利用马尔科夫链元胞自动机建立土地变化模型

和实现区域土地可持续利用具有重要意义
［７－８］
。
目前，土地利用预测模型方面的研究主要包括侧重于量
化土地需求的数量模拟模型［ 如系统动力学（ ＳＤ） 模型［８］ 和
型的斑块级变化，并挖掘土地利用变化驱动机理［１７］ 。 但该
模型运行未来土地利用空间模拟的前提是输入土地利用需
求，而 Ｍａｒｋｏｖ 模型是预测未来土地利用数量的传统方法，具
ｎａｒｉｏ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅ ａｒｅａ ｏｆ ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ，ｇｒａｓｓｌａｎｄ ａｎｄ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｉｎｃｒｅａｓｅｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ，ａｎｄ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ｒａｔｅ ｏｆ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｌａｎｄ ｉｓ
ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｍｏｒｅ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｕａｌ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ．
Ｕ２ －Ｕ１
Ｕ１ Ｔ
×１００％
（１）
式中：Ｋ 为研究时段内某一用地类型的动态度；Ｕ１ 和 Ｕ２ 分别
为这一 用 地 类 型 在 研 究 期 初 和 期 末 的 数 量； Ｔ 为 研 究 时
段长。
２．２ 土地利用重心迁移模型 该模型反映土地利用的空间
变化趋势，其重心坐标计算方法如下：
Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｃａｎ ｐｒｏｖｉｄｅ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｕｔｕｒｅ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ ｉｎ

第
4章
土地利用/覆被变化模型模拟方法
第4章
土地利用/覆被变化模型模拟方法
4.1 马尔可夫模型 4.1.1 模型介绍
马尔可夫（Markov）法是以俄国数学家 A.A.Markov 名字命名的一种方法，他是基于马 尔可夫过程， 通过对事物不同状态的初步概率和状态之间转移概率的研究， 确定状态变化趋 势，以预测事物的未来(吕效国，2009)。 马尔可夫过程是一种具有“无后效性”的特殊随机过程。所谓“无后效性”是指过程（或系 统）在时刻 t0 所处的状态为已知的条件下，过程在时刻 t > t0 所处状态的条件分布与过程在 时刻 t0 之前所处的状态无关，即过程“将来”的情况与“过去”的情况是无关的。这对于研究土 地利用的动态变化较为适宜，因为在一定条件下，土地利用的动态演变具有马尔可夫过程 性质： （1）在一定区域内，不同土地利用类型之间具有相互可转化性。 （2）土地利用类型之间的相互转化过程包含着较多尚难用函数关系准确描述的事件。 运用马尔可夫模型关键在于确定土地利用类型之间相互转化的初始转移概率矩阵 P， 是由一步转移概率 p ij 所组成的矩阵，状态空间 I {1, 2,}，称
4.1.2 模型应用
（1）数据准备与处理 本应用以京津冀为例， 开展基于马尔可夫模型的土地利用模拟预测。 京津冀即京津冀都 市圈，是国家“十一五”规划中的一个重要的区域规划，包括北京市、天津市以及河北省的 8 个地级市（秦皇岛、唐山、廊坊、保定、石家庄、沧州、张家口、承德），涉及到河北省 8 个设区市的 80 多个县（市），土地面积约为 18 万平方公里。 模型模拟预测的主要数据源为土地利用数据。2000 年和 2005 年土地利用数据来自中国 科学院资源环境科学数据中心，参照《土地利用现状调查技术规程》和《中国资源环境遥感 宏观调查与动态研究》，土地利用类型共分为 6 个一级类型，分别为耕地、林地、草地、工 矿居民用地、未利用土地。 （2）土地利用变化过程分析 京津冀地区土地利用类型主要以耕地为主，占该区域土地总面积的 50%左右，但是在 2000~2005 年有所减少；林地、草地、未利用地也有所减少，但减少幅度不大，水域所占比 例不大，但是减少明显，仅有居民工矿用地显著增加，如图 4-1、表 4-1 所示。

