是土地利用总体规划的基础和出发点，是编制土地利用总体规划的重要依据。
2 国外耕地利用状况及耕地保护方面的研究2.1 研究现状和方法2美国是世界上实现城市化较早的国家，美国在20世纪30年代以前大规模的开垦来扩大耕地面积，满足工业化城市化对农产品的需求。
如何进行土地利用与土地覆盖变化研究的方法与工具
如何进行土地利用与土地覆盖变化研究的方法与工具近年来，随着城市化进程的加速和人类活动的不断扩张，土地利用与土地覆盖变化成为了一个备受关注的问题。
土地利用与土地覆盖变化研究旨在探究土地的利用方式和变化过程，以及其对生态环境、生物多样性和社会经济的影响。
本文将介绍土地利用与土地覆盖变化研究的方法与工具，让我们一起来了解一下。
一、遥感技术遥感技术是土地利用与土地覆盖变化研究中最常用的手段之一。
通过利用卫星和航空平台获取的遥感影像，可以对地表的物理、化学属性进行探测和监测。
在土地利用与土地覆盖变化研究中，遥感技术可以帮助我们获取大量的地表信息，如土地类型、植被覆盖、城市扩张等。
遥感技术主要分为两种类型，即主动遥感和被动遥感。
主动遥感是利用辐射源主动发射辐射，并通过接收和分析返回的信号来获取地表信息。
常见的主动遥感方法有雷达遥感技术、激光遥感技术等。
被动遥感则是利用自然辐射源，通过接收由地物反射、散射和辐射产生的电磁波，来获取地表信息。
被动遥感技术主要包括多光谱遥感和高光谱遥感。
二、地理信息系统（GIS）地理信息系统是一种将地理信息与空间数据相结合的技术工具。
在土地利用与土地覆盖变化研究中，GIS可用于数据处理、信息分析和空间模拟等方面。
通过将遥感数据、地理数据和人口经济数据等进行整合，可以构建出详细的地理信息数据库。
基于这些数据，我们可以绘制相关的土地利用与土地覆盖变化图谱，从而更好地理解土地的利用状况和变化趋势。
三、时空模型时空模型是土地利用与土地覆盖变化研究中非常重要的工具之一。
通过时空模型，我们可以对土地利用与土地覆盖变化的时序和空间关系进行建模和分析。
例如，可以利用时空模型来模拟城市扩张的过程，预测未来的土地利用变化，并评估其对环境和资源的影响。
时空模型的建立需要基于大量的数据和准确的参数设置。
通过对数据进行处理和分析，可以提取出土地利用与土地覆盖变化的特征和规律，然后将其用于模型的构建。
常见的时空模型有神经网络模型、决策树模型、马尔可夫链模型等。
几种土地利用变化模型的介绍
几种土地利用变化模型的介绍土地利用变化模型是研究土地利用变化规律的重要工具，可以帮助我们预测未来的土地利用模式、评估土地利用政策的效果以及制定可持续发展的土地利用规划。
下面将介绍几种常用的土地利用变化模型。
1.经验模型经验模型是基于历史数据和经验法则构建的模型，用来描述土地利用变化的趋势和模式。
它的基本假设是未来的土地利用变化会重复历史模式。
常用的经验模型有线性回归模型和Logistic回归模型。
线性回归模型用来分析发展趋势，可以预测长期变化的土地利用类型；Logistic回归模型则可以处理二元的土地利用变化模型，例如分析城市扩张的模式。
2.机械模型机械模型是基于机械规则和转移规则构建的模型，用来模拟土地利用变化的过程。
它的基本假设是邻近地区间的土地利用变化存在耦合关系。
常用的机械模型有转移矩阵模型和规则模型。
转移矩阵模型利用土地转移矩阵来描述土地利用变化的规律，通过转移矩阵的更新可以模拟土地利用的演变过程；规则模型则是通过制定一系列的规则来模拟土地利用的转移过程，例如基于景观分析理论的规则模型可以模拟不同景观类型间的转移关系。
3.细胞自动机模型细胞自动机模型是一种基于空间单元的离散化模型，用来模拟土地利用变化的空间动态过程。
它的基本假设是土地利用的变化是由细胞间的互动和相互作用所导致的。
细胞自动机模型分为元胞和邻域两个概念，元胞表示空间单元，邻域表示元胞的空间关系。
通过设置元胞和邻域之间的转移规则，可以模拟土地利用的变化过程。
细胞自动机模型具有较强的空间分析能力，可以模拟不同尺度的土地利用变化。
4.地理信息系统模型地理信息系统模型是基于地理信息系统（GIS）的空间分析和空间建模功能构建的模型。
它的基本假设是土地利用变化的驱动因素是多样化和复杂化的，需要综合考虑多个因素的空间分布和相互作用。
