土地利用变化智能体模型研究进展
基于Markov-PLUS模型的福州市土地利用变化及情景模拟
［７－８］
。
目前，土地利用预测模型方面的研究主要包括侧重于量
化土地需求的数量模拟模型［ 如系统动力学（ ＳＤ） 模型［８］ 和
型的斑块级变化，并挖掘土地利用变化驱动机理［１７］ 。 但该
模型运行未来土地利用空间模拟的前提是输入土地利用需
求，而 Ｍａｒｋｏｖ 模型是预测未来土地利用数量的传统方法，具
ｎａｒｉｏ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅ ａｒｅａ ｏｆ ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ，ｇｒａｓｓｌａｎｄ ａｎｄ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｉｎｃｒｅａｓｅｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ，ａｎｄ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ｒａｔｅ ｏｆ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ ｉｓ
ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｍｏｒｅ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｕａｌ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ．
Ｕ２ －Ｕ１
Ｕ１ Ｔ
×１００％
（１）
式中：Ｋ 为研究时段内某一用地类型的动态度；Ｕ１ 和 Ｕ２ 分别
为这一 用 地 类 型 在 研 究 期 初 和 期 末 的 数 量； Ｔ 为 研 究 时
段长。
２．２ 土地利用重心迁移模型 该模型反映土地利用的空间
变化趋势，其重心坐标计算方法如下：
Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｃａｎ ｐｒｏｖｉｄｅ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｕｔｕｒｅ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ ｉｎ
基于CLUE_S模型的广州市土地利用格局动态模拟
基于CLUE-S 模型的广州市土地利用格局动态模拟*王 健 田光进**全 泉 蒋 晶(北京师范大学环境学院,北京100875)摘 要 选取海拔、坡度、到河流距离、铁路距离等21个驱动因子,利用CLUE -S 模型对广州市土地利用格局进行模拟,模拟结果与实际土地利用的Kappa 系数为0.8014,具有较高可信度。
利用模型对2010年广州市土地利用格局进行预测,模拟结果表明,耕地和水域分布主要受地形因素的影响,而林地受海拔高度影响更为明显。
根据预测,2005)2010年广州市土地利用斑块数增加,土地利用格局进一步破碎化;土地利用斑块形状复杂程度降低,趋于简单;多样性指数略有升高。
关键词 土地利用动态格局;CL UE -S 模型;驱动因子;广州市中图分类号 X321 文献标识码 A 文章编号 1000-4890(2010)6-1257-06Dynam ic sim ul a tion of l a nd use pattern i n Guangzhou based on CLUE-S m odel.WANG Jian ,T IAN Guang -jin ,QUAN Quan,JIANG Ji n g (School of Environm ent ,B eijing N or mal U -niversit y ,B eiji n g 100875,China ).Chinese J ournal o f E cology ,2010,29(6):1257-1262.Abst ract :Tw enty -one driv i n g facto rs ,i n cl u di n g a ltitude ,slope ,distance to ri v er ,and distance to ra il w ay ,etc .,w ere selected to si m u late the dyna m i c land use patter n o fGuangzhou based on CLUE -S m ode.l The si m u lated results had a high reliab ility ,w ith the K appa coefficient being 018014to the act u a l situati o n.The pred iction o f t h e land use pattern i n Guangzhou in 2010sho w ed that the distri b u ti o n of crop land and w ater body w ou l d be m ainly a ffected by topography ,and forestl a nd w ou ld be m o re a ffected by a ltitude .I n 2005-2010,the land use patch nu m ber and the landscape fragm entati o n in Guangzhou w ou l d be increased ,the co mp lex ity of patch shape tended to be si m p lified,and the diversity index would have a sli g ht i n crease .K ey w ords :dyna m ic land use pattern ;CL UE -S m ode;l driving force ;Guangzhou .*国家重点基础研究发展规划项目(2005CB724204)和国家自然科学基金资助项目(40571060)。
基于RS和GIS的县域土地利用变化分析
基于RS和GIS的县域土地利用变化分析1. 引言1.1 研究背景县域土地利用变化是在县域范围内土地利用类型和空间格局发生变化的现象，受自然、经济、政策等多方面因素的影响。
随着城市化进程的加快和经济社会发展的不断推进，县域土地利用变化已成为当前研究领域的热点问题。
通过对县域土地利用变化进行深入分析，可以揭示土地资源的合理利用和保护，为地方政府制定土地管理政策提供科学依据。
县域土地利用变化还对生态环境、农业生产、城乡结构等方面产生深远影响，因此对其进行研究具有重要意义。
研究背景部分需要概述县域土地利用变化的研究现状和存在的问题，提出研究的重要性和必要性。
当前，基于遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术的县域土地利用变化分析方法日益成熟，已成为研究该领域的主流方法之一。
这些技术可以有效获取和处理大量的土地利用数据，提高分析的准确性和效率，为土地利用规划和管理提供强有力的支持。
通过运用RS和GIS技术对县域土地利用变化进行分析，不仅可以揭示土地利用变化的特征和趋势，还可以为制定可持续发展的土地管理政策提供科学参考。
1.2 研究意义县域土地利用变化是一个与经济社会发展息息相关的重要问题。
随着城市化进程的加快和农村土地利用方式的不断调整，县域土地利用也发生了很大的变化。
深入研究县域土地利用变化的意义重大。
县域土地资源是农业、工业和城市建设的重要基础，研究土地利用变化可以为农业发展、城市规划和工业布局提供科学依据。
随着全球气候变化和资源环境压力的加大，土地利用变化已经成为影响到可持续发展的重要因素，研究县域土地利用变化可以为生态环境保护和资源合理利用提供技术支撑。
县域土地利用变化还直接关系到农民的经济收入和生活质量，因此研究土地利用变化对于优化资源配置、促进农村经济发展具有重要意义。
对县域土地利用变化进行深入研究，不仅具有重要的理论意义，也具有重要的实践意义。
1.3 研究目的本研究旨在通过综合运用遥感和地理信息系统技术，深入分析县域土地利用变化的特点及规律，探讨其影响因素和未来发展趋势，为地方政府制定土地利用规划和可持续发展提供科学依据。
基于FLUS模型和SD模型耦合的中巴经济走廊土地利用变化多情景模拟
第22卷第12期 2020年12月加棟信歴瞄孝Journal of Geo-information Science^ ^Vol.22, No. 12Dec., 2020引用格式:张晓荣，李爱农，南希，等.基于F L U S模型和S D模型耦合的中巴经济走廊土地利用变化多情景模拟[J].地球信息科学学报，2020,22(12):2393-2409. [Zhang X R,Li A N,Nan X,e t a l.Multi-scenario simulation of land use change along China-Pakistan Economic Corridor through coupling FLUS model with S D model[J].Journal of Geo-information Science, 2020,22(12):2393-2409. ]D O I:10.12082/ dqxxkx.2020.190618基于FLUS模型和SD模型耦合的中巴经济走廊土地 利用变化多情景模拟张晓荣'李爱农'南希雷光斌、王昌博u1.中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所，成都610041;2.中国科学院大学，北京100049;3.成都理工大学地球科学学院，成都610059Multi-scenario Simulation of Land Use Change Along China-Pakistan Economic Corridor through Coupling FLUS Model with SD ModelZHANG Xiaorong12,LI Ainong'*,NAN Xi'3,LEI Guangbin1,WANG Changbo1'21. Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, China;2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;3. College of Earth Science, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, ChinaAbstract:Planning and construction of China-Pakistan Economic Corridor (CPEC)is inseparable from the scientific cognition of the spatial patterns and changing processes of land resources and eco-environment in this nd Use and Land Cover Change (LUCC)simulation can provide reliable prediction data for regional land resources management,eco-environment sustainability,and eco-environment risk assessment.In this paper, based on the coupled System Dynamics Model(SD)and future Land Use Simulation Model (FLUS),combined with the China-Pakistan Economic Corridor construction and regional eco-environment policies,various scenarios were set up to simulate the land use change of the China-Pakistan Economic Corridor,taking full advantages of the two models in macro land demand simulation and micro land allocation.Firstly,the SD-FLUS model was constructed and validated using the historical data of CPEC in2009-2015. Then the land use changes from 2016 to 2030 under three different scenarios,namely Baseline Development (BD)scenario,Investment Priority Oriented (IPO)scenario,and Harmonious Development (HD)scenario,were simulated.Results show that: (1) The relative error of demand simulation was less than 9%, and the overall accuracy and Kappa coefficient of the simulation were over 90%against the actual land use data in 2015, which indicates the SD-FLUS coupling model effectively reflected the land use change pattern of the China-Pakistan Economic Corridor.The model could be used for further simulation of land use changes in CPEC under different收稿日期:2019-10-20;修回日期:2020-01-11.基金项目：中国科学院战略性先导专项“地球大数据科学工程”子课题(XDA19030303);国家自然科学基金项目（41631180、41801370、41701433);中国科学院成都山地所“一三五”重要方向性项目（SDS-135-1708)。
