flus模型和markov之间的关系解释?

在我国的应用非常广泛,长久以来,在土地资源管理当中承担了

重要技术支持角色。本文针对

研究中的应用,选取相关文献,分析

的发展过程、热点趋势,展望未来该领域的学术研究的方向及有

地理信息技术是将地理数据、特征以及现象关系符号化,对于数字化管

理覆盖各个领域的如今,运用

的行业众多,不仅应用于城市规划、土地利用

监测、自然资源调查等公共部门的工作,一些建设企业也使用

为决策提供较为科学的依据。有关

经济活动、气候条件和环境条件快速变化,

的研究成为全球研究环境变化的

研究目前主要集中于区域土地利用变化驱动因子分析,通过驱动

因子和土地覆盖变化模拟未来土地利用情况,通过前面两方面的研究为相关土地

问题决策提供依据。因此,

可通过模拟与预测功能更直观、清晰的在

究当中为人们对于土地利用未来的规划、调整和重大决策提供数据支持。本文对

研究中的文献进行整理、分析,使用文献分析法、

可视化处理,按时序梳理

研究,整理不同时期研究热点,重点分析引次高

的文献,基于文献综合分析对未来

研究领域发展热点、趋势提供参

土地利用和覆盖变化相互影响,人们对于区域土地的利用会决定覆盖变化的

变化趋势,而覆盖变化所呈现的生态情况也会影响人们之后对于土地利用的决策。

对于土地利用研究我国最早系统的提出研究任务与内容体系的是吴传钧(

年代,我国学者紧随国际研究的步伐对

进行研究。国内学者通过

}

Trade-offs,FLUS-InVEST)模型,以土地利用视角模拟了中国2100年的陆地生态系统碳储量,探讨其空间分异.结果表明:1)历史土地利用变化作用下,中国生态系统碳储量减少中心由华北地区转向东北地区,增加中心由西北地区转向西南地区;碳储量的减少由林地生态系统转向草地生态系统.2)未来RCPs情景下,中国林地生态系统碳储量都将持续增加,草地生态系统碳储量持续减少.RCP

}

城市增长边界是管控城市建设用地无序扩张的有效手段,科学合理划定城市增长边界是当前研究关注的重要课题.本研究试图引入百度动态交通时间和POI数据改进FLUS模型,以长沙市中心城区为例,采用和2018年3期土地利用数据对比验证改进FLUS模型模拟精度,并利用改进FLUS模型设置2种情景,模拟2030年长沙市中心城区土地利用变化,结合用地适宜性评价划定城市增长边界.结果显示:①纳入动态数据的改进FLUS模型模拟2010年和2018年土地利用相比原模型KAPPA系数提高了2.90%和2.74%,总体精度提高了1.79%和1.83%,表明改进模型具有更高模拟精度;②利用改进FLUS模型模拟的2030年长沙市中心城区土地利用变化,基准情景和生态保护情景建设用地规模分别为930.06 km2和881.36 km2,均以耕地转为建设用地比例最大;③长沙市中心城区刚性增长边界范围为1479.59 km2,占中心城区总面积的37.38%,边界内包含了芙蓉区,天心区,雨花区,岳麓区和开福区的大部分区域;④基准情景和生态保护情景下,长沙市中心城区弹性增长边界面积分别为799.35 km2和742.92 km2,建设用地扩张空间主要为长沙县和望城区,结果与2010版长沙市城市总体规划拓展方向一致.纳入动态数据的改进FLUS模型多情景模拟划定城市增长边界,能更高精度的为规划决策提供科学依据.

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