表 １ １９ ９ ０年 一 １９ ９ ５年 湘 潭 各 土 地 利 用 类 型 面 积转 化状 况 ｋ ｍ２
类型 耕地
林地
草 地
测未来土地利用结 构 的情况 ， 助于指 导我 们合 理 、 有 高效 地利 用
土地 ， 为政府决策及土地管理部 门制定 管理 政策和落 实各项 管理
基 于 马 尔柯 夫模 型 的土 地 利 用变 化 趋 势预 测 ＊
杨 命 青
摘 要 ： 结合 土地 利用 的动态演 变特征和 马尔柯 夫模 型性质 ， 利用 马 尔柯 夫模 型对湘 潭市土地 利用 变化类 型进 行 了预 测， 通过 将实 际利用数 据与预测结果 对 比， 结果表 明与实际用地情况相 符 ， 而验证 了利用马 尔柯 夫过程预测城 市土 地 从 变化趋势 的可行 性。 关键词 ： 马尔柯夫模 型 ， 预测 ， 土地利用
耕地
１８ ９ ５ ３．５
林地
２８ １ ３ ９ ３
草地
３ ．１ ９ ４
水域
１ ７ ２ ２ ．５
城镇 用地
１３ ５ １ ．７
概 率 便 可 以预 测 将 来 。它 具 有 “ 后 效 性 ” 特 殊 随 机 过 程 ， 无 的 即某
随机过程在 ｔ 时刻 的状 态 只有 与 ｔ 刻 的状态 有关 ， 与 以 ＋１ 时 而 前各 时刻的状 态无关的性质 ； 一种状态 出现 的概率 只与历史 上 出
１９ ９ ５年 ４
１８ １９ ３．３
２９ １ ８ ０ １
３ ８ ８ ９
１ ２ ３ ２ ．３
１６ ６ １．７
增减量／ ｍ ｋ２ 变化幅度／ ％
—７ ６ ．２ 一０ ４ ．１
９ ８ ．５ ０Ｏ ．３

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
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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。

使用马尔科夫链进行城市规划模拟的方法引言城市规划是一项复杂而又重要的工作，它关系到人们的生活质量、城市的发展方向以及资源的合理利用。

在城市规划中，模拟方法是一种常用的工具，它可以帮助规划者预测城市未来的发展趋势，评估不同规划方案的效果。

马尔科夫链是一种概率模型，它在城市规划模拟中也得到了广泛的应用。

本文将介绍使用马尔科夫链进行城市规划模拟的方法，并探讨其优势和局限性。

马尔科夫链的基本原理马尔科夫链是一种描述随机过程的数学模型，它具有“无记忆性”的特点，即未来的状态仅仅取决于当前的状态，而与过去的状态无关。

在城市规划中，我们可以将城市的发展状态看作马尔科夫链中的状态，城市发展的转移概率看作马尔科夫链中的转移概率。

通过对城市发展状态进行建模，我们可以利用马尔科夫链来模拟城市未来的发展趋势。

马尔科夫链在城市规划中的应用马尔科夫链在城市规划中的应用非常广泛，其中一个重要的应用就是城市土地利用模拟。

城市的土地利用结构对城市发展具有重要影响，通过建立土地利用的马尔科夫链模型，我们可以预测未来城市土地利用的结构，评估不同规划方案对土地利用的影响，为城市规划提供科学依据。

