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基于CA-Markov模型的细河流域土地利用变化动态模拟杜娟;杨国范;李佳奇
【期刊名称】《农业科技与装备》
【年(卷),期】2014(000)006
【摘要】为探讨细河流域的土地利用变化情况,利用1991,2001和2011年3期遥感影像解译得到的土地利用数据,采用CA-Markov模型模拟2011年的土地利用情景,确定模型可靠.以2011年数据为基础,预测20 a后的土地利用情况.结果表明:2031年细河流域的土地利用格局基本不变,与2011年相比,林地、草地、水域和建设用地处于增加状态,而耕地与未利用地则相对减少.
【总页数】4页(P59-61,64)
【作者】杜娟;杨国范;李佳奇
【作者单位】沈阳农业大学水利学院,沈阳110866;沈阳农业大学水利学院,沈阳110866;沈阳工学院能源与水利学院,辽宁抚顺113122;沈阳农业大学水利学院,沈阳110866
【正文语种】中文
【中图分类】F301.2
【相关文献】
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康宁;李庆云;张由松;宋思铭
3.基于CA-Markov模型的河北坝上沙化区土地利用变化动态模拟研究 [J], 彭博; 范慧涛; 牛庆花; 郭宇嘉; 谷建才
4.基于CA-Markov模型的河北坝上沙化区土地利用变化动态模拟研究 [J], 彭博; 范慧涛; 牛庆花; 郭宇嘉; 谷建才
5.基于CA-Markov模型的滇池流域土地利用变化动态模拟研究 [J], 何丹;周璟;高伟;郭怀成;于书霞;刘永
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基于MCE-CA-Markov模型的城市景观格局演变及预测陈舒玲;莫惠萍;王升红;阙元燕;林仕宇;陆东芳
【期刊名称】《山东林业科技》
【年(卷),期】2022(52)2
【摘要】通过对武夷山市景观格局及其动态变化的分析,模拟该城市的未来景观格局并加以分析,为城市规划提供一定的理论依据。
结果表明:武夷山市的景观类型中以林地、耕地和草地为主,在2000—2020年间耕地、林地和未利用用地的面积减少,建设用地、水域和草地面积增加;耕地和建设用地的破碎化增加,水域、林地、未利用用地和草地的连通性增加;各类景观异质性有所增加,景观聚集度下降,景观破碎化程度略有上升,景观几何形状的复杂程度略有上升;2030年,建设用地、耕地、草地的面积将较大幅度增加,林地的面积大幅度减少,水域的面积略有增加,未利用用地面积变化较少。
【总页数】7页(P32-38)
【作者】陈舒玲;莫惠萍;王升红;阙元燕;林仕宇;陆东芳
【作者单位】福建农林大学艺术学院园林学院(合署)
【正文语种】中文
【中图分类】TU986.2
【相关文献】
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森林景观格局演变和模拟预测——以宁乡市为例4.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5.基于MCE-CA-Markov模型的佛山市土地利用景观格局演变及模拟预测
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Vol. 48 No. 12Dec 2020第48卷第12期2020年12月西北农林科技大学学报(自然科学版)Journal of Northwest A&F University(Nat. Sci. Ed.)网络出版时间 2020-06-01 10： 45 DOI ：10. 1S207/j. cnki. jnwafu. 2020. 12. 01S 网络出版地址：http ：//kns. cnki. net/kcms/detail/61. 1S90. s. 20200529. 0830. 01S. html基于CA-Markov 模型的黄河流域土地利用模拟预测研究黎云云1!,畅建霞2,王义民2,刘泉】，樊晶晶3,叶定阳4（1绵阳师范学院资源环境工程学院，四川绵阳621000； 2西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室（陕西西安710048'河北工程大学水利水电学院，河北邯郸056038；简阳市小型水库管理总站，四川简阳641400）［摘 要"【目的】分析黄河流域现有的土地利用数据，揭示黄河流域未来S0年土地利用时空格局的演变趋势）【方法】基于黄河流域1980,1990,2000,2010和2015年5期土地利用数据，采用元胞自动机-马尔可夫模型（CA-Markov ） 对2000和2010年的土地利用格局进行模拟，在满足精度要求的基础上，对2020,2030,2040和2050年的土地利用变化情景进行预测，并借助GIS 空间分析功能，剖析黄河流域2020 — 2050年的土地利用时空格局演变趋势）【结果】基于CA-Markov 模型的黄河流域2000和2010年土地利用模拟误差均小于10% ,Kappa 指数高达0. 