山区县域土地利用/覆被变化多尺度多模型模拟对比——以云南省勐腊县为例
发布时间：2021-02-02 06:44
土地利用/覆被变化（LUCC）模拟及其尺度效应一直是土地变化科学的研究内容与难点。本文选择西南沿边山区县域——云南省勐腊县为试验区,利用LCM、FLUS、CA-Markov和CLUE-S探究该县域LUCC模拟的最适模型和栅格尺度。结合1994年、2004年两期Landsat TM影像分类生成的土地利用/覆被数据,以及自然与社会经济数据,在60、90、120、150、180、210和240 m七个栅格尺度下模拟该县域2014年土地利用/覆被空间格局,并以同期土地利用/覆被遥感分类数据为参考来评价模型模拟精度,筛选出最适模型和栅格尺度,进而模拟该县域2024年土地利用/覆被格局。研究表明:四种模型均能较好地模拟该县域土地利用/覆被变化(Kstandard=0.67～0.84),其中以LCM模型模拟精度最高(Kstandard=0.77～0.84);各模型对不同土地利用/覆被类型的适用性不同,LCM模型模拟林地、园地和耕地效果最好,而FLUS模型模拟建设用地更佳;四种模型模拟LUCC的最适栅格尺度均为120 m,其Kstandard
【文章来源】：山地学报. 2020,38(04)北大核心
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
勐腊县位置及其高程图
与模拟目标年土地利用/覆被遥感分类图相比,模拟其数量的能力可以分为完全(PQ,即可以完全保持各土地利用类型的初始面积)、中等(MQ)和无(NQ) 三种;模拟位置的能力分为完全(PL,即可以完全保持各土地利用类型的空间位置)、中等(ML)和无(NL)。Kappa系数取值范围为[0,1]。当0.8<Kappa≤1 时,表明参考图与模拟图几乎完全一致;当0.6<Kappa≤0.8时,高度一致;当0.4<Kappa≤0.6时,一致性中等;当0.2<Kappa≤0.4时,一致性一般;当0≤Kappa≤0.2时,一致性极低。2 结果分析
图3表明,在七个栅格尺度下,基于LCM模型模拟的2014年土地利用/覆被空间分布格局与同年参考图的一致性均较高。其中,尤以120 m栅格尺度的吻合度最高,该尺度下瑶区乡和关累镇北部的园地模拟格局与参考图极为一致,而其它尺度却存在过度模拟或未模拟情况。但相比于参考图,模拟的各土地利用/覆被类型斑块聚集现象明显,特别是在林地和园地集中分布区;且随着栅格尺度增大,斑块数减少,斑块聚集现象更为突出。当栅格尺度小于120 m时,林地和园地的聚集现象较弱;而对于较大栅格尺度(大于120 m),离散和破碎的小斑块被合并到附近的大斑块中,导致模拟结果与参考图出现较大差异。基于四种模型的不同土地利用/覆被类型之间的模拟结果精度差异明显(图4)。四种模型对林地和园地的模拟精度均较高,其Kappa值高于0.65;而对耕地和建设用地的模拟精度均较低,其Kappa值低于0.57。此外,同一土地利用/覆被类型在不同模型下模拟精度也不相同。林地和园地的LCM模拟结果Kappa值最高,分别为0.82～0.88和0.76～0.83;而FLUS、CA-Markov和CLUE-S的模拟结果依次次之。耕地的LCM模拟结果Kappa值最高,为0.49～0.56,CA-Markov、CLUE-S和FLUS模型依次次之。建设用地的FLUS模拟结果Kappa值最高,为0.42～0.48,LCM、CA-Markov和CLUE-S模型依次次之。图4还表明,基于不同模型模拟的各土地利用/覆被类型的最适栅格尺度也不同。以LCM模型为例,林地、园地和耕地均在120 m栅格尺度时Kappa值最高,而建设用地则在90 m栅格尺度时Kappa值最高。
【参考文献】：
期刊论文
[1]FLUS-UGB多情景模拟的珠江三角洲城市增长边界划定[J]. 吴欣昕,刘小平,梁迅,陈广亮. 地球信息科学学报. 2018(04)
[2]土地利用变化模拟模型及应用研究进展[J]. 李少英,刘小平,黎夏,陈逸敏. 遥感学报. 2017(03)
[3]The simulation of LUCC based on Logistic-CA-Markov model in Qilian Mountain area, China[J]. HaiJun Wang,XiangDong Kong,Bo Zhang. Sciences in Cold and Arid Regions. 2016(04)
[4]山地丘陵区土地利用分布及其与地形因子关系——以河北省怀来县为例[J]. 哈凯,丁庆龙,门明新,许皞. 地理研究. 2015(05)
[5]基于CA-Markov和Geomod模型橡胶林变化预测比较[J]. 杨济达,欧晓昆,呙靖雯,张志明. 山地学报. 2014(03)
[6]西双版纳人工雨林群落结构及其林下降雨侵蚀力特征[J]. 邓云,唐炎林,曹敏,张一平,刘文杰,邓晓保,李玉武,张文富. 生态学报. 2012(24)
[7]基于CLUE-S模型的罗玉沟流域多尺度土地利用变化模拟[J]. 黄明,张学霞,张建军,赵紫阳,茹豪. 资源科学. 2012(04)
[8]基于Logistic回归的CA模型改进方法——以广州市为例[J]. 聂婷,肖荣波,王国恩,刘云亚. 地理研究. 2010(10)
[9]土地利用模型时间尺度预测能力分析——以CLUE-S模型为例[J]. 刘淼,胡远满,常禹,贺红士,布仁仓. 生态学报. 2009(11)