人工智能在土地资源管理中的应用研究
人工智能在土地资源管理中的应用研究在土地资源管理中，人工智能（Artificial Intelligence, AI）的应用成为了一个热门的研究话题。
随着全球人口不断增长和城市化进程的加速，有效管理土地资源变得尤为重要。
传统的土地资源管理方法已经无法满足快速变化的需求，而人工智能的出现为土地资源管理提供了全新的解决方案。
人工智能在土地资源管理中的应用可以从多个方面进行研究和探索。
首先，人工智能可以帮助土地资源的智能化评估和分析。
传统的土地资源评估需要大量的人力资源和时间成本，而人工智能可以通过学习和分析大量的土地数据，自动化地进行土地资源评估，提高评估的准确性和效率。
通过结合卫星遥感、地理信息系统（Geographic Information System, GIS）和机器学习算法，人工智能可以快速识别土地的类型、潜在价值和适宜用途，并提出科学合理的土地利用规划建议。
其次，人工智能可以在土地资源管理中实现精准农业和农作物产量预测。
农业是土地资源的主要利用方式之一，在农业生产中，人工智能可以通过分析土地和气象数据，实现精确的农作物生长模拟和预测。
通过结合传感器技术、无人机和机器视觉等技术手段，人工智能可以实时监测土地和作物的健康状况，并提供精细化的农事管理建议。
这不仅可以提高农业生产的效率和质量，还可以减少化肥、农药等资源的使用，推动农业向可持续发展方向转变。
除了农业，人工智能还可以在城市土地资源管理中发挥重要作用。
随着城市化进程的加速，城市土地资源管理面临着诸多挑战，如土地的合理利用、城市拓展规划等。
人工智能可以通过分析城市土地数据、人口迁移数据等，提供科学决策支持和城市规划建议。
例如，人工智能可以预测人口增长趋势，为城市规划提供合理的发展方向；人工智能还可以通过分析交通流量、城市设施等数据，优化城市布局和交通规划。
此外，人工智能还可以在土地资源保护和环境管理中发挥积极作用。
土地资源的可持续利用和环境保护是现代社会所面临的重大挑战，而人工智能可以通过分析土地利用数据、监测地下水位、土壤污染等指标，实现土地资源的动态监测和保护。
多智能体模拟在土地变化预测中的应用
其变化要因进行分析 ， 对其变化进行预测和评价是
非常 重要 的 ．
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｕｔ．ｇ ｎ ｉ ｌｔｏ ｎ Ｌａ ｄ ｐｉ ｔｏ ｆＭ ｌｉ ｅ ｔＳ ｍｕ ａ ｉｎ ｉ ｎ ｃ ａ Ｃ ａ ｇ ｒ ｄｃｉｎ ｈ ｎ ｅＰ ｅ ｉｔ ｏ
成分分 析［ 、 ３ 典型相 关分析［ 、 相关分析［ 等 方 ］ ４偏 ］ ５ Ｊ 法， 亦有少 数研究 专 注 于分 析 社 会 驱 动 因子 ＿ ７． ６ ］国 － 外在这方面的研究也非常多 ， 其中， 利用遥感卫星数
据 确立 城 市 区域 的 土地 覆 被 变化 ， 特别 是 绿 地 变 化 进 行 客 观 、 量 抽 出 方 法 的 齐 藤 ｌ 的 研 究 ， 用 定 ＿ ８ ］ 利 Ｌ ｎ ｓｔ Ｍ（ 国陆地 探测卫 星影像 ） ａ ｄａ Ｔ 美 数据 抽 出绿 地 的分布倾 向和 分 布 特征 、 验 证其 有 效 性 的 小林 ｌ 并 ｇ ］ 的研究 等 ． 地利用 分布 把握 手 法 的研 究 也很 多 ， 土 有 Ｊｉ ｏ ｎ分析 （ 接 分 析 ）１ １ 、 ｌｍｐ分 析 （ 连 ［－３ Ｃｕ ０ ］ 聚类 统 计
第３ ９卷第 １ ０期
２１ ０ １年 １ Ｏ月
同 济 大 学 学 报（ 然 科 学 版） 自
Ｊ 【 Ｎ ＩＯ Ｏ Ｇ Ｉ Ｎ Ｖ Ｒ Ｉ Ｙ Ｎ Ｔ Ｒ Ｌ Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ ０ ７ ｌ ， Ｆ Ｔ Ｎ Ｊ Ｕ Ｉ Ｅ ＳＴ （ Ａ Ｕ Ａ Ｃ Ｅ Ｃ ） ＲＡ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ． ０ Ｉ３ １
Ａ ｓｒ ｃ ： ａｅ ｎａｓ ｄ ｆ ｈ ｅ ａ ｒ ａｏ ｉ ｐ ｎ ｂ ｔａ ｔ Ｂ ｓ ｄｏ ｔ ｙｏ ｅＵ ｄ ｅ ｆ ｔ ｉ Ｊ ａ ， ｕ ｔ Ａ Ｏ ａｎ ａ
国有土地资源优化配置与智能工程技术融合研究
国有土地资源优化配置与智能工程技术融合研究摘要：随着人口的不断增长和经济的快速发展，我国城市化进程进入了快速发展阶段。
在此过程中，土地资源成为一个重要的问题。
如何合理地利用城市空间和发展潜力，保护城市土地资源，成为当前亟待解决的重要课题之一。
国有土地资源优化配置、土地资源利用率提高与智能技术行业发展有着密切的关系，选择合适的工作方案以及先进的技术模式，尤其是与智能工程技术进行有机地协调，为国有土地资源优化配置提供重要的技术支撑，进一步完善配置模式，提高土地节约集约利用水平。
关键词：国有土地资源；配置；智能工程技术引言土地资源是经济社会活动的基础和载体，节约集约利用土地是深化土地供给侧结构性改革、促进经济发展方式转变和经济结构调整的必然要求。
优化国有土地资源优化配置，加强与智能工程技术相互融合，利用智能工程技术优化提升土地资源配置的多种场景，整合相关土地资源管理和利用多个部门之间的数据资源、信息技术、审批流程、全生命周期监管等，提高土地资源的配置效率。
1土地资源管理的定义土地资源管理指对城市内的土地进行规划、开发、使用及保护等方面的管理工作。
这种管理工作的目的是满足城市发展需求的同时,最大限度地减少土地资源浪费和破坏,保障市民的生活质量和社会稳定。
可以进一步分析出城市土地资源管理的具体内容。
具体而言,它包括四个方面：一是土地利用规划,即通过科学合理的规划来确定不同区域的用途和发展方向；二是土地市场调控,即通过制定相应的政策法规来规范土地市场的运作方式,确保其公平公正；三是土地储备建设,即通过建立大量的土地储备库来保证未来城市的发展需求能得到满足；四是对土地环境影响的评估和治理,即通过对土地开发项目进行严格的环保审查和监管,防止土地资源的过度开采和污染。
最后,还需要认识到城市土地资源管理的重要性。
随着城市化的不断深入,土地资源的需求量越来越大。
因此,只有通过科学合理的土地资源管理才能有效地应对这些问题,实现可持续的城市发展目标。
多主体模型在土地利用动态模拟中的研究进展
多主体模型在土地利用动态模拟中的研究进展左良优;戴尔阜;张明庆【期刊名称】《首都师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(038)003【摘要】Land use is a complex and dynamic process.As a means of complex system research,multi-agent model can better simulate the complexity of the land system,and has great application prospects.In this paper,the basic theory and concept of multi-agent model were introduced,the situation of dynamic simulation in urban and rural land use with multi-agent model was analyzed,the applications of multi-agent model in land use were summarized,and the direction of land use simulation was discussed.%土地利用变化是一个复杂的动态变化过程,作为复杂系统研究的重要工具,多主体模型能够更好地模拟土地系统中的复杂性问题,具有更大的优势和极大的应用前景.本文简要介绍了多主体模型的概念和基本理论;从主体选择、模拟侧重点等方面,对多主体模型在城市和农村土地利用动态模拟中的研究现状进行了分析;总结了多主体模型在土地利用应用中取得的进展,探讨了其未来发展方向,以期为今后的土地利用变化模拟研究提供参考.【总页数】7页(P59-65)【作者】左良优;戴尔阜;张明庆【作者单位】首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048;中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室,北京100101;首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048【正文语种】中文【中图分类】F301.2【相关文献】1.智能体模型在滇池流域土地利用结构变化动态模拟中的应用 [J], 徐兰声;李佐军2.基于智能体模型的土地利用动态模拟研究进展 [J], 田光进;邬建国3.基于FLUS模型的花都区土地利用动态模拟研究 [J], 马小宁; 林沛锋; 陈美招4.基于CLUMondo模型的多情景土地利用变化动态模拟——以广西沿海城市为例[J], 郭瑞琦; 陆波; 陈恺霖5.基于CA-Markov模型的东江流域土地利用动态模拟 [J], 叶娇;罗莉;肖志峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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
人工智能方法在风景园林中的运用进展
人工智能方法在风景园林中的运用进展摘要：随着时代的发展，人工智能在艺术创作方面的作用越来越明显。
风景园林绿化工程是城市发展中的重要组成部分，做好风景园林绿化施工管理工作，能够从根本上提高城市的环境质量和空气质量，有利于城市生态环境的可持续发展，最大限度地满足人们对生活环境的需求。
人工智能的出现为风景园林研究智能化、数字化提供了机遇与挑战。
本文介绍了人工智能在风景园林研究中的作用。
建立混合智能系统模型是风景园林研究向智能化、数子化、自动化发展的必然趋势。
关键词：人工智能方法；风景园林；运用进展前言这个瞬息万变的社会中，每个行业都必须进行相应的更改以更好地应对社会的挑战并在市场中占有一席之地，否则它将被历史的洪流裹挟，而景观工程将不会也不例外。
随着现代社会的飞速发展，越来越多的城市开始重视园林绿化工程的建设，园林绿化工程可以有效改善居民的居住环境，提高市民的生活质量。
并增加了整个城市的幸福感。
本文主要探讨人工智能方法在风景园林中的运用，将促进风景园林智能化发展。
1风景园林工程的内涵园林绿化是人类社会不断发展的产物，被称为景观工程。
随人们生活水平的不断提高，对景观项目的追求也越来越高，风景园林工程的建设为人们提供一个更适合休闲和生态的场所，以便当代人可以暂时摆脱繁重的工作，通过园林绿化项目的建设，感受花园的景观并有效改善生态。
环境质量降低了当地环境污染。
同时，景观工程还可以促进大量相关产业的发展，为该地区创造更多的就业机会，有效地增加当地经济收入，并确保该地区的整体经济发展。
可以说，景观工程的发展水平可以增加经济效益和社会效益。
需要及时保护景观建筑，以确保总体景观正常运行，景观建筑可以长期发展并成为该地区的代表性产业，受建筑水平的影响以及景观设计的水平。
因此，景观建筑的施工技术和维护措施对整个工程具有十分重要的意义。
2人工智能技术运用的优势人工智能管理技术也就是基于其他计算机科学技术逐步发展形成起来的独立一门学科和综合技术，实际上就是在各种计算机技术平台上通过模拟的对人的全部大脑进行展开的对图像和处理数据的进行智能化逻辑分析和综合处理，人工智能最大的优势就是说它能够针对人类信息进行加以实时收集和分析处理，从而完全替代了对人类进行展开式的海量数据计算。
基于D-LinkNet和Deeplab网络模型的土地利
櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄［１１］胡志杰，李 淳．水蒸气活化法制备稻壳活性炭的研究［Ｊ］．生物质化学工程，２００７，４１（５）：２１－２４．［１２］欧阳东．稻壳灰对高强超高强混凝土钢筋粘结强度的影响［Ｊ］．工业建筑，２００３，３３（１１）：４６－４８．［１３］欧阳东，陈 楷．稻壳灰显微结构的研究［Ｊ］．材料科学与工程学报，２００３，８５（５）：６４７－６５０．［１４］ＧｕｅｒｒｅｒｏＭ，ＲｕｉｚＭＰ，Ｍｉｌｌｅｒａ?，ｅｔａｌ．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｂｉｏｍａｓｓｃｈａｒｓｆｏｒｍｅｄｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｅｖｏｌａｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ：Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎｒｉｃｅｈｕｓｋａｎｄｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｙ＆Ｆｕｅｌｓ，２００８，２２（２）：１２７５－１２８４．［１５］?ｚｋａｎＩ·，ＤｏｋｕｍａｃＥ．Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｂｏｒｏｓｉｌｉｃａｔｅｃｕｌｌｅｔｂｙｕｓｉｎｇｒｉｃｅｈｕｓｋａｓｈ［Ｊ］．ＡｒａｂｉａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１９，１２（２）：１－５．彭 慧，管 佳，闫保银．基于Ｄ－ＬｉｎｋＮｅｔ和Ｄｅｅｐｌａｂ网络模型的土地利用信息自动化提取研究［Ｊ］．江苏农业科学，２０２２，５０（２４）：１７４－１７８．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２２．２４．０２７基于Ｄ－ＬｉｎｋＮｅｔ和Ｄｅｅｐｌａｂ网络模型的土地利用信息自动化提取研究彭 慧１，管 佳２，闫保银２（１．江苏省国土资源研究中心，江苏南京２１００１７；２．南京国图信息产业有限公司，江苏南京２１００１９） 摘要：为探索利用深度学习网络模型快速、定性且定量地提取耕地、园地、林地、交通运输用地、建设用地以及水域等土地利用变化信息，实现对耕地“非粮化”和“非农化”的实时监测监管，从而为国家粮食安全问题提供科技支撑。
基于多智能体遗传算法的土地利用优化配置
基于多智能体遗传算法的土地利用优化配置一、本文概述随着城市化的快速推进和人口规模的不断扩大，土地资源日益紧张，如何科学、合理地配置土地资源，实现土地的高效、可持续利用，已成为当前亟待解决的问题。
传统的土地利用优化配置方法往往基于经验和规则，缺乏全局优化和动态调整的能力，难以应对复杂的土地利用问题。
因此，本文提出了一种基于多智能体遗传算法的土地利用优化配置方法，旨在通过模拟自然界的遗传进化过程，寻找土地利用的最优解，为土地资源的科学配置提供新的思路和手段。
本文首先介绍了土地利用优化配置的背景和意义，分析了当前土地利用面临的主要问题和挑战。
然后，详细阐述了多智能体遗传算法的基本原理和流程，包括多智能体的定义、遗传算法的操作步骤以及算法的性能评估方法。
在此基础上，构建了基于多智能体遗传算法的土地利用优化配置模型，并对模型的关键参数和算法性能进行了详细的分析和讨论。
通过实例验证，本文所提方法能够有效地解决土地利用优化配置问题，提高土地利用效率，减少资源浪费和环境破坏。
该方法还具有较好的适应性和可扩展性，可以根据不同的土地利用场景和需求进行灵活调整和优化。
因此，本文的研究不仅对土地利用优化配置的理论和实践具有重要的指导意义，也为其他领域的资源优化配置问题提供了新的借鉴和参考。
二、相关理论及技术研究在深入探讨基于多智能体遗传算法的土地利用优化配置之前，我们首先需要对相关理论和技术研究进行全面的理解。
这包括土地利用优化配置的理论基础、多智能体系统的概念及其在优化问题中的应用，以及遗传算法的原理及其在土地利用优化中的适用性。
土地利用优化配置是一个涉及多学科的问题，其理论基础主要来自于地理学、经济学、生态学和系统工程学等。
这些学科为我们提供了理解和分析土地利用问题的基本框架，帮助我们明确优化配置的目标和约束条件，以及评估优化结果的标准和方法。
多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）是人工智能领域的一个重要分支，它主要研究如何将多个智能体（Agent）组织起来，通过协作和竞争来解决复杂的问题。
基于PLUS模型的耕地时空演变及驱动因素分析
智能规划NO.12 202352智能城市 INTELLIGENT CITY基于PLUS模型的耕地时空演变及驱动因素分析韩丹燕1 樊童生2（1.广西致达远土地规划设计有限公司，广西 南宁 530201；2.南宁师范大学，广西 南宁 530001）摘要：文章运用土地利用转移矩阵、标准差椭圆、核密度和景观格局指数，对南宁市2000—2020年耕地的时空演变特征进行探讨，运用PLUS模型对耕地时空演变驱动因素进行探测。
结果显示，2000—2020年南宁市耕地面积呈持续减少状态；耕地转型呈现一转多的特点，主要转向建设用地和林地；耕地重心呈现先向东南迁移再向东北迁回的特征；耕地空间呈现中部密度高、北部及南部密度低的集聚分布；地的数量和斑块密度呈先减后增的趋势，斑块整体聚集度较高；耕地时空演变是社会经济和自然环境因素共同作用的结果，交通区位和气温主导耕地的演变。
关键词：土地利用变化；PLUS模型；耕地；空间特征；驱动因素中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：2096-1936（2023）12-0052-03DOI ：10.19301/ki.zncs.2023.12.015PLUS模型为探究耕地时空演变的驱动因素提供了有效工具，可以呈现各类驱动因子对耕地时空演变影响的贡献程度[1-2]。
目前对于南宁市耕地时空演变特征及其驱动因素相关的研究较少，探讨南宁市耕地的时空演变特征及其驱动因素对区域耕地资源的可持续发展和保障粮食安全有着重要意义。
1 数据处理借助ArcGIS 10.8软件将人口、GDP及土壤类型空间分布数据的空间分辨率重采样至30 m ，与土地利用数据一致；借助ArcGIS 10.8软件进行欧氏距离分析，得到距离空间分布数据，分辨率为30 m ；借助ArcGIS 10.8软件对DEM进行坡度分析，得到坡度空间分布数据，分辨率为30 m ；借助ArcGIS 10.8软件对年平均气温和年平均降水量数据进行克里金插值，得到年平均气温和年平均降水量数据的空间分布数据，分辨率为30 m 。
国土空间格局优化情景分析：理论与方法
第38卷 第2期2024年2月Vol.38 No.2Feb.,2024中国土地科学China Land Science 收稿日期：2023-11-12；修稿日期：2024-01-25基金项目：国家自然科学基金项目（42071254，42101275）。
第一作者：龚健（1977-），男，湖南常德人，教授。
主要研究方向为自然资源评价、国土空间优化与治理。
E-mail:****************.cn 通讯作者：高静（1995-），女，内蒙古鄂尔多斯人，博士研究生。
主要研究方向为土地利用/覆被变化及其生态环境效应建模与分析。
E-mail:*************.cn国土空间是社会经济发展的核心要素和载体，为中国式现代化提供空间支撑和资源保障。
21世纪以来，我国国土空间开发保护格局、资源要素配置结构已发生深刻变化，一方面有力地支撑了社会经济的长期平稳运行；另一方面，国土空间开发失序失衡[1-2]、 资源紧缺与低效利用并存[3]、区域空间资源时空错配、主体功能失调、城乡差距拉大等结构性矛盾逐渐显现[4]，土地污染、环境退化、生态破坏、粮食安全风险上升等问题日益严峻[5]。
优化国土空间格局，破解国土空间开发保护面临的突出问题和挑战成为推进生态文明建设的重要内容。
中共十八大以来，国家出台了系列政策文件强调要“大力推进生态文明建设，优化国土空间开发格局” “构建优势互补、高质量发展的区域经济布局和国土空间体系”。
国土空间格局优化已成为生态文明建设的核心内容，在推进中国式现代化过程中起到举足轻重的战略作用[6-8]。
围绕国土空间格局优化，学者从空间功能识别、空间冲突协调[9-12]、土地利用结构与布局优化[13-15]、空间分区调整优化[16-17]等方面展开了广泛探讨。
然而，国土空间格局作为特定时期下人地关系的集中体现，是生态保护、粮食安全、经济增长、社会保障等多目标协同下的地域空间结构与布局[2]，包含了生态、农业和城镇等空间类型在内的具有多维度和递进关系的复杂空间组织[18]。
土地利用变化智能体模型研究进展
土地利用变化智能体模型研究进展土地利用变化智能体模型是一种模拟土地利用变化过程的模型，它基于智能体模型和土地利用变化的相关理论，利用计算机技术和空间分析工具，对土地利用变化过程进行模拟和预测。
该模型在土地资源管理和决策支持中具有广泛的应用前景。
本文将对土地利用变化智能体模型的研究进展进行综述。
首先，智能体模型是土地利用变化智能体模型的核心，它是一种基于多智能体系统理论的建模方法，主要包括智能体、环境和交互三个部分。
智能体是具有自主性、智能性和协作性的个体，它们通过感知、交流和决策行动等方式，对环境进行感知和反应，并通过协作实现一定的目标。
在土地利用变化智能体模型中，智能体代表各种决策主体，例如政府、企业、农民等，它们通过协作和竞争的方式影响土地利用变化过程。
环境是指智能体活动和交互的空间场景，包括土地使用类型、社会经济因素、自然环境因素等。
交互是指智能体之间、智能体与环境之间进行交互和信息传递的方式。
其次，土地利用变化智能体模型的研究在模型结构、影响因素、模型评价等方面都取得了一定的进展。
模型结构方面，基于多智能体系统理论的模型结构在模拟土地利用变化的协作和竞争特征方面具有优势，类似于蚂蚁算法、遗传算法等自适应算法的应用也较为广泛。
影响因素方面，利用地理信息系统和空间统计方法可以对土地利用变化的驱动因素和空间差异进行分析，包括社会经济因素、自然环境因素、政策因素等。
模型评价方面，通过对土地利用变化预测结果的准确性、稳定性和可靠性进行评价，可以不断改进模型的建立和优化。
最后，土地利用变化智能体模型的应用范围也越来越广泛，除了在土地资源管理和规划中，还可以应用于气候变化、环境保护、城市发展等领域。
但是，在应用中也存在一些挑战，例如数据不足、模型参数不确定等问题，需要进一步提高数据质量和建模技术，同时加强跨学科研究和合作，才能更好地应对土地利用变化和相关问题。
综上，土地利用变化智能体模型是一种重要的土地资源管理和决策支持工具，它基于智能体模型和土地利用变化理论，通过模拟和预测土地利用变化过程，为相关部门提供数据和参考，为可持续发展和资源保护作出贡献。
基于PLUS模型的长江流域土地利用变化模拟与多情景预测
基于PLUS模型的长江流域土地利用变化模拟与多情景预测一、概述随着全球化和城市化进程的加速，土地利用变化已成为影响区域乃至全球环境、经济和社会发展的重要因素。
作为中国最重要的水系和农业经济区，其土地利用变化尤为引人关注。
为了科学合理地调控土地利用变化，实现生态与经济的协调发展，本研究基于PLUS模型（Patchbased Land Use Simulation，基于斑块的土地利用模拟模型）对长江流域的土地利用变化进行了深入模拟与多情景预测。
PLUS模型作为一种新兴的土地利用变化模拟工具，能够综合考虑自然和人为因素，通过空间显式的方式模拟土地利用变化过程。
本研究利用PLUS模型，对长江流域的土地利用现状进行了详细的分析，并基于斑块生成土地利用变化模拟方法，选取了一系列驱动因子，深入剖析了1985年至2020年间长江流域土地利用时空变化格局及其驱动力。
在此基础上，本研究设定了多种土地利用变化情景，包括惯性发展、耕地保护和生态优先等，以满足流域不同发展目标导向下的国土空间优化配置需求。
通过PLUS模型对这些情景进行模拟分析，本研究不仅预测了未来土地利用变化的趋势和特征，还深入探讨了不同情景下土地利用变化可能产生的环境影响。
本研究结果将为长江流域的土地利用规划、生态保护和可持续发展提供重要的科学依据和决策支持。
本研究的方法和结果也将为其他地区的土地利用变化模拟和预测提供有益的参考和借鉴。
通过对长江流域土地利用变化的深入研究和多情景预测，我们有望为区域的可持续发展和生态文明建设贡献智慧和力量。
1. 长江流域土地利用变化的背景与意义作为中国最大的水系和重要的农业经济区，其土地利用状况一直备受关注。
随着经济的快速发展和人口的不断增长，长江流域的土地利用格局发生了显著的变化。
这种变化不仅反映了区域经济社会发展的步伐，也对生态环境产生了深远的影响。
准确模拟和预测长江流域的土地利用变化，对于制定科学的区域发展规划、实现可持续发展具有重要的理论和实践意义。
MAS模型在土地利用中的应用与展望