872 8和0.897 0,证实了 CA-Markov 模型在黄河流域土地利用模拟上的可行性及精度的可靠性；未来S0年间，黄河流域主要土地利用类型为耕地、林地和草地；耕地和草地将减少约10%，林地将增加约5%，建设用地将增加约150%，且主要集中于宁蒙河段以及中下游地区）【结论】CA-Markov 模型可较好地模拟预测黄河流域土地利用的时空演变格局，模拟结果可为黄河流域未来土地利用规划和管理及生态修复提供科学依据）［关键词"黄河流域；土地利用；模拟预测;CA-Markov 模型［中图分类号］F301.24［文献标志码］A［文章编号］16719387（2020）12010710Land use simulation and prediction in the Yellow River Basinbased on CA-Markov modelLI Yunyun 1'2, CHANG Jianxia 2, WANG Yimin 2 丄IU Quan 1 ,FAN Jingjing 3 , YE Dingyang 4(1 College of Resourcss and Environmental Engineering ^Mianyang Normal College , Mianyang , Sichuan 621000 , China ；2 State Key Labrratrry of Eco~ Hydraulics in Northwest Arid Region , Xi an University of Technology , Ui an , Shaanxi 710048, China ；3 College of Water Resources and Hydropower , Hebei University of Engineering , Handan , Hebei 05 6038 , China ；4 Jianyang Small Reservoir Management Station , V ianyang , Sichuan 641400 ^China )Abstract : ［Objective ! This study analyzed existing land use data in the Yellow River Basin (YRB ) andrevealed the spatial and temporal evolution trend of land use in the next 30 years.【Method 】 The land usemapsin1980 1990 2000 2010and2015 wereused andthe,andusepa t ernsin2000and2010weresimu-lated using the cellular automata Markov (CA-Markov) model On the basis of meeting accuracy require- mentsthelandusechangescena)iosin2020 2030 2040 and 2050 we)e p)edicted and the spatial-tempo)alpa t e)nevolutiont)endoftheYRBin2020—2050wasanalyzedwiththehelpofGISspatialanalysisfunc- tion. ［Result ! The errors in simulation of land use in 2000 and 2010 based on the CA-Markov model were［收稿日期& 2019-11-19［基金项目&国家重点研发计划项目(2017YFC0405900)国家自然科学基金项目(51679187,51679189)；四川省科技计划项目(2018JY0223)'可北省青年基金项目(E2019402432)［作者简介&黎云云(1990 — ),女，四川达州人，副教授，博士，主要从事水资源系统工程研究。
基于GD__SVM__CA-Markov模型的县域景观格局模拟王宇航;于强;岳德鹏;张启斌;马欢【期刊名称】《中国水土保持科学》【年(卷),期】2018(16)3【摘要】利用地理探测器探究地理要素变化与驱动因子关系的优势以及支持向量机分类决策的特点,对CA模型进行改进,并结合Markov模型,形成GD__SVM__CA-Markov模型,以期为县城城镇发展规划以及环境保护提供决策参考。
以生态脆弱区典型县域内蒙古磴口县为研究区,基于2011年磴口县土地利用数据,应用GD__SVM__CA-Markov模型,对磴口县2016年的土地景观空间分布格局进行模拟预测,以期发现其变化规律,为了保证模拟精度,将模拟结果与传统CA-Markov模型模拟结果进行对比验证。
结果表明,CA-Markov模型模拟结果的总体Kappa系数为0.862 8,GD__SVM__CA-Markov模型模拟结果的总体Kappa系数为0.925 0,2个模型模拟结果的精度均较高,但GD__SVM__CA-Markov模型模拟结果的精度更高,结果更优。
