元胞自动机在景观格局优化中的应用

一、景观变化的物理模型二、人为管理景观的最佳模式三、景观动态模型一、景观变化的物理模型人类主导的土地利用方式变化主要有六个主要原因：森林砍伐、郊区化、廊道建设、荒漠化、发展农业和重新造林。

此外还有若干“瞬时的”转化类型，如湿地排水或由长期空气污染造成的土地退化，核电站泄漏等。

每个变化的格局都是一个镶嵌体序列，即一定时间内一系列的空间格局。

确定镶嵌体序列是开发可在生态学上直接比较的空间模型的关键。

1.1 景观变化的空间过程与模式基于几何学变化的简单空间模型(Forman,1995)常见的五种景观变化模式。

深灰色表示原始土地类型，白色表示10％转换为新土地类型，浅灰色表示40％转换为新土地类型.随机式为参考模型。

边缘式。

它是指新的土地类型从一个边缘单向地呈大致平行带状蔓延。

土地转化的来源，例如一个区域城市化或高吹沙这种天气现象，都是从景观的边缘开始的。

廊道式。

它是指象公路或灌渠这样的新的廊道在开始时把原来的土地类型一分为二，从廊道的两边向外扩展。

单核心式。

它是指从景观（如城镇或重新造林斑块）的一点或一个核心处蔓延，放射状发展并留下初始土地类型的一个收缩环。

多核心式。

它是指从景观的几个点开始蔓延，如居民点或外来物种入侵，所产生的新的区域朝彼此放射状的扩展。

散布式。

它是指新的斑块广泛散布，如在散布斑块中伐木或者在大块土地上以住宅的形式郊区化，会迅速消除原始土地类型中的大斑块，将新土地类型中大斑块的出现机会减到最小，并产生原始土地类型的临时网络。

几种景观变化的典型空间模式(Forman,1995)土地转化变化的空间格局空间模式森林砍伐从一个边缘开始向里砍伐边缘式从中心的一个砍伐带向两边扩张砍伐廊道式从一个新的砍伐道扩张砍伐单核心式从几个分散的砍伐道扩张砍伐多核心式郊区化沿着远郊交通廊道发展廊道式荒漠化从相邻区域扩散颗粒物质边缘式从区域内过牧的地方扩展多核心式个别事件所产生的大量堆积物的分布随机式整个区域的盐渍化或地下水位下降均匀式植树造林废弃地上的小的分散斑块散布式大的具有一定几何形状的种植斑块多核心式5种模式的对比：边缘模型被认为是六种模型中最好的，它没有穿孔，切割或分割。

景观生态学原理|——景观格局与分析景观的三个特征：1、格局：生态系统的大小、形状、数量、类型及空间配置相关的能量、物质和物种的分布2、功能：景观单元之间的相互作用，生态系统组分间的能量流动、物质循环和物种流3、动态：斑块镶嵌结构与功能随时间的变化3.1 景观发育景观格局的形成，受到生物与非生物两个方面的影响3.2 景观要素景观要素包括景观斑块、廊道、基质，以及附加结构3.2.1 斑块（patch）空间的非连续性以及内部均质性1. 斑块起源主要因素：环境异质性（environmental heterogeneity）自然干扰（natural disturbance）人类活动（human activity）1、环境资源斑块由于环境异质性导致，稳定，与自然干扰无关，由于环境资源的空间异质性和镶嵌规律2、干扰斑块由于基质内的各种局部干扰引起，具有最高的周转率，持续时间最短3、残存斑块是动植物群落受干扰后基质内残留的部分4、引进斑块人们把生物引入某一地区后形成的斑块1）种植斑块2）聚居地2. 斑块面积1、对物质和能量的影响2、对物种的影响1）岛屿，面积效应——生境多样性（habitat diversity）——物种多样性2）陆地，基质异质性高3. 斑块形状斑块的形状和走向对穿越景观扩散的动植物至关重要1、圆形和扁长形斑块，内缘比（interior ratio）2、环状斑块3、半岛4. 斑块镶嵌相似的斑块容易造成扩散不同类型的斑块镶嵌，能够形成对抗干扰的屏障、5. 斑块化（缀块性，patchiness）与斑块动态1、斑块化机制斑块化：斑块的空间格局及其变异，大小、内容、密度、多样性、排列状况、结构、边界特征对比度（contrast）：斑块之间以及斑块与基质之间的差异程度空间异质性（spatial heterogeneity）：通过斑块化、对比度以及梯度变化所表现出来的空间变异性生物感知（organism-sensed）：生物对于斑块化的反应最小斑块化尺度（smallest patchiness scale）：粒度（grain）最大斑块化尺度（largest patchiness scale）：幅度（extent）斑块化动态：斑块内部变化和斑块间相互作用导致的空间格局及其变异随时间的变化斑块化产生的原因：物理的和生物的，内部和外源的2、斑块化的特点1）可感知2）内部结构，时空等级性，大尺度斑块是小尺度斑块的镶嵌体3）相对均质性4）动态特征5）生物依赖性6）斑块的等级系统（patch hierarchy）7）等级间的相互作用8）斑块敏感性（patch sensitivity）9）斑块等级系统中的核心水平：最能集中体现研究对象或过程特征的等级水平，相应的时空尺度称为核心尺度（focal scale）10）斑块化原因和机制的尺度依赖性3、斑块化的生态与进化效应3.2.2 廊道（corridor）廊道是线性的景观单元，具有通道合阻隔的双重作用1. 廊道的起源干扰廊道、残存廊道、环境资源廊道、种植廊道、再生廊道2. 廊道的结构特征1）曲度：廊道的弯曲程度，影响物质、能量、物质的移动速度2）宽度3）连通性：廊道单位长度上间断点的数量表示4）内环境：较大的边缘生境和较小的内部生境3. 廊道分类1）线状廊道：全部由边缘物种占优势的狭长条带2）带状廊道：较丰富的内部种的内环境的较宽条带3）河流廊道：分布在河流两侧3.2.3 基质（matrix）1. 基质的判定1）相对面积2）连通性3）控制程度4）3个标准结合2. 孔隙度和边界形状孔隙度（porosity）：单位面积的斑块数目3.2.4 附加结构（add-on）异常景观特征，在整个景观中只出现一次或几次的景观类型3.3 景观格局特征目的：从无序的斑块镶嵌中，发现潜在的有意义的规律性3.3.1 斑块-廊道-基质模式（patch-corridor-matrix model）3.3.2 景观对比度1. 低对比度结构自然形成的，热带雨林，相邻景观要素彼此相似2. 高对比度结构自然、人工3.3.3 景观粒径（landscape grain）粗粒（coarse grain）和细粒（fine grain）生物体粒径（home range）：生物体对其敏感或利用的区域粒径大小取决于整个景观的尺度3.3.4 景观多样性（landscape diversity）由不同类型生态系统构成的景观在格局、功能和动态方面的多样性或变异性，反映景观的复杂性程度1）斑块多样性：数量、大小、形状的多样性2）类型多样性：景观类型的丰富度3）格局多样性：景观类型空间镶嵌的多样性3.3.5 景观异质性（landscape heterogeneity）多样性——斑块性质的多样化异质性——斑块空间镶嵌的复杂性，景观结构空间分布的非均匀性、非随机性1）空间异质性2）时间异质性3）功能异质性梯度分布镶嵌结构3.4 生态交错带与生态网络3.4.1 边缘效应与生态交错带景观单元之间的空间联系：生态交错带、网络结构1. 边缘效应(edge effect)边缘地带由于环境条件不同，可以发现不同的物种组成和丰富度边缘物种：仅仅或主要利用景观边界的物种内部物种：远离景观边界的物种2. 生态交错带(ecotone)描述物种从一个群落到其界限的过渡分布区，由两个不同性质的斑块的交界及各自的边缘带组成生态过渡带（transition zone）景观边界（landscape boundary）1）特征：生态应力带（tension zone）、边缘效应、阻碍物种分布（半透膜）、2）描述：结构：大小、宽度、形状、生物结构、限制因素、内部异质性、密度、分形维数、垂直性、外形或长度、曲合度功能：稳定性、波动、能量、功能差异、通透性、对比度、通道、过滤、屏障、源、汇、栖息地3）尺度效应：某一尺度上可以明辨的交错带在另一尺度上可能模糊不清4）气候变化：更为敏感，迟滞（lag）5）生态交错带与生物多样性：农业生产把异质的自然景观变成大范围同质的人工景观，消灭了自然生态交错带，扩展了人为生态交错带3.4.2 生态网络与景观连通性生态网络（network）将不同的生态系统相互连接起来两类物种：生活在网络包围的景观要素内部的物种，廊道是一种障碍；生活在廊道内、沿着廊道迁移的物种1. 廊道网络由节点（node）和连接廊道构成，分布在基质上形式：分支网络（branching network）：树状的等级结构环形网络（circuit network）：封闭的环路结构1）廊道网络的结构特征网络交点、网状格局、网眼大小、网络结构的决定因素（历史和文化的）2）廊道网络描述连通性：在一个系统中所有交点被廊道连接起来的程度，指示网络的复杂度，用r指数方法来计算r指数：连接廊道数与最大可能连接廊道数之比r=L/Lmax=L/3(V-2)，V为节点数环度：用α指数衡量，表示能流、物流、物种迁移路线的可选择程度。

