耦合Markov与FLUS模型的珠三角城市群土地利用多情景模拟预测
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柴新宇, 吴献文, 陈晓辉, 王玉, 赵星涛
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Multi-scenario simulation and prediction of land use in the Pearl River Delta urban agglomeration using the coupled Markov-FLUS model
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CHAI Xinyu, WU Xianwen, CHEN Xiaohui, WANG Yu, ZHAO Xingtao
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表1 珠三角城市群土地利用模拟主要数据
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Tab.1 Main data of land use simulation in the Pearl River Delta urban agglomeration
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| 数据类型 | 数据名称 | 年份 | 分辨率/m | 数据来源 | 用途 | | 基本数据 | 不同年份土
地利用分类数据 | 1990年 | 30 | Landsat TM/ETM | 土地利用分类源数据 | | 2000年 | 30 | Landsat TM/ETM | | 2010年 | 30 | Landsat TM/ETM | | 2020年 | 30 | Landsat8 | | 自然环境因子 | 高程 | 2020年 | 30 | 地理空间数据云
(http://www.gscloud.cn/) | 用于计算适宜性概率
代表自然地形影响 | | 坡度 | 2020年 | 30 | | 坡向 | 2020年 | 30 | | NDVI | 1990—2020年 | 30 | 中国气象数据网
(http://www.data.cma..cn) | | 年平均降水 | 1990—2020年 | 30 | | 年平均气温 | 1990—2020年 | 30 | | 社会经济因子 | GDP | 2020年 | 1 000 | 资源环境科学与数据中心
(http://www.resdc.cn/) | 用于计算适宜性概率
代表社会经济影响 | | 人口密度 | 2000—2020年 | 1 000 | | 净初级生产力(net primary production,NPP)数据 | 2020年 | 30 | |
| 可达性因子 | 距河流距离 | 2020年 | 30 | 根据土地利用分
类数据源提取 | 用于计算适宜性概率
代表可达性因子影响 | | 距铁路距离 | 2020年 | 30 | | 距城市道路距离 | 2020年 | 30 | | 政策限制因子 | 基本农田保护区 | 2019年 | - | 各市县自然资源局 | 约束用地变化限制数据 | | 生态保护红线 | 2020年 | - |
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