🌳 第三章:土地利用格局模拟 1️⃣ PLUS模型原理 🧬 基于土地扩张分析策略的规则挖掘框架 🧩 基于多类型随机斑块种子的CA模型2️⃣ PLUS模型构建及精度验证 📈 土地利用扩张分析 🔧 模拟参数设置,限制区域、领域效应、转化成本、领域权重、土地利用需求等,利用Markov模型来预测完成。 📊 模型精度验证...
1、模型选择与应用:PLUS与InVEST模型 介绍PLUS与InVEST模型的原理及应用 选择一个经典生态学文章案例,复现其土地利用与生态系统服务模型(如InVEST中的水质调节模型) 2、AI优化模型应用 使用机器学习优化模型参数,调整模型输入,提升预测精度 示例:使用机器学习方法优化土地利用变化预测模型 2.1 AI辅助模型的构建与应用 土地...
PLUS模型有两大模块,一是基于土地扩张分析策略的规则挖掘框架,二是基于多类型随机补丁种子的CA模型,此外该模型还内嵌了Markov chain,以便于对土地利用数量需要作出预测。PLUS模型能够以一个斑块级土地利用 模拟模型 ,精准模拟土地利用背后的非线性关系变化,实现更加准确地未来不同政策情景下 土地利用对潜在生态系统服务功...
内容涵盖多源数据的获取、选择与统一;ArcGIS空间数据处理、空间分析与制图;PLUS模型和InVEST模型的原理,参量提取与模型运行及结果分析;土地利用时空变化以及对生态系统服务的影响分析; 您将可以学会:1)基于历史土地利用数据,进行多情景模式下的未来土地利用预测;2)利用InVEST模型对生态系统服务功能进行量化与评价;3)空间数...
1、模型选择与应用:PLUS与InVEST模型 介绍PLUS与InVEST模型的原理及应用 选择一个经典生态学文章案例,复现其土地利用与生态系统服务模型(如InVEST中的水质调节模型) 2、AI优化模型应用 使用机器学习优化模型参数,调整模型输入,提升预测精度 示例:使用机器学习方法优化土地利用变化预测模型 ...
探究不同土地利用情景下陆地生态系统固碳能力对于提高区域碳储量具有重要意义。结合InVEST和PLUS模型,分析1992—2020年大兴安岭土地利用类型和碳储量的时空变化特征,预测自然发展、耕地保护和生态保护情景下,2030年和2060年大兴安岭碳储量时空变化。结...
InVEST模型估算结果显示，不透水面不断扩张，侵蚀耕地等高碳密度土地类型，造成呼和浩特市1990—2020年碳储量呈逐年递减趋势。2030年自然发展、生态保护、耕地保护、城市发展情景模拟下的呼和浩特市的碳储量与2020年相比均呈现减少状态，其中耕地保护情景碳储量降幅最小，其次为生态保护情景，说明采取合理的保护措施能够有效...
为探究呼和浩特市土地利用变化对生态系统碳储量的影响,本研究基于InVEST模型与PLUS模型模拟预测呼和浩特市在自然发展、生态保护、耕地保护、城市发展4种情景下的土地利用与碳储量。结果表明:1990—2020年呼和浩特市不透水面、林地、草地、水体等...
基于InVEST-PLUS模型的郑州市碳储量 时空演变及空间自相关分析 孙一帆,徐梦菲,汪霞 (郑州大学 建筑学院,河南 郑州 450000) 摘要:[目的]陆地生态系统碳储量的主要驱 动因素之一是土地利用变化,以 “过去—现在—未来”的逻 辑,分析河南省郑州市土地利用与碳储量时空演变之间响应关系,为实现 城市的生态安全可持续发展...
生境质量是关系人类福祉和实现可持续发展的重要基础,对区域生态保护和土地资源可持续利用具有重大意义。以渭河流域为研究对象,基于2000、2010年和2020年的土地利用数据,应用斑块生成土地利用变化模拟(Patch-generating land use simulation,PLUS)模型、生态系统服务和权衡的综合评估(Integrated valuation of ecosystem services...