半干旱地區礦區土地利用時空演變與預測

劉 暢， 張 紅， 張霄羽， 楊國婷， 劉 勇,3

（1.山西大學黃土高原研究所，山西太原030006； 2.山西大學環境與資源學院，山西太原030006；3.山西省黃河實驗室，山西太原030006）

日益加快的城市化導致土地覆蓋和土地利用變化（Land Use and Land Cover Change，LUCC）波動明顯［1］，土地覆蓋和土地利用的變化會造成當地生態環境的破壞，進而使整個區域的生態系統逐漸不平衡［2］。目前，對于土地利用變化的研究逐步從現象描述走向機制解析，從定性分析走向定量模擬，土地利用變化模型可以分析土地利用變化的成因、探索土地利用格局演變以及預測未來土地利用的需求和分布［3］。因此，對土地利用變化動力學機制以及提高土地利用變化預測能力的研究成為目前研究的焦點。土地利用變化模型主要包括基于經驗統計原理的模型如多元回歸模型、地理加權回歸、CLUE-S 模型等［4-5］，基于元胞自動機（Cellular Automata，CA）原理的模型如SLEUTH 模型、GEOMOD 模型等［6］，基于機器學習原理的模型如神經網絡模型、遺傳算法模型等［7］，基于多智能體的模型如多智能體系統（Multi-Agent System，MAS）模型［8］等。經驗統計和機器學習模型可以很好的結合遙感數據，根據歷史土地利用變化，建立土地變化與時空要素之間的關系，但由于假設驅動力不變，所以不合適長時間段的預測，并且會出現擬合過度問題［9］。基于CA 原理的模型采用離散的空間單元進行模擬［10］，可以更好的處理空間性信息，適用于復雜地理空間格局的模擬和預測［11］。

以往CA 研究多是以邏輯回歸為轉換規則進行，邏輯回歸的優勢在于運算方便可以輸出權重便于理解，但精度不夠高［12］；……