MAS模型在土地利用中的应用与展望梁俊杰;杨木壮【摘要】多智能体(Muti-Agent System,MAS)模型是一种复杂系统模拟仿真模型,能够在一定的时空内对实质事物或现象的演变过程进行模拟.该研究基于MAS模型基本内涵与原理,对国内MAS模型应用于土地利用的情况进行分析,总结前人经验,指出当前研究的不足,并从技术方法多方融合、研究尺度多元化、MAS验证手段3个方面提出MAS模型在土地利用中应用的展望.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2015(000)022【总页数】4页(P254-257)【关键词】MAS模型;土地利用;应用与启示【作者】梁俊杰;杨木壮【作者单位】广州大学地理科学学院,广东广州510006;广州大学地理科学学院,广东广州510006【正文语种】中文【中图分类】S29;F301.24The Application and Enlightenment of MAS Model in Land Use Change LIANG Jun-jie, YANG Mu-zhuang* (School of Geographical Sciences, Guangzhou University, Guangzhou, Guangdong 510006)Key words MAS model; Land use; Application and enlightenment土地利用的变化体现区域多方规划的总体方向，体现自然与人文因素间和谐相处的发展趋势，对土地资源与社会发展之间有着重要的权衡作用。
目前，在土地利用变化的研究过程中，已经有着成熟的技术方法，主要有数理统计方法、实证模型和RS与GIS空间分析技术相结合法等。
在我国，土地利用变化又以研究土地利用数量变化为主，虽然近年来RS与GIS研究技术方法已普及，但在土地利用空间优化方面仍存在短板。
MAS模型属于土地利用空间研究方法范畴，是基于复杂系统理论、运用计算机平台的一种反映事物在时空动态度的模拟仿真技术，能够解释土地利用在空间格局上的变化情况。
基于FLUS和InVEST模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究
第31卷第3期2024年6月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .31,N o .3J u n .,2024收稿日期:2023-07-03 修回日期:2023-07-26 资助项目:国家自然科学基金项目 喀斯特城市景观格局时空演变及其对山体植物多样性影响的尺度效应 (42061039);贵州大学培育项目 喀斯特山地城市生物多样性维持的景观恢复力机制研究 (贵大培育[2020]46) 第一作者:李井浩(2001 ),男,重庆开州人,硕士研究生,主要从事景观与区域生态研究㊂E -m a i l :3354546236@q q.c o m 通信作者:王志杰(1986 ),男,甘肃会宁人,博士,教授,主要从事景观与区域生态㊁山地生物多样性保护研究㊂E -m a i l :z j w a n g3@g z u .e d u .c n h t t p :ʊs t b c y j .p a p e r o n c e .o r gD O I :10.13869/j .c n k i .r s w c .2024.03.004.李井浩,柳书俊,王志杰.基于F L U S 和I n VE S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究[J ].水土保持研究,2024,31(3):287-298.L i J i n g h a o ,L i uS h u j u n ,W a n g Z h i j i e .M u l t i -s c e n a r i oS i m u l a t i o no fS p a t i o t e m p o r a lC h a n g e so fL a n d U s eP a t t e r na n d E c o s y s t e m S e r v i c e si n Y u n n a n -G u i z h o uP l a t e a uB a s e do nF L U Sa n d I n V E S T M o d e l s [J ].R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2024,31(3):287-298.基于F L U S 和I n V E S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究李井浩1,柳书俊1,王志杰1,2(1.贵州大学生命科学学院,贵阳550025;2.山地植物资源保护与种质创新教育部重点实验室,贵阳550025)摘 要:[目的]探讨云贵高原不同情景下的土地利用与生态系统服务时空变化,为云贵高原土地利用空间格局优化㊁生态系统服务功能提升和可持续发展策略制定提供科学依据㊂[方法]以云贵高原为研究对象,以2001年㊁2010年和2020年3期M C D 12Q 1土地覆被数据为基础数据,辅以自然和社会经济数据,基于A r c G I S ,F L U S 模型和I n V E S T 模型,模拟2030年㊁2040年和2050年自然发展情景㊁生态保护情景和耕地保护情景下的土地利用以及碳储量㊁产水量和土壤保持量3项生态系统服务功能时空分布格局㊂[结果](1)不同情景下云贵高原的土地利用变化以林地持续增加和草地持续减少为主要趋势;耕地保护情景下,耕地面积最高可占总面积的10.38%;生态保护情景下,林草面积在2050年可达总面积的90%㊂(2)3种情景下,云贵高原2020 2050年碳储量和土壤保持量均呈上升趋势,而产水量呈下降趋势㊂生态保护情景下,2050年碳储量预测值最高,为8.13ˑ109t;产水量减少速率显著低于另外两种情景,降幅为0.46%㊂(3)宜昌市㊁普洱市和常德市等市州的生态系统服务供给能力较高;而贵阳市㊁毕节市和安顺市等市州的生态系统服务供给能力较低㊂[结论]云贵高原2020 2050年整体生态系统服务供给能力较好,各项服务功能在不同情景下表现出较强的空间聚集性和异质性㊂云贵高原今后的生态系统服务管理和可持续发展中,应考虑不同生态系统服务功能的空间异质性以及林地面积持续增加可能带来的水资源失衡问题㊂关键词:F L U S 模型;I n V E S T 模型;碳储量;产水量;土壤保持量中图分类号:F 301.2;X 171.1 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2024)03-0287-12M u l t i -s c e n a r i o S i m u l a t i o no f S p a t i o t e m p o r a l C h a n ge s o fL a n dU s e P a t t e r na n dE c o s ys t e mS e r v i c e s i nY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a u B a s e do nF L U S a n d I n V E S T M o d e l sL i J i n g h a o 1,L i uS h u j u n 1,W a n g Z h i ji e 1,2(1.C o l l e g e o f L i f eS c i e n c e s ,G u i z h o uU n i v e r s i t y ,G u i y a n g 550025,C h i n a ;2.K e y L a b o r a t o r y o f Pl a n tR e s o u r c e C o n s e r v a t i o na n dG e r m p l a s mI n n o v a t i o n i n M o u n t a i n o u sR e g i o n ,M i n i s t r y o f E d u c a t i o n ,G u i y a n g 550025,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]T h ea i m so ft h i ss t u d y a r et oe x p l o r et h es p a t i o t e m p o r a lc h a n ge sof l a n du s ea n d e c o s y s t e ms e r v i c e s u n d e r d i f f e r e n t d e v e l o pm e n t s c e n a r i o s o n t h eY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a u ,a n d t o p r o v i d e a n i m p o r t a n t s c i e n t i f i c b a s i s f o r o p t i m i z i n g t h e s p a t i a l p a t t e r no f l a n du s e ,i m p r o v i n g t h e f u n c t i o no f e c o s ys t e m s e r v i c e s a n df o r m u l a t i n g s u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n t s t r a t e g i e s .[M e t h o d s ]T h eY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a u w a s t a k e n a s t h e r e s e a r c ho b j e c t .T h eM C D 12Q 1l a n d c o v e r d a t a o f ph a s e s 2001,2010a n d 2020w e r e t a k e n a s t h e b a s i c d a t a ,a n d t h e n a t u r a l a n d s o c i o -e c o n o m i c d a t aw e r e t a k e n a s t h e a u x i l i a r y d a t a .B a s e d o nA r c G I S ,F L U S m o d e l a n d I n V E S T m o d e l p l a t f o r m ,t h e l a n du s e p a t t e r nc h a n ge p a t t e r n so fY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a uf r o m 2001t o2020w e r ea n a l y z e d .T h es p a t i o t e m p o r a ld i s t r i b u t i o n p a t t e r no f l a n du s ea n dt h es p a t i o t e m po r a lc h a n g e so ft h r e ee c o s y s t e m s e r v i c e sf u n c t i o n(c a r b o ns t o r a g e,w a t e r y i e l da n ds o i lc o n s e r v a t i o n)w e r e s i m u l a t e du nde rt h e N a t u r a l D e v e l o p m e n tS c e n a r i o(N D S),E c o l o g i c a lP r o t e c t i o n S c e n a r i o(E P S)a n d F a r m l a n dP r o t e c t i o nS c e n a r i o(F P S)i n2030,2040a n d2050.[R e s u l t s](1)T h e m a i nt r e n dof l a n du s e s t r u c t u r e i nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a uu n d e r d i f f e r e n t s c e n a r i o sw a s t h e c o n t i n u o u s i n c r e a s e o f f o r e s t l a n d a n d t h e c o n t i n u o u s d e c r e a s e o fg r a s s l a n d.Th e f a r m l a n da r e a c a na c c o u n t f o r10.38%o f t h e t o t a l a r e au n d e r t h e F P S.T h e f o r e s t l a n da n d g r a s s l a n d a r e awi l l r e a c h90%o f t h e t o t a l a r e ab y2050u n d e r t h eE P S.