清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Research on the spatiotemporal evolution of land use landscape pattern in a county area based on CA-Markov model

土地利用 碎片(计算) 景观生态学 马尔可夫链 地理 马尔可夫模型 自然地理学 环境科学 环境资源管理 生态学 计算机科学 机器学习 生物 栖息地
作者
Fei Fu,Shuman Deng,Dan Wu,Liu Wen-wen,Zhonghua Bai
出处
期刊:Sustainable Cities and Society [Elsevier BV]
卷期号:80: 103760-103760 被引量:136
标识
DOI:10.1016/j.scs.2022.103760
摘要

The study of the landscape pattern of land use has important practical significance for land use planning and constructing ecological cities. CA, a dynamic modeling approach, has been widely used to simulate future land use change. This study simulated and predicted the land use landscape pattern of Mianzhu City using the CA-Markov model. The spatiotemporal changes and evolution characteristics of the land use landscape pattern from 2008 to 2026 were analyzed qualitatively and quantitatively. Using land use data covering 2008, 2014, and 2020, the road factor parameter range was revised to 50 m, and the CA-Markov model was optimized. In terms of the composition of land types, forest and farmland account for more than 75% of the total area; construction and water areas increase significantly over time. The number of patches (NP) and patch density (PD), which reflect the degree of fragmentation, of landscapes from 2008 to 2020 were higher than 17,500 and 14, respectively. With higher fragmentation, lower agglomeration, and higher landscape diversity and uniformity, various indexes are predicted to have high values in 2026, indicating a significant decrease in fragmentation. In summary, strategies such as planning system, landscape pattern optimization, model modification, and land use patterns under the concept of low-carbon development are proposed. The findings will provide reference for promoting the construction of ecological cities.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大意的晓亦完成签到 ,获得积分10
14秒前
1分钟前
fangyifang完成签到,获得积分10
1分钟前
小蘑菇应助jyy采纳,获得10
2分钟前
KINGAZX完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
jyy发布了新的文献求助10
2分钟前
通科研完成签到 ,获得积分10
3分钟前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
MchemG应助科研通管家采纳,获得30
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
wujuan1606完成签到 ,获得积分10
3分钟前
胖小羊完成签到 ,获得积分10
5分钟前
yo一天完成签到,获得积分10
5分钟前
星际舟完成签到,获得积分10
6分钟前
凡笙发布了新的文献求助10
6分钟前
科研通AI5应助凡笙采纳,获得10
6分钟前
MchemG应助科研通管家采纳,获得20
7分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得15
7分钟前
Dave完成签到 ,获得积分10
7分钟前
7分钟前
tian发布了新的文献求助10
7分钟前
科研通AI5应助tian采纳,获得10
7分钟前
穆一手完成签到 ,获得积分10
8分钟前
8分钟前
yuzao发布了新的文献求助10
8分钟前
实力不允许完成签到 ,获得积分10
8分钟前
研友_nxw2xL完成签到,获得积分10
9分钟前
muriel完成签到,获得积分10
9分钟前
9分钟前
凡笙发布了新的文献求助10
9分钟前
lyj完成签到 ,获得积分10
9分钟前
牛八先生完成签到,获得积分10
9分钟前
minuxSCI完成签到,获得积分10
9分钟前
林利芳完成签到 ,获得积分10
9分钟前
貔貅完成签到 ,获得积分10
10分钟前
闪闪的谷梦完成签到 ,获得积分10
10分钟前
Emperor完成签到 ,获得积分0
11分钟前
oscar完成签到,获得积分10
11分钟前
cy0824完成签到 ,获得积分10
11分钟前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Animal Physiology 2000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3736655
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3280645
关于积分的说明 10020153
捐赠科研通 2997322
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1644527
邀请新用户注册赠送积分活动 782060
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749656