元胞自动机模型于小区开放中的应用作者：杨凯旋来源：《新一代》2018年第07期摘要：本文针对小区开放对周边道路通行影响的问题，以小区开放为切入点，结合小区内部设置、地理位置及周边道路通行能力，综合分析了小区开放与道路通行之间的关系。

本文运用元胞自动机模型理论知识，结合所搜集的数据，分别建立相应的数学模型对其进行研究。

最后，从交通通行的角度，将模型与实际相结合，对小区开放提出了合理化建议。

关键词：小区开放；交通通行；元胞自动机模型一、问题分析小区开放是一个涉及城市改革、城市交通脉络、城市规划、街区管理、居住环境、治安管理以及相应的配套设施安装跟进程度等多方面的综合问题。

本文将从小区规模、道路建设面积、车流量、车流密度等多角度，对小区开放对周边道路通行的影响进行考虑研究，通过对上述因素具体的分析，从而建立相应的数学模型，并对所研究的问题展开进一步的探讨。

二、问题假设1.车辆行进拥有理想的交通条件和道路条件；2.每部车都在一条道路上连续不断的行驶，不受其他方向车辆的干扰；3.研究期间内车辆拥有量不会发生骤增骤减的变化；4.小区内部居民停车不影响车辆通行。

三、模型的建立与求解元胞自动机是一种仿真模型，在此模型中，将车道看作由一系列元胞组成，元胞状态表示某段道路上某个位置的状态，每个元胞只有两种状态（0和1），0代表此元胞上无车辆，1代表有一辆车占据该位置（这里假定一个元胞内最多只能有一辆车），定义邻居半径为1，即左右各有一个元胞作为中心元胞的邻居。

对于行车规则的定义是假定汽车的速度为1，即车辆在每个时段都只能由所在元胞“跳”至其相邻元胞，也就是说如果汽车行驶方向上的相邻元胞内没有汽车，汽车就会行驶到相邻元胞，否则汽车原地不动。

且要考虑到汽车的行驶会受到小区内节点数布局的影响。

如下图所示。

其中黑色方块表示1（有车），白方块表示0（无车），车流方向为自左向右，则用1，0表示如下。

本文以北京星河湾小区为例，运用元胞自动机理论单车道模型，把车辆密度和平均速度作为参数，在分析这两个参数的基础上，引入车流阻塞参数来研究小区开放前后对周围交通通行能力影响。