(2)U n d e r t h e t h r e es c e n a r i o s,t h et o t a lc a r b o ns t o r a g ea n ds o i lc o n s e r v a t i o no fe c o s y s t e m s e r v i c e si nt h e Y u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u f r o m2020t o2050s h o wa n i n c r e a s i n g t r e n d,w h i l e t h e t o t a lw a t e r y i e l d s h o w s a d e c r e a s i n g t r e n d.U n d e r t h eE P S,t h e p r e d i c t e d v a l u e o f c a r b o n s t o r a g e i n2050w i l l b e t h e h i g h e s t,8.13ˑ109t,a n d t h e r e d u c t i o n r a t eo fw a t e r y i e l d w i l lb es i g n i f i c a n t l y l o w e rt h a nt h eo t h e rt w os c e n a r i o s,w i t had e c r e a s eo f 0.46%.(3)Y i c h a n g,P u'e ra n d C h a n g d eh a v eh i g h e re c o s y s t e m s e r v i c e ss u p p l y c a p a c i t y.H o w e v e r,t h e s u p p l y c a p a c i t y o f e c o s y s t e ms e r v i c e s i nG u i y a n g,B ij i e a n dA n s h u n i s l o w.[C o n c l u s i o n]T h e s u p p l y c a p a c i t y o f e c o s y s t e ms e r v i c e s i nt h es t u d y a r e a i sb e t t e r f r o m2020t o2050,a n da l l s e r v i c e f u n c t i o n ss h o ws t r o n g s p a t i a l a g g r e g a t i o na n dh e t e r o g e n e i t y u n d e rd i f f e r e n t s c e n a r i o s.W h e nf o r m u l a t i n g s t r a t e g i e s f o re c o s y s t e m s e r v i c em a n a g e m e n t a n d s u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n t i n t h eY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u,t h e s p a t i a l d i f f e r e n t i a t i o n c h a r a c t e r i s t i c so fd i f f e r e n te c o s y s t e m s e r v i c ef u n c t i o n sa n dt h e w a t e rs h o r t a g ec a u s e db y t h ec o n t i n u o u s i n c r e a s e o f f o r e s t a r e a s h o u l db e c o n s i d e r e d.K e y w o r d s:F L U Sm o d e l;I n V E S T m o d e l;c a r b o n s t o r a g e;w a t e r y i e l d;s o i l c o n s e r v a t i o n生态系统服务(E c o s y s t e mS e r v i c e s)是生态系统所提供给人类生存所必需的生态产品与服务的统称,包括供给服务㊁调节服务㊁支持服务和文化服务[1],这些服务提供了人类赖以生存和发展的资源环境,是人类可持续发展的重要保障[2]㊂联合国千年评估报告指出全球60%的生态系统服务正在退化或丧失[3],而土地作为承载人类生产与生活的空间载体,其利用与变化可以直接反映人类活动对区域生态系统的影响[4],是直接影响生态系统服务的重要因素[5]㊂在全球气候变化和经济快速发展背景下,人类对土地过度开发和高强度转换土地覆被类型等行为极大地影响了生态系统的结构㊁过程与功能,对生态系统服务的稳定构成了威胁[6]㊂因此,如何基于有限的土地资源,协调生态保护与经济发展之间的关系,合理优化土地利用与生态系统服务空间布局,是实现区域可持续发展亟需解决的问题㊂国内外关于土地利用变化和生态系统服务评估的研究方法已有大量报道㊂土地利用变化预测模拟方面,自20世纪以来,元胞自动机模型(C A)㊁土地利用变化及效应模型(C L U E-S)㊁多智能体系统模型(MA S)和未来土地利用变化情景模拟模型(F u t u r e L a n dU s eS i m u l a t i o n,F L U S)等土地利用变化预测模型被相继提出,其中,F L U S模型模拟不同情景下土地利用变化结果具有较高的模拟精度,被广泛用于土地利用模拟研究中[7]㊂在生态系统服务评估方面, C o s t a n z a等[1]在1997年首次提出了单位面积经济价值参数评估模型,开启了生态系统服务评估的热潮㊂2008年谢高地等[8]在C o s t a n z a等[1]的研究基础上,结合中国实际情况提出了 中国生态系统服务当量因子表 并得到了广泛运用㊂近年来,随着 3S 技术在生态系统服务评估中的运用与发展,涌现出了众多生态系统服务评估模型,如A R I E S模型㊁S o l V E S模型和I n V E S T (I n t e g r a t e dV a l u a t i o no fE c o s y s t e mS e r v i c e s a n dT r a d e-o f f s)模型等[9],其中I n V E S T模型数据需求简单㊁评估精度高㊁结果空间表达清晰,在生态系统服务功能动态评估领域得到了广泛应用[10]㊂近年来,学者们尝试耦合F L U S模型和I n V E S T模型对未来土地利用变化与生态系统服务功能进行预测和评估,并取得了一系列成果㊂例如,任胤铭等[5]采用F L U S-I n-V E S T模型对京津冀地区2045年3种情景下的土地利用变化和多种生态系统服务功能进行模拟,结果表明生态保护情景是最有利于可持续发展的土地利用方案;王超越等[11]运用F L U S-I n V E S T模型探究呼包鄂榆城市群土地利用与碳储量时空变化之间的关系,结果显示生态保护情景下土地利用变化碳储量稳定性最优;邵壮等[12]基于F L U S-I n V E S T模型预测了多种情景下土地利用和碳储量变化,并得出绿色集约生态保护情景下的碳储量预测值最高㊂综上所述,目前基于F L U S-I n V E S T模型预测土地利用和生态系统服务功能时空变化的研究模式主要为单年多情景模式,研究地区主要集中在东部经济发达地区㊁北部干旱区或城市化地区,研究尺度主要集中在市域尺度上,而西南喀斯特山地区域尺度的多年多情景模拟相关研究鲜见㊂882水土保持研究第31卷云贵高原是世界上喀斯特地貌发育最典型地区之一,土地利用结构复杂,地理环境差异显著[13],拥有丰富的动植物资源和多样的生态系统[14],为该地区提供了碳储存㊁水源涵养和土壤保持等多种生态系统服务功能[15]㊂为解决西南山区贫困问题,中国政府自2000年开始实施西部大开发政策,加剧了云贵高原的人类活动和土地利用变化,深刻影响了自然环境和生态系统服务功能[16]㊂近年来,国家越来越重视生态环境的保护并实施了一系列生态保护与恢复措施,如 喀斯特石漠化恢复工程 ㊁ 退耕还林还草工程 和 天然林保护工程 等[17]㊂在此背景下,云贵高原的生态环境质量和生态系统结构得到了改善和优化,显著提高了碳储存㊁土壤保持和净化环境等生态系统服务功能[17]㊂然而,云贵高原未来土地利用与生态系统服务在当下经济发展速度持续加快㊁人为干扰不断增强和生态保护与修复工程不断实施的多重影响下的时空变化尚不明确,且精确刻画云贵高原在不同情景下的土地利用与生态系统服务时空变化的研究鲜有报道㊂因此,评估云贵高原不同情景下的土地利用与生态系统服务时空变化特征对该地区未来生态保护和可持续发展具有重要的实践与科学意义㊂基于此,本研究以云贵高原2001 2020年M O D I S 土地覆被数据集为基础数据,利用F L U S-I n V E S T模型预测云贵高原2020 2050年3种情景下的土地利用和生态系统服务功能空间分布格局,探讨不同情景下土地利用和多项生态系统服务功能时空变化特征,以期为该地区的土地资源可持续利用㊁优化土地利用结构和提升生态系统服务功能提供科学依据㊂1材料与方法1.1研究区概况云贵高原位于中国西南部,是中国四大高原之一,大致位于东经100ʎ 111ʎ,北纬22ʎ 30ʎ,总面积约77.54ˑ104k m2[18]㊂云贵高原属于典型喀斯特地区,是中国重要的生态功能区,也是全球生态脆弱区,其生态系统对气候变化和人类活动的影响极为敏感[19]㊂云贵高原是青藏高原向丘陵和平原地区的过渡地带,整体地形由西向东下降[20],由于其独特的地理位置㊁气候条件和生态系统多样性,云贵高原拥有着丰富的生态系统服务功能,包括碳储存㊁水源涵养㊁土壤保持和生物多样性保护等[21]㊂然而,在过去的几十年中,由于经济快速发展导致人地矛盾突出,云贵高原的生态环境受到严重的影响和破坏,主要包括石漠化㊁水土流失和生态系统退化等问题[18]㊂1.2数据来源与数据预处理本研究所采用的数据主要包括:(1)土地覆被数据:云贵高原2001年㊁2010年和2020年3期M C D12Q1土地覆被数据(I G B P方案),并根据研究区特点将数据中17类地类重分类为7类地类,即林地㊁草地㊁湿地㊁耕地㊁水域㊁裸地和建设用地;(2)生态系统服务功能评估数据:降水侵蚀性因子R,土壤可蚀性因子K,潜在蒸散发数据,土壤数据(沙含量㊁淤泥含量㊁黏土含量㊁有机物含量),流域数据提取自D E M;(3)土地利用变化驱动因子数据:社会经济因素(G D P和人口密度)㊁自然因素(D E M㊁坡度㊁坡向㊁年均气温㊁年均降水量和土壤类型)㊁交通区位因素(距公路距离)(图1)㊂所有数据统一为WG S_1984_U T M_Z o n e_48N 投影坐标系,并重采样至500m空间分辨率㊂具体数据及其来源如表1所示㊂1.3研究方法1.3.1土地利用变化多情景模拟(1)F L U S模型㊂F L U S模型在传统C A模型基础上采用多层前馈神经网络算法和轮盘赌选择机制进行了改进[22],可以很好地用于多种驱动因素作用下的土地利用变化多情景模拟[23]㊂模型主要计算过程如下:(1)基于神经网络的适宜性概率计算㊂神经网络算法(A N N)包括预测与训练阶段,由输入层㊁隐含层和输出层组成[24],计算公式为:p(p,k,t)=ðj w j,kˑ11+e-n e t j(p,t)(1)式中:p(p,k,t)为第k类地类在栅格p,时间t上的适宜性概率;w j,k是隐藏层和输出层之间的自适应权重;n e t j(p,t)在隐含层中表示神经元j在时间t从栅格单元p上所接收的信号㊂(2)自适应惯性系数㊂自适应惯性系数由每类土地的现状数量与未来需求决定,并在迭代过程中进行自适应调整使各地类数量向需求目标发展[25]㊂第k类地类在时间t上的自适应惯性系数A i t k为:A i t k=A i t-1k D t-2kɤD t-1kA i t-1kˑD t-2k D t-1k0>D t-2k>D t-1kA i t-1kˑD t-2k D t-1k Dt-1k>D t-2k>0ìîíïïïïïï(2)式中:D t-1k,D t-2k分别为t-1,t-2时第k类地类栅格数量与需求量之间的差值㊂(3)邻域因子与权重㊂邻域因子表示不同地类间以及邻域范围内不同土地利用单元间的相互作用[26],其表达式为:Ωt p,k=ðNˑN c o n(c t-1p=k)NˑN-1ˑw k(3)982第3期李井浩等:基于F L U S和I n V E S T模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究式中:ðN ˑN c o n (c t -1p=k )表示在N ˑN 的M o o r e 