地理信息系统模型可以利用GIS数据分析和处理土地利用数据，提取土地利用变化的特征和规律，建立土地利用变化的概念模型和规则模型，预测未来的土地利用模式。
如何进行地理信息的空间分析与建模
如何进行地理信息的空间分析与建模地理信息的空间分析与建模是现代地理学和信息技术相结合的产物，其应用广泛而深远。
本文将以该主题为中心，通过多个角度对地理信息的空间分析与建模进行探讨。
一、地理信息的空间分析与建模的概念和意义地理信息的空间分析与建模是指运用地理学、地理信息系统(GIS)和数据挖掘等技术，对地理现象和空间模式进行定性和定量分析，以及建立相应的模型来描述和预测地理现象的过程。
其意义在于帮助我们更好地理解地理现象的内在规律，支持决策制定和规划设计。
二、空间分析与建模的方法与工具1. 空间数据的收集与处理：地理信息的空间分析与建模依赖于大量的空间数据，包括地图数据、遥感数据以及人工采集的地理数据。
这些数据需要经过清理、转换和融合等处理，以保证数据的可靠性和一致性。
2. 空间统计与插值分析：通过统计分析地理现象的空间分布特征，可以揭示出地理现象的规律和趋势。
而插值分析则可以通过已知空间数据点来推测未知点的数值，通过空间插值分析，可以帮助我们获取完整的地理数据。
3. 空间模式与模型构建：在地理信息的空间分析与建模中，模式识别和模型构建是核心任务之一。
通过分析地理现象的空间关系和趋势，可以构建各种模式和模型来解释和预测地理现象的变化。
三、地理信息的空间分析与建模的应用领域1. 城市规划与土地利用：在城市规划和土地利用方面，地理信息的空间分析与建模可以提供关于人口、交通、土地利用等因素的空间关系和变化趋势，为城市规划和土地利用决策提供科学依据。
2. 自然资源管理与环境保护：通过对水资源、森林资源、气候变化等自然资源和环境变化的空间分析和建模，可以帮助我们更好地管理和保护自然资源，减少环境影响。
3. 灾害风险评估与应急管理：地理信息的空间分析与建模在灾害风险评估和应急管理中发挥着重要作用。
通过对地质灾害、气象灾害等风险因素的分析，可以预测和评估灾害风险，并提供相应的应急措施和决策支持。
4. 市场分析与商业决策：地理信息的空间分析与建模可以帮助企业进行市场分析和商业决策。
土地资源利用变化及其影响分析
土地资源利用变化及其影响分析近年来，随着经济与社会的快速发展，土地资源的利用方式也发生了很大的变化。
传统的农业与城市建设已经不能完全满足人们的需求，新的土地利用方式正在逐步兴起。
本文将分析土地资源利用变化及其对环境、经济、社会的影响。
一、土地利用方式的变化传统的土地利用方式主要是农业与城市建设。
随着城市的扩张，农村逐渐被城市所吞噬，耕地逐步减少，生态环境也受到了影响。
同时，城市建设也面临着土地资源短缺、环境污染等问题。
随着社会的发展，新的土地利用方式逐渐兴起。
一方面，原本荒废的土地被利用起来，如工业园区、物流园等。
这些区域的建设可以带来就业机会，提高了当地的生产力，但也带来了土地污染、生态环境破坏等问题。
另一方面，城市规划也开始更注重人居环境，建设生态城市、智慧城市等。
这些城市不仅具有良好的生态环境和治理能力，还能够为居民提供更好的生活体验。
二、影响分析1. 环境影响土地利用方式的变化对环境的影响是不可忽视的。
城市化规模的扩大导致了一系列环境问题，如空气污染、水污染、噪声污染等。
同时，农业和工业的发展也带来了大量的化学污染物和重金属排放，严重危害了土地质量和生态环境。
尽管新型城市的兴起使生态环境得到了有效的治理，但一些新型领域的土地利用方式还面临一些困难，如挖掘矿产、建设核电站等会导致破坏生态平衡的活动。
2. 经济影响土地利用方式的变化也对经济产生了深远的影响。
新的土地利用模式不仅带来了新的产业、新的商机，也提高了土地资源的利用效率，从而增加了社会财富。
而传统的土地利用方式虽然简单，但土地资源的有限性导致了其发展空间受到了限制。
3. 社会影响土地资源的利用方式对社会也有很大的影响。
新的土地利用方式带来了更多的就业机会，提高了社会福利并改善了人民的生活品质。
同时，工业和城市的发展也为社会带来了更多的文化、科技等方面的必要设备。