此外，马尔科夫链还可以用于模拟城市人口的迁移流动、交通网络的演化、环境质量的变化等方面。

通过对城市不同要素进行建模，我们可以综合考虑城市发展的多个方面，为城市规划提供全面的评估和预测。

马尔科夫链模拟方法的优势使用马尔科夫链进行城市规划模拟具有多个优势。

首先，马尔科夫链模型简单而又灵活，可以适用于不同的城市规划问题。

其次，马尔科夫链模型具有较好的可解释性，可以帮助规划者理解城市发展的机理和规律。

再次，马尔科夫链模型可以利用历史数据对城市进行建模，从而能够较为准确地预测未来的发展趋势。

最后，马尔科夫链模型的结果易于理解和应用，可以为城市规划的决策提供明确的参考。

马尔科夫链模拟方法的局限性尽管马尔科夫链模拟方法具有诸多优势，但也存在一些局限性。

首先，马尔科夫链模型假设未来的状态仅仅取决于当前的状态，而与过去的状态无关，这在某些情况下可能并不成立。

Ｚ ＨＥＮＧ ｎ ｈ ｉＪ Ｎ Ｈａ—ｉｎ ＪＡ ｕ， ＩＹｕ — ｕ ， ＡＯ Ｂａ — ａ ｇ Ｙａ — ｕ ，Ｉ ｉｌ ｇ，Ｉ Ｌ Ｌ ｅｈ ａ ＭＩ ｏ ｌ ｎ ａ ｉ
条选 择 Ａ Ｉ Ｏ 中的 Ｔｏ 菜 单 ， ｏｌ ｓ 打开 Ａ Ｉ 具 条 。沿 研 Ｏ工 究 区 行 政 边 界 绘 制 Ａ Ｉ 边 形 ， 取 出 平 顶 山 市 Ｏ 多 提
１９ ９ ４年 、０ ８年 这 ２个 年 份 的研 究 区边 界 如 图 ２ ２０ 。
卫 星遥 感对 地 观 测 系统 具 有周 期 性 、 时空 性 特 点
但应注意， 平顶山市土地利用变化主要受煤 炭开
采影 响 ， 随着 采 矿 阶 段 的 不 同具 有 不 同 的 规 律 性 ， 另 外 还 受 到 其他 社 会 经济 因素 的影 响 ， 此 运用 马尔 柯 因 夫模 型 进 行土 地 利用 动 态 变化 预 测 时 ， 类 间 的转 移 地 概 率 矩 阵 不是 一 成 不 变 的 。应 根 据 不 同 的采 矿 阶段 和社 会 经 济发 展 阶段 ， 择相 应 时 段 土地 利用 现 状 图 选
体来说 ， 在精确预 测未来 土地变化方 面还存在不 足。 因此本文 以多 时相 遥 感影像 为 原始 数据 ， 利用 Ｅ — Ｒ Ｄ ＳＩ Ａ ＩＥ ． 及 Ｍ ｐ Ｉ Ａ ＧＮ ９ １ Ｍ ａＧ Ｓ软件 ， 用监督 分类 的 采
遥感影像 。时相分别为 １９ ９４年 １ ０月 ２ Ｍ影像 、 ２１ Ｔ ３
城镇建城区的城市扩展情况 ， 并利用数学模 型对其未
来 几 年 的 土地 变 化进 行 预测 ， 时 了解 土 地 资源 的变 及 化 规 律 及 未来 走 向 ， 城 市 土地 资 源 的 可 持续 利 用 提 为

