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1.
针对传统的模拟热环境时空演变模型欠缺可推广性,该文提出运用CA-Markov模型研究热环境变化趋势,既能有效模拟元胞时空格局变化,又能提高元胞转化预测精度,经验证Kappa指数为73.46%,具有较高的可信度。基于CA-Markov模型模拟的武汉中心城区热环境表明:2009—2018年低温区和次低温区呈现减少趋势,中温区显著增加,热岛略有增长,总体强度增大,热岛效应愈发明显;2009—2018年热岛演变呈西南-东北方向,有向西-东方向发展的趋势,热岛重心南偏西方向移动;2009—2018年热岛区域在景观水平上破碎度较高,热环境趋于复杂化。研究结果对武汉中心城区城市规划、生态环境改善等具有一定的参考价值。  相似文献   
2.
宁镇扬丘陵区土地利用景观格局演变与模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对CA模型不能长期预测和Markov模型不能反映空间格局变化的不足,本文运用CA-Markov耦合模型,结合动态度模型、景观格局指数及PCA法,定量揭示宁镇扬丘陵区镇江市的土地利用景观格局演变特征、驱动机制及变化趋势,为区域土地利用规划及调整提供参考。结果表明:镇江市土地利用景观格局时空演变愈加复杂;人口增长、经济发展、城镇化及农业技术进步是土地利用景观格局演变的主要驱动力;到2030年镇江市城区周边建设用地将增加25.58%,而耕地、林地等景观类型将不断锐减。  相似文献   
3.
近年来绵阳市土地利用变化现象表现十分明显,但缺乏比较深入的研究。本文根据绵阳市涪城区2000年和2010年的土地利用变化动态监测数据,利用CA-Markov模型对2020年的土地利用空间格局进行预测,并对引起该区土地利用变化的驱动力进行分析。  相似文献   
4.
赣南生态屏障区林地时空变化分情景模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
杨丽  傅春 《地理科学》2018,38(3):457-463
基于2000年和2010年土地利用遥感数据,从自然、区位、交通、人口和经济4个角度选取驱动因子,利用Logistic-CA-Markov土地利用综合模型预测赣南森林有林地、灌木林、疏林地和其它林地4种林地类型在当前模式、规划模式和保护模式3种情景下的空间演变格局。结果表明:到2020年,在当前模式和规划模式,林地总面积将减少,在保护模式则出现增加,3种情景都体现出有林地和其它林地增加、疏林地和灌木林缩减的趋势,只是增减幅度不同,但不论何种情形林地的组成结构都将发生较大程度的变化; 3种情景都是以疏林地→有林地、有林地→其它林地和灌木林→有林地这3种类型的转化为主,向有林地的转化分布都比较分散,而向其它林地的转化却集中在安远、信丰、于都、赣县四县交界处; 相较于当前模式,在规划模式下集中在安远县及其周边的有林地向其它林地的转化出现大量缩减,在保护模式下这种缩减更加明显。  相似文献   
5.
为揭示挠力河流域耕地资源水分盈亏态势,以遥感影像、DEM数据和气象台站数据为基本信息源,基于遥感和GIS技术,对流域1990-2014年间耕地水分盈亏时空变化特征进行研究,并运用情景模拟技术模拟未来水分盈亏态势。结果表明:24 a间流域耕地面积增长放缓,1990-2002年水田急剧增加,旱地轻微上升,2002-2014年水田增长速度急剧下降,旱地面积减小;耕地水分盈亏程度变化明显,各等级耕地空间分布差异大,1990-2002年以中度和重度缺水变化为主,基本不存在严重缺水区,2002-2014年,轻度缺水区面积变化最大,重度缺水区缓慢下降。正常缺水是3期面积最大的缺水等级;模拟显示未来流域水分亏缺态势将更加严峻,高MPLD指数区分布更为集中,局部高水分亏缺区面积会进一步扩大,除轻度缺水区逐渐减少外,其余4种类型缺水区均保持增加,其中重度缺水区将大量增加。该研究结果可为挠力河流域农田灌溉方案的制定提供借鉴和参考。  相似文献   
6.
针对经济发展类型面临转型的山区土地利用动态变化和预测问题,该文以清江中下游为例,提出了采用CA-Markov模型的研究方法。结合2000、2008和2015年的Landsat遥感影像,考虑地形、交通、行政中心和当前土地利用约束等影响因子,模拟出2015年预测情况与解译结果相比,Kappa系数达0.810 9,表明模型可信度较高。在此基础上预测2022年的土地利用情况,结果表明,2022年延续了当前发展模式,即由农业经济主导转变为旅游生态经济主导,耕地的重要性降低,城镇化率增加,但耕地的面积仍占据着总面积的23.23%,建设用地面积仅占总面积的2.62%,说明该区域的城镇化水平依然较低。该结果揭示了清江流域土地利用动态变化趋势。  相似文献   
7.
