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| 基于马尔可夫链-PLUS模型的伊洛河流域土地利用变化模拟与多情景预测 |
| Simulating Land Use Change and Multi-Scenario Prediction in the Yiluo River Basin Using the PLUS Model: Implications for Sustainable Land Management |
| 投稿时间：2025-02-16 修订日期：2025-05-26 |
| DOI： |
| 中文关键词: 土地利用预测 马尔可夫链-PLUS模型 伊洛河流域 情景模拟 可持续管理 |
| 英文关键词: land use prediction Markov chain-PLUS model Yiluo River Basin scenario simulation sustainable management |
| 基金项目:国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
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| 中文摘要: |
| 【目的】为预测伊洛河流域多情景土地利用演变趋势，揭示政策驱动下的土地系统响应机制，【方法】本研究集成马尔可夫链-PLUS模型，结合土地利用转移矩阵与动态度指数，设计基准延续、耕地红线和生态优先三情景，模拟2030年土地利用格局。【结果】结果表明：2000-2020年，耕地减少818.85km2，林地增加950.33km2，建设用地扩张569.16km2，43.96%耕地流失源于城镇化侵占；模型验证Kappa系数为0.803，面积平均误差2.4%。多情景预测表明：基准延续情景下建设用地将扩张21.7%，耕地红线情景耕地稳定但草地退化速率增加3倍，生态优先情景草地退化速率放缓9.8%。【结论】研究表明伊洛河流域需构建空间分异治理体系，东部平原控制城镇蔓延，西部山地优化造林布局，中部河谷强化耕地保护，模型可为政策效果预评估提供技术支撑。 |
| 英文摘要: |
| 1.将马尔可夫链与PLUS模型耦合，通过马尔可夫链量化土地利用转移概率，结合PLUS模型解析空间驱动机制，实现时间动态与空间异质性的协同模拟，模型验证Kappa系数达0.803。2.提出"约束-反馈"情景构建方法，通过转移规则矩阵揭示政策连锁效应，模拟基准发展情景、耕地红线情景和生态优先情景三种不同政策情景土地利用变化，验证了空间分异治理的必要性。 |
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