文献类型：期刊文章

作　　者：乔治[1] 蒋玉颖[1] 贺曈[1] 卢应爽[1] 徐新良[2] 杨俊[3]

QIAO Zhi;JIANG Yuying;HE Tong;LU Yingshuang;XU Xinliang;YANG Jun(School of Environmental Science and Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China;Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,State Key Laboratory of Resources and Environmental Information Systems,Beijing 100101,China;Jiangho Architecture College,Northeastern University,Shenyang 110169,China)

机构地区：[1]天津大学环境科学与工程学院,天津300072 [2]中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101 [3]东北大学江河建筑学院,沈阳110169

出　　处：《生态学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(41971389,41771178);天津市科技重大专项与工程(18ZXSZSF00240);国家高分辨率对地观测重大科技专项项目(05-Y30B01-9001-19/20-4)。

年　　份：2022

卷　　号：42

期　　号：13

起止页码：5165-5176

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、GEOBASE、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：土地利用变化研究经历了近30年的快速发展,学者基于不同建模目标构建出多种土地利用变化模型,实现了从数量模拟到时空格局模拟,从单一模型向多种模型耦合的跨越。当前研究主要在元胞自动机(Cellular Automata, CA)模型和CLUE-S(Conversion of Land Use and its Effects at Small region extent)模型的基础上进行改进,马尔科夫模型、系统动力学(System Dynamics, SD)模型、Logistic回归和随机森林等均可计算CA模型和CLUE-S模型中所需的土地利用需求,多标准评价、地理加权回归、多主体模型以及人工神经网络等方法也多被用于CA模型的扩展,而CLUE-S的改进则存在模型本身系列的升级。这些模型广泛应用于各种区域和尺度土地利用变化预测实例研究并研发软件系统和数据集。驱动力分析主要从自然因素与人文因素两方面进行,人文因素是引发土地利用变化的主要因素。在目前的研究中,由于技术手段的限制,仍然存在时空尺度、数据误差、数据整合的不确定性等问题。未来土地利用变化模拟研究应进一步发挥大数据技术优势,推动土地利用变化模拟研究朝向精细化、多元化方向发展。结合生态环境领域实际问题,深挖土地利用变化与其生态环境效应之间的互馈机制,将研究视角从探究人类活动对土地利用变化的影响逐渐转向二者相互作用,最终促进人地关系协调发展。

关 键 词：土地利用变化模拟  模型  驱动因素  时空尺度  未来发展  

分 类 号：F301.2]