江苏农业学报(ＪｉａｎｇｓｕＪ.ｏｆＡｇｒ.Ｓｃｉ.)ꎬ２０２１ꎬ３７(３):６６７￣６７５ｈｔｔｐ://ｊｓｎｙｘｂ.ｊａａｓ.ａｃ.ｃｎ王雪然ꎬ潘佩佩ꎬ王晓旭ꎬ等.基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟[Ｊ].江苏农业学报ꎬ２０２１ꎬ３７(３):６６７￣６７５.ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１０００￣４４４０.２０２１.０３.０１５基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟王雪然１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀潘佩佩１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀王晓旭４ꎬ㊀王晓萌１ꎬ２ꎬ３(１.河北师范大学资源与环境科学学院ꎬ河北石家庄０５００２４ꎻ２.河北省环境变化遥感识别技术创新中心ꎬ河北石家庄０５００２４ꎻ３.河北省环境演变与生态建设实验室ꎬ河北石家庄０５００２４ꎻ４.河北雄安新区管理委员会规划建设局ꎬ河北雄安０７１７９９)收稿日期:２０２０￣１１￣０１基金项目:河北省自然科学基金项目(Ｄ２０２０２０５００９)ꎻ河北师范大学基金项目(Ｌ２０１９Ｚ０９㊁Ｌ２０２１Ｂ２２)ꎻ国家自然科学基金项目(４１４０１６４６)ꎻ河北师范大学在读研究生创新能力培养资助项目(ＣＸＺＺＳＳ２０２００６６)作者简介:王雪然(１９９４－)ꎬ女ꎬ河北邯郸人ꎬ硕士研究生ꎬ主要从事土地利用变化研究ꎮ(Ｅ￣ｍａｉｌ)ａｕｇｘｕｅｒａｎ＠１６３.ｃｏｍ通讯作者:潘佩佩ꎬ(Ｅ￣ｍａｉｌ)ｐａｎｐｅｉｐｅｉ６２６＠１６３.ｃｏｍ㊀㊀摘要:㊀揭示土地利用景观格局演变特征ꎬ不仅有助于明确其与自然㊁人类活动影响因素的关系ꎬ还可为当前国土空间规划及生态文明建设提供依据ꎮ本研究以面临新发展机遇的河北省为研究区ꎬ利用ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型模拟２０３０年土地利用情况ꎬ基于景观生态学软件Ｆｒａｇｓｔａｔｓ探讨区域景观格局演变态势ꎮ结果表明:(１)在模拟结果层面ꎬ河北省未来建设用地占比增至１１ ９４％ꎬ林地㊁草地面积略有增加ꎬ耕地㊁水域和未利用地占比降至４６ ３５％㊁２ ６２％㊁０ ７１％ꎬＫａｐｐａ系数和ＦｏＭ系数的计算结果均说明ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的模拟结果具有较高可信度ꎮ(２)在景观格局层面ꎬ耕地平均斑块面积下降明显ꎬ林地㊁建设用地优势度提升ꎬ草地㊁水域被不断分割ꎻ区域整体蔓延度指数降低ꎬ分裂指数由１９９０年的９ ３７增至２０２０年的１２ ７１ꎬ景观格局变化具有空间异质性ꎮ在现行土地政策机制下ꎬ２０３０年景观格局虽向良性态势发展ꎬ但依然面临建设用地无序扩张ꎬ耕地破碎化严重等问题ꎮ本研究结果对于合理规划㊁高效利用土地资源ꎬ平衡经济发展和土地利用具有重要的现实意义ꎮ关键词:㊀ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型ꎻ模拟预测ꎻ景观格局ꎻ河北省中图分类号:㊀Ｋ９０３㊀㊀㊀文献标识码:㊀Ａ㊀㊀㊀文章编号:㊀１０００￣４４４０(２０２１)０３￣０６６７￣０９ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｆｏｒｌａｎｄｕｓｅｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅｂａｓｅｄｏｎＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳｍｏｄｅｌＷＡＮＧＸｕｅ￣ｒａｎ１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀ＰＡＮＰｅｉ￣ｐｅｉ１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀ＷＡＮＧＸｉａｏ￣ｘｕ４ꎬ㊀ＷＡＮＧＸｉａｏ￣ｍｅｎｇ１ꎬ２ꎬ３(１.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬＨｅｂｅｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００２４ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＨｅｂｅｉＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｆｏｒＲｅ￣ｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＣｈａｎｇｅꎬＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００２４ꎬＣｈｉｎａꎻ３.ＨｅｂｅｉＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＣｈａｎｇｅａｎｄＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＣｏｎ￣ｓｔｒｕｃｔｉｏｎꎬＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００２４ꎬＣｈｉｎａꎻ４.ＰｌａｎｎｉｎｇａｎｄＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＢｕｒｅａｕｏｆＨｅｂｅｉＸｉｏｎｇ ａｎＮｅｗＡｒｅａＭａｎａｇｅｍｅｎｔＣｏｍｍｉｔｔｅｅꎬＸｉｏｎｇ 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７１ｉｎ２０２０.Ｔｈｅｓｐａｃｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｃｈａｎｇｅｓｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ.Ｕｎｄｅｒｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｌａｎｄｐｏｌｉｃｙｍｅｃｈａｎｉｓｍꎬａｌｔｈｏｕｇｈｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔ￣ｔｅｒｎｆｏｒ２０３０ｄｅｖｅｌｏｐｅｄｉｎａｐｏｓｉｔｉｖｅｔｒｅｎｄꎬｉｔｓｔｉｌｌｆａｃｅｄｐｒｏｂｌｅｍｓｓｕｃｈａｓｄｉｓｏｒｄｅｒｌｙｅｘｐａｎｓｉｏｎｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄａｎｄｓｅｒｉ￣ｏｕｓｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ.Ｔｈｅｓｅｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｒａｔｉｏｎａｌｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔｕｓｅｏｆｌａｎｄｒｅ￣ｓｏｕｒｃｅｓａｓｗｅｌｌａｓｂａｌａｎｃｉｎｇｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｌａｎｄｕｓｅ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:㊀ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳｍｏｄｅｌꎻｓｉｍｕｌａｔｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎꎻｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎꎻＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅ㊀㊀随着社会经济的快速发展ꎬ土地利用矛盾日益突出[１]ꎬ关于土地利用变化的研究成为国际热点课题之一[２]ꎮ景观格局是景观形成因素和景观生态过程共同作用的结果[３]ꎬ其演化过程和生态特征的分析结果可应用于国土空间规划与治理[４]ꎮ未来土地利用模拟预测可增强景观生态以及国土空间规划的前瞻性[５]ꎬ土地利用变化模型则为模拟预测提供了技术支持ꎮ以往国内外针对土地利用景观格局的研究ꎬ多集中在景观格局演变的现状及驱动力分析[６￣９]ꎮ从研究方法看ꎬ多将ＧＩＳ空间分析与景观指数相结合ꎬ如何华春等[７]借助ＧＩＳ技术ꎬ定量分析了盐城海岸带的景观格局特征ꎬ从研究视角看ꎬ土地利用景观时空演变[８]㊁驱动机制[９]等都有涉及ꎮ有学者分析单个地类景观格局的演变过程ꎬ车通等[１０]深入剖析扬州市在城市扩张中建设用地景观格局的演变及驱动机制ꎬ以期为建设用地结构优化提供科学依据ꎮ有学者指出ꎬ明确当前景观格局演变的过程和机制固然重要ꎬ但预测未来土地利用景观格局的情形具有更重要的科学价值和实践意义[１１]ꎮ王明常等[１２]以长白山为研究区ꎬ基于Ｍａｔｌａｂ平台ꎬ结合地理元胞自动机模型(ＣＡ)ꎬ建立了景观格局信息模拟与预测模型ꎮ张剑等[１１]以山东半岛海洋经济带核心区为研究区域ꎬ基于转移矩阵和ＣＡ￣Ｍａｒｋｏｖ模型构建并模拟了该区土地利用的时空动态演变过程ꎮ然而ꎬ广泛应用的元胞自动机模型只能模拟单类用地的演变ꎬ而耦合ＣＡ￣Ｍａｒｋｏｖ模型未能充分考虑土地利用的多因素驱动影响ꎮ土地利用模拟领域应用较多的ＣＬＵＥ￣Ｓ模型对土地类型之间微小转化的概率考虑不足[１３]ꎬ增加了模拟的不确定性ꎮＬｉｕ等[１４]研究出的ＦＬＵＳ模型(Ｆｕｔｕｒｅｌａｎｄｕｓｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ)ꎬ成功耦合了系统动力学(ＳＤ)与神经网络ＣＡꎬ能有效处理在自然㊁人类活动共同作用下的土地转化概率问题ꎬ为深入剖析景观格局演变提供了有力工具ꎬ该模型也已成功应用于多项研究[１５￣１７]ꎮ综上所述ꎬ当前研究多突出土地利用模拟和景观格局演变的单点研究ꎬ结合土地利用模拟结果ꎬ预测未来发展下景观格局变化态势的研究较少ꎬ将景观格局演变和未来土地利用结构相结合的研究还不够深入ꎮ在京津冀一体化国家重大发展战略及雄安新区建设不断推进的背景下ꎬ河北省也迎来经济发展的重要契机ꎬ景观格局变化日益剧烈ꎬ如何协调景观生态保护与经济发展的关系是当前面临的重要课题ꎮ因而ꎬ本研究拟以河北省为研究区ꎬ预测未来土地利用景观格局发展态势并分析其演变过程ꎬ针对研究结果提出土地资源合理利用及景观格局优化的相关建议ꎬ以期为决策者实施国土空间规划ꎬ优化土地利用结构ꎬ促进生态环境的可持续发展提供理论基础和实际参考ꎮ１㊀材料与方法１.