基于历史情景的FLUS模型邻域权重设置——以闽三角城市群2030年土地利用模拟为例

以闽三角城市群2030年土地利用模拟为例,针对FULS模型邻域权重参数提出一种基于历史情景的设置方法。首先以2015年土地利用数据为基础,结合人工神经网络算法综合12个自然、社会、经济驱动因子计算各土地类型的出现概率和空间分布,然后依据对历史情景的分析,分别用马尔可夫链和分析景观格局指数的方法设定相关参数,最后用自适应惯性竞争元胞自动机模拟闽三角城市群2030年的土地利用情景。分析发现,同时间尺度各土地类型TA （Total Area）的变化量可以较好的反映其扩张强度,由强到弱依次为建设用地、水域及滩涂、其他土地、草地、林地及农田;TA变化量的无量纲值在数据意义和数据结构方面均较好地契合FLUS模型邻域权重的参数要求;结合各土地类型TA变化量和扩张强度间的相互关系来看,到2030年农田受建设用地扩张的影响最为严重,大量土地由农田、林地、草地及其他土地转变为建设用地或水域及滩涂;建设用地持续扩张,闽三角城市群空间一体化格局基本形成,其余各土地类型被进一步分离,同类型斑块更趋于独立发展。综合参数设置过程和模拟结果来看,TA变化量的无量纲值可为FLUS模型的邻域权重参数设置提供一种客观可行的方法。     

集成生态软约束机制的城市空间形态时空演变情景模拟

自然生态空间是生物栖息繁衍的场所，生物和非生物成分组成的生态系统为人类提供赖以生存的生态系统服务。新时期绿色发展战略下高质量国土空间资源配置需要科学探究生态空间约束的作用机理。以泉州市为研究区，选取水源涵养、土壤保持和生物多样性等生态系统服务为生态因子，基于有序加权平均(OWA)算法构建城市扩张的生态软约束机制。以2005年土地利用现状为起始值，综合考虑自然人文等驱动力因素，基于构建的OWA-FLUS模型对泉州市2020年和2035年土地利用时空演化动态开展多情景模拟预测。结果表明：(1)策略控制因子δ=0.000001下，OWA-FLUS模型的总体精度和Kappa系数达到95.94%和0.7742,FoM和FoM_urban比FLUS模型分别提高了4.95%和7.17%,基于提升潜力空间的MICE功效指数分别为0.059和0.102。(2)当δ值从0向1000变化时，OWA-FLUS模型的模拟精度逐渐下降。对比δ=1.0的赋权线性组合(WLC)生态约束，δ=0.000001下的OWA模拟的FoM_urban提升了5.70%。(3)2035年基准...