邻域窗口中,上一次迭代结束后第k 类地类的栅格总数;w k 为各地类邻域作用的权重㊂本文采用3ˑ3M o o r e 邻域,C A 迭代次数为300次㊂根据过往研究经验[12]与研究区土地利用特征,对各地类邻域权重赋值并反复调试,详细赋值信息如表2所示㊂图1 自然及社会因子空间分布F i g .1 S pa t i a l d i s t r ib u t i o no f n a t u r a l a n d s oc i a l f a c t o r s 表1 数据信息T a b l e 1 D a t e i n f o r m a t i o n数据类型数据名称数据来源土地利用数据M C D 12Q 1产品h t t p s :ʊl a d s w e b .m o d a p s .e o s d i s .n a s a .g o v 土地利用变化驱动因子数据D E M 坡度h t t p s :ʊw w w.gs c l o u d .c n 坡向年均气温年均降水量人口密度h t t ps :ʊw w w.r e s d c .c n G D P 土壤类型距公路距离生态系统服务功能评估数据降水侵蚀因子Rh t t p :ʊc l i c i a .b n u .e d u .c n 土壤可蚀性因子K h t t p s :ʊd a t a .t p d c .a c .c n 潜在蒸散发量土壤数据(沙含量㊁淤泥含量㊁黏土含量㊁有机物含量)h t t p:ʊw w w.n c d c .a c .c n 092 水土保持研究 第31卷表2 F L U S 模型邻域作用权重T a b l e 2 N e i g h b o r h o o dw e i gh t s o f F L U Sm o d e l 土地利用类型林地草地湿地耕地裸地水域建设用地邻域作用权重1.0000.5670.0070.3360.0010.0010.024(2)多情景设置㊂情景分析是权衡国土空间布局的重要方法[27],通过限制土地利用转移成本矩阵[12],设置云贵高原2020 2050年3种发展情景:耕地保护情景(F P S )㊁生态保护情景(E P S )和自然发展情景(N D S )㊂自然发展情景中,保持2001 2020年云贵高原土地利用变化特征,不对转移成本矩阵进行任何限制;生态保护情景中,将7类地类按照生态贡献从高到低排序为林地>草地>水域>湿地>耕地>裸地>建设用地[10],在自然发展的基础上限制高生态贡献用地向低生态贡献用地转化;耕地保护情景中,除建设用地外其他地类均可向耕地转换,并在生态保护情景的基础上限制耕地向其他用地转换[10]㊂各情景中土地利用转移成本矩阵如表3所示㊂表3 土地利用转移成本矩阵T a b l e 3 L a n du s e t r a n s f e r c o s tm a t r i x项目自然发展情景ABCDEFG生态保护情景ABCDEFG耕地保护情景ABCDEFGA 111111110000001101000B 111111111000001111101C 111111111100101111010D 111111111110100001000E 111111111111111101011F 111111111100101011010G1111111000010100101注:A ,B ,C ,D ,E ,F ,G 分别代表林地㊁草地㊁湿地㊁耕地㊁裸地㊁水域和建设用地;1表示可以转换,0表示不可以转换㊂(3)精度验证㊂采用K a p pa 系数和F O M 系数对模型精度进行验证㊂经过计算,模拟结果的K a p pa 系数为0.69(0.6<K a p pa ɤ0.8时表示模拟结果较好[23]),F O M 系数为0.3009(0.1~0.2为标准水平),表明F L U S 模型在云贵高原有较好的模拟能力,可以用于云贵高原2020 2050年的土地利用变化预测㊂1.3.2 生态系统服务功能评估 I n V E S T 模型即生态系统服务综合评估与权衡模型㊂本研究选取云贵高原典型的碳储量㊁产水量和土壤保持量3种生态系统服务功能,基于I n V E S T 模型进行评估㊂(1)碳储量㊂碳储量模块是以地表景观格局和覆被类型为评估单元,参考相关研究[28-29]确定研究区各地类的碳密度(表4)㊂模型计算公式为:C t o t =C a b o v e +C b e l o w +C s o i l +C d e a d (4)式中:C t o t 为总碳储量;C a b o v e 为地上部分的碳储量;C b e l o w 为地下部分的碳储量;C s o i l 为土壤碳储量;C d e a d 为死亡有机碳储量㊂(2)产水量㊂产水量模块是一种以栅格为单元的水量平衡估算模块[30]㊂模型计算公式为:Y (x )=(1-A E T (x )P (x ))ˑP (x )(5)A E T (x )P (x )=1+P E T (x )P (x )-1+(P E T (x )P (x ))w1w(6) P E T (x )=K c (l x )ˑE T 0(x )(7) w (x )=Z ˑAW C (x )P (x )+1.25(8)式中:Y (x )为栅格单元x 的产水量;A E T (x )为云贵高原每个栅格单元的实际蒸散发量;P (x )为栅格单元x 的降水量;P E T (x )为潜在蒸散发量;w 为自然气候 土壤性质的非物理参数;K c (l x )表示栅格单元x 中特定土地利用的植物(植被)蒸散系数;E T 0(x )表示栅格单元x 的参考作物蒸散;AW C (x )表示植物可利用水含量;Z 为经验常数,本研究取值为9.433[29]㊂(3)土壤保持量㊂土壤保持模块通过通用土壤流失方程(U S L E )方程对研究区潜在土壤侵蚀量与实际土壤侵蚀量进行定量估算,潜在侵蚀量与实际侵蚀量的差值即为土壤保持量[31]㊂公式如下: R K L S =R ˑK ˑL S(9) U S L E =R K L S ˑC ˑP(10)式中:R K L S 为栅格单元潜在土壤流失量;R 为降雨侵蚀力;K 为土壤可蚀性;L S 为坡度坡长因子;U S L E 为栅格单元每年土壤侵蚀量;P 为水土保持措施因子;C 为植被覆盖因子㊂1.3.3 相关性分析 为进一步探究不同地类变化对生态系统服务的影响,采用斯皮尔曼相关性系数对20202050年3种情景下不同地类面积和生态系统服务功能192第3期 李井浩等:基于F L U S 和I n V E S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究变化量进行相关性检验㊂基于A r c G I S10.8平台,使用10k m ˑ10k m 的格网提取研究区土地利用及生态系统服务变化量,采用I B MS P S S 软件进行相关性分析㊂r s =ðni =1(x i -x )(y i -y )ðn i(x i -x )2ðn i(y i -y)2=1-6ðni =1d i2n (n 2-1)式中:d i 表示每对观察值(x ,y )的秩之差;n 为样本容量㊂表4 各土地利用类型碳密度T a b l e 4 C a r b o nd e n s i t y o f e a c h l a n du s e t y pe t /h m2类型C a b o v e C b e l o wC s o i lC d e a d林地46.208.62136.9813.00草地2.337.3043.720.10湿地4.230.00152.650.00耕地4.600.3021.600.00裸地1.001.8234.080.00水域2.750.00144.130.00建设用地0.406.9028.800.002 结果与分析2.1 云贵高原2020-2050年土地利用结构时空变化特征由图2可知,自然发展情景下,云贵高原20202050年的土地利用变化主要表现为林地持续增加,草地持续减少,耕地和建设用地少量扩张;其中,2050年林地面积增加至275565.50k m 2,面积占比由2020年24%上升至36%,而草地则下降至410393.25k m2,面积占比为53%,较2020年降幅为12%㊂在耕地保护情景下,耕地面积从2030 2050年逐步提高,不同模拟年份中耕地面积占比均在10%以上,从2020 2050年每十年分别增长了1914.75k m 2,141.25k m 2,141.25k m 2,20202030年耕地面积增幅最大,2050年耕地面积达到了最高值80502.75k m 2,占比为10.38%㊂在生态保护情景下,林地和草地两类主要生态用地面积总和最高,在2050年达到了696527.00k m 2,面积占比为90%㊂云贵高原2030 2050年3种情景下的土地利用均较好地维持了2020年的空间分布格局,具体表现为林地主要集中于云贵高原西南部和西北与青藏高原接壤区域,建设用地主要分布在各市州的建成区及其周边,耕地环绕建设用地分布,云贵高原土地利用结构从中心向外围呈建设用地ң耕地ң草地ң林地辐射状分布格局(图3)㊂图2 2020-2050年不同情景中土地利用类型面积堆积F i g.2 P l o t o f a r e a a c c u m u l a t i o n i nd i f f e r e n t s c e n a r i o s f r o m2020t o 20502.2 云贵高原2020-2050年不同情景下生态系统服务时空变化不同情景下,云贵高原2020 2050年碳储量和土壤保持量呈增加趋势,而产水量呈下降趋势(表5)㊂具体而言:2020 2050年生态保护情景㊁耕地保护情景和自然发展情景下,总碳储量分别增加1.426ˑ109t ,1.399ˑ109t 和1.399ˑ109t ,增幅分别为21.27%,20.87%和20.87%;土壤保持总量分别增加8.1ˑ109t ,8.5ˑ109t 和8.5ˑ109t ,增幅分别为1.92%,2%和2%;生态保护情景下的总产水量下降至4.767ˑ109m m ,降幅为0.46%,耕地保护情景和自然发展情景下的总产水量均下降至4.766ˑ109m m ,降幅为0.48%㊂生态保护情景下与耕地保护情景和自然发展情景下的土地利用变化与生态系统服务功能模拟结果差异显著,在生态保护情景下,各年碳储量预测值均显著高于另外两种情景,这是因为该情景下林地和草地得到了良好的保护,林草面积持续增加,储存了更多的生物量;虽然生态保护情景下产水量减少趋势并未得到有效遏制,但减少速率显著低于另外两种情景,这主要是由于生态保护情景下对草地的保护使其转出为其他地类的速率低于其他两种情景,因此具有更高的产水服务㊂在耕地保护情景下,2050年耕地面积显著大于其他两种情景,这体现出耕地保护情景中采取的耕地保护措施对维持耕地面积具有显著正向作用㊂空间分布和变化方面,2020 2050年不同情景下3项生态系统服务功能的空间格局呈现出相似的分布特征,而不同生态系统服务的空间分布与变化具有明显的异质性㊂具体而言:3种情景下碳储量高值区均主要集中在研究区西部的普洱市㊁丽江市和临沧市以及东北部的宜昌市等地区,低值区集中在中部地区的安顺市㊁毕节市和292 水土保持研究 第31卷贵阳市以及东部的娄底市等地区㊂不同情景下云贵高原各市州的单位面积碳储量均呈增加趋势;且西部地区增加较为明显,如丽江市㊁普洱市和凉山州等市州增加30t /h m 2以上;而中部和东部大部分市州增加相对较少,如安顺市㊁河池市和宜宾市等市州增加均不足7t /h m 2(图4)㊂图3 2030-2050年云贵高原土地利用空间分布F i g .3 S p a t i a l d i s t r i b u t i o no f l a n du s e i nY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a ud u r i n g 2030-2050表5 2020-2050年不同发展情景的三项生态系统服务功能变化T a b l e 5 C h a n g e s o f t h r e e e c o s y s t e ms e r v i c e f u n c t i o n s i nd i f f e r e n t d e v e l o p m e n t s c e n a r i o s f r o m2020t o 2050发展情景年份基准年份2020自然发展情景203020402050生态保护情景203020402050耕地保护情景203020402050碳储量(ˑ109/t )6.7047.0967.5998.1037.1207.6258.1307.0967.6008.103产水量(ˑ109/mm )4.7894.7834.7754.7664.7844.7754.7674.7834.7754.766土壤保持量(ˑ1011/t)4.2264.2544.2814.3114.2504.2804.3074.2554.2824.311 3种情景下产水量高值区主要分布在云贵高原东部(常德市㊁宜昌市和张家界市)㊁北部(泸州市和宜宾市)和南部(文山州)等区域;低值区主要分布在西部(普洱市㊁大理州和临沧市)和东南部(河池市和黔南州)㊂不同情景下各市州单位面积产水量均呈下降趋势,且西部地区下降较为明显,如普洱市㊁丽江市和玉溪市等市州下降0.5mm /h m 