基于改进CLUES模型的土地利用情景模拟模型研究

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1、蠢露天掌硕士学位论文基于改进CLUE．S模型的土地利用情景模拟模型研究壹室盘堂壁塞生望些逾塞主塞揎垩董亟旦箜毕业论文题目：基王丝垫￡L迦：墨搓型盟土些茎』周监量搓垫搓型盟寇丝图鲎鱼些堡焦!鱼亟绫专业2QQ墨级硕士生姓名：鏖堕指导教师(姓名、职称)：奎进盔塾撞!睦拯态割塾撞摘要土地利用／覆被变化(LandUse／CoverChange，简称LUCC)是全球变化与可持续发展的重要研究内容。LUCC研究是对土地利用的数量和质量、时间和空间等变化的综合研究。土地利用变化不仅在微观上受土地利用变化驱动因子的作用，还与土地利用情景及政策、

2、规划约束条件等宏观影响因素有关，分析土地利用动态变化过程及其驱动机制并进行空间模拟是LUCC研究的重要内容。本文以浙江省桐庐县桐君街道为研究区，应用并改进CLUE．S模型进行土地利用情景模拟。一方面，鉴于土地利用结构变化的系统性、非线性以及未来发展的不确定性，采用基于系统思想的系统动力学模型取代基于统计学的预测模型来模拟不同情景下的土地利用需求；另一方面，为克服土地利用布局变化驱动因子的空间非平稳性，利用地理加权回归模型取代Logistic回归模型来建立土地利用格局与其驱动因子之间的回归模型，计算各类用地的土地利用适宜性概率。

3、在此基础上，综合考虑区域空间发展政策和空间规划等空间约束条件、土地利用转换弹力和转换次序等非空间约束条件，将土地利用需求在空间上进行分配，从而完成不同情景下土地利用结构和布局的模拟。论文的主要研究内容和结论包括：(1)模型总体设计。根据模型构建的总体目标提出模型的功能需求，以土地利用结构变化的系统性和布局变化的空间非平稳性为切入点，形成构建综合集成模型的建模思路。根据建模思路搭建模型总体框架，提出土地利用情景的设定方法，并对土地利用变化约束条件进行定义。(2)模型详细设计与实现。根据模型总体结构设计，将模型分解为土地利用需求预

4、测模块、驱动因子筛选模块、适宜性概率计算模块和空间分配模块四个。●～’T蠢毒大掌硕士学位论文基于改进CLUE．S模型的土地利用情景模拟模型研究子模块，分别进行详细设计与实现。系统动力学模型在系统分析和情景模拟方面具有很强的优势，可用于不同土地利用情景下的土地利用需求预测，而地理加权回归模型能够分析驱动因子的空间非平稳性，可用于土地利用适宜性概率计算。因此，本文以CLUE．S模型为基础，利用系统动力学模型和地理加权回归模型分别改进CLUE．S模型中的非空间需求模块和空间分析模块，将这三个模型以松散耦合的方式集成起来，构建基于改进

5、CLUE．S模型的土地利用情景模拟模型。(3)应用模型进行土地利用情景模拟实证研究。以桐君街道为研究区，采用历史数据对模型进行验证，然后应用模型分别模拟四种土地利用情景下的土地利用需求，筛选驱动因子并计算土地利用适宜性概率，根据区域实际情况和特点设定土地利用变化约束条件，从而将土地利用需求根据适宜性概率和约束条件在空间上进行分配，得出模拟结果并进行分析。研究结果表明，在土地利用变化模拟中，采用综合集成的建模方法，充分考虑土地利用情景和约束条件等影响土地利用变化的因素有助于提高模拟精度。同时，研究结果可以为桐君街道及类似地区的土

6、地利用变化分析与模拟提供应用示范，为土地利用规划和管理提供决策依据。关键词：CLUE．S模型；系统动力学模型；地理加权回归模型；土地利用情景模拟；浙江省桐庐县桐君街道蠢毒大舞硕士学位论文基于改进CLUE-S模型的土地利用情景模拟模型研究THESIS：StudyofLandUseScenarioSimulationModelBasedonImprovedCLUE—SModelSPECIALIZATl0IN：POSTGRADUATE：Ⅳ匝NTOR：Cartography&GISLIAOQiProfessorLIManchunAss

7、ociateProfessorCHENZhenjieAbstractLandUse／CoverChange(LUCC)isanimportantresearchfieldofglobalchangeandsustainabledevelopment．LUCCresearchisthecomprehensiveanalysisoflandusequantityandquality,temporalandspatialdistribution．Landusechangeisnotonlyaffectedbysomedrivingf

8、actorsatmicrocosmiclevel，butalsoinfluencedbylandusescenarioandconstraintssuchaspoliciesandplansatmacroscopiclevel．Analyzingtheprocessoflan