利用马尔科夫链元胞自动机建立土地变化模型

基于CA-Markov模型的渭河中下游干流土地利用变化模拟及预测刘小妮;鞠琴;鞠晓晗;孙云儒;连子旭;付晓雷【期刊名称】《节水灌溉》【年(卷),期】2022()11【摘要】识别和预测土地利用时空格局演变规律对科学推进区域生态保护和国土资源空间规划的合理开展具有重要意义。

以渭河中下游干流为研究区,利用转移矩阵、土地利用动态度以及土地利用程度指数为评价因子,分析1980-2020年土地利用变化,采用基于多评价准则(MCE)的元胞自动机和马尔科夫(CA-Markov)模型模拟自然发展情景、生态保护情景和统筹发展情景下2030年土地利用演变特征。

结果表明:1980-2020年渭河中下游干流耕地面积占比最大为52%左右,其次是林地和草地,建设用地面积呈持续增长趋势。

多年综合土地利用动态度为0.66%,建设用地面积变化最快,并以耕地转化为建设用地为主。

基于CA-Markov模型模拟了2015年和2020年土地利用变化情况,模拟的土地利用空间格局发展态势与实际较一致,模拟的3种情景下2030年建设用地面积在自然发展情景下增幅最大,生态保护情景下林地面积增加了53.83 km~2;统筹发展情景下各土地利用类型变化较小。

在3种情景下,渭河中下游干流2030年土地利用结构仍然以耕地、林地、草地为主,建设用地面积均呈不同增幅的增加趋势,统筹发展情景下的预测结果更符合国土空间规划要求和经济社会发展的需求。

【总页数】8页(P1-8)【作者】刘小妮;鞠琴;鞠晓晗;孙云儒;连子旭;付晓雷【作者单位】河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室;河海大学全球变化与水循环国际合作联合实验室;扬州大学水利科学与工程学院【正文语种】中文【中图分类】F301.2;S210.1【相关文献】1.基于土地利用变化及CA-Markov土地利用变化预测模型预测的生态敏感性分析2.基于Markov模型的渭河干流陕西段土地利用动态变化研究3.基于CA-Markov 模型的巴南区土地利用变化模拟预测研究4.基于改进CA-Markov模型的滹沱河流域山区段土地利用变化模拟及预测5.基于CA-Markov的渭河流域NDVI时空变化模拟及预测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于马尔科夫链模型的中越边境地区土地利用变化模拟研究陶春琛;许贵林;黄乐
【期刊名称】《南方自然资源》
【年(卷),期】2022()11
【摘要】文章以中越边境15个县(市、区)为例,利用ArcGIS等相关软件对该区域2010年、2015年、2020年土地利用的类型和面积进行研究,分析土地利用类型数量变化与转移矩阵结果,基于马尔科夫链模型方法与土地利用数量变化模型,预测2030年研究区域土地利用变化趋势。

结果显示,2030年,中越边境15个县(市、区)的耕地、林地、建设用地类型依旧是土地利用变化的核心类型。

【总页数】6页(P44-49)
【作者】陶春琛;许贵林;黄乐
【作者单位】南宁师范大学自然资源与测绘学院;南宁师范大学北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】F30
【相关文献】
1.基于高分辨率遥感及马尔科夫链的济南市土地利用变化研究
2.基于CA-Markov 模型的巴南区土地利用变化模拟预测研究
3.基于FLUS模型的子长市土地利用变化模拟研究
4.中越边境地区土地利用多功能的耦合协调研究
5.基于FLUS模型的土地利用变化模拟与预测方法研究
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第28卷第12期干旱区资源与环境Vol．28No．12 2014年12月Journal of Arid LandＲesources and Environment Dec．2014文章编号：1003－7578（2014）12－014－05基于CA－Markov模型的黄土高原南部地区土地利用动态模拟*郭斌1，张莉2，文雯3，任志远4（1．西安科技大学测绘科学与技术学院，西安710054；2．陕西师范大学西北历史环境与经济社会发展研究院，西安710062；3．陕西省城乡规划设计研究院，西安710032；4．陕西师范大学旅游与环境学院，西安710062）提要：为研究土地利用动态变化，并根据土地利用现状预测将来土地利用情景，该文利用元胞自动机－马尔科夫（CA－Markov）模型，对2030年土地景观格局进行模拟。

结果表明：研究区1980－2005年间，草地、建设用地增加，林地小幅度增加，水域、未利用地少量减少，耕地变化剧烈。

CA－Markov模型模拟精度为87．28%，说明利用其进行模拟是可靠的。

将来研究区土地利用仍会发生较大变化。

该方法为相关区域开展土地预测研究提供借鉴，研究结果可为土地优化研究奠定基础。

关键词：土地景观格局；CA－Markov；ＲS；GIS；黄土高原南部地区中图分类号：F301．24文献标识码：A对LUCC的驱动力之间相互作用的充分认识和完整模拟，是准确预测未来土地覆被变化的前提［1－6］。

