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What is the influence of landscape metric selection on the calibration of land-usecover simulation models
撰写时间:2021/05/13文章来源:温宥越

  传统的CA模型仍然无法描述多种土地利用变化的总体景观格局。为了解决这个问题,我们引入了一个景观驱动的多CA模型,该模型可以在校准过程中考虑景观模式。使用遗传算法搜索最佳的校准参数。我们进一步研究了五个重要景观指标在校准中的性能。与两个公认的基于单元的CA的比较表明,该方法的建模结果更接近于观测到的土地利用数据。此外,我们发现,在本研究中,斑块内聚力和边缘密度是用于CA校准的合适景观目标。更重要的是,我们的方法可以有效地评估不同景观指标的性能,这可以为土地使用规划提供有用的信息。本文提出的模型可以耦合进城市环境规划信息系统中,在未来城市规划和生态环境规划中得到应用。

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