而传统的农业生产方式和城市建设方式对社会福利、文化等方面的影响已经较为有限。
如何进行地理数据的空间分析与建模
如何进行地理数据的空间分析与建模地理数据的空间分析与建模是一项重要的任务，可以帮助人们更好地理解和判断地球上的各种现象和问题。
在本文中，我将介绍地理数据的空间分析与建模的基本概念、方法和应用，并探讨其在不同领域中的重要性和局限性。
一、地理数据的空间分析与建模概述地理数据的空间分析与建模是将地理现象和数据以空间的方式进行分析、建模和表示的一种方法。
它可以帮助我们理解地理现象的空间分布、相互关系和变化规律，以及预测未来的趋势和可能性。
在地理数据的空间分析与建模中，我们首先需要获取和整理地理数据，这可以通过卫星遥感、GPS定位、测量和问卷调查等方式实现。
然后，我们需要对这些数据进行处理和解析，提取有关地理现象的特征和信息。
接下来，我们可以根据具体的研究目的和问题，选择适当的空间分析和建模方法，来揭示地理现象的内在规律和特征。
二、地理数据的空间分析方法地理数据的空间分析方法有很多，其中包括：空间统计分析、地理信息系统（GIS）、遥感技术和空间插值等。
这些方法可以帮助我们通过统计、计算和可视化等方式，来探索地理现象的分布、集聚和相关性。
空间统计分析是一种常用的方法，它可以帮助我们发现地理现象的变异模式和空间关联关系。
例如，我们可以利用聚类分析来发现城市的空间集聚现象，或者利用回归分析来探索人口增长与经济发展之间的关系。
地理信息系统（GIS）是一种用于存储、管理、分析和可视化地理数据的工具。
通过GIS，我们可以将不同类型的地理数据集成在一起，进行空间查询、叠加分析和空间模拟等操作。
例如，我们可以在GIS中将不同的地理图层叠加在一起，来分析土地利用和环境质量之间的关系。
遥感技术是一种利用卫星图像和遥感数据来获取地理信息的方法。
通过遥感技术，我们可以获取全球范围内的地理数据，例如地表温度、植被覆盖和土地利用等。
这些数据可以用于研究气候变化、环境保护和灾害监测等问题。
空间插值是一种通过已知点的空间分布来估计未知点的值的方法。
如何进行地理信息系统的空间分析与建模
如何进行地理信息系统的空间分析与建模地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将空间数据与属性数据相结合来进行空间分析与建模的工具。
通过GIS，我们可以对地理空间环境进行深入的研究和分析，为决策提供科学依据。
本文将探讨如何进行地理信息系统的空间分析与建模，以期帮助读者更好地利用GIS进行研究和决策支持。
地理信息系统的空间分析是指通过对空间数据进行统计、计算、模拟等方法，从而提取空间特征，揭示地理现象背后的规律和机制。
而建模则是将空间数据进行抽象和整理，构建数学模型，用以描述和预测地理现象的发展趋势和变化规律。
首先，进行地理信息系统的空间分析与建模，我们需要选择合适的数据。
地理信息数据包括矢量数据、栅格数据和影像数据等。
矢量数据适用于描述点、线、面等离散对象，如道路、河流等；栅格数据适用于描述连续的区域现象，如土地利用、气候等；影像数据则可以提供详细的地表信息，如遥感影像、卫星图像等。
根据具体的研究目的与需求，选择合适的数据类型是进行空间分析与建模的基础。
其次，进行地理信息系统的空间分析与建模，我们需要对数据进行预处理。
预处理包括数据采集、数据清理、数据转换和数据融合等环节。
数据采集是指获取原始空间数据的过程，可以通过现场调查、测量和遥感技术等手段完成。
数据清理是指对采集到的数据进行验证、纠错和填补缺失值等操作，以确保数据的可靠性和一致性。
数据转换是指将原始数据按照统一的编码和格式进行转换，以便进行后续的分析和建模。
数据融合是指将不同来源、不同类型的数据进行整合，以获得更全面、更准确的地理信息数据。
进入正式的空间分析阶段，我们可以运用一系列的空间分析方法和技术。
其中，最基础的方法包括空间查询、空间叠加和空间关联等。
空间查询通过选择空间数据中符合特定条件的对象，以实现对地理现象的提取和挖掘。
空间叠加是指将不同的空间数据进行层叠和组合，以获得更丰富的地理信息和新的空间关系。
基于CLUE-S模型的土地利用空间格局情景模拟——以忻州市忻府区为例