目前学术界对土地利用变化与模拟的主要模型有：系统动力学模型、Clue－s模型、CA模型、多智能体模型、马尔科夫模型等［7－12］。

以上模型在适用性和模拟精度方面均有一些问题，CLUE－S效率较低，需用其他软件辅助，马尔科夫模型只能预测土地景观格局数量上的动态变化，不能预测土地景观的空间分布情况［22］，元胞自动机模型虽然能预测土地景观格局的空间分布，但却无法预测数量变化［23］，众多实践研究表明，当前土地利用动态模拟逐渐从单一方法的模拟研究转向多种方法的相互融合［9］。

基于Gray-Markov链的土地利用数量变化模拟分析摘要：本文利用湘西北某区1996年到2010年的耕地总量作为研究数据（表1-2），分别运用GM（1，1）模型和改进后的Gray-Markov链模型，结合Visual C++编程环境，对该区未来的耕地需求量进行了模拟和预测。

经比较改进的灰色-马尔柯夫链模型预测出来的值比GM（1，1）的预测值更接近于实际耕地总量，其平均相对误差仅为0.176742%，模拟精度和拟合效果均比GM（1，1）模型的相应指标有显著地提高。

关键词：LUCC，Gray-Markov链，模型，预测随着全球变化研究的深入，人们日益认识到土地利用/土地覆盖变化（LUCC）是全球环境变化的重要部分和主导因素。

为此，进行不同时空尺度的LUCC研究，进一步探索土地利用变化背后的驱动机制以及预测未来土地利用格局，有助于揭示人类社会影响下区域及全球生态环境变化的过程、机理等，有利于为国家制定生态安全条件下的土地利用规划提供科学的依据，对国家可持续发展具有重要的战略意义。

中国湘西北地区多为岩溶山区，地处云贵高原向江南丘陵过渡地带的边缘，通过对该区域的研究，有利于当地的资源开发和生态环境的保护，同时，可以为其它喀斯特生态环境脆弱区的LUCC研究和政府制定区域可持续发展决策提供有益的参考和依据。

基于此，本文选定以湘西北某市区作为研究对象。

该区既有城市扩展区域的典型特点，又存在喀斯特地貌所带来的复杂性，是土地利用模型建立和验证的理想区域。

一、基于Gray-Markov链的土地利用数量变化分析目前，一般采用的方法有需求导向法、线性回归法、指数平滑法、模糊预测法等等，然而这些方法多数存在着自身的局限性[9]。

为了提高土地利用总量的预测精度，本章以湘西北某区的耕地利用类型为研究实例，分别运用GM（1，1）模型和改进的Gray-Markov链模型对该地区的耕地总量进行了模拟和预测，最后论证了利用改进的Gray-Markov链预测模型进行土地利用数量变化分析的科学性和合理性。

《基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究》篇一一、引言随着城市化进程的加速和人口的不断增长，土地资源的合理利用变得尤为重要。

为了更好地理解土地利用的动态变化过程，以及预测未来土地利用的情景，本文提出了一种基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究方法。

该方法旨在通过综合两种模型的优点，实现对土地利用变化的深入分析和预测。

二、系统动力学模型与元胞自动机模型概述系统动力学模型（System Dynamics Model，SDM）是一种以系统论为基础，通过计算机仿真技术来研究复杂系统的行为和结构的模型。

该模型能够有效地描述系统内部各要素之间的反馈关系，以及系统随时间变化的动态过程。

元胞自动机模型（Cellular Automaton Model，CAM）是一种空间离散、时间连续的动态模型。

该模型通过模拟空间上相邻元胞的相互作用和变化，来反映空间格局的演变过程。

三、基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型构建本研究将系统动力学模型和元胞自动机模型相结合，构建了土地利用情景模型。

该模型包括以下几个部分：1. 数据层：包括土地利用现状数据、社会经济数据、环境数据等。

这些数据是模型运行的基础。

2. 系统动力学模型层：该层通过建立土地利用系统的因果关系图和存量流量图，描述土地利用系统内部各要素之间的反馈关系。

3. 元胞自动机模型层：该层将土地利用空间划分为若干个元胞，每个元胞代表一定的土地利用类型。

通过模拟元胞之间的相互作用和变化，反映土地利用空间格局的演变。

4. 情景设置层：根据不同的政策和社会经济条件，设置多种土地利用情景。

通过调整模型参数，模拟不同情景下土地利用的变化过程。

四、模型应用与结果分析以某地区为例，应用本研究所构建的土地利用情景模型进行实证分析。

通过调整模型参数，模拟了不同情景下土地利用的变化过程。

结果表明，本模型能够有效地描述土地利用的动态变化过程，以及预测未来土地利用的情景。

国内几种土地利用变化模型述评1黄秋昊1，蔡运龙2，(1, 2北京大学资源与环境地理系土地科学中心,100871)qhhuang@摘要：土地利用变化是全球环境变化与可持续发展的重要研究内容，受自然、人文要素在不同时间、空间尺度的相互作用。