因此,将GD__SVM__CA-Markov模型应用于当地土地景观空间分布格局模拟预测,具有一定可行性,可为当地生态治理以及相关政策的实施提供参考。
【总页数】8页(P134-141)【关键词】地理探测器;SVM;CA-Markov;模拟;磴口县【作者】王宇航;于强;岳德鹏;张启斌;马欢【作者单位】北京林业大学精准林业北京市重点实验室【正文语种】中文【中图分类】K903【相关文献】1.基于景观中性模型的湿地景观格局模拟 [J], 于万辉;张玉红2.基于GD_SVM_CA-Markov模型的县域景观格局模拟 [J], 王宇航;于强;岳德鹏;张启斌;马欢3.基于GeoSOS-FLUS模型的河北省土地利用景观格局模拟 [J], 王雪然;潘佩佩;王晓旭;王晓萌4.基于MCE-CA-Markov模型的森林景观格局演变和模拟预测——以宁乡市为例[J], 陈佳楠;唐代生;贾剑波5.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], 张剑;许鑫;隋艳晖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于计算机软件技术CA-Markov模型的土地利用变化模拟与预测基于计算机软件技术CA-Markov模型的土地利用变化模拟与预测土地利用是人类社会经济发展和城市化进程中重要的问题之一。
随着人口的增加和经济的发展，土地利用的变化不可避免地会影响到生态环境的保护、农田资源的合理利用以及城市规划的实施。
因此，研究土地利用变化模拟与预测具有重要的理论和实践价值。
CA-Markov模型（Cellular Automata–Markov）是一种常用的土地利用变化模拟与预测的方法。
它将细胞自动机和马尔可夫模型相结合，通过模拟土地利用变化的空间格局和规律，预测未来的土地利用状态。
CA-Markov模型能够将土地利用变化过程分解为元胞级别的决策过程，并且能够考虑空间相关性和时间序列特征，具有较高的准确性和预测能力。
首先，建立CA-Markov模型需要准备的数据包括起始时期的土地利用状态、转移概率矩阵、转移规则和转移权重等。
起始时期的土地利用状态可以通过遥感影像数据获取，包括不同类型土地的空间分布和面积信息。
转移概率矩阵反映了不同类型土地在不同时期之间的转换概率，可以通过历史土地利用数据和统计分析得到。
转移规则描述了土地利用类型之间的相互作用和影响关系，可以通过专家知识和地理信息系统支持下的多因素分析得到。
转移权重则是指各类型土地转换的可能性大小，基于马尔可夫链的理论，可以通过最大似然估计方法进行计算。
其次，基于CA-Markov模型进行土地利用变化模拟与预测需要进行模型参数的设定与调整。
模型参数包括模拟时期的时间步长、模拟区域的空间分辨率、模型的迭代次数等。
时间步长确定了模拟结果的时间尺度，空间分辨率影响了模拟结果的空间尺度，迭代次数则决定了模型模拟的精度。
模型参数的设定和调整需要根据不同的研究目的和实际情况进行灵活选择，以获得较为准确的模拟与预测结果。
最后，基于CA-Markov模型进行土地利用变化模拟与预测的结果可视化呈现和分析评价。
基于CA—Markov模型的青海湖流域土地利用变化模拟作者：雷浩川王灵玥来源：《安徽农业科学》2015年第34期摘要 [目的]利用遥感影像在定量描述土地覆盖和环境变化方面具有的优越性，以青海湖流域为研究区，研究土地利用时空变化，以便对该地区的环境治理和生态恢复提供理论依据和技术支持。
[方法]选取2001、2006、2011年3期TM遥感影像数据，利用支持向量机分类器分别对遥感影像进行分类得到每期的土地覆盖图，建立CAMarkov预测模型，经模型验证后，应用该模型对2016年青海湖流域土地利用结构进行预测。
[结果]预测结果与实际解译结果接近。
[结论]利用CAMARKOV预测模型预测土地覆盖变化是可行的，能够有效揭示土地覆盖变化趋势，对决策规划、分析该地区土地荒漠化、生态环境变化规律及其成因具有重要意义。
关键词土地利用变化；AMarkov模型；遥感影像；动态模拟中图分类号 S127；P237 文献标识码A 文章编号 0517-6611（2015）34-328-04土地利用变化是反映人类活动程度的重要因子，分析土地利用时空变化规律，是揭示人类活动程度的有效方式[1-4]。
利用遥感技术分析土地利用变化特点并预测未来情景，有助于揭示在人类活动影响下区域生态环境变化的过程和机理，进而为区域生态保护及可持续发展提供决策依据[5-8]。
近年来研究人员使用了多种土地利用变化动态模拟模型，主要包括系统动力学（SD）[9]、元胞自动机（CA）[10–11]、马尔可夫（Markov）[12–13]、CLUE[14]、CLUES[15–16]、基于智能体的（Agentbased）模型[17–18]、空间 Logistic[19]等模型。
元胞自动机–马尔可夫（CAMarkov）模型综合了马尔可夫模型长期预测的优势和元胞自动机模拟复杂系统空间变化的能力，利用了2种模型的优点，既提高了土地利用类型转化的预测精度，又可以有效地模拟土地利用格局的空间变化，近年来被国内外研究人员广泛应用和探讨[19-21]，主要集中于城市景观格局或土地利用演变方面。
