综合自上而下的系统动力学模型和自下而上的元胞自动机模型,从宏观用地总量需求和微观土地供给相平衡的角度,充分利用系统动力学模型在情景模拟和宏观驱动因素反映上的优势与元胞自动机模型在微观土地利用空间格局反映上的优势,发展了...综合自上而下的系统动力学模型和自下而上的元胞自动机模型,从宏观用地总量需求和微观土地供给相平衡的角度,充分利用系统动力学模型在情景模拟和宏观驱动因素反映上的优势与元胞自动机模型在微观土地利用空间格局反映上的优势,发展了土地利用情景变化动力学LUSD(Land Use Scenarios Dynamics model)模型.利用该模型对中国北方13省未来20年土地利用变化的情景模拟结果表明,由于LUSD模型充分利用了系统动力学模型和元胞自动机模型的特点和优势,同时考虑了土地利用系统宏观驱动因素复杂性和微观格局演化复杂性的特征,因而提高了当前土地利用情景模型的可靠性,这将在一定程度上为理解土地利用系统的复杂驱动行为,评估脆弱生态区土地系统变化的潜在生态效应提供帮助.同时,LUSD模型的情景模拟结果也表明,农牧交错带地区是中国北方未来20年土地利用变化比较明显的地区,而耕地和城镇用地则是该区域内变化最为显著的两种用地类型.展开更多
在分析大都市区城市扩展特征的基础上,从宏观外部约束性因素和局部城市单元自身扩展能力变化共同作用影响城市发展演变的角度,构建了一个模拟和预测大都市区城市发展演变过程的城市扩展模型(City Expanding Model in Metropolitan Area;...在分析大都市区城市扩展特征的基础上,从宏观外部约束性因素和局部城市单元自身扩展能力变化共同作用影响城市发展演变的角度,构建了一个模拟和预测大都市区城市发展演变过程的城市扩展模型(City Expanding Model in Metropolitan Area;CEM).首先对北京1975～1997年的城市发展过程进行模拟重建,然后在此基础上从城镇用地数量最优和位置最佳相结合的角度对北京2005～2015年的城市发展格局进行了预测.结果表明,在对各种影响因素进行严格标准化并利用自适应Monte-Carlo方法多次模拟确定最佳影响权重的基础上,该模型可以在一定程度上反映城市发展,尤其是大都市区城市发展演变的特征和规律.展开更多
文摘综合自上而下的系统动力学模型和自下而上的元胞自动机模型,从宏观用地总量需求和微观土地供给相平衡的角度,充分利用系统动力学模型在情景模拟和宏观驱动因素反映上的优势与元胞自动机模型在微观土地利用空间格局反映上的优势,发展了土地利用情景变化动力学LUSD(Land Use Scenarios Dynamics model)模型.利用该模型对中国北方13省未来20年土地利用变化的情景模拟结果表明,由于LUSD模型充分利用了系统动力学模型和元胞自动机模型的特点和优势,同时考虑了土地利用系统宏观驱动因素复杂性和微观格局演化复杂性的特征,因而提高了当前土地利用情景模型的可靠性,这将在一定程度上为理解土地利用系统的复杂驱动行为,评估脆弱生态区土地系统变化的潜在生态效应提供帮助.同时,LUSD模型的情景模拟结果也表明,农牧交错带地区是中国北方未来20年土地利用变化比较明显的地区,而耕地和城镇用地则是该区域内变化最为显著的两种用地类型.
文摘在分析大都市区城市扩展特征的基础上,从宏观外部约束性因素和局部城市单元自身扩展能力变化共同作用影响城市发展演变的角度,构建了一个模拟和预测大都市区城市发展演变过程的城市扩展模型(City Expanding Model in Metropolitan Area;CEM).首先对北京1975～1997年的城市发展过程进行模拟重建,然后在此基础上从城镇用地数量最优和位置最佳相结合的角度对北京2005～2015年的城市发展格局进行了预测.结果表明,在对各种影响因素进行严格标准化并利用自适应Monte-Carlo方法多次模拟确定最佳影响权重的基础上,该模型可以在一定程度上反映城市发展,尤其是大都市区城市发展演变的特征和规律.
