| 摘 要： | 以北方13省(市)为研究区, 借助系统动力学(SD: System Dynamics)、人工神经网络(ANN: Artificial Neural Network)和元胞自动机(CA: Cellular Automata)模型建立了 “自上而下“和“自下而上”相结合, 数量变化与空间分布相结合的不同情景下土地利用/覆盖变化时空演变规律的动态模拟模型, 并对研究区多种土地利用/覆盖类型变化的时空特征进行模拟. 模型充分发挥了各子模型的特点和优势, 综合了土地利用/覆盖变化的宏观驱动因素与微观格局演化特征, 较全面地考虑了多种土地利用/覆盖变化驱动因子, 并引入CA模型中, 利用BP神经网络简化了CA模型模拟过程中参量权重确定问题, 提高了参量权值确定的精度和模拟结果的可靠性, 模拟精度约74%, 在一定程度上反映了大区域土地利用/覆盖变化的空间格局演变特征, 对脆弱生态区土地利用/覆盖变化的复杂性和生态环境响应研究具有一定参考价值. 模拟结果表明, 未来30 a中城建用地、林地、水体将明显增加, 耕地和未利用地将不断减少, 草地的数量则在波动变化中相对保持稳定; 空间上, 农牧交错带和东-南部地区变化最为显著.
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