6 : CLUE CLUE 2001~ ~29 9 N ~ E 16.69km ; ; 2.2 :(1) [15] ;(2) ;(
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- 访 裴
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1 GEOGRAPHICAL RESEARCH Vol.31No.6 June2012 CLUE ( ; ) : CLUE 2001~ : ; ; ; 2020 ; ; :CLUE ; ; : (2012) CLUE (TheConversionofLandUseanditsEfects) 20 [1] Verburg 2000 [2~7] [89] [1011] [1213] [14] 21 : ; : : (973 )(2009CB421106) : (1983-) GIS gyf @sina.com : (1965-) yuxb@igsnrr.ac.cn
2 6 : CLUE CLUE 2001~ ~29 9 N ~ E 16.69km ; ; 2.2 :(1) [15] ;(2) ;(3) ; (4)pH ; (5) ; (6) ; (7) ; (8) ; (9)GDP; (10) ; (11)DEM ; (12) ; (13) 1 1km 1 Tab.1 Datalistanddatasources ( km m ) GDP DEM (90m ) (htp:// glcfapp.umiacs.umd.edu) ph ( htp:// DEM (90m ) 6 25 : 9 ( 2)
3 Tab.2 Landuseclasificationsystem 3 CLUE CLUE : CLUE ; 17 CLUE 3.1 CLUE CLUE [16] CLUE (1) [17] 17 :1) ;2) ; 3) ( );4) ( );5) 1 CLUE ( );6) ( 30cm);7) Fig.1 FlowchartofCLUE modelsimulation (>30cm);8)pH ;9)
4 6 : CLUE ;10) ( );11) ( );12) ;13) ;14) ;15)GDP;16) ;17) (2)logistic logistic [18] ( ) ( ) logistic [19] : P i = exp ( β 0 +β 1x1i + β 2x2i + +β nxni ) 1+exp( β 0 +β 1x1i + β 2x2i + +β nxni ) :P i i ;X 1i~X ni i ; β logistic β 0 β 1~β n X 1i~X ni i β β (3) CLUE 1990~2000 ; 2001~ 2030 ; (4) : [17] (5) (ELAS ) ELAS [01] ELAS [17] 3 (1)
5 ELAS Tab.3 Currentsetingsoftheconversionelasticity ELAS ELAS [17] [2023] 1990~ ~ ( 4) : Tab.4 Backgroundtotheplannedscenarios % 2.32% 62.6% 0.02% 4.91% (2006~2020 ) 6.4% 6.9% 2012 (2008~2020) 63% % 2006~ m ( 27 ); ( 82.6 ); 30
6 6 : CLUE : TPROP [24] 2 2 Fig.2 Theiterativeprocessofspatialalocation TPROP i j = P i j +ELAS j +ITER j (2) TPROP i j i j ;P i j Logistic j i ;ITER j j ;ELAS j j ELAS (1) (2) (2) i j (3) (ITER j ) (TPROP) (4) ITER j ; ITER j (5) (2)~ (4) CLUE Logistic
7 [25] CLUE ~ logistic ROC Pontius ROC ROC [26] [27] : ROC ; ROC Kappa TM ( 4) %Kappa 75% 1km 1km m ~2030 : (1) ~2030 ( 5):1) 0.02% 2) 2.8%;3) 15.7% 7.5% 4) 5) 3%
8 6 : CLUE Fig.3 Simulationresultsoflandusechangeunderthreescenarios
9 ( ) ( ) Fig.4 ThecomparisonbetweenthesimulatedandreallanduseofJiangxiin2005 (2) 2001~2030 ( 6):1) 0.72% 32% ;2) ; 3) 2 ;4) 51% ;5) (3) ( 7):1) 1.1% 29% ;2) ;3) 26% 203% ;4)
10 6 : CLUE : 2001~2030 Fig.5 BusinessasUsualScenario:LanduseareachangeofJiangxifrom2001to : 2001~2030 Fig.6 PlannedScenario:LanduseareachangeofJiangxifrom2001to : 2001~2030 Fig.7 OptimumScenario:LanduseareachangeofJiangxifrom2001to2030
11 CLUE GIS 2001~2030 (1)CLUE 2005 Kappa 75% (2) 5.2 (1) 17 CLUE :1) ;2) ;3) 2km 1km :1) CLUE ;2) (2) 2008 [28] (3) 2001~ ~2000 (4)
12 6 : CLUE : [1] VerburgP HOvermarsKP.Dynamicsimulationofland-usechangetrajectorieswiththeClue-S Model.Modeling Land-UseChange (v):321~335. [2] WytseEngelsman.Simulatinglandusechangesinanurbanizingareain Malaysiahtp:// use model.pdf [3] KokKWinograd M.ModelinglandusechangeforCentralAmerica:Withspecialreferencetotheimpactofhurri- canemitch.ecologicalmodeling :53~69. [4]. / (LUCC) (4):456~468. [5] VerburgP HEickhoutBVan MeijlH.A multi-scalemulti-modelapproachforanalyzingthefuturedynamicsof Europeanlanduse.TheAnnalsofRegionalScience200842(1):57~77. [6].CLUE-S (2):235~239. [7] (2):197~207. [8] (8):1439 ~1451. [9] (4):79~83. [10].CLUE-S (3):460~470. [11]. / : (6):645~652. [12] FoleyJADefriesRAsnerGPetal.Globalconsequencesoflanduse.Science (9):570 ~ 574. [13] (2):206~212. [14]. : [15].. :D (12):1031~1043. [16]. CLUE-S (1):186~188. [17] BeateJessel.. : [18]. CLUE-S (3):196 ~197. [19].Logistic -. : [20] Carvalho-RibeiroS MLovetAO RiordanT.MultifunctionalforestmanagementinNorthernPortugal:Moving fromscenariostogovernanceforsustainabledevelopment.landusepolicy201027:1111~1122. [21] SpangenbergJH.Integratedscenariosforassessingbiodiversityrisks.SustainableDevelopment200715:343~ 356. [22] VerburgP HSchulpCJEWiteNetal.DownscalingoflandusechangescenariostoassessthedynamicsofEu- ropeanlandscapes.agricultureecosystemsandenvironment :39~56. [23] SalaO EChapinFS3rdArmestoJJetal.Globalbiodiversityscenariosfortheyear2100.Science (5459):1770~1774. [24].CLUE-S (3):73~77. [25]. -. : ~34. [26] PontiusR GSchneiderLC.Land-coverchangemodelvalidationbyanROC methodfortheipswichwatershed MassachusetsUSA.AgricultureEcosystems&Environment200185(1-3):239~248. [27] (8):1392~1399. [28] (5):817~823.
13 Scenariosanalysisoflandusechange basedonclue modelinjiangxiprovinceby2030 GUO Yan-feng 12 YU Xiu-bo 1 JIANGLu-guang 1 ZHA Liang-song 2 (1.KeyLabofEcosystem NetworkObservationand ModelingInstituteofGeographicSciencesand NaturalResourcesResearchCASBeijing100101China; 2.ColegeofTerritorialResourcesandTourismAnhuiNormalUniversityWuhu241003AnhuiChina) Abstract:UsingCLUE (TheConversionofLandUseanditsEfects)modelbasedonGIS spatialanalysisandstatisticsthispaperintroducedthreescenarios ( BusinessasUsual Scenario PlannedScenario and OptimalScenario )tosimulatethelandusespatial changeinjiangxiprovincefrom2001to2030. dentifiedtoshow whatmighttakeplaceunderdiferentscenarios. Thepaperhasdevelopedthreescenariosonlandusechangetoconductacomparative analysis.scenariosprovideanefectivetooltoassesstherisksofcurrentlandusepaterns andthepolicyoptionsandofermorecomprehensiveandmeaningfulscientificinformation topolicy-makersfromdiferentapproachesbytakingvariousfactorsintoaccount.asare- sultscenarioanalysisplaysacriticalroleinthisstudywhereninetypesoflandusearei- Thismodelisappliedtosimulatethefuturelandusescenariosinthenextthreedec- adesandtovalidatethesimulatedresultswiththelandusemapin2005.thevalidation suggeststhatthemodelhasaccuratelypositionedthesimulatedresultstoanappropriate spatiallocation. Theresultsareshownasfolows.(1) BusinessasUsualScenario.Thearablelands continuetodeclineandlandsforconstructionpurposesincreasesharplywhileforested landareasremainstable.(2) PlannedScenario.Thearablelandscontinuetogrowand landsforconstructionpurposesincreaseslightlyandremainunchangedin2020;forested landareasshowaslightchangeandhigh-densityforestareasgrow;theareasofrivers andlakesdecreasemarginaly;whiletheareasofmarshesandpeatlandsgrowrapidly.(3) OptimalScenario.Theforestareasgrowrelativelyslowlythanthatunder PlannedSce- nario ;whilealtheareasofriversandlakesmarshesandpeatlandsincreasesignificant- ly.thestudyalsosuggeststhattheclue modelisverypowerfulinpredictingthefuture landusechangeandthelandusechangesunderdiferentscenariosvarygreatlyinspatial distribution.theresultsareexpectedtoprovidereferenceforfuturedevelopmentandre- visionoflanduseplanningaswelasforsustainablelandmanagementinthestudyarea. Keywords:CLUE model;landusechange;scenarioanalysis;jiangxiprovince
[13], [14], ; 1985~2000,, ( ), 3km ( ),,,, , 136 ( 1)1964~ Fig.1 Thedistributionofmeteorologicalstationsintheresearcharea
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