[10]西双版纳热带森林动态监测样地——树种组成与空间分布格局[J]. 兰国玉,胡跃华,曹敏,朱华,王洪,周仕顺,邓晓保,崔景云,黄建国,刘林云,许海龙,宋军平,何有才. 植物生态学报. 2008(02)
硕士论文
[1]基于CLUE-S模型的热带北缘山区县域LUCC模拟[D]. 金缘.云南大学 2018
[2]青海东部湟水谷地城镇空间格局变化模拟[D]. 刘茂国.中南大学 2011
本文编号：3014255
【文章来源】：山地学报. 2020,38(04)北大核心
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
勐腊县位置及其高程图
与模拟目标年土地利用/覆被遥感分类图相比,模拟其数量的能力可以分为完全(PQ,即可以完全保持各土地利用类型的初始面积)、中等(MQ)和无(NQ) 三种;模拟位置的能力分为完全(PL,即可以完全保持各土地利用类型的空间位置)、中等(ML)和无(NL)。Kappa系数取值范围为[0,1]。当0.8<Kappa≤1 时,表明参考图与模拟图几乎完全一致;当0.6<Kappa≤0.8时,高度一致;当0.4<Kappa≤0.6时,一致性中等;当0.2<Kappa≤0.4时,一致性一般;当0≤Kappa≤0.2时,一致性极低。2 结果分析
图3表明,在七个栅格尺度下,基于LCM模型模拟的2014年土地利用/覆被空间分布格局与同年参考图的一致性均较高。其中,尤以120 m栅格尺度的吻合度最高,该尺度下瑶区乡和关累镇北部的园地模拟格局与参考图极为一致,而其它尺度却存在过度模拟或未模拟情况。但相比于参考图,模拟的各土地利用/覆被类型斑块聚集现象明显,特别是在林地和园地集中分布区;且随着栅格尺度增大,斑块数减少,斑块聚集现象更为突出。当栅格尺度小于120 m时,林地和园地的聚集现象较弱;而对于较大栅格尺度(大于120 m),离散和破碎的小斑块被合并到附近的大斑块中,导致模拟结果与参考图出现较大差异。基于四种模型的不同土地利用/覆被类型之间的模拟结果精度差异明显(图4)。四种模型对林地和园地的模拟精度均较高,其Kappa值高于0.65;而对耕地和建设用地的模拟精度均较低,其Kappa值低于0.57。此外,同一土地利用/覆被类型在不同模型下模拟精度也不相同。林地和园地的LCM模拟结果Kappa值最高,分别为0.82～0.88和0.76～0.83;而FLUS、CA-Markov和CLUE-S的模拟结果依次次之。耕地的LCM模拟结果Kappa值最高,为0.49～0.56,CA-Markov、CLUE-S和FLUS模型依次次之。建设用地的FLUS模拟结果Kappa值最高,为0.42～0.48,LCM、CA-Markov和CLUE-S模型依次次之。图4还表明,基于不同模型模拟的各土地利用/覆被类型的最适栅格尺度也不同。以LCM模型为例,林地、园地和耕地均在120 m栅格尺度时Kappa值最高,而建设用地则在90 m栅格尺度时Kappa值最高。
【参考文献】：
期刊论文
[1]FLUS-UGB多情景模拟的珠江三角洲城市增长边界划定[J]. 吴欣昕,刘小平,梁迅,陈广亮. 地球信息科学学报. 2018(04)
[2]土地利用变化模拟模型及应用研究进展[J]. 李少英,刘小平,黎夏,陈逸敏. 遥感学报. 2017(03)
[3]The simulation of LUCC based on Logistic-CA-Markov model in Qilian Mountain area, China[J]. HaiJun Wang,XiangDong Kong,Bo Zhang. Sciences in Cold and Arid Regions. 2016(04)
[4]山地丘陵区土地利用分布及其与地形因子关系——以河北省怀来县为例[J]. 哈凯,丁庆龙,门明新,许皞. 地理研究. 2015(05)
[5]基于CA-Markov和Geomod模型橡胶林变化预测比较[J]. 杨济达,欧晓昆,呙靖雯,张志明. 山地学报. 2014(03)
[6]西双版纳人工雨林群落结构及其林下降雨侵蚀力特征[J]. 邓云,唐炎林,曹敏,张一平,刘文杰,邓晓保,李玉武,张文富. 生态学报. 2012(24)
[7]基于CLUE-S模型的罗玉沟流域多尺度土地利用变化模拟[J]. 黄明,张学霞,张建军,赵紫阳,茹豪. 资源科学. 2012(04)
[8]基于Logistic回归的CA模型改进方法——以广州市为例[J]. 聂婷,肖荣波,王国恩,刘云亚. 地理研究. 2010(10)
[9]土地利用模型时间尺度预测能力分析——以CLUE-S模型为例[J]. 刘淼,胡远满,常禹,贺红士,布仁仓. 生态学报. 2009(11)
[10]西双版纳热带森林动态监测样地——树种组成与空间分布格局[J]. 兰国玉,胡跃华,曹敏,朱华,王洪,周仕顺,邓晓保,崔景云,黄建国,刘林云,许海龙,宋军平,何有才. 植物生态学报. 2008(02)
硕士论文
[1]基于CLUE-S模型的热带北缘山区县域LUCC模拟[D]. 金缘.云南大学 2018
[2]青海东部湟水谷地城镇空间格局变化模拟[D]. 刘茂国.中南大学 2011
本文编号：3014255
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