１㊀研究区概况河北省地处中纬度沿海与内陆交接地带ꎬ环抱京津ꎬ共辖１１个地市(图１)ꎬ总面积１.８８８ˑ１０５ｋｍ２ꎮ地势自西北向东南呈递减趋势ꎬ是全国地形地貌最为齐全的省份之一ꎮ区域内自然地理要素差异大ꎬ西北部山地面积约占全省面积的３５ ０％ꎬ生态环境脆弱ꎻ东南部平原连片分布ꎬ约占全省面积的４３ ４％ꎬ是全国重要的粮食产地ꎮ受自然条件及经济发展水平影响ꎬ土地景观格局演变空间异质性显著ꎮ１.２㊀数据来源地面高程数据来自地理空间数据云(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｇｓｃｌｏｕｄ.ｃｎ/)ꎬ土地利用数据(１９９０年㊁２０００年㊁２０１０年)及铁路㊁公路㊁行政区划等矢量数据来自中国科学院资源与环境数据中心(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｒｅｓｄｃ.８６６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期图１㊀河北省区位和高程Ｆｉｇ.１㊀Ｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｄｉｇｉｔａｌｅｌｅｖａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ(ＤＥＭ)ｏｆＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅｃｎ/)ꎬ以ＬａｎｄｓａｔＴＭ/ＥＴＭ遥感影像为主要数据源ꎬ分辨率为３０ｍꎮ２０２０年土地利用数据来自ＧｌｏｂｅＬａｎｄ３０(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｇｌｏｂｅｌａｎｄ３０.ｃｏｍ/ＧＬＣ３０Ｄｏｗｎｌｏａｄ/ｉｎｄｅｘ.ａｓｐｘ)ꎮ根据本研究需要ꎬ将研究区土地分为耕地㊁建设用地㊁林地㊁水域㊁草地和未利用地６种类型ꎮ１.３㊀研究方法１.３.１㊀ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型１.３.１.１㊀基于人工神经网络(ＡＮＮ)的驱动概率㊀人工神经网络是一种为模仿生物大脑神经元结构而设计的智能算法ꎬ多用于有多种输入非线性函数的估计[１４]ꎮ输入的驱动因素越多ꎬ获得的结果越准确ꎬ也能更好地体现土地类型间的相互作用和竞争关系ꎮ土地景观格局演变受自然因素㊁社会因素和经济因素的综合驱动影响ꎬ地形从本质上决定了土地利用类型ꎬ交通和社会经济因子对其有重要影响ꎬ因此本研究选取数字高程模型(ＤＥＭ)㊁坡向㊁坡度㊁人口㊁ＧＤＰ㊁距铁路距离㊁距公路距离㊁距城市中心距离作为演变驱动力因素ꎮ结合本研究所需要的数据及模拟的可行性ꎬ将分辨率统一为１００ｍꎮ１.３.１.２㊀基于自适应惯性机制的ＣＡ模拟㊀在ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型中ꎬ用地转化概率既取决于神经网络输出的驱动因素概率ꎬ还受到表示扩张能力强弱的邻域密度(公式１)㊁惯性系数(公式２)㊁转换成本以及土地之间竞争的影响ꎬ最终确定土地类型转换的总概率(公式３)ꎮΩｔｐꎬｋ＝ðＮˑＮｃｏｎ(ｃｔ－１ｐ＝ｋ)ＮˑＮ－１ˑｗｋ(１)式中:Ωｔｐꎬｋ表示领域密度ꎻðＮˑＮｃｏｎ(ｃｔ－１ｐ＝ｋ)表示在ＮˑＮ的窗口上ꎬ上一次迭代(ｔ－１)结束后第ｋ种用地类型的像元总个数ꎻｗｋ表示各类用地邻域作用的权重ꎮＩｎｅｒｔｉａｔｋ＝Ｉｎｅｒｔｉａｔ－１ｋ㊀㊀㊀ｉｆ｜Ｄｔ－２ｋ｜ɤ｜Ｄｔ－１ｋ｜Ｉｎｅｒｔｉａｔ－１ｋˑＤｔ－２ｋＤｔ－１ｋ㊀ｉｆ０>Ｄｔ－２ｋ>Ｄｔ－１ｋＩｎｅｒｔｉａｔ－１ｋˑＤｔ－１ｋＤｔ－２ｋ㊀ｉｆＤｔ－１ｋ>Ｄｔ－２ｋ>０ìîíïïïïïïïï(２)式中:Ｉｎｅｒｔｉａｔｋ表示第ｋ种用地在迭代时间ｔ上的惯性系数ꎻＤｔ－１ｋ㊁Ｄｔ－２ｋ分别表示上一次㊁上两次迭代时ꎬ第ｋ种用地类型像元数与需求数目的差ꎮＴＰｒｏｂｔｐꎬｋ＝ｓｐｐꎬｋˑΩｔｐꎬｋˑｉｎｅｒｔｉａｔｋˑ(１－ｓｃｃңｋ)(３)式中:ＴＰｒｏｂｔｐꎬｋ为像元ｐ在迭代次数ｔ时转化成用地类型ｋ的总概率ꎻｓｐｐꎬｋ为神经网络输出的适宜性概率ꎻΩｔｐꎬｋ为邻域作用ꎻｉｎｅｒｔｉａｔｋ为第ｋ种用地在迭代时间ｔ上的惯性系数ꎻｓｃｃңｋ为土地利用类型ｃ转为类型ｋ的成本ꎬ１－ｓｃｃңｋ表示发生转化的难易程度ꎮ１.３.１.３㊀模型精度检验㊀许文宁等[１８]认为Ｋａｐｐａ系数(公式４)能有效验证预测模型精度ꎻＰｏｎｔｉｕｓ等[１９]认为品质因数ＦｏＭ(公式５)常用于模型准确性验证ꎮＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型将两者结合ꎬ以增强模拟准确性的科学依据ꎮＫａｐｐａ＝(ｐ－ｐｅ)/(１－ｐｅ)(４)式中:Ｋａｐｐａ为Ｋａｐｐａ系数ꎻｐ为总精度ꎻｐｅ＝(ａ１ˑｂ１＋ａ２ˑｂ２＋ ＋ａｎˑｂｎ)/(ＳˑＳ)ꎬ其中ｎ为类别数ꎬａ１ꎬａ２ꎬ ꎬａｎ为真实结果中每一类土地的面积ꎬｂ１ꎬｂ２ꎬ ꎬｂｎ为模拟结果中每一类土地的面积ꎬＳ表示样本数量ꎮＦｏＭ＝Ｂ/(Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ)(５)式中:ＦｏＭ表示品质因数ꎻＡ表示实际发生转化而模拟未发生转化的面积ꎻＢ表示实际和模拟均发生转化的面积ꎻＣ表示实际发生转化ꎬ但模拟转化结果与实际不同的面积ꎻＤ表示实际无变化ꎬ但模拟发９６６王雪然等:基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟生转化的面积ꎮ综上ꎬ河北省土地景观格局模拟框架示意图见图２ꎮ图２㊀河北省土地利用预测框架示意图Ｆｉｇ.２㊀ＳｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｌａｎｄｕｓｅｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅ１.３.２㊀景观格局演变研究㊀景观指数是景观格局信息的高度浓缩[２０]ꎮ由于景观指数有较多类别且相似度较高ꎬ本研究结合前人研究成果及自身研究需要ꎬ从类别水平以及景观水平出发ꎬ选取适宜指标(表１)ꎬ通过软件Ｆｒａｇｓｔａｔｓ揭示景观类型面积比例㊁区位优势形态㊁空间布局和集聚程度[２１]ꎮ表１㊀景观格局指数及含义Ｔａｂｌｅ１㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｉｎｄｉｃｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｍｅａｎｉｎｇｓ项目指标名称㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀取值范围景观意义㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀类别水平景观面积比例(ＰＬＡＮＤ)０<ＰＬＡＮＤɤ１００值越大ꎬ景观中此类斑块面积越大平均斑块面积(ＡＲＥＡ＿ＭＮ)ＡＲＥＡ＿ＭＮ>０值越大ꎬ单个斑块面积越大最大斑块指数(ＬＰＩ)０<ＬＰＩɤ１００值越大ꎬ斑块优势越明显景观形状指数(ＬＳＩ)ＬＳＩȡ１值越大ꎬ斑块越分离斑块密度(ＰＤ)ＰＤ>０值越大ꎬ斑块分割越细景观水平香农多样性指数(ＳＨＤＩ)ＳＨＤＩȡ０值越大ꎬ多样性越丰富香农均匀度指数(ＳＨＥＩ)０ɤＳＨＥＩɤ１值越大ꎬ各斑块类型在景观中呈均衡化趋势分布分裂指数(ＳＰＬＩＴ)ＳＰＬＩＴȡ１值越大ꎬ主导斑块分裂程度越高蔓延度指数(ＣＯＮＴＡＧ)０<ＣＯＮＴＡＧɤ１００值越大ꎬ斑块连接性越好２㊀结果与分析２.１㊀模拟及结果验证以２０１０年实际情况为初始状态ꎬ随机选取１０ ００％的样本点进行训练ꎮ结合河北省近年来出台的关于土地利用政策ꎬ经不断调试ꎬ邻域密度设定为:耕地０ ９㊁建设用地１ ０㊁林地０ ５㊁草地０ ７㊁水域０ １㊁未利用地０ ３ꎻ在限制成本矩阵中禁止水域向建设用地转移ꎻ默认加速因子０ １ꎬ控制转化速率ꎮ利用Ｍａｒｋｏｖ链预测２０２０年各景观类型数量ꎬ将模拟生成的２０２０年结果(图３ｂ)与２０２０年现状比较ꎬＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型计算出的Ｋａｐｐａ系数为９２ １０％ꎬＦｏＭ系数为０ １２８ꎬ表明模型模拟结果与实际情况的一致性较强ꎮ在保持参数不变的情况下ꎬ通过模型计算模拟生成适宜性概率图(图３ａ)以及２０３０年土地利用结果(图３ｃ)ꎮ０７６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期图３㊀景观格局转移概率及模拟结果Ｆｉｇ.３㊀Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ２.２㊀景观类型面积比例变化表２显示ꎬ１９９０－２０２０年ꎬ河北省各类景观相对优势面积比例基本保持不变ꎮ耕地㊁草地和未利用地占比由５２ ８０％㊁１８ １３％㊁１ １３％降至４７ ５９％㊁１７ ３５％㊁０ ７３％ꎻ林地㊁建设用地及水域占比由１９ ５９％㊁６ １１％㊁２ ２４％增至２０ ２２％㊁１１ ４８％㊁２ ６３％ꎬ呈现耕地减少和建设用地增加这一现象ꎮ随着城镇化进程的加快ꎬ建设用地在２０００－２０１０年增长最为明显ꎮ在坚持生态优先的原则下ꎬ林地面积总体呈缓慢增长ꎮ１９９０－２０２０年ꎬ未利用地作为河北省的后备储蓄用地ꎬ其经济功能不断被挖掘ꎬ加之缺乏合理有效的管控ꎬ面积减少较多ꎮ模拟结果显示ꎬ与２０２０年相比ꎬ至２０３０年林地㊁建设用地分别增至２０ ４６％㊁１１ ９４％ꎻ耕地㊁草地㊁未利用地减少至４６ ３５％㊁１７ ３６％㊁０ ７１％ꎬ水域面积占比变化不大ꎬ建设用地增加和耕地减少格局并未发生明显改变ꎮ另外ꎬ图３ｃ显示ꎬ城镇周围的建设用地呈向外扩张趋势ꎬ持续侵占周边耕地ꎬ导致耕地面积进一步缩小ꎮ２.