城市规划一直是一个复杂而又重要的问题。

在城市的发展过程中，如何合理规划城市的布局、交通、环境等因素成为了城市规划师们不断思考和探索的问题。

近年来，随着计算机技术和数学建模的发展，一种新的城市规划模拟方法逐渐受到了关注，那就是使用马尔科夫链进行城市规划模拟。

马尔科夫链是一种数学工具，常用于模拟具有随机性和不确定性的过程。

在城市规划领域，马尔科夫链可以模拟城市的发展和变化过程，从而帮助规划师们更好地理解城市的发展趋势和制定更科学的规划方案。

首先，马尔科夫链能够帮助城市规划师们分析城市的发展规律。

通过收集城市历史数据，如人口增长、土地利用、交通流量等信息，可以建立马尔科夫链模型，从而分析城市的发展方向和趋势。

例如，可以通过马尔科夫链模拟出不同规划方案下城市的发展轨迹，从而找到最具有发展潜力的方案。

这种分析方法有助于规划师们更好地把握城市发展的方向，避免盲目规划和开发，减少资源的浪费。

其次，马尔科夫链可以模拟城市的交通流量和布局。

交通是城市规划中一个非常重要的因素，合理的交通规划能够减少交通拥堵、提高通行效率。

利用马尔科夫链模拟城市的交通流量和布局，可以帮助规划师们更好地设计道路网和交通设施，从而提高城市的交通运行效率。

例如，可以通过马尔科夫链模拟不同道路规划方案下的交通流量分布，从而找到最优的道路规划方案。

这种方法可以大大提高交通规划的科学性和准确性，为城市交通的发展提供有力的支持。

此外，马尔科夫链还可以模拟城市的土地利用和环境变化。

随着城市化进程的加快，土地资源的利用和环境保护成为了城市规划的重要问题。

利用马尔科夫链模拟城市的土地利用和环境变化，可以帮助规划师们更好地制定土地利用规划和环境保护策略。

例如，可以通过马尔科夫链模拟出不同土地利用规划方案下的土地利用变化和环境影响，从而找到最合理的土地利用规划方案。

这种方法可以帮助规划师们更好地平衡城市的发展和环境的保护，实现可持续发展。

总的来说，使用马尔科夫链进行城市规划模拟是一种新的、有效的城市规划方法。

地球科学与环境工程河南科技Henan Science and Technology总第812期第18期2023年9月收稿日期：2023-04-21作者简介：王炎（1997—），女，硕士生，研究方向：国土空间规划。

通信作者：邓文彬（1977—），男，博士，教授，研究方向：大地测量等专业教学及研究。

基于Markov-PLUS 模型的乌鲁木齐市土地利用变化及模拟研究王炎邓文彬（新疆大学建筑工程学院，新疆乌鲁木齐830047）摘要：【目的】研究土地利用变化情况有助于优化土地资源空间布局，实现区域经济与生态环境协调可持续发展。

【方法】以乌鲁木齐市为研究区，采用GLC_FCS30的2000、2010、2020三期土地利用数据，从土地利用面积、土地利用动态度、转移矩阵三方面探究乌鲁木齐近20年的土地利用发展规律，利用Markov-PLUS 耦合模型模拟预测自然发展、耕地保护、生态保护三种情景下的土地利用数量及土地利用格局。

【结果】乌鲁木齐草地和未利用地占比最大，20年间地类变化主要是草地向未利用地转化，建设用地的发展前10年快于后10年。

自然发展情景中，草地面积持续衰减；耕地保护情景中，耕地类型面积显著增长，土地利用动态度由负转正，建设用地面积增长受到约束；生态保护情景中，水体、林地面积增长，耕地、草地面积衰减速率降低，生态保护取得一定成效。

【结论】乌鲁木齐水资源匮乏，草地、耕地面积逐年衰减，后续规划应加强水土保持治理，改善生态环境。

关键词：土地利用变化；Markov-PLUS 模型；精度验证；多情景模拟；乌鲁木齐中图分类号：F301.24文献标志码：A文章编号：1003-5168（2023）18-0095-06DOI ：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2023.18.020Land Use Change and Simulation Study in Urumqi Based onMarkov-PLUS ModelWANG Yan DENG Wenbin（College of Civil Engineering and Architecture,Xinjiang University,Urumqi 830047,China ）Abstract:[Purposes ]Studying land use change is conducive to optimizing the spatial distribution of landresources and achieving coordinated and sustainable development of regional economy and ecological en⁃vironment.[Methods ]In this paper,taking Urumqi City as the research area,using the land use data of the three phases of 2000,2010and 2020from the GLC_FCS30,this paper explores the land use develop⁃ment law of Urumqi in the past 20years from the three aspects of land use area,land use dynamics and transfer matrix,and coupled with the Markov-PLUS model to predict and simulate the land use pattern under the three scenarios of natural development,arable land protection and ecological protection of land use quantity and spatial distribution.[Findings ]The results show that grassland and unused land in Urumqi account for the largest proportion,and the change of land type in the past 20years is mainly the transformation of grassland to unused land,and the development of construction land in the first ten years is faster than the last ten years.In the natural development scenario,the grassland area continues to decay;Cultivated land protection scenario,the area of cultivated land has increased significantly,thedynamic degree of land use has changed from negative to positive,and the growth of construction land area has been constrained;In the scenario of ecological protection,the area of water bodies and forest land increases,the decay rate of cultivated land and grassland area decreases,and ecological protection achieves certain results.[Conclusions]Urumqi lacks water resources,grassland and cultivated land area is declining year by year,and follow-up planning should strengthen water and soil conservation and im⁃prove the ecological environment.Keywords:land-use change;Markov-PLUS model;accuracy verification;multi-scenario simulation; Urumqi0引言社会经济的快速发展，改变了城市原有的规划布局，在土地利用格局发生巨大变化的同时，也出现了人地关系紧张、资源环境矛盾突出、生态系统受损等问题，土地利用/覆盖变化（land use/coverchange，LUCC）逐渐成为土地资源利用的重点研究方向［1］。