气候与土地利用变化对汉江流域径流的影响   总被引:3,自引:1,他引:3  
作为联结大气圈和地圈的纽带,水文循环同时承受气候变化和土地利用/覆被变化(LUCC)的双重影响,然而大多数的水文响应研究主要关注未来气候变化对径流的影响,忽略了未来LUCC的作用。因此,本文的研究目的是评估未来气候变化和LUCC对径流的共同影响。首先采用2种全球气候模式(BCC-CSM1.1和BNU-ESM)输出,基于DBC降尺度模型得到未来气候变化情景;然后,利用CA-Markov模型预测未来LUCC情景;最后,通过设置不同的气候和LUCC情景组合,采用SWAT模型模拟汉江流域的未来径流过程,定量评估气候变化和LUCC对径流的影响。结果表明:① 未来时期汉江流域的年降水量、日最高、最低气温相较于基准期(1966—2005年),在RCP 4.5和RCP 8.5浓度路径下,分别增加4.0%、1.8 ℃、1.6 ℃和3.7%、2.5 ℃、2.3 ℃;② 2010—2050年间,流域内林地和建设用地的面积占比将分别增加2.8%和1.2%,而耕地和草地面积占比将分别减少1.5%和2.5%;③ 与单一气候变化或LUCC情景相比,气候变化和LUCC共同影响下的径流变化幅度最大,在RCP 4.5和RCP 8.5浓度路径下未来时期年平均径流分别增加5.10%、2.67%,且气候变化对径流的影响显著大于LUCC。本文的研究结果将有助于维护未来气候变化和LUCC共同影响下汉江流域的水资源规划与管理。  相似文献   
8.
首先采用队列因素法和CA-Markov模型对区域未来人口规模和土地利用格局进行模拟预测,并结合POI地理大数据,利用多源信息融合法构建区域未来人口精细化空间分布模拟模型,以珠江三角洲城市群2030年各区县精细化的人口空间分布预测进行实证分析。结果表明:① 采用队列因素法进行珠江三角洲各区县人口规模预测的相对误差大部分在5%以下,基于CA-Markov模型土地利用模拟的Kappa系数达到0.97;② 珠江三角洲城市群精细化的人口空间分布模拟数据与实际人口数据的拟合趋势线R2达到了0.90,模拟效果优于Worldpop数据集,体现了POI地理大数据与多源信息融合在精细化人口空间分布模拟上的优势;③ 珠江三角洲未来人口呈现由中心向外围扩散和递减的空间分布格局,空间差异显著且较为稳定,70%的人口集中在广州、深圳、东莞和佛山等核心城市。  相似文献   
9.
利用2000年和2010年两期TM影像,应用遥感和GIS技术获取关中-天水经济区2000-2010年土地利用变化数据,对研究区土地利用时空状态进行分析,并借助CA-Markov模型对该地区土地利用变化趋势进行情景模拟,深入分析了10 a来和2020年研究区土地利用变化的数量和空间特征以及由此所引起的一系列生态环境效应,主要表现在:过去10 a来城镇建设用地面积增加迅速,耕地和草地面积则减少,城镇建设用地的扩展是通过占用大量城郊的农田来实现的,通过这10 a间的快速城市化进程看出,研究区的城市扩张和基本农田保护之间已经开始产生矛盾;研究区土地利用实际变迁面积约占全区总面积的24.39%,也就是说全区约1/4的土地在这10 a间都发生了变化,从而反映出人类活动之强烈;未来10 a耕地和草地面积将持续下降,耕地面积的减少速度变快,城镇建设用地面积仍然迅速增加,且主要有耕地和草地转化而来,未来10 a研究区土地利用实际变迁面积约占全区总面积的11.43%。景观指数的分析结果表明了研究区内的景观趋向破碎化、复杂化和均匀化发展,景观的稳定性和抗干扰性减小。  相似文献   
10.
土地利用/覆被变化(Land Use and Cover Change, LUCC)模拟是LUCC研究的主要内容和重要手段。时间间隔是模拟过程中的重要参数,对模拟结果精度有何影响,有待深入研究。以新疆玛纳斯河流域典型绿洲区四道河子镇为例,基于遥感影像提取1975、1985、1995、2000、2005、2010年和2015年的土地利用数据,分别以20 a、15 a、10 a和5 a为时间间隔构建CA-Markov模型,模拟2015年土地利用结构,定量探讨时间间隔对CA-Markov模型精度的影响。结果表明:1975—2015年,四道河子镇LUCC以耕地和草地为主,期间耕地、建设用地迅速扩张,林地、草地和未利用地大幅减少,水域在1985—2000年呈现小幅增长。耕地的增加和草地及林地的减少是研究区近40 a LUCC最显著的特征。对比模拟结果与实际结果,时间间隔为20 a、15 a、10 a、5 a的TFOM分别为70.35%,69.18%,76.32%和88.00%。基于2005—2010年转移概率的模拟结果更接近于2015年实际结果,适合模拟四道河子镇未来的土地利用变化。土地利用模拟应依据区域LUCC特征确定最佳的时间间隔,提高模拟精度。  相似文献   
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