３㊀类别水平演变特征对类别水平景观指数进行分析ꎬ有助于明确河北省不同景观类型的格局变化ꎮ表３显示ꎬ１９９０－２０２０年林地斑块密度(ＰＤ)和平均斑块面积(ＡＲＥＡ＿ＭＮ)整体上升ꎬ最大斑块指数(ＬＰＩ)下降ꎬ景观形状指数(ＬＳＩ)无明显变化ꎬ表明林地面积虽有增加ꎬ但斑块优势度降低ꎻ草地除ＡＲＥＡ＿ＭＮ有所上升外ꎬ其他指数均下降ꎬ对景观格局的控制作用减弱ꎮ表４显示ꎬ１９９０－２０２０年耕地ＬＰＩ和ＡＲＥＡ＿ＭＮ下降ꎬＰＤ㊁ＬＳＩ明显增加ꎬ耕地景观面积比例降低ꎬ破碎化严重ꎬ是受人类干扰较大的景观类型ꎻ建设用地ＰＤ㊁ＬＳＩ和ＡＲＥＡ＿ＭＮ整体呈现不同程度的增加ꎬ仅ＬＰＩ下降ꎬ表明建设用地平均斑块面积增加ꎬ向周边扩张现象明显ꎬ斑块密度增加ꎬ在区域内的优势性明显增强ꎮ表５显示ꎬ１９９０－２０２０年水域ＬＳＩ㊁ＬＰＩ整体增加ꎬＰＤ上升明显ꎬＡＲＥＡ＿ＭＮ下降ꎬ呈现分离倾向ꎬ受人为影响干扰较大ꎻ未利用地ＡＲＥＡ＿ＭＮ整体增加ꎬ其余指数下降ꎬ表明未利用地斑块被不断分割㊁蚕食ꎬ优势度降低ꎮ表２㊀各土地类型比例Ｔａｂｌｅ２㊀Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｎｄｔｙｐｅｓ土地景观类型景观面积比例(％)１９９０年２０００年２０１０年２０２０年２０３０年林地１９.５９１９.５８１９.８７２０.２２２０.４６草地１８.１３１７.９７１７.４７１７.３５１７.３６耕地５２.８０５１.８７４９.７２４７.５９４６.３５建设用地６.１１７.３６１０.２２１１.４８１１.９４水域２.２４２.１７２.０４２.６３２.６２未利用地１.１３１.０６０.６８０.７３０.７１１７６王雪然等:基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟㊀㊀对比２０２０年景观格局现状ꎬ２０３０年林地ＬＰＩ增加ꎬ优势度有所显现ꎬ这是持续加强植树造林的结果ꎻ但ＡＲＥＡ＿ＭＮ降低ꎬ平均斑块面积减小ꎬ因此后期应加强对无序破坏植被景观现象的治理ꎻ草地ＰＤ增加ꎬＡＲＥＡ＿ＭＮ下降ꎬ是破碎化较严重的生态用地ꎬ其生态效益势必受到影响ꎬ应重点加以保护ꎻ耕地平均斑块面积减少严重ꎬ斑块数量增加ꎬ应重点保护并进行整治ꎬ避免在经济发展中因耕地面积减少㊁破碎化引起质量下降ꎬ影响到区域粮食安全ꎻ建设用地的景观面积比例增加ꎬ斑块优势度提升明显ꎬ但斑块有所分离ꎬ并未向集聚方向发展ꎬ是城镇化无序扩张的结果ꎬ因此应合理管控建设用地ꎬ使其有序发展ꎻ水域和未利用地的平均斑块面积减小ꎬ斑块分割也越来越细ꎮ综上ꎬ区域类别水平景观格局依然面临较为严峻的态势ꎮ表３㊀林地㊁草地景观类别水平景观指数演变Ｔａｂｌｅ３㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎｄｅｘｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｗｏｏｄｌａｎｄａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄａｔｃａｔｅｇｏｒｙｌｅｖｅｌ年份林地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ草地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ１９９０年０.０５９８１.９０２１０.１３３２７.３３０.１００６１.４６３２６.５０１８０.２６２０００年０.０５９９１.９０２０９.８０３２６.７８０.１００４１.４６３２５.９０１７８.８５２０１０年０.０６０５１.９０２１１.０３３２８.３８０.０９６５１.３３３１２.４９１８１.０５２０２０年０.０６０４１.４６２１０.２０３３４.７８０.０９２６１.１９３１３.９０１８７.３９２０３０年０.０７０５２.１７１７７.２５２９１.１８０.１２４３１.２２２６７.４０１３９.７２ＰＤ㊁ＬＰＩ㊁ＬＳＩ㊁ＡＲＥＡ＿ＭＮ见表１ꎮ表４㊀耕地㊁建设用地景观类别水平景观指数演变Ｔａｂｌｅ４㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎｄｅｘｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄａｔｃａｔｅｇｏｒｙｌｅｖｅｌ时间耕地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ建设用地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ１９９０年０.０６３１３１.６０２３７.９９８３６.５００.１９０７０.２９２１８.８８３２.０３２０００年０.０６３２３０.６４２４４.５７８２０.６００.１８４３０.３１２１３.０４３９.９１２０１０年０.０７０９２８.９３２５８.１４７０１.７９０.２４４９０.２８２６０.３３４１.７２２０２０年０.０８０５２６.９９２７５.２０５９１.２８０.２５２５０.２０２７１.３３４５.４８２０３０年０.１９７８２８.０５２８０.５６２４０.６１０.４２５２０.３３３３４.３８２６.３４ＰＤ㊁ＬＰＩ㊁ＬＳＩ㊁ＡＲＥＡ＿ＭＮ见表１ꎮ表５㊀水域㊁未利用地景观类别水平景观指数演变Ｔａｂｌｅ５㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎｄｅｘｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｓａｎｄｕｎｕｓｅｄｌａｎｄａｔｃａｔｅｇｏｒｙｌｅｖｅｌ时间水域ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ未利用地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ１９９０年０.０２４８０.１７１４２.７９９０.５００.００５６０.０７６５.２９２０１.６７２０００年０.０２５１０.１８１４５.１６８６.５２０.００５６０.０７６７.０５１８９.０７２０１０年０.０２７２０.２９１２８.６２７５.０３０.００２６０.０６４５.１９２６０.６２２０２０年０.０６０６０.４６１５４.５１４３.４６０.００３４０.０６４８.５７２１４.４３２０３０年０.０９９００.４９１４６.７４２６.４４０.００４５０.０７４４.７１１５６.２９ＰＤ㊁ＬＰＩ㊁ＬＳＩ㊁ＡＲＥＡ＿ＭＮ见表１ꎮ２.４㊀景观水平时序演变特征对景观水平指数进行分析ꎬ可以整体把握区域景观格局动态演化ꎮ图４显示ꎬ１９９０－２０２０年ꎬ用以表征斑块连接性的蔓延度指数(ＣＯＮＴＡＧ)由５１ ９７持续下降至４８ ３２ꎬ斑块连接性减弱ꎬ以２０１０－２０２０年最为明显ꎻ表征斑块多样性的香农多样性指数(ＳＨＤＩ)和表征各斑块类型在景观中呈均衡化趋势分布的香农均匀度指数(ＳＨＥＩ)呈同步２７６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期增长ꎻ分裂指数(ＳＰＬＩＴ)加强ꎬ由９ ３７增至１２ ７１ꎮ意味着在人类活动的影响下ꎬ景观破碎化程度升高ꎬ优势度下降ꎬ向均匀状态发展ꎬ景观格局更加分散化ꎮ对经由ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型模拟的２０３０年土地景观格局进行分析ꎬ与２０２０年相比ꎬＣＯＮＴ￣ＡＧ略有增加ꎬ而ＳＰＬＩＴ㊁ＳＨＤＩ㊁ＳＨＥＩ均呈下降趋势ꎬ其中分裂指数下降明显ꎬ由１２ ７１降至１１ ８３ꎮ表明景观格局斑块优势度上升ꎬ斑块连接性增强ꎬ向良性态势发展ꎬ但区域景观优势度依然不明显ꎬ分离破碎化水平也较高ꎮ图４㊀１９９０－２０３０年河北省景观水平指数变化Ｆｉｇ.４㊀ＩｎｄｅｘｃｈａｎｇｅｓｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅａｔｌａｎｄｓｃａｐｅｌｅｖｅｌｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０３０２.５㊀景观水平空间演变特征河北省自然因素㊁社会经济水平空间异质性显著ꎬ因此将景观水平指数进行空间化表示ꎬ可辨析景观特征空间差异性ꎬ对土地资源的管控也更具针对性ꎮ图５显示ꎬ空间形态上景观格局变化呈现明显差异ꎮ１９９０－２０２０年ＳＰＬＩＴ变化较为明显ꎬ整体呈现增加趋势ꎬ河北省东南部地区尤为明显ꎮ２０２０－２０３０年ＣＯＮＴＡＧ和ＳＰＬＩＴ变化空间差异明显ꎮ从空间形态上看ꎬ河北省西北部地区斑块连接性更好ꎬ优于河北省东南部地区ꎬ随着城镇化的发展ꎬ河北省东南部地区蔓延度不平衡化显现并且未来将延续这一态势ꎮ１９９０－２０３０年ꎬ整体区域的ＳＨＤＩ和ＳＨＥＩ呈增长趋势ꎬ２０３０年与２０２０年相比略有下降ꎬ尤其是燕山山脉及太行山脉地区下降明显ꎬ表明其与平原地区多样性差异减小ꎬ增强了河北省整体景观的均衡化ꎮ１９９０－２０２０年ꎬＳＰＬＩＴ变化明显的区域位于平原地带ꎬ因而平原地区景观的破碎化是河北省景观呈破碎倾向的主要原因ꎬ２０３０年河北省西北部地区ＳＰＬＩＴ有所降低ꎬ而南部平原地区及河北省东北部地区增加ꎬ因此未来河北省应根据景观异质性进行差异化的国土空间优化布局与管理ꎮ３㊀讨论在生态文明建设推进的背景下[２２￣２３]ꎬ建设用地空间扩张受限ꎬ但未来河北省建设用地增加趋势不可避免ꎬ因此提高用地效率是城镇化发展的主要方向ꎮ有学者提出ꎬ高密度发展是解决城市空间诉求增长的重要措施[２４]ꎬ因此建设用地应由扩张型向内涵型转变ꎬ提高建设用地内部的利用效率ꎬ避免无序发展ꎮ河北省作为重要的粮食产区ꎬ耕地面积不断减少并且破碎度增加ꎬ模拟结果也表明耕地分离演化还将持续ꎮ耕地破碎化影响农民规模投入的比较收益ꎬ加剧了农民退出农业生产或改变种植结构的想法ꎬ粮食作物种植面积明显降低[２５]ꎬ影响区域粮食安全ꎬ因而河北省应继续加强对耕地的保护力度ꎮ林地是保持区域景观优势度的重要生态用地ꎬ也是河北省乃至京津冀的重要生态屏障ꎮ自２０１０年以来林地面积缓慢增加ꎬ模拟结果表明这一趋势也将延续ꎬ但未来优势度依然较低ꎬ需继续实施退耕还林ꎬ尤其是河北西北部林地覆盖面积较大的山区ꎬ需要提升其在区域中的优势度ꎮ本研究结果表明草地和水域景观格局破碎是加剧河北省景观破碎的因素ꎮ３７６王雪然等:基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟图５㊀河北省景观水平指数空间分布Ｆｉｇ.５㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｉｎｄｉｃｅｓａｔｌａｎｄｓｃａｐｅｌｅｖｅｌｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅ草地多分布在西北地区ꎬ由于其是重要的生态用地ꎬ景观破碎度增加使其难以保持原有的生态功能ꎬ从而对区域生态环境造成影响ꎬ因此应针对草地退化严重地区实行退耕还草等措施ꎮ鉴于河北省水资源紧缺ꎬ同时也是地下水漏斗区ꎬ因此应避免在经济发展过程中侵占河㊁湖㊁水库ꎬ降低水域景观格局变化带来的生态风险ꎮ未利用地多分布在张承地区ꎬ模拟结果表明其面积呈下降趋势ꎬ对未利用地不合理的开发利用可能导致不可挽回的生态问题ꎬ如次生盐碱化㊁水土流失等[２６]ꎬ因此应合理评估张承地区４７６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期未利用地开发利用的生态风险ꎬ并根据风险高低开展合适的土地整治修复或开发利用策略ꎮ㊀㊀本研究对河北省土地景观格局及其动态演变进行模拟分析ꎬ发现随着社会经济发展ꎬ区域景观格局变化明显ꎬ因此要警惕经济发展等带来的景观破碎以及对生态环境的长远影响ꎮ随着京津冀协同发展战略以及雄安新区建设的推进ꎬ未来土地景观格局仍将持续变化[２７]ꎬ土地景观格局变化对生态环境影响的研究应继续开展ꎮ同时ꎬ本研究也存在着一定的不足ꎬ模拟过程中未考虑城市发展规划等因素ꎬ可能会影响模拟精度ꎮ根据研究区的特点从不同视角出发探究土地景观格局变化对生态环境的影响ꎬ将是今后重点关注的方向ꎮ参考文献:[１]㊀陈佑启ꎬ杨㊀鹏.国际上土地利用/土地覆盖变化研究的新进展[Ｊ].经济地理ꎬ２００１ꎬ２１(１):９５￣１００.[２]㊀刘纪远ꎬ张增祥ꎬ庄大方ꎬ等.２０世纪９０年代中国土地利用变化时空特征及其成因分析[Ｊ].地理研究ꎬ２００３ꎬ２２(１):１￣１２. [３]㊀邬建国.景观生态学￣格局㊁过程㊁尺度与等级[Ｍ].２版.北京:高等教育出版社ꎬ２００７:１０６￣１２４.[４]㊀吴健生ꎬ王仰麟ꎬ张小飞ꎬ等.景观生态学在国土空间治理中的应用[Ｊ].自然资源学报ꎬ２０２０ꎬ３５(１):１４￣２５.[５]㊀ＨＵＳꎬＣＨＥＮＬＱꎬＬＩＬꎬｅｔａｌ.ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｄｙｎａｍｉｃｓｕｎｄｅｒｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｉｎＡｎｈｕｉｐｒｏｖｉｎｃｅ[Ｊ].ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅ￣ｓｅａｒｃｈａｎｄＰｕｂｌｉｃＨｅａｌｔｈꎬ２０２０ꎬ１７(１２):４２２８.[６]㊀ＤＡＤＡＳＨＰＯＯＲＨꎬＡＺＩＺＩＰꎬＭＯＧＨＡＤＡＳＩＭ.Ｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅꎬｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎꎬａｎｄｃｈａｎｇｅｉｎｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｉｎａｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎａｒ￣ｅａ[Ｊ].ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０１９ꎬ６５５:７０７￣７１９. [７]㊀何华春ꎬ周汝佳.基于景观格局的盐城海岸带土地利用时空变化分析[Ｊ].长江流域资源与环境ꎬ２０１６ꎬ２５(８):１１９１￣１１９９. [８]㊀ＳＭＩＲＡＧＬＩＡＤꎬＣＥＣＣＡＲＥＬＬＩＴꎬＢＡＪＯＣＣＯＳꎬｅｔａｌ.Ｕｎｒａｖｅｌｉｎｇｌａｎｄｓｃａｐｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ:ｌａｎｄｕｓｅ/ｌａｎｄｃｏｖｅｒｃｈａｎｇｅｓａｎｄｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｄｙｎａｍｉｃｓ(１９５４－２００８)ｉｎｃｏｎｔｒａｓｔｉｎｇｐｅｒｉ￣ｕｒｂａｎａｎｄａｇ￣ｒｏ￣ｆｏｒｅｓｔｒｅｇｉｏｎｓｏｆｎｏｒｔｈｅｒｎＩｔａｌｙ[Ｊ].ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ２０１５ꎬ５６:９１６￣９３２.[９]㊀吴金华ꎬ房世峰ꎬ刘宝军ꎬ等.乌裕尔河￣双阳河流域湿地景观格局演变及其驱动机制[Ｊ].生态学报ꎬ２０２０ꎬ４０(１３):４２７９￣４２９０.[１０]车㊀通ꎬ李㊀成ꎬ罗云建.城市扩张过程中建设用地景观格局演变特征及其驱动力[Ｊ].生态学报ꎬ２０２０ꎬ４０(１０):３２８３￣３２９４. [１１]张㊀剑ꎬ许㊀鑫ꎬ隋艳晖.海洋经济驱动下的海岸带土地利用景观格局演变研究 基于ＣＡ￣Ｍａｒｋｏｖ模型的模拟预测[Ｊ].经济问题ꎬ２０２０(３):１００￣１０４ꎬ１２９.[１２]王明常ꎬ牛雪峰ꎬ杨毅恒ꎬ等.长白山地区景观格局过程模拟预测研究[Ｊ].吉林大学学报(地球科学版)ꎬ２００９ꎬ３９(５):９４７￣９５２.[１３]ＶＥＲＢＵＲＧＰＨꎬＳＯＥＰＢＯＥＲＷꎬＶＥＬＤＫＡＭＰＡꎬｅｔａｌ.Ｍｏｄｅｌ￣ｉｎｇｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｙｎａｍｉｃｓｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｌａｎｄｕｓｅ:ＴｈｅＣＬＵＥ￣Ｓｍｏｄｅｌ[Ｊ].ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ２００２ꎬ３０(３):３９１￣４０５. [１４]ＬＩＵＸꎬＬＩＡＮＧＸꎬＬＩＸꎬｅｔａｌ.Ａｆｕｔｕｒｅｌａｎｄｕｓｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ(ＦＬＵＳ)ｆｏｒｓｉｍｕｌａｔｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｌａｎｄｕｓｅｓｃｅｎａｒｉｏｓｂｙｃｏｕｐｌｉｎｇｈｕ￣ｍａｎａｎｄｎａｔｕｒａｌｅｆｆｅｃｔｓ[Ｊ].Ｌａｎｄｓｃａｐｅ＆ＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇꎬ２０１７ꎬ１６８:９４￣１１６.[１５]王㊀旭ꎬ马伯文ꎬ李㊀丹ꎬ等.基于ＦＬＵＳ模型的湖北省生态空间多情景模拟预测[Ｊ].自然资源学报ꎬ２０２０ꎬ３５(１):２３０￣２４２. [１６]赵林峰ꎬ刘小平ꎬ刘鹏华ꎬ等.基于地理分区与ＦＬＵＳ模型的城市扩张模拟与预警[Ｊ].地球信息科学学报ꎬ２０２０ꎬ２２(３):５１７￣５３０.[１７]杨㊀浩ꎬ卢新海.基于 三生空间 演化模拟的村庄类型识别研究 以湖南省常宁市为例[Ｊ].中国土地科学ꎬ２０２０ꎬ３４(６):１８￣２７.[１８]许文宁ꎬ王鹏新ꎬ韩㊀萍ꎬ等.Ｋａｐｐａ系数在干旱预测模型精度评价中的应用 以关中平原的干旱预测为例[Ｊ].自然灾害学报ꎬ２０１１ꎬ２０(６):８１￣８６.[１９]ＰＯＮＴＩＵＳＲＧꎬＢＯＥＲＳＭＡＷꎬＣＡＳＴＥＬＬＡＪＣꎬｅｔａｌ.Ｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｉｎｐｕｔꎬｏｕｔｐｕｔꎬａｎｄｖａｌｉｄａｔｉｏｎｍａｐｓｆｏｒｓｅｖｅｒａｌｍｏｄｅｌｓｏｆｌａｎｄｃｈａｎｇｅ[Ｊ].ＡｎｎａｌｓｏｆＲｅｇｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅꎬ２００８ꎬ４２(１):１１￣３７. [２０]ＧＯＮＧＪＺꎬＬＩＵＹＳꎬＸＩＡＢＣ.Ｓｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｕｒｂａｎｌａｎｄ￣ｃｏｖｅｒｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎＧｕａｎｇｚｈｏｕｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２００５[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬ２００９ꎬ１９(２):２１３￣２２４.[２１]ＬＩＹＲꎬＬＩＹꎬＦＡＮＰＣꎬｅｔａｌ.Ｌａｎｄｕｓｅａｎｄｌａｎｄｓｃａｐｅｃｈａｎｇｅｄｒｉｖｅｎｂｙｇｕｌｌｙｌａｎｄｃｏｎｓｏｌｉｄａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔ:Ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆａｔｙｐｉ￣ｃａｌｗａｔｅｒｓｈｅｄｉｎｔｈｅＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬ２０１９ꎬ２９(５):７１９￣７２９.[２２]廖㊀冰ꎬ阮若卉.林业促进抑或制约生态文明建设?[Ｊ].江苏农业科学ꎬ２０１９ꎬ４７(９):３２９￣３３３.[２３]张小有ꎬ王绮雯ꎬ万梦书.生态文明视角信息渠道与规模农户低碳技术应用选择 基于江西的调研数据[Ｊ].江苏农业科学ꎬ２０１９ꎬ４７(６):３１５￣３２０.[２４]李和平ꎬ刘㊀志.中国城市密度时空演变与高密度发展分析 从１９８１年到２０１４年[Ｊ].城市发展研究ꎬ２０１９ꎬ２６(４):４６￣５４.[２５]葛玉娟ꎬ赵宇鸾ꎬ李秀彬.山区耕地细碎化对土地利用集约度影响 以贵州省亚鱼村为例[Ｊ].地理科学进展ꎬ２０２０ꎬ３９(７):１０９５￣１１０５.[２６]闫慧慧ꎬ耿其明ꎬ李㊀航ꎬ等.河北沽源县未利用地宜耕㊁宜建及生态风险综合评价[Ｊ].水土保持研究ꎬ２０１９ꎬ２６(１):３６０￣３６７.[２７]李孝永ꎬ匡文慧.京津冀１９８０－２０１５年城市土地利用变化时空轨迹及未来情景模拟[Ｊ].经济地理ꎬ２０１９ꎬ３９(３):１８７￣１９４ꎬ２００.(责任编辑:王㊀妮)５７６王雪然等:基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟。