2以上,而中部及东南部地区下降相对较少,如安顺市㊁河池市和黔南州等市州下降不足0.1mm /h m 2(图5)㊂3种情景下土壤保持量高值区主要分布在云贵高原东北部(宜昌市㊁张家界市和恩施州)㊁西北部(攀枝花市和凉山州)和西南部(红河州和普洱市)地区;低值区主要分布在中部(贵阳市㊁毕节市和黔南州)和中西部(曲靖市㊁昆明市和楚雄州)地区㊂不同情景下各市州的单位面积土壤保持量均呈增加趋势;且西南㊁西北和东北地区增加较为明显,如攀枝花市㊁宜昌市和丽江市等市州增加200t /h m 2以上;而中部和东南部地区增加相对较少,如安顺市㊁贵阳市和河池市等市州增加均不足40t /h m2(图6)㊂392第3期 李井浩等:基于F L U S 和I n V E S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究492水土保持研究第31卷图4云贵高原碳储量空间分布及其变化F i g.4S p a t i a l d i s t r i b u t i o na n d c h a n g e o f c a r b o n s t o r a g e i nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u图5云贵高原产水量空间分布及其变化F i g.5S p a t i a l d i s t r i b u t i o na n d v a r i a t i o no fw a t e r y i e l d i nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u图6云贵高原土壤保持量空间分布及其变化F i g.6S p a t i a l d i s t r i b u t i o na n d v a r i a t i o no f s o i l c o n s e r v a t i o no nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u2.3不同土地利用类型与生态系统服务功能的相关性不同情景下,各地类与生态系统服务功能的相关性具有明显差异(表6)㊂碳储量和土壤保持量在不同情景下均与林地呈极显著正相关关系(p<0.01),与草地呈极显著负相关关系(p<0.01),在自然发展情景和耕地保护情景下与耕地呈弱负相关关系(p<0.01),在生态保护情景下与耕地呈弱正相关关系(p< 0.01)㊂产水量在3种情景下均与林地呈极显著负相关关系(p<0.01),与草地呈极显著正相关关系(p< 0.01),在自然发展情景和耕地保护情景下与耕地呈弱正相关关系(p<0.01),在生态保护情景下与耕地呈弱负相关关系(p<0.01)㊂表6不同土地利用类型与生态系统服务功能变化之间的斯皮尔曼相关性T a b l e6S p e a r m a n c o r r e l a t i o nb e t w e e nd i f f e r e n t l a n du s e t y p e s a n d c h a n g e s i n e c o s y s t e ms e r v i c e f u n c t i o n s类型F o L G L W L F a L B L W B C LN D S-WY-0.961**0.912**-0.091**0.222**0.012-0.038**0.184** N D S-S C0.871**-0.821**0.056**-0.195**-0.027*0.017-0.133** N D S-C S0.974**-0.902**0.093**-0.282**-0.0060.034**-0.157** E P S-WY-0.960**0.956**-0.112**-0.269**0.005-0.035**E P S-S C0.867**-0.872**0.085**0.347**-0.024*0.019E P S-C S0.972**-0.955**0.113**0.221**-0.0030.036**F P S-WY-0.964**0.937**-0.088**0.315**-0.0090.036**0.214**F P S-S C0.87**-0.846**0.051**-0.358**-0.022*-0.028*-0.16**F P S-C S0.977**-0.95**0.088**-0.343**0.013-0.034**-0.182**注:**在0.01级别(双尾),相关性显著;*在0.05级别(双尾),相关性显著;林地(F o L);草地(G L);湿地(W L);耕地(F a L);裸地(B L);水域(W B);建设用地(C L);产水量(WY);土壤保持量(S C);碳储量(C S)㊂3讨论本研究利用F L U S-I n V E S T模型模拟云贵高原未来土地利用与生态系统服务功能的时空分布格局,发现云贵高原2020 2050年土地利用结构发生显著变化,林地和草地之间相互转移,林地持续增加,草地持续减少,与W a n g等[18]的研究结论一致,这与中国实施的一系列生态保护与修复工程有关;此外,592第3期李井浩等:基于F L U S和I n V E S T模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究云贵高原边缘山脉林立,如横断山脉㊁哀牢山和大娄山等大型山脉山势陡峭㊁海拔较高,人迹罕至,保持着良好的原生林草生态系统,也为云贵高原多样的生态系统服务功能奠定了基础㊂云贵高原不同生态系统服务功能在空间分布上有明显的差异性,碳储量和土壤保持量高值区主要分布在西部地区,该地区地表植被覆盖率高,森林茂密,而碳储量和土壤保持量与林地呈极显著正相关性,2020 2050年云贵高原林地面积不断增加,可以储存更多的生物量㊁拦截降雨和提高坡地稳定性[32],因而具有较好的固碳和土壤保持作用;低值区是云贵高原的经济中心,植被覆盖度低且受人类活动影响较大,主要用地类型为耕地和建设用地,导致该地区的碳储量和土壤保持量相对较低[33]㊂产水量高值区主要集中在东部地区,低值区主要集中在西部地区,这主要是因为云贵高原地势由西到东逐渐变缓,西部靠近青藏高原山势陡峭㊁植被覆盖度高不易存水,且林地蒸散发能力较强[34],对地表径流具有拦截作用延迟了降水汇流时间,产水量较低;而东部区域地势较缓,草地面积广阔,是云贵高原的主要集水区,汇水面积较大且大量人造地表和耕地改变了水量平衡,使洪峰流量增加[35],产水量较高;陈田田等[36]的研究结果表明中国西南地区产水服务的空间格局呈东高西低分布态势,与本文的研究结果相似㊂本文选择F L U S模型对云贵高原未来土地利用变化进行多情景预测,精度验证表明模型模拟结果较为可靠,但研究过程中仍然存在许多有待进一步考虑的问题㊂首先,研究区不同栅格尺度下的土地利用数据对F L U S模型模拟结果有一定影响,根据研究文献[11]和经验表明,当栅格尺度在30mˑ30m时, F L U S模型的模拟精度最高,多数学者均选择该尺度进行研究,本文鉴于研究区范围较大和数据可获取性的限制采用了500mˑ500m的栅格尺度,在未来的研究中可以考虑提高数据的分辨率以验证该栅格尺度是否为云贵高原的最佳研究尺度㊂其次,I n V E S T 模型存在一定的局限性,在计算碳储量时忽略了相同地类中4个碳库的差异[37],在计算产水量时仅考虑了降水量和蒸发量,但径流㊁冰川和冻土等其他因素在水文循环中也起着重要作用[38]㊂4结论(1)3种情景下,云贵高原2020 2050年土地利用结构发生明显变化,其中,自然发展情景下,林地通过侵占草地持续增加;耕地保护情景下,耕地面积在2050年可占云贵高原总面积的10.38%;生态保护情景下,林草面积在2050年可达研究区总面积的90%㊂(2)不同情景下,云贵高原地区2020 2050年3项生态系统服务功能的变化趋势基本一致,即碳储量和土壤保持量呈上升趋势,产水量呈下降趋势㊂其中,在生态保护情景下,各年碳储量预测值均显著高于另外两种情景,最高为8.13ˑ109t;虽然产水量减少趋势并未得到有效遏制,但减少速率显著低于另外两种情景,降幅为0.46%,表明生态保护情景是云贵高原可持续发展的最优情景㊂(3)各情景下不同生态系统服务功能的空间分布变化具有明显的异质性,宜昌市㊁普洱市和常德市等市州是云贵高原生态系统服务的核心供给区,贵阳市㊁毕节市和安顺市等市州是研究区各项生态系统服务低值区㊂今后在制定云贵高原生态系统服务管理和可持续发展策略时,应因地制宜,分类施策,采取有效措施保护生态系统服务核心供给区现有的大面积林地,同时应注意林地面积持续增加可能带来的水资源短缺问题;合理优化生态系统服务功能低值区的土地利用结构,平衡生态保护和经济发展的关系,以促进区域社会经济和生态环境的协调可持续发展㊂参考文献(R e f e r e n c e s):[1] C o s t a n z aR,D a r g eR,G r o o tR,e t a l.T h ev a l u eo f t h ew o r l d's e c o s y s t e ms e r v i c e s a n dn a t u r a l c a p i t a l[J].N a t u r e, 1997,387(15):253-260.[2] G o n g Y,C a iM,Y a oL,e t a l.A s s e s s i n g C h a n g e s i n t h eE c o s y s t e m S e r v i c e s V a l u ei n R e s p o n s et o L a n d-U s e/L a n d-C o v e rD y n a m i c si nS h a n g h a i f r o m2000t o2020[J].I n t e r n a t i 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a,2023,43(11):4473-4487.[6]李静芝,杨丹.荆南三口地区生态系统服务价值时空特征分析[J].安全与环境学报,2022,22(6):3529-3540.L i JZ,Y a n g D.A n a l y s i so f t h es p a t i a la n dt e m p o r a lc h a r a c t e r i s t i c so fe c o l o g i c a ls e r v i c ev a l u ei nt h et h r e eo u t l e t s o f s o u t h e r n J i n g j i a n g R i v e r[J].J o u r n a l o f S a f e t y692水土保持研究第31卷。
日本遥感技术在城市化过程中的土地利用变化监测研究
日本遥感技术在城市化过程中的土地利用变化监测研究遥感技术是一种在地球上用特定的遥感载体获取信息的技术，通过获取、处理和解释遥感数据，可以揭示土地利用和覆盖变化的空间和时间模式。
在城市化过程中，土地利用和覆盖的变化对于城市规划和可持续发展至关重要。
日本作为一个密集城市化的国家，利用遥感技术来监测土地利用变化，可以为城市规划和资源管理提供重要的支持和指导。
日本拥有世界上最先进的遥感技术和高分辨率遥感数据，这使其在城市化过程中的土地利用变化监测研究方面具有独特的优势。
首先，通过定期获取的遥感影像数据，可以提供详细和精确的土地利用和覆盖信息。
这些数据可以定量分析不同时间点土地利用的变化情况，包括城市扩展、工业用地和农业土地的转变等。
其次，日本还利用遥感技术进行土地利用类型分类和变化检测，通过建立土地利用分类系统和设计监测指标，可以高效而准确地了解土地利用的动态变化。
此外，遥感技术还可以结合其他数据，如人口统计数据、经济数据等，用于分析土地利用变化背后的驱动力和影响因素。
在日本城市化过程中，利用遥感技术进行土地利用变化监测的研究已经取得了一些重要的成果。
例如，通过分析遥感数据，研究人员可以确定城市扩展的方向和速度，进而预测未来的城市增长趋势。
这对于城市规划师和政策制定者来说是非常有价值的信息，可以帮助他们制定更加科学和有效的城市发展策略。
另外，利用遥感技术还可以评估城市化对环境的影响。
例如，研究人员可以通过对遥感数据进行分析，评估不同土地利用类型的热岛效应和生态系统变化，为城市设计提供更加环保和可持续的解决方案。
除了以上的研究成果，日本还在遥感技术方面不断创新和发展。
例如，近年来，利用高分辨率遥感数据和人工智能技术，日本开始研究基于深度学习的土地利用变化检测方法。
这种方法可以更加自动化和高效地分析遥感数据，减少人工处理的工作量，并提高土地利用变化检测的准确性和精度。
此外，日本还积极探索利用多源遥感数据（如卫星、无人机和航空摄影）进行城市化过程的土地利用变化监测研究。
土地利用变化智能体模型研究进展
土地利用变化智能体模型研究进展作者：贺增红来源：《国土资源导刊》2019年第02期摘 ;要 ;土地利用/覆被变化是在自然、社会和人类决策者的时空多尺度综合作用下发生的，具有高度的复杂性。
基于复杂系统理论并以土地使用决策者为核心的智能体模型对于描述人地关系中的“人本”思想和复杂交互具有重要的意义。
文章在对基于智能体模型的内涵以及应用领域进行分析的基础上，指出目前智能体模型的发展主要面临三个方面的问题：数据可获得性、行为建模的制约以及模型校准和验证。
