【摘 要】
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在国家大力推进新型城镇化和落实城市群空间规划的背景下,评价城市群土地生态安全水平,并以此为限制条件预测城市群未来土地利用格局,对城市群可持续发展具有重要意义。本文以环鄱阳湖城市群为研究对象,对城市群土地生态安全格局和变化进行分析,根据土地生态安全评价结果设置自然发展情景和生态保护情景,结合多分类Logistic回归和多标准评价方法(MCE),构建CA-Markov模型,预测2种情景下2030年土地
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在国家大力推进新型城镇化和落实城市群空间规划的背景下,评价城市群土地生态安全水平,并以此为限制条件预测城市群未来土地利用格局,对城市群可持续发展具有重要意义。本文以环鄱阳湖城市群为研究对象,对城市群土地生态安全格局和变化进行分析,根据土地生态安全评价结果设置自然发展情景和生态保护情景,结合多分类Logistic回归和多标准评价方法(MCE),构建CA-Markov模型,预测2种情景下2030年土地利用格局并进行对比分析。研究结果表明:①2005、2010和2015年,环鄱阳湖城市群网格平均生态安全值
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黄土高原不同地貌类型对应的地形起伏变化特征各不相同,地形起伏在不同方向上的变化特征具有很大差异性,即地形各向异性。本文引入多重分形谱参数描述不同地貌类型地形各向异性的变化规律,以反映不同黄土地貌地形各向异性的局部和整体变化格局。本研究以5 m分辨率的DEM数据为基础,选取淳化、甘泉、绥德3个典型黄土塬梁峁地貌类型研究样区,对其地形各向异性的变化特征进行分析。研究表明:①3种黄土地貌类型地形各向异性
地貌分类在指导人类建设活动的规模与布局中有着重要的意义。然而,传统的基于数字高程模型(DEM)的地貌分类方法使用的地形因子和考虑到的地貌特征往往比较单一。本文提出了一种基于流域单元的地貌分类方法,该方法考虑了流域单元的多方面特征,包括基本地形因子统计量、地形特征点线统计量、小流域特征和纹理特征。本研究首先基于DEM进行水文分析将研究区域划分成不同的小流域。然后利用数字地形分析提取29个不同方面的特
如何高效地动态监测、模拟和预测地表水过程是防灾减灾中亟待解决的问题,也是科学化的国土整治、区域规划、环境保护和水资源管理的基础。因此,本文利用统一计算设备架构(CUDA)对基于不规则三角网(TIN)的地表水动态模拟算法进行并行化改进,提出了一种基于CUDA的地表水动态模拟并行方法,旨在对任意时刻的地表水进行快速、高精度的动态模拟,从而满足实际的应用需求。该算法从高精度的数字高程模型(DEM)中提取
地貌是指地势高低起伏的变化,即地表的形态。地貌划分对气温、降水、太阳辐照等诸多应用领域都有着重要作用。本文选择空间分辨率为90 m的福建省的数字高程模型(DEM)数据作为地理信号,运用二维经验模态分解(BEMD)进行分解处理,得到多个具有不同尺度、不同物理意义的本征模函数(BIMF1—BIMF3)以及对应余量ORIG。这些BIMF分量对应不同尺度的微观地形,ORIG余量表现为该研究区的地貌分布趋势
随着人口增长及城镇化、工业化不断发展,自然资源与生态环境压力越来越大,资源环境与经济发展的协调问题也日益严峻。党的十九大报告提出"建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计"。生态文明作为一种新的社会发展阶段和文明形态,其概念的提出是对可持续发展认识的进一步深化。另一方面,土地是人类社会生存、发展的基础和载体。土地利用变化与社会经济发展及生态环境保护之间存在着密切的联系。在此背景下,地理学研究视角下
土壤植被研究建立在精准坡位划分的基础上。但现有的坡位大多采用手工划分的方式,存在着自动化程度低、划分精度不高且耗时较长等问题。本文提出一种顾及复杂地形的坡位自动划分算法,尝试采用机器学习K-means方法解决高海拔山区坡位划分的问题,并在山峰区域提取、聚类数确定、以及初始聚类中心选取等关键技术进行了算法的优化。为了验证算法的有效性,以云南省姚安县为研究区,运用提出的算法对研究区坡位进行自动划分,再
神农架林区是我国物种多样性最为丰富的地区之一,地形地貌复杂,对植被分布影响巨大。本文利用该地区2007年数字高程数据、2007年植被分布图以及2017年野外实地调查数据,基于最大熵模型和空间分析理论,从植被类型和种群两个角度研究该地区不同尺度植被空间分布的地形特征,分别量化植被类型和种群空间分布的地形范围,得到植被类型与地形因子关系模型、植被种群与地形因子关系模型。结果表明:①神农架林区影响植被空
城市的快速扩张不断改变着土地资源的转化,带来了诸多生态环境问题。分析和模拟城市扩张的机制,并对城市未来土地利用变化的风险进行预警,利于合理调控城市的发展。本文提出了一种基于地理分区和未来用地模拟(Future Land Use Simulation, FLUS)模型的城市扩张模拟模型,用于模拟和预测复杂的土地利用变化。该模型利用多指标数据进行空间聚类,耦合地理分区结果进行城市扩张模拟。珠江三角洲2
FLUS模型是一种新型的土地利用变化模拟模型,应用前景广阔。本文通过在FLUS模型的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)训练模块中引入空间自相关因子来改进模型,以珠江三角洲地区为例,基于2009年、2015年土地利用数据和一系列驱动因子对改进的模型进行了验证,并利用该改进的FLUS模型模拟了2035年研究区在3种情景下土地利用变化格局。结果表明:①引入空间自相