基于历史情景的FLUS模型邻域权重设置——以闽三角城市群2030年土地利用模拟为例

以闽三角城市群2030年土地利用模拟为例,针对FULS模型邻域权重参数提出一种基于历史情景的设置方法.首先以2015年土地利用数据为基础,结合人工神经网络算法综合12个自然、社会、经济驱动因子计算各土地类型的出现概率和空间分布,然后依据对历史情景的分析,分别用马尔可夫链和分析景观格局指数的方法设定相关参数,最后用自适应惯性竞争元胞自动机模拟闽三角城市群2030年的土地利用情景.分析发现,同时间尺度各土地类型TA(Total Area)的变化量可以较好的反映其扩张强度,由强到弱依次为建设用地、水域及滩涂、其他土地、草地、林地及农田;TA变化量的无量纲值在数据意义和数据结构方面均较好地契合FLUS模型邻域权重的参数要求;结合各土地类型TA变化量和扩张强度间的相互关系来看,到2030年农田受建设用地扩张的影响最为严重,大量土地由农田、林地、草地及其他土地转变为建设用地或水域及滩涂;建设用地持续扩张,闽三角城市群空间一体化格局基本形成,其余各土地类型被进一步分离,同类型斑块更趋于独立发展.综合参数设置过程和模拟结果来看,TA变化量的无量纲值可为FLUS模型的邻域权重参数设置提供一种客观可行的方法.