元胞自动机在城市扩展方面的应用综述摘要本文在介绍元胞自动机各要素的基础上，综述了元胞自动机用于城市扩展模拟的历史、元胞自动机用于城市扩展模拟的具体研究方向，即在具体的模型中如何确定模型的结构和参数，并对其未来的发展趋势进行了展望，并指出CA 中的转换规则的扩展是在将来的研究中的一个首要问题。

关键字：元胞自动机；城市扩展模拟；转换规则一引言元胞自动机(CA)是一种时间、空间、状态都离散,空间的相互作用及时间上的因果关系皆局部的网格动力学模型,其“自下而上”的研究思路,强大的复杂计算功能、固有的平行计算能力、高度动态以及具有空间概念等特征,使得它在模拟空间复杂系统的时空动态演变方面具有很强的能力。

在城市空间动态变化的模拟研究方面, CA模型已应用到除非洲、南极洲的所有大洲的城市模拟研究当中。

CA模型和GIS的集成,一方面增强GIS的空间模型运算及分析能力,另一方面, GIS提供的强大空间处理能力可以为CA模型准备数据和定义有效的元胞转换规则以及对模拟结果进行可视化。

同时CA模型还可以与神经网络、主成分分析、遗传算法、模糊逻辑以及其他研究方法相结合,以增强其在城市空间变化模拟研究方面的能力。

将CA与MAS技术相结合,建立一个能够模拟多个不同参与因子(自然系统) 、不同决策者(人文系统)共同影响下的城市发展模型,以此来模拟与预测城市发展的真实状况,将是CA模型在城市空间变化模拟与预测研究中的未来发展趋势。

国内元胞自动机应用研究起步较晚，受国际研究的推动，20世纪90年代末地理学界才开始类似的尝试研究，主要集中在基于元胞自动机的LUCC和城市增长模拟，罗平从经典地理过程分析的基本理论人手，分析和阐述了CA对于经典，地理过程分析概念的表达程度的局限性，综合地理系统的几何属性和非几何属性提出了基于地理特征概念的元胞自动机(GeoFeature 一CA)，周成虎等人在Batty和Xie的DUEM模型的基础上，构建了面向对象的、随机的、不同构的和两个CA模型耦合的GeoCA—Urban模型，并成功模拟了深圳特区土地利用动态演化过程。

