Modelling urban expansion guided by land ecological suitability: A case study of Changzhou City, China

城市蔓延 城市扩张 城市规划 中国 地理 土地利用 生态系统服务 环境资源管理 可持续发展 土地利用、土地利用的变化和林业 分布(数学) 环境科学 环境规划 生态学 生态系统 生物 数学分析 考古 数学
作者
Lang Xu,Qingxu Huang,Dongdong Ding,Mengyuan Mei,Hetian Qin
出处
期刊:Habitat international [Elsevier]
卷期号:75: 12-24 被引量:41
标识
DOI:10.1016/j.habitatint.2018.04.002
摘要

Rapid urban expansion usually leads to the change of land use pattern and poses a severe threat to land resources with high ecological value, it is necessary to model the impact of urban development on surrounding environment. The aim of our study is to construct an effective model of simulating urban expansion with protecting ecological land, which could provide a decision-making reference for sustainable development of the city and promote the rational distribution of land resources. In this paper, we proposed an urban expansion model based on land ecological suitability (LES). The proposed model involves using the minimum cumulative resistance (MCR) method to evaluate and visualize the land ecological suitability of the study area. Next, the random forest (RF) algorithm and cellular automaton (CA) are combined to construct an RF–CA to simulate future growth of urban land. As a case study, the RF–CA was used to simulate the distribution of urban land in Changzhou City, eastern China in 2020. The LES evaluation results were then used as the basis of optimizing urban expansion and restrained the excessive sprawl of the city, which could reduce encroachment on land resources such as waterbody and farmland, thereby increasing the ecosystem services value (ESV) by 50.24 million RMB(1 RMB = 0.15 US dollar). It was observed that our model could reduce the spatial conflict between urban expansion and ecological land protection effectively. Therefore, we believe that the results of our case study can contribute to more reasonable urban planning.

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
刚刚
1秒前
菠萝冰发布了新的文献求助10
1秒前
柴yuki完成签到 ,获得积分10
1秒前
坦率的诗蕾完成签到 ,获得积分10
2秒前
秋天的雪发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
搜集达人应助新人类采纳,获得10
2秒前
fee1982发布了新的文献求助10
2秒前
赘婿应助樱桃肉丸子采纳,获得10
3秒前
3秒前
gaga完成签到,获得积分10
3秒前
查理发布了新的文献求助10
4秒前
俊秀的思山完成签到,获得积分10
4秒前
gyw完成签到 ,获得积分10
4秒前
N9完成签到,获得积分10
5秒前
www完成签到 ,获得积分10
5秒前
星期发布了新的文献求助10
5秒前
木质素应助白勺采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
6秒前
完美世界应助快乐小瑶采纳,获得10
6秒前
7秒前
Lucas应助Desamin采纳,获得10
7秒前
7秒前
qq发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
不会写论文的小蜜蜂完成签到 ,获得积分10
8秒前
Rico发布了新的文献求助30
8秒前
隐形的宝宝完成签到,获得积分10
8秒前
尘扬完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
大黄完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
饱胀发布了新的文献求助10
9秒前
希望天下0贩的0应助Panda采纳,获得10
10秒前
wuming发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
026发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Propeller Design 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 1500
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 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6010665
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7556567
关于积分的说明 16134437
捐赠科研通 5157332
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2762362
邀请新用户注册赠送积分活动 1740942
关于科研通互助平台的介绍 1633458