基于CLUE-S模型的土地利用空间格局情景模拟——以忻州市忻府区为例土地利用空间格局是指一定区域内不同地块的土地利用类型和空间布局形式。
通过对土地利用空间格局进行深入研究，可以更好地理解土地资源利用状况，为土地规划和管理提供科学依据。
本文将以忻州市忻府区为例，基于CLUE-S模型进行土地利用空间格局情景模拟，以期为该地区的土地规划和可持续发展提供科学支持。
一、研究区概况忻州市忻府区位于山西省东北部，地处太行山脉中段，是山西省边陲地区的重要组成部分。
该地区地处黄土高原东缘，土地资源丰富，地形起伏较大，气候条件适宜，适宜发展农业和旅游业。
忻府区总面积为762.6平方公里，是山西省面积最大的县级行政区之一。
忻府区的土地利用类型以耕地、林地、建设用地和水域等为主，土地利用空间格局较为复杂，存在一定的土地利用冲突和矛盾。
二、CLUE-S模型介绍CLUE-S（Conversion of Land Use and its Effects at Small regional extent）模型是一个基于细胞的土地利用空间变化模拟模型，是土地利用变化及其影响的一个集成模型。
该模型将土地利用变化看作是由土地利用决策者在不同地块上做出的土地利用决策的结果，通过模拟这些土地利用决策的过程，来分析和预测土地利用的变化。
CLUE-S模型以空间尺度较小的地块为基本单元，通过考虑自然因素、社会经济因素、政策因素以及地块间的相互作用，模拟土地利用变化的过程。
通过对土地利用类型、影响因子、转移规则等进行建模和分析，可以预测未来土地利用空间格局的变化情况，为土地规划和管理提供科学依据。
三、模型应用基于CLUE-S模型的土地利用空间格局情景模拟，首先需要进行模型参数的设定和校准。
在确定模型参数时，需要考虑到该地区的自然环境、社会经济发展状况、土地利用政策和规划要求等因素，以确保模型的可靠性和准确性。
在忻府区的土地利用空间格局情景模拟中，可以选择若干关键的影响因子进行分析和模拟。
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收稿日期:2000-04;修订日期:2000-05 基金项目:国家自然科学基金重大项目资助(39899370-06) 作者简介:陈佑启(1963-),男,博士,副研究员。
主要从事土地利用与农业资源评价等方面的研究,已发表学术论文及著作合计40余篇(部)。
E -mail :cheny qi @ 文章编号:1007-6301(2000)02-0116-12中国土地利用变化及其影响的空间建模分析陈佑启1,Peter H .Verburg 2,徐 斌1(1.中国农业科学院资源区划所,北京 100081; 2.荷兰瓦赫宁根农业大学,瓦赫宁根 6809RZ )摘要:通过GIS 建模,本文分析了我国土地利用的变化与其影响因子之间的相互作用关系,并着重对耕地的变化及其空间分布进行了模拟。
研究发现,土地利用的变化主要是自然与经济因素综合作用的结果,并且区分不同的规模尺度与不同的区域类型,将对提高土地利用空间变化模型的精度有着重要的影响。
关 键 词:土地利用变化;空间分析;规模相关性;G IS 建模中图分类号:F 301.23 文献标识码:A土地利用及其变化是一个相当复杂的现象与过程,引起了目前国际学术界的广泛重视。
至今为止,有不少类似的研究着力于通过建立模型来探讨土地利用的变化。
但至目前为止,真正将土地利用变化与其空间分布相结合,探讨不同尺度上土地利用的时空演变规律的动态模型并不多见[1]。
中国农业科学院资源区划所与荷兰瓦赫宁根农业大学合作,建立的中国土地利用变化及其影响模型(CLUE CH -Conversion of Land U se and Its Effects in China ),属于一种动态的土地利用时空变化模拟模型,可以说是在LUCC 研究领域的一项有益探索。
1 土地利用变化及其影响模型的基本原理CLU ECH 模型的主要原理建立在不同尺度上对土地利用及其影响因子的相互作用关系和时空分布规律的定量分析基础之上。
在模型的构造过程中,主要考虑了如下几方面的因素。
