基于MAS-LCM的沙漠化空间模拟方法研究

摘要：

以干旱区典型城市磴口县为研究区,利用1995-2015年每隔5年的Landsat TM影像通过遥感解译获取研究区20年的各等级沙漠化空间分布,利用GIS空间分析和重心迁移模型分析沙漠化景观时空变化趋势.并以2010年沙漠化分类数据为基期年数据,利用Logistic元胞自动机(Cellular automata-Markov,CA-Markov)模型(简称LCM)并引入多智能体系统(Multi-agent system,MAS)模型修正转移规则,预测2015年沙漠化分类情况及其空间分布格局.研究结果表明:磴口县20年间重度及极重度沙漠化面积减小,轻度沙漠化景观面积逐渐增大,其中2015年的非沙漠化景观达到37.09％,各类型沙漠化重心远离磴口县城,呈现良好态势.引入MAS模型的CA-Markov预测模型能够显著提升模型的模拟精度,所预测的2015年数据结果Kappa系数达到0.62,高于CA-Markov模型模拟结果,能较好预测干旱区沙漠化分布情况,为沙漠化监管与治理提供了技术支持.

关键词：干旱区、沙漠化、CA-Markov、多智能体系统、模拟

所属期刊栏目：48

分类号：K903(地理学)

资助基金：国家自然科学基金项目41371189;“十二五”国家科技支撑计划项目2012BAD16B00

在线出版日期：2017-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：134-141