本文通过对国内主要的土地利用变化模型(马尔可夫链模型、多元统计模型、类似杜能模型、系统动力模型、CLUE模型和CA模型)的回顾分析，指出还存在土地利用驱动力的模型化、土地利用数据的融合、土地利用变化的驱动力尺度、土地利用变化的自然反馈机制模型化等四方面问题，并展望了以后的研究方向。

关键词：土地利用变化 模型 问题 解决途径1. 前言土地利用变化是全球环境变化与可持续发展的重要研究内容[1]，受自然、人文因素在不同时间、空间尺度上的相互作用[2] 。

而综合研究模型是深人了解土地利用变化过程、机理和环境影响的重要手段[3]。

作为IGBP和IHDP联合拟定的研究项目，土地利用/覆被变化（LUCC）旨在揭示土地利用变化的状况、原因、效应等科学问题[4]。

土地利用变化模型的研究能增进土地利用变化机制和原因的理解；预测未来土地利用变化的速率，并支持政府制度相关政策。

本文结合前人的研究成果[5]，[6]，总结了应用较为广泛的几种土地利用变化研究模型，指出模型中存在的问题，并展望了以后的研究方向。

2. 几种主要的土地利用变化模型Lambin认为：土地利用变化模型一般以回答以下问题为目的[7]：1）影响土地利用变化的环境与社会经济因子——为什么（why）？2）土地利用变化的具体地点——何地（where）？3）土地利用变化的速率——何时（when）？针对上述三个问题，目前国内有下面的几个模型运用较为广泛（表一）。

2.1 马尔可夫链模型土地利用变化能利用线性、随机方法来进行模拟。

由于土地利用变化过程复杂，所以有时能将变化过程视为随机过程进行模拟。

马尔柯夫分析是利用某一系统的现在状况及其发展动向预测该系统未来状况的一种概率预测分析方法与技术。

基于CAMarkov模型的漓江流域土地利用模拟研究一、简述随着全球气候变化和人类活动的影响，土地利用变化成为了一个严重的环境问题。

为了更好地了解漓江流域的土地利用变化规律，为土地资源管理提供科学依据，本文采用基于CAMarkov模型的方法对漓江流域的土地利用进行模拟研究。

CAMarkov模型是一种基于马尔可夫过程的地理信息系统（GIS）空间数据模拟模型，通过分析土地利用现状数据，预测未来土地利用变化趋势。

本文将简要介绍CAMarkov模型的原理、数据来源、模型构建及应用，并以漓江流域为例，探讨其土地利用模拟结果及其意义。

简要介绍CAMarkov模型的原理。

CAMarkov模型是一种基于马尔可夫过程的地理信息系统（GIS）空间数据模拟模型，通过对土地利用现状数据进行转换和迁移，实现土地利用变化模拟。

该模型假设土地利用类型之间的转换概率是空间均匀分布的，并且与土地利用类型自身的属性有关。

通过建立土地利用类型之间的转移概率矩阵，可以预测不同土地利用类型在未来一段时间内的变化趋势。

阐述数据来源。

本文所使用的数据主要包括漓江流域的土地利用现状数据、地形地貌数据、气候数据、土壤数据等。

这些数据来源于多个渠道，包括政府相关部门、研究机构和公开数据平台。

通过对这些数据的整合和处理，为模型提供充足的信息支持。

介绍模型构建过程。

根据漓江流域的特点，选择合适的土地利用类型，并确定转移概率矩阵。

利用GIS技术对土地利用现状数据进行预处理，包括数据格式转换、空间配准等。

通过运行CAMarkov模型，生成漓江流域的未来土地利用变化趋势图。

探讨模型应用。

本文将基于CAMarkov模型的模拟结果，对漓江流域的土地利用变化趋势进行分析，为土地资源管理提供科学依据。

还将探讨不同土地利用类型的变化对生态环境、水资源、粮食安全等方面的影响，为政策制定者提供决策支持。

本文将通过基于CAMarkov模型的漓江流域土地利用模拟研究，揭示土地利用变化的规律，为土地资源管理提供科学依据，促进生态文明建设。