1.1 土地利用变化驱动因子的综合性土地利用变化是一个相当复杂的过程,同时受到自然、社会、经济等众多因素的影响。
而且,这些因素对土地利用变化的作用,包括作用方式与作用强度各有不同。
其中,自然环境条件是土地覆盖与土地利用分布的基础条件,在某种程度上具有一定的主导作用;而社会、经济、技术等人文因素则对土地利用的时空变化具有决定性的影响。
目前,在已有第19卷第2期2000年6月地 理 科 学 进 展PROGRESS IN G EOG RAPHYV ol.19,No.2June,2000的研究结果及其相关文献中,对作用于土地利用变化的影响因素的研究并不是十分深入,大多是通过一定的假设来独立地分析某个人文的或自然因素的影响。
事实上,决定土地利用及其时空变化的关健与其说是某些人文或自然因素还不如说是这些因素的共同作用。
特别是在复杂的人地关系地域系统中,众多的社会、经济、技术与自然环境条件之间的相互作用并非是一种简单的线性关系。
本模型将在定量分析的基础上,通过历史的及现实的土地利用与各种社会、经济、技术及自然环境等影响因子之间的相互作用及其变化关系,探索土地利用时空演变的基本规律,进而对未来土地利用的变化进行预测。
1.2 土地利用变化的规模相关性所谓规模相关性是指土地利用的特征、土地利用变化的过程,以及各种影响土地利用变化的因素及其作用方式等均具有一种与规模尺度紧密相关联的特点,在不同的规模层次上具有不同的表现形式。
而且象其它生命系统一样,土地利用变化在不同规模尺度之间的差异也并不一定表现出渐变的形式,相邻两种尺度之间往往存在着某种“门槛”效益。
高一级规模尺度上的土地利用变化可能具有某些较低级规模层次上所没有的特殊过程及其作用机理[2,3]。
事实上,景观生态学家们早就注意到了生态群落规模相关性的这一特点,并且一直将其作为该领域的研究主题之一[4,5]。
土地利用景观的差异性是十分明显的,其结构功能及其景观的变化特征都在很大程度上与其所处的规模尺度密切相关。
因此,在不同规模层次上往往会发现土地利用的不同类型与结构,土地利用与其自然生态、社会经济等因子之间不同的相互作用关系,以及不同的土地利用演变过程。
正如Hall 等在对热带地区土地利用时空变化类型的建模分析中发现,在地势崎岖的地区,小范围内的土地利用活动及其特征与地貌类型的关系十分密切,而在大的规模尺度上则主要受气候条件所决定[1]。
2 土地利用变化及其影响模型的设计与条件假设2.1 设计目标CLU E CH 模型将在不同的规模尺度上利用GIS 的强大空间分析功能,探讨在多种自然与社会经济影响因素作用下土地利用的时空演变规律。
该模型的主要目标在于:(1)探讨土地利用的影响因素及其作用机制;(2)对土地利用变化与其影响因素之间的关系进行量化及动态模拟;(3)通过模型探讨未来时期内土地利用的可能变化,并进一步分析多种变化在空间上的分布特征;(4)为国家及各地区土地利用规划、社会经济的持续发展等提供决策依据。
2.2 总体条件假设同任何其它模型一样,要对现实的土地利用变化及其空间特征进行模拟,必须进行一定的假设。
CLUECH 模型建立及其运行的主要假设条件如下:(1)从整个国家的角度看,人口增长及其所带来的农产品需求的变化与全国农产品生产水平以及区域间的贸易与流通总是处在一个动态的平衡过程之中;(2)一切土地利用活动都要充分有效地利用土地资源,因此在各种自然生态条件基础上形成的土地适宜性是土地利用空间分布的基本内核,在一定程度上决定着一定区域内土1172期 陈佑启等:中国土地利用变化及其影响的空间建模分析地利用的空间格局特征;(3)本模型所涉及的土地利用类型包括目前我国土地利用分类中的所有八大地类,但土地利用变化分析的重点是其中的农业土地利用类型,即耕地、园地、林地、草地、水城及未利用土地等;非农业用地,包括城镇居民点与独立工矿用地、交通用地等则只是在各类用地的总体平衡中起作用;(4)一切土地利用的变化只有在土地利用现状与其自然生态条件不相适应的地区或不能满足当前或未来人类的需求(如农产品需求、居住空间的需求等)的情况下发生;(5)由于农产品储备体系的存在,季节性或单个年度的农产品单产或产量的波动对土地利用变化不产生直接影响;(6)应该说,本模型所产生的结果,并不肯定代表未来土地利用的实际变化,却能够说明未来土地利用变化及其空间分布的可能趋势。