元胞自动机土地利用 matlab土地利用是指人类在地球上对土地资源进行开发、利用和管理的活动，是人类社会经济发展的基础和支撑。

土地利用的合理与否直接关系到人类社会的可持续发展和生态环境的保护。

为了更好地研究土地利用问题，科学家们提出了许多方法和模型，其中元胞自动机是一种常用的模拟土地利用的工具。

元胞自动机（Cellular Automaton，简称CA）是一种离散的动力学模型，它把空间划分为一系列小的区域，每个区域称为一个元胞。

元胞自动机通过定义元胞之间的相互作用规则，模拟整个空间的演化过程。

在土地利用研究中，每个元胞代表一块土地，其状态代表不同的土地利用类型，如农田、林地、城市等。

元胞自动机模型的基本假设是每个元胞的状态只与其周围邻居元胞的状态相关，而与其他元胞无关。

这种局部的相互作用规则导致了全局的系统行为。

在土地利用模拟中，元胞自动机模型可以通过改变元胞之间的相互作用规则，来模拟不同的土地利用决策和政策的影响。

在土地利用模拟研究中，元胞自动机模型可以用来探索以下几个方面的问题。

首先，可以通过模拟不同的土地利用政策，评估其对土地利用格局和生态环境的影响。

例如，可以模拟不同的城市扩张策略，评估其对农田和生态环境的影响，从而为城市规划提供科学依据。

元胞自动机模型可以用来研究土地利用决策的演化过程。

土地利用决策往往受到政府政策、市场需求和农民行为等多种因素的影响，这些因素相互作用决定了土地利用格局的形成。

通过模拟这些因素的相互作用，可以更好地理解土地利用决策的演化机制，为制定合理的土地利用政策提供参考。

元胞自动机模型还可以用来预测未来的土地利用格局。

通过根据历史数据和当前趋势，构建元胞自动机模型，可以模拟未来的土地利用格局，并预测可能出现的问题和挑战。

这对于制定长期的土地利用规划和保护生态环境具有重要意义。

元胞自动机模型还可以用来评估不同土地利用决策的风险和效益。

通过模拟不同的土地利用方案，可以评估其对经济、社会和环境的影响，从而帮助决策者选择最佳的土地利用方案。

基于Markov一CA的土地利用变化预测研究摘要：综合集成土地利用变化模型，提出基于Markov（马尔柯夫）模型和CA（元胞自动机）模型地利用变化预测模式并对其进行实证研究。

研究结果是：从1987年到2013年，皇甫川流域土地利用局变化的总体态势是：城镇用地、林地、耕地和灌丛的面积逐渐增加，其增加速率依次减小；水体、草；沙地和裸砒砂岩面积逐渐减小，其中水体缩减的幅度最大。

关键词：Markov CA 土地利用变化预测随着全球变化研究的深入，人们日益认识到土地利用／覆盖变化是全球环境变化的重要部分和主导因素。

在人类活动导致的生态环境问题中，土地利用变化过程及其对流域水文、土壤侵蚀、气候变化等过程的影响对区域乃至整个国家的生态安全起着决定性的作用，并且是产生生态灾害（如火灾、土地退化等）最主要的原因。

为此，进行不同时空尺度的土地利用／覆盖变化研究，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，对中国可持续发展具有重要的战略意义。

本文以皇甫川流域作为研究区，以近十几年来土地利用变化数量结构与空间格局特征为主要的研究内容，结合Markov模型和CA模型进行土地利用变化模拟，揭示流域土地利用格局变化和变化类型的特征与规律，并进一步对未来土地利用的数量和空间分布情况进行预测和分析。

一、研究区概况皇甫川流域位于E110.3°一111.2°,N39.2°一39.9°之间，地跨鄂尔多斯高原与黄土高原，流域全长约125公里总面积约为3240平方公里。

流域属温带半陆性气候，年平均气温6.2一7.2℃；年平均降量379-420mm之间，主要集中在夏季，6一8月份的｛占总降水量的61％。

流域内砒砂岩大面积裸露，,被破坏殆尽，再加上较大的地势高差和较强的刷导致水土流失十分严重，年平均向黄河输退亿吨泥沙，深刻影响着当地的生态环境和农牧五条件。