基于改进算法的灰色马尔科夫模型的建设用地预测

改进灰色系统理论GM（1,1）模型的算法,并且将改进后的灰色模型与马尔科夫模型结合。通过对灰色系统预测数据的修正,既发挥了灰色系统预测精确的特点,又利用了马尔科夫模型对预测波动性数据准确的优势。结合西安户县的实例,对在时间序列上展开的具有一定的波动性的建设用地数据进行预测,达到很高的预测精度。     

基于灰色预测模型的昆仑山区土地利用时空变化研究——以和田地区为例

运用2000、2005、2010和2015年LUCC土地利用数据,采用土地利用动态度模型及土地利用转移矩阵,对处于昆仑山区的新疆和田地区16年来的土地利用变化情况进行分析,并运用灰色预测模型对未来2025、2030年和田地区土地利用类型进行预测。结果表明,近16年来和田地区为代表的昆仑山区土地利用处于快速变化时期。土地利用类型变化速度与幅度反映2000—2015年和田地区各类土地利用变化中耕地和建设用地面积增长较明显,分别增加了985、21 km²,其他各类用地面积都有不同程度的减少,减少最多的是草地,减少面积555 km²,其次是未利用地,减少面积398 km²。从土地利用动态度来看,2000—2015年耕地和建设用地单一动态度较大,其他地类单一动态度较小,表明在研究期间耕地和建设用地面积增长较快,其他地类面积都有不同程度减少。从土地利用转移方面来看,土地利用类型转移主要发生在2000—2005和2010—2015年,转移地类主要是发生在草地—耕地、未利用地—耕地和耕地—建设用地。土地利用转移空间变化主要表现在沿河流纵...     

基于新维无偏灰色马尔科夫模型的建设用地预测

根据建设用地需求的特点,采用新维无偏灰色马尔科夫模型进行预测。实例计算结果表明,该模型与一般无偏灰色模型和灰色马尔科夫模型相比,预测准确度得到了较大提高,可以用于土地利用规划预测。     

基于灰色马尔科夫模型的中国水果产量预测研究

水果产量信息对于中国水果生产、流通、加工、消费等都有重要意义,水果产量变动的随机性、非线性、波动性和复杂性,给水果产量的中长期预测带来了很大的困扰。为了更准确地预测中国水果产量,尝试将灰色动态预测与马尔科夫模型结合起来,对中国水果及主要水果品种的产量进行预测。结果表明:灰色马尔科夫模型预测的精度和准确性较高,灰色马尔科夫模型预测2017年中国园林水果的产量为22 141万t,各主要水果品种的产量近年也继续保持增长趋势。最后,根据中国水果产量的预测情况,基于资源禀赋和保障粮食安全的考虑,认为中国水果产业要在保证粮食安全的基础上有序发展,同时要根据地区资源环境特征、水果生产特点和区域社会经济状况调整水果优势区域布局。     

基于灰色马尔科夫模型的我国水果产量预测分析

随着现代社会民众饮食和健康观念的不断提升,人们对于水果的需求也是逐渐增加和变化的,而水果的产量由于自然天气和国内外环境的影响,呈现出随机性、非线性、波动性和复杂性,所以水果的产量预测具有很大困难性,因此有必要对我国的水果产量进行预测的评估。以灰色预测理论为基础,提出了基于灰色理论和灰色马尔科夫模型结合的新方法,重新预测了我国未来的水果产量,并将两种方法的精度进行比较,结果表明:灰色马尔科夫预测模型的精度和准确性均比单纯的灰色模型要高。根据灰色马尔科夫预测模型的预测结果,尝试提出我国未来水果的发展战略。     

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

以滹沱河流域山区段为研究区域,基于2000、2005、2010年Landsat ETM影像和2015年Landsat OLI影像数据,获取土地利用类型空间分布数据,应用Logistic方法改进的CA-Markov模型对2020、2025年研究区的土地利用格局进行预测和模拟。结果表明:1）2000-2015年,整个研究区以草地为主,而且面积占比呈现不断下降趋势,由41.31%下降至41.07%;建设用地面积增加最快且增速呈现先上升后下降的趋势,土地利用动态度由1.33%增至1.84%后又降至1.64%;耕地和林地面积减少;而未利用地和水域基本保持稳定的趋势;2）2020、2025年耕地面积较2010-2015年有持续增加趋势,土地利用动态度由0.01%上升到0.05%,建设用地面积持续增加但速率下降,林地、草地面积继续减少,林地存在一定程度的退化现象,水域和未利用地面积会出现小幅上升趋势。林业部门应加强对林地资源的管理和保护,政府应加大对废弃工矿用地及村庄的整理复垦力度,补充耕地和林、草地数量,统筹推进山水田林湖草的综合治理,实现区域的可持续发展。     