3 土地利用变化及其影响模型的基本构造CLU E CH 模型属于一种动态的、多尺度的土地利用变化及其空间分布模拟模型[8,9]。
图1 CL U ECH 模型的构造示意图Fig.1 Str uct ur e of t he CL U ECH M odel该模型包括如下四个主要部分或模块,即统计分析模块、人口模块、需求模块与空间布局模块等。
参见图1。
3.1 统计分析模块(Statistical Analy sis M odule )统计分析模块又称空间分析模块(Spatial Analysis M odule),是整个模型的基础部分,为主体模块提供必要的参数及关系结构数据。
该模块主要利用SAS (Statistical Analy sis System )统计分析软件的强大统计分析功能,分析各种土地利用类型与自然生态、社会、经济等因素之间的相互作用关系及其空间表现形式。
其结果将在很大程度上决定着未来土地利用变化的特征及其空间分布格局。
3.2 人口模块(Population M odule )人口变化是导致土地利用变化的最主要因素之一。
本模块将利用历史时期的人口统计数据进行人口变化的趋势预测,目的是求算各地区预测期内各年份包括总人口、城镇人口、农村劳动力、农业劳动力等的增长率、人口结构变化情况(如城乡人口比重等)以及其它相关的人口特征,如文盲率、人口密度等要素的变化。
3.3 需求模块(Demand M odule)需求模块的目的是从全国的角度分析及预测农产品的需求量。
该模块将主要考虑人口数量、人口结构及其饮食结构的变化,并结合考察全国农产品的进出口贸易状况变化,在时间序列分析的基础上,构筑预测期内各年度农产品的需求变化趋势;再结合各种农作物产量的预测,来推算各种土地利用类型的数量变化趋势。
需求模块运行的结果将在总体上118地 理 科 学 进 展 19卷控制着全国及各地区土地利用变化的总量水平。
3.4 空间布局模块(A llocation M odule )空间布局模块是整个模型的核心部分。
该模块将利用统计分析模块在不同规模尺度上对土地利用与自然生态条件、社会经济因素之间复杂的相互作用关系的分析结果,根据需求模块所确定的土地利用变化目标,考虑人口模块分析预测的各因素的变化特征,在空间上对各种土地利用类型进行优化布局。
4 数据的收集与整理4.1 指标参数的选取CLU E CH 模型的核心是土地利用与其影响因子之间的相互作用关系。
因此,为了准确地反映这种关系,模型的输入参数中,必须包括如下几类数据(参见附表1),即土地利用类数据、社会经济类数据、自然环境类数据等。
4.2 数据的网格化处理为了消除不同数据之间不同规模序列的影响,需进行数据的网格化。
根据中国东部人口稠密地区县级行政单位的平均规模,将1*1公里的网格采用平均值法转换成32*32公里的网格,以使每个网格所代表的面积(即约1000km 2)大致与该平均规模相等,并以此作为最基本的网格。
西部地区虽然县级行政单位的平均面积规模远较东部地区大,但由于大面积无人区如沙漠、戈壁或山地等的存在,网格化过程中我们特地将这些无人区进行剃除,并将所有有关的数据,即土地利用数据、人口与经济类数据等进行重新计算,将无人区的其它土地利用类型及相关的社会经济数据如人口、作物、产值等赋零值。
图2 规模序列F ig.2 Scale series1192期 陈佑启等:中国土地利用变化及其影响的空间建模分析图3 中国分区图F ig.3 Reg ional stra tification o f China4.3 规模序列化为了充分揭示不同规模层次上土地利用与其影响因子之间的相互作用关系,在1×1的基本网格基础上,通过平均值法建立一种人为的规模序列,即32×32、64×64、96×96、128×128、160×160、192×192等,共6个规模层次(参见图2)。
4.4 区域类型的划分根据全国不同地区之间的自然地理环境、人口及社会经济特征等的差异,将全国划分为八个不同的区域类型(参见图3)。
其中,西北区东西跨度较大,包括了黄土高原区与内蒙古东部草原区等,可能表现出较大的区内差异。