空间统计模型在LUCC模拟与预测中的应用——以Logistic-CA-Markov模型为例 |
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引用本文: | 王海军,孔祥冬,张勃.空间统计模型在LUCC模拟与预测中的应用——以Logistic-CA-Markov模型为例[J].科学技术与工程,2016,16(15). |
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作者姓名: | 王海军 孔祥冬 张勃 |
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作者单位: | 成都理工大学,成都理工大学,西北师范大学 地理与环境学院 |
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基金项目: | 国家自然科学“水资源约束下的黑河流域土地利用/覆盖变化模拟研究”(4961038);四川省教育厅自然科学(16ZB0351);成都理工大学工程技术学院(C122014014)共同资助. |
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摘 要: | 近30年来,随着对地观测技术、资源调查与信息传输技术的增强,地里国情各领域积累了海量的空间数据。在时间序列内对海量空间数据处理分析,为环境变化预测、生态恢复重建、资源合理开发提供科学的数据参考。国家对土地资源普查监测频次逐年提高,以此来了解资源现状、以及变化情况。传统模型对数据处理分析存在一定限制,在此背景下,本文选取黑河上游山区作为实验区,构建Logistic-CA-Markov(LCM)模拟与预测模型,探讨其对实验区LUCC(Land use and cover change)的模拟效果,以及预测未来30年实验区LUCC情况。结果表明,对时空数据的时间序列变化与空间维度演化,LCM模型具有较强的模拟能力。
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关 键 词: | 土地利用变化 时空数据统计 Logistic-CA-Markov 模型 模拟与预测 |
收稿时间: | 2015/12/23 0:00:00 |
修稿时间: | 2016/1/29 0:00:00 |
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