人工智能方法在风景园林中的运用进展摘要：随着时代的发展，人工智能在艺术创作方面的作用越来越明显。

风景园林绿化工程是城市发展中的重要组成部分，做好风景园林绿化施工管理工作，能够从根本上提高城市的环境质量和空气质量，有利于城市生态环境的可持续发展，最大限度地满足人们对生活环境的需求。

人工智能的出现为风景园林研究智能化、数字化提供了机遇与挑战。

本文介绍了人工智能在风景园林研究中的作用。

建立混合智能系统模型是风景园林研究向智能化、数子化、自动化发展的必然趋势。

关键词：人工智能方法；风景园林；运用进展前言这个瞬息万变的社会中，每个行业都必须进行相应的更改以更好地应对社会的挑战并在市场中占有一席之地，否则它将被历史的洪流裹挟，而景观工程将不会也不例外。

随着现代社会的飞速发展，越来越多的城市开始重视园林绿化工程的建设，园林绿化工程可以有效改善居民的居住环境，提高市民的生活质量。

并增加了整个城市的幸福感。

本文主要探讨人工智能方法在风景园林中的运用，将促进风景园林智能化发展。

1风景园林工程的内涵园林绿化是人类社会不断发展的产物，被称为景观工程。

随人们生活水平的不断提高，对景观项目的追求也越来越高，风景园林工程的建设为人们提供一个更适合休闲和生态的场所，以便当代人可以暂时摆脱繁重的工作，通过园林绿化项目的建设，感受花园的景观并有效改善生态。

环境质量降低了当地环境污染。

同时，景观工程还可以促进大量相关产业的发展，为该地区创造更多的就业机会，有效地增加当地经济收入，并确保该地区的整体经济发展。

可以说，景观工程的发展水平可以增加经济效益和社会效益。

需要及时保护景观建筑，以确保总体景观正常运行，景观建筑可以长期发展并成为该地区的代表性产业，受建筑水平的影响以及景观设计的水平。

因此，景观建筑的施工技术和维护措施对整个工程具有十分重要的意义。

2人工智能技术运用的优势人工智能管理技术也就是基于其他计算机科学技术逐步发展形成起来的独立一门学科和综合技术，实际上就是在各种计算机技术平台上通过模拟的对人的全部大脑进行展开的对图像和处理数据的进行智能化逻辑分析和综合处理，人工智能最大的优势就是说它能够针对人类信息进行加以实时收集和分析处理，从而完全替代了对人类进行展开式的海量数据计算。

元胞自动机在地理学中的应用综述作者：郭珂来源：《河南科技》2018年第07期摘要：由于元胞自动机在模拟空间复杂系统的时空演变方面具有巨大的优势，因此，经常被用于复杂系统的建模与模拟。

元胞自动机与地理学结合有较强的优势，通过分析元胞自动机在地理学各领域的应用现状，提出了现阶段元胞自动机存在的不足之处。

关键词：元胞自动机；地理学；研究综述中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2018）07-0024-02Application of Cellular Automata in GeographyGUO Ke1，2（1.College of Land and Tourism， Luoyang Normal University，Luoyang Henan 471934；2.Collaborative Innovation Center of Smarter Tourism of Central-China Economic Region in Henan Province，Luoyang Henan 471934）Abstract： Cellular automata are often used to model and simulate complex systems due to their great advantages in space-time evolution of complex systems. Cellular automata and geography combine quite strong advantages. By analyzing the current status of cellular automaton in all aspects of geography， this paper put forward the shortcomings of cellular automata at the present stage.Keywords： cellular automaton；geography；research review1 元胞自动机概述1.1 元胞自动机的定义元胞自动机是由冯·诺依曼在20世纪40年代首先提出的一种离散模型，其采用“自底而上”的方式，将地理空间划分为一个一个的元胞单元，通过元胞单元之间的相互作用，利用循环的方式达到了元胞演化的目的。

元胞自动机应用概述元胞自动机的应用概述元胞自动机自产生以来，被广泛地应用到社会、经济、军事和科学研究的各个领域。

到目前为止，其应用领域涉及生物学、生态学、物理学、化学、交通科学、计算机科学、信息科学、地理、环境、社会学、军事学以及复杂性科学等。

下面我们将对元胞自动机在这些领域中的应用分别做简要介绍。

2.物理学领域：在元胞自动机根底上开展出来的格子自动机和格子—波尔兹曼方法在计算机流体领域获得了巨大的成功。

其不仅能够解决传统流体力学计算方法所能解决的绝大多数问题，并且在多孔介质、多相流、微小尺度方面具有其独特的优越性。

另外，元胞自动机还被用来模拟雪花等枝晶的形成。

3.生态学领域：元胞自动机被用于兔子—草、鲨鱼—小鱼等生态系统动态变化过程的模拟，展示出令人满意的动态效果，元胞自动机成功的应用于蚂蚁的行走路径，大雁、鱼类洄游等动物的群体行为的模拟，另外，基于元胞自动机模型的生物群落的扩散模拟也是当前的一个应用热点。

4.化学领域：通过模拟原子、分子等各种微观粒子在化学反响中的相互作用，进而研究化学反响的过程。

6.计算机科学和信息学领域：元胞自动机的逻辑思维方法为并行机的开展提供了另一个理论框架。

20世纪80年代，制造出第一台通用元胞自动机计算机CAM6，其性能可与当时的巨型计算机相比较，并且其图形显示功能明显优于其他类型的计算机。

元胞自动机还被用来研究信息的保存、传递、扩散的过程。

除此之外，元胞自动机在图像处理和模式识别中也表达出了其独到的优势。

图像处理中的许多任务，如图像滤波或去噪、窗口操作、平滑、边缘检测、图像细化、手写体识别和图像分类等，都可以利用元胞自动机模型来研究。

Preton提出了将元胞自动机应用于一些科学图像处理的元胞逻辑处理方法，Wongthanavau和adananda运用元胞自动机方法对二进制图像边缘进行检测，实现了图像的像素及检测，设计出了一个新的基于元胞自动机的二进制图像边缘检测模型可以提供二进制图像的最优边缘图，在一般情况下，这种模型好于针对灰度级图像的比较边缘算子。

大数据下景观规划设计的可视化分析郭靖发布时间：2021-08-27T06:20:35.439Z 来源：《基层建设》2021年第16期作者：郭靖[导读] 大数据为景观设计提供了新思路、新方法，为景观设计的发展带来新的机遇和无尽的可能性广东博意建筑设计院有限公司武汉分公司湖北省武汉市 430000摘要：大数据为景观设计提供了新思路、新方法，为景观设计的发展带来新的机遇和无尽的可能性。

网络连通世界，时空交流已然畅通无阻。

不管接受与否，网络已成为人们生活中不可分割的部分，每天都有数以亿计的用户在互联网上学习、购物、分享生活等，随之产生的数据就像一座蕴藏无尽能源的宝矿，待人挖掘。

近年来，大数据应用逐渐成为研究热点，越来越多的优秀学者涌入其中。

对大数据在景观设计应用方面的未来趋势做出判断，以期为大数据在景观设计中的应用提供合理的思路。

关键词：大数据；景观；规划设计；可视化1城市景观设计现状1.1城市景观设计优势重视融合生态环境。

各级政府越来越重视城市基础建设工作，不断加强城市环境保护，展开了科学、合理规划，城市景观建设融合生态环境保护理念，在提升城市美观性，改变城市生态环境，增加城市绿化面积等方面取得了显著成绩，为城市居民提供了一个更加健康、绿色、自然的生活环境。

与城市公园建设充分结合。

公园是集全民健身、休闲、娱乐于一体的综合性设施场地。

城市景观设计与城市公园建设充分结合，打造各种主题公园，成为特色城市园林景观，丰富了居民的精神文化生活。

1.2城市景观设计的不足城市景观设计缺乏创新。

城市景观设计需要和当地文化氛围相融合，但是设计师缺乏创新，设计理念相对陈旧。

景观设计及规划发展落后，导致城市景观规划不合理，整体设计水平有待提升。

设计人员的知识储备还需加强，不能因循守旧，受施工成本和施工周期的限制，制约了设计理念的发展。

我国城市景观设计缺乏新意，需要各界人员一起努力，加强城市景观设计创新。

城市景观设计植物选择不合理。