基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测

【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。     

鄱阳湖湿地区土地利用变化分析与预测

本文在遥感与地理信息系统支持下,建立了鄱阳湖湿地区新建县1996-2000年土地利用数据库,结合统计数据,运用马尔科夫与GM(1,1)2种预测方法对研究区未来的土地利用变化趋势进行了预测.结果表明2种预测方法的预测结果吻合度较高,研究区土地利用变化的总趋势为耕地持续减少,林地持续增加;建设用地面积加速增长,江滩湖滩减少速度放慢;湿地区域相对较稳定.结合研究区社会经济数据,文中还进一步分析了人口因素、经济发展水平、工业化与城镇化和地理位置与土地政策对土地变化趋势的影响.研究结果可为土地利用规划管理及政策的制定提供科学依据,为鄱阳湖湿地的管理提供背景资料和依据.     

基于马尔科夫模型的石河子垦区土地利用动态变化研究

【目的】研究石河子垦区近年来土地动态变化,为该地区生态环境保护提供依据。【方法】以遥感数据、土地资源调查数据为基础,基于马尔科夫模型,研究石河子垦区土地利用动态变化。【结果】2010年后土地利用变化的趋势是草地和未利用地减少明显,其中未利用地减少幅度仍为最大;耕地、建设用地逐年增加,其中耕地的增长幅度最大,建设用地变化速度缓慢;其他土地面积均有所增加,只是增幅也较缓慢。【结论】影响石河子垦区土地利用变化的主要驱动因素是经济快速发展和政府决策等社会因素。     

基于改进灰色关联模型的兰州市土地集约度与利用结构关系研究

在测算兰州市土地集约度的基础上,构建改进的灰色关联度模型,研究兰州市土地集约度与土地利用结构之间的相关性。结果表明:1998—2008年兰州市土地集约度逐步提高,经历了由粗放、基本集约到较集约的3个阶段;土地集约度与土地利用结构之间呈现明显的关联性,集约度与建设用地、林地负相关,且与建设用地负相关性较高;与耕地、牧草地、未利用地、园地呈现正相关且相关程度依次减弱。因此,调整土地利用结构是提高土地集约利用的有效途径,因地制宜地控制建设用地,优化耕地、园地、牧草地、未利用地的利用,有助于提高土地集约度。     

马尔科夫模型下的乐清湾湿地景观变化分析

在遥感和GIS的支持下,采用1993年、2003年两期Landsat TM影像为信息源,对乐清湾湿地进行了景观时空变化研究。通过对两期影像进行的景观类型提取,确定了景观时空变化的初始矩阵和概率矩阵,建立了马尔科夫模型,并对研究区域未来景观时空变化趋势进行了预测。模拟结果和实测结果基本吻合,无显著统计学差异,说明利用马尔科夫模型研究预测区域景观动态变化的可行性。对乐清湾湿地的未来预测结果表明,在保持1993—2003年的干扰强度不变的情况下,湿地景观急剧减少,但人工湿地景观中的水田呈现持续增长态势;非湿地景观中林地大幅度减少,而建设用地急剧增加。人类活动干扰是乐清湾湿地景观时空变化的主要影响因素。     

土地利用变化机制研究现状与展望

土地利用变化机制是土地利用 /土地覆被变化研究的核心问题。作者从土地利用变化驱动力、土地利用变化模型和趋势模拟方面总结了国内外研究现状 ,并对未来的研究进行了展望。提出要加强理论的综合和创新及研究尺度的选择和综合。     

基于系统动力学的土地利用变化研究

利用遥感图像结合GIS技术得到的广州市土地利用结构资料,根据1990—2000年土地利用转移概率矩阵,运用系统动力学模型STELLA对研究区域内土地利用动态变化进行了模拟,并对研究区未来土地利用演变趋势进行了预测.结果表明,利用系统动力学模型对土地利用结构进行模拟和预测是一种可行的方法,未来10年广州市的土地利用结构表现为建设用地持续增加、耕地持续减少和未利用土地得到进一步开发的趋势,但其变动幅度将逐渐趋向平稳.     