综合目前研究的进展与面临的问题，提出了基于智能体模型的发展趋势：（1）大数据与数据价值挖掘;（2）多角度探索决策规则;（3）创新校准和验证方法。
关键词 ;智能体模型;模型问题;发展趋势中图分类号：F301.24 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：AAbstract： Land use/cover change occurs under the combined effects of natural， social and human decision makers in time and space， with a high degree of complexity. The agent model based on complex system theory and based on land use decision makers is of great significance for describing the "human-centered" thinking and complex interaction in human-land relationship. Based on the analysis of the content of the agent-based model and the application field， the paper points out that the development of the agent model mainly faces three challenges： data availability，behavioral modeling constraints， and model calibration and verification. Based on the current research progress and challenges， the development trend based on agent model is proposed：（1）big data and data value mining; （2） multi-angle exploration decision rules; （3） innovation calibration and verification methods.Keywords： agent-based model; model challenges; model prospects土地利用/覆被变化（Land use/Cover change， LUCC）系统是社会生态系统的重要组成部分，对全球气候变化、生物多样性以及可持续性发展等具有重要影响。
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文章编号：1672-5603（2019）02-11-5土地利用变化智能体模型研究进展贺增红*（云南师范大学旅游与地理科学学院，云南 昆明 650500）摘 要 土地利用/覆被变化是在自然、社会和人类决策者的时空多尺度综合作用下发生的，具有高度的复杂性。
基于复杂系统理论并以土地使用决策者为核心的智能体模型对于描述人地关系中的“人本”思想和复杂交互具有重要的意义。
文章在对基于智能体模型的内涵以及应用领域进行分析的基础上，指出目前智能体模型的发展主要面临三个方面的问题：数据可获得性、行为建模的制约以及模型校准和验证。
综合目前研究的进展与面临的问题，提出了基于智能体模型的发展趋势：（1）大数据与数据价值挖掘；（2）多角度探索决策规则；（3）创新校准和验证方法。
关键词 智能体模型；模型问题；发展趋势中图分类号：F301.24 文献标识码：AResearch Progress of Agent Model in Land Use Change SimulationHe Zenghong（College of Tourism and Geographic Sciences, Kunming Yunnan 650500）Abstract: Land use/cover change occurs under the combined effects of natural, social and human decision makers in time and space, with a high degree of complexity. The agent model based on complex system theory and based on land use decision makers is of great significance for describing the "human-centered" thinking and complex interaction in human-land relationship. Based on the analysis of the content of the agent-based model and the application field, the paper points out that the development of the agent model mainly faces three challenges: data availability, behavioral modeling constraints, and model calibration and verification. Based on the current research progress and challenges, the development trend based on agent model is proposed: (1) big data and data value mining; (2) multi-angle exploration decision rules; (3) innovation calibration and verification methods.Keywords: agent-based model; model challenges; model prospects*第一作者简介：贺增红，男，1993年生，硕士研究生，主要从事资源环境遥感应用研究。
E-mail: moyuduye123@。
收稿日期：2019-04-12； 改回日期：2019-05-13。
土地利用/覆被变化（Land use/Cover change, LUCC）系统是社会生态系统的重要组成部分，对全球气候变化、生物多样性以及可持续性发展等具有重要影响。
因此，通过一定的方式获得对LUCC 的认知极为重要。
模型模拟是常见的认知客观世界的手段，模型的描述解释能力可以提高人们对土地变化系统起因、过程和结果的理解，而模型的预测能力则能够为更合理的土地利用提供建议。
LUCC 是在生物物理因素、社会经济因素与土地使用者的多时空尺度下综合作用形成的，具有高度的复杂性。
因此，模型模拟需要考虑多重驱动因素以及因素之间的关联作用，以解释土地系统的复杂性问题。
传统的LUCC 模型多以经济学、统计学和地理学等著。
然而，这些模型对土地使用决策者的重视不足，对土地变化系统的多尺度与层次以及复杂反馈关系的分析也较为欠缺，导致对实际土地变化系统的模拟能力一般。
因此需要更好的方法来深入理解土地变化系统。
复杂系统理论作为复杂性科学的一部分，能够对系统的无序性、动态性以及多层次耦合性等特性进行描述，可以对土地系统的复杂性进行很好的描述[1]。
而基于智能体的模型（Agent-Based Model, ABM）是描述复杂系统的重要手段，能够为土地变化系统的微观模拟和复杂性研究提供新的思路。
文章从介绍ABM的基本内涵及在LUCC研究的适用性出发，分析该模型在LUCC应用中面临的问题，并以此为基础，对模型发展前景进行展望，以期为基于智能体的模型在土地利用/覆被变化系统中的研究（ABM/LUCC）提供思路。
1 ABM的内涵与应用1.1 ABM的内涵ABM是在复杂系统理论的基础上对微观实体的行为机制进行研究，其模拟的对象是agent，可以称为智能体、代理或者主体等，文中采用智能体进行表述。
智能体可以是个人、家庭、政府等社会组织结构中的任何层次，不同的层次代表着各自在土地使用中所拥有的决策能力。
因此可以在多个尺度上研究系统，并且可以将各部分以不同比例规定整合成一个整体。
ABM模型通过对智能体的异构决策和行为进行模拟，从而解释土地系统内部微观主体作用下导致的变化现象，一般由智能体、对象、环境和决策规则四部分构成[2]。
智能体所表示的行为主体通常具有自主性、异质性、适应性和学习能力等特性[3]，从而对目标进行决策。
目标对象则是智能体所作用的客观事物，不同层次的智能体所能决策的对象的属性不同。
环境指智能体和对象所在的空间范围，包括社会环境和物理环境两部分，社会环境一般指社区等具有人文色彩的区域，物理环境表示地形等自然间的复杂交互关系。
智能体模型在LUCC研究中具备以下优势。
首先它能够模拟实体的属性和行为以及实体之间的相互作用，并通过自下而上的模拟方式将微观决策与宏观现象关联起来，而这种对微观行为主体的模拟是传统经验统计模型所欠缺的[4]。
其次，ABM/LUCC能够将社会过程和非经济因素如政策规划、受教育程度等纳入决策，考虑智能体所处的社会背景因素，从而实现更真实的模拟。
最后，ABM具备连接社会和环境过程的能力，能够将不同层次智能体对环境的影响以及环境对智能体的反馈作用更好的表达出来，凸显社会组织结构的层次与LUCC空间变化尺度的交互。
使用智能体作为模拟的基本单元，其弊端在于将智能体的行为与空间区域联系起来存在困难，并且难以充分表现空间行为。
虽然这个问题的一部分与数据可用性有关，但将基于栅格的经验模型中的空间分析与ABM中社会结构的层次相结合可较好地表示空间和社会组织[5]。
1.2 ABM/LUCC应用研究尽管ABM模型在土地变化科学的模拟中有着巨大的优势，但并不是所有的模拟过程都需要用到智能体模型，一般适用于需要突出人类主体作用或者可能出现突发现象的情况[6]。
此时，个体的行为是非线性的，表现出路径依赖、迟滞、非马尔科夫行为或学习和适应等时间相关性，统计学方法难以全面刻画这些行为，只能通过阈值设定、规则制定或者非线性耦合等进行解释。
在应用领域方面，ABM/LUCC主要应用于城市LUCC模拟、农业LUCC模拟和自然资源管理应用模拟[7]。
城市LUCC中个体属性的差异以及个体之间的交互反馈关系能够对城市形态变化与城市土地利用变化产生影响。
如周淑丽等[8]采用城市土地利用现状图，构建了矢量多智能体城市扩张动态模型，将模型应用于广州市番禺区，模拟了其2003-2008年城市扩张情况，并取得85.83%的较好总体精度。
大多数农业LUCC模拟的智能体以农户为例，模拟农户决策对农村土地利用变化、区位选择或者生态环境变化的影响。
如彭金金等[9]以武汉市黄陂区为例，构建智能体模型对农村居民点的分布进行空间优化配置以提高分布状况的整体适宜性，模拟结果优于粒子群优化和遗传算法的模拟结果，验证了智能体模型在空间优化配置研究方面的适用性。
在自然资源管理应用方面，ABM 应用于各类型自然资源的管理。
如Elsawah等[10]将基于智能体的模型与社会生态模型相结合，应用于南澳大利亚葡萄灌溉用水分析，最终表明决策者在多学科知识的支持下显著提高了灌溉用水决策能力。
总体而言，运用ABM模型在模拟非线性土地变化系统或者描述智能体的主体作用时，可以取得较好的模拟结果。
2 ABM发展面临的问题ABM是研究复杂土地变化系统的重要工具，可以对微观土地变化现象及过程做出合理的描述和解释。
但分析目前的案例研究可以发现智能体模型在LUCC研究中主要在三个方面存在问题：数据可获得性、行为建模以及模型校准和验证。
2.1 数据可获得性数据是LUCC分析的基础，ABM使用的数据主要有定性和定量两种类型。
定性数据包含使用文本/单词表示的信息，一般通过访谈等方式获取。
定量数据包含可以数字化的信息。
ABM/ LUCC的数据问题主要表现再数据欠缺和数据尺度转换。
（1）数据欠缺。
微观尺度上的LUCC模拟一般需要高清影像图和更为详实的社会经济统计数据，而高清影像图较为难以获取，且获取成本高，这在进行农村区域LUCC模拟时尤为明显。
此外，在通常情况下不可能为个人或者集体行为收集长时间序列数据，收集这些数据的频率和时长等都是需要考虑的问题，而这些数据对于智能体属性的描述很关键。
最后，已有研究的调查数据通常将智能体视为孤立的个体[11]，忽视了智能体之间的相互影响。
（2）数据尺度转换。
指与一个分析单元相关的数据可以被拆散并重新聚合到另一个单元以实现多尺度LUCC模拟，例如社区的决策行为所需数据可应用于更高级别的城市规划模拟。
由于ABM数据基本上是个体级别的数据，数据较为庞杂，在进行更高级别的模拟时，如何从个体级别的数据中产生更高层次的行为描述数据是需要面对的问题。
2.2 行为建模的制约智能体的行为建模是ABM集中研究的问题。
智能体通过决策规则来对其行为和属性进行模拟，规则的定义是基于决策社会结构而非地理空间位置。
在决策规则制定过程中，智能体异质性与关联性以及环境差异性都会成为其制约因素。