基于CA-Markov模型的自然保护区土地利用变化分析

以广西山口红树林自然保护区为研究区,1999和2005年SPOT4影像作为土地利用信息源,采用CA-Markov模型预测2011年和2017年研究区土地利用空间变化,在此基础上利用11个景观指数分析1999-2017年研究区整体景观格局演变情况。结果显示,CA-Markov模型模拟的2005年土地利用空间分布的面积和空间精度分别为93.13%和87.57%,具有较高可靠度;1999-2005年各用地类型的相互转化较为复杂;2005-2011年,红树林和养殖区增长最为显著;1999-2017年间,斑块数呈下降趋势,景观破碎化程度在减轻,受人类活动的影响在减弱,各斑块类型在景观中呈均衡化趋势分布,但景观稳定性和抗干扰性下降。研究表明CA-Markov模型是模拟与预测自然保护区土地利用变化的有力工具,能为土地规划与管理提供一定的决策信息。     

基于改进灰色关联模型的土壤肥力综合评价

采用GPS技术,在安阳县进行定点采样,测定耕地各样点土样的全氮、碱解氮、有机质、速效磷和速效钾含量。选择隶属函数进行指标初值化,选择相关系数法计算评价指标权重、采用改进灰色关联模型对安阳县农田土壤肥力进行综合评价,并绘制土壤肥力等级分布图。结果表明,安阳县土壤肥力在分布上具有明显的地域分异特点,总体呈自东部区域向西部区域递减的趋势。土壤肥力综合评价结果与实地调查分析结果相符。表明了改进灰色关联模型分析方法对土壤肥力评价的可行性和科学性。     

白洋淀近20年土地利用变化及其对水质的影响

土地利用变化对明晰和诊断人类活动对湖泊水环境的影响具有重要意义.本文以白洋淀为研究对象,综合运用遥感影像解译、马尔柯夫转移矩阵和相关性分析的方法,揭示了白洋淀1987-2007 年的土地利用变化规律,探讨了土地利用变化对白洋淀水质的影响.结果表明:白洋淀土地利用类型以苇地、耕地和水域为主,占总面积比例分别为45.66%～52.62%,17.92%～29.82%和11.31%～18.52%;1987～1999 年间耕地向苇地和水域转变,转移概率分别为12.84%和7.2%;1999-2007 年间水域转化为耕地和林地,转移概率分别为12.76%和6.37%,苇地转化为耕地和建筑用地,转移概率分别为3.03%和2.31%;1987-2007 年间干草地和水域的面积分别减少24.06 km2和19.92 km2,耕地、建筑用地和苇地的面积分别增加20.98 km2、9.94 km2和9.67 km2,变化趋势主要是由干草地和水域向耕地、建筑用地和苇地的转变;除干草地与BOD5的相关系数为-0.711,P=0.048 外,其他各土地利用类型与水质指标的相关性均不显著.该研究为在流域尺度下揭示土地利用空间格局变化对白洋淀水环境的影响奠定基础,并为制定该流域水环境管理措施提供科学依据.     

基于元胞自动机复合模型的村镇土地利用变化模拟

为向村镇土地利用规划和管理提供合理决策依据,开展村镇土地利用空间格局变化进行模拟研究。在元胞自动机模型基础上,引入马尔科夫模型和多标准评价方法,构建元胞转移数量规则及空间位置规则,从自然环境、社会经济与政策等3方面分析土地利用影响因子,构造元胞自动机复合模型;选取北京市房山区为研究区,以村镇为单元对其土地利用空间格局进行模拟。结果显示:房山区的耕地、林地面积不断减少,建设用地占用农用地现象突出;人口集中、农业资源丰富的平原区各村镇土地利用变化明显。研究表明,多标准评价方法使元胞转移空间位置有规律可循,并有效避免模拟结果中大量错误斑点的产生;以村镇为单元进行分析,模拟的结果更加精细和合理。     

土地利用/覆被变化分析方法研究

土地利用/覆被变化一直以来都被认为是全球变化的重要组成部分和主要驱动因子之一,近30年来,越来越受到各国相关学者的普遍关注,目前已成为国际学术界研究的焦点和重点.国内外学者基于不同的目的,从不同的角度出发构建了大量模型,以便深入了解土地利用/覆被变化的驱动因素和机制,预测其未来发展变化趋势.该研究从土地利用速度、土地利用程度、土地利用变化趋势和土地利用的景观指数等方面研究土地利用动态变化的模型,其中重点介绍当前应用最广泛的模型,同时为土地利用/覆被变化模型的未来发展指明方向.