地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (12): 2393-2409.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190618
张晓荣1,2(), 李爱农1,*(
), 南希1,3, 雷光斌1, 王昌博1,2
收稿日期:
2019-10-20
修回日期:
2020-01-11
出版日期:
2020-12-25
发布日期:
2021-02-25
通讯作者:
李爱农
E-mail:zhxr_1991@163.com;ainongli@imde.ac.cn
作者简介:
张晓荣(1991— ),男,湖北利川人,硕士生,主要从事土地利用变化模拟。E-mail: 基金资助:
ZHANG Xiaorong1,2(), LI Ainong1,*(
), NAN Xi1,3, LEI Guangbin1, WANG Changbo1,2
Received:
2019-10-20
Revised:
2020-01-11
Online:
2020-12-25
Published:
2021-02-25
Contact:
LI Ainong
E-mail:zhxr_1991@163.com;ainongli@imde.ac.cn
Supported by:
摘要:
中巴经济走廊的规划和建设离不开对走廊沿线土地资源、生态环境空间格局及变化过程的科学认识。未来土地利用变化模拟研究,可为区域土地资源管理、生态环境可持续性和潜在风险评估等研究提供可靠的预测数据。本文通过耦合系统动力学模型(SD)和未来用地模拟模型(FLUS),并结合中巴经济走廊建设和区域的生态环境政策等设置多种情景对中巴经济走廊进行土地利用模拟,充分发挥2个模型在宏观土地需求模拟以及微观土地分配上的优势。首先根据2009—2015年的历史数据构建并验证了区域土地利用SD-FLUS模型,然后模拟了2016—2030年中巴经济走廊区域惯性发展、投资优先以及和谐发展3种不同情景下的土地利用变化。结果表明:① 历年的总量模拟相对误差均小于9.00%,2015年喀什和巴基斯坦模拟的总体精度均达到90.00%以上、Kappa系数达到0.90以上,说明SD和FLUS耦合模型能有效模拟中巴经济走廊土地利用变化格局,适用于其土地利用变化的情景模拟;② 到2030年,不同情景之间的土地利用存在明显的差异。在3种情景下建设用地均扩张,和谐发展情景扩张速度居中,该情景下喀什建设用地增加了235.17 km2,巴基斯坦增加了4942.80 km2,而扩张最快的投资优先情景下,喀什建设用地增加了265.23 km2(惯性发展情景仅增加163.71 km2),巴基斯坦建设用地增加了5918.91 km2(惯性发展情景仅增加2861.84 km2);巴基斯坦和谐情景下的耕地增量(4768.60 km2)不到增长最多的惯性发展情景的一半,喀什耕地在和谐发展情景增加了604.44 km2,不到投资优先情景的3/4;3种情景中只有和谐发展情景下的林地得到了有效的恢复。总体而言,和谐发展情景兼顾了社会经济发展和生态环境保护,是3种情景中最理想的情景。模型模拟结果可为中巴经济走廊的可持续性研究和生态环境评估等提供一定的数据和方法支撑。
张晓荣, 李爱农, 南希, 雷光斌, 王昌博. 基于FLUS模型和SD模型耦合的中巴经济走廊土地利用变化多情景模拟[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(12): 2393-2409.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190618
ZHANG Xiaorong, LI Ainong, NAN Xi, LEI Guangbin, WANG Changbo. Multi-scenario Simulation of Land Use Change Along China-Pakistan Economic Corridor through Coupling FLUS Model with SD Model[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(12): 2393-2409.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190618
表1
本文所使用的主要数据清单"
类别 | 数据名称 | 时间 | 数据属性/ 空间分辨率 | 数据来源 | 数据用途 |
---|---|---|---|---|---|
土地利用 | 土地利用数据 | 2009—2015 | 栅格/300 m | Climate Change Initiative-Land Cover (CCI-LC)[ | SD、FLUS模型的输入数据和验证数据 |
社会经济 | 人口密度 | 2010 | 栅格/100 m | WorldPop[ | FLUS模型输入数据 |
GDP | 2010 | 栅格/1 km | Global Risk Data Platform[ | 同上 | |
人口统计数据 | 2009—2015 | 统计数据 | 喀什地区统计年鉴、巴基斯坦统计年鉴、联合国开发计划署[ | SD模型的构建 | |
GDP统计数据 | 2009—2015 | 统计数据 | 同上 | 同上 | |
基础地理 信息 | 居民点 | 2012 | 矢量 | 南亚资源环境数据库(课题组提供) | FLUS模型输入数据 |
路网 | 矢量 | 同上 | 同上 | ||
河流 | 矢量 | 同上 | 同上 | ||
地形 | DEM | 2007 | 栅格/30m | 美国国家航空航天局[ | FLUS模型输入数据 |
坡度 | 由DEM计算获得 | 同上 | |||
坡向 | 同上 | 同上 | |||
土壤 | 土壤PH | 2013 | 栅格/250m | World Soil Information[ | FLUS模型输入数据 |
含沙量 | 同上 | ||||
土壤深度 | 同上 | ||||
有机碳含量 | 同上 | ||||
气候 | 年均温 | 1985—2015 | 矢量 | 美国国家气象数据中心[ | FLUS模型输入数据 |
年降雨 | 1985—2015 | 矢量 | 同上 | 同上 |
表3
2016—2030年CPEC不同发展情景参数设置"
情景 | 变量 | 喀什地区 | 巴基斯坦 |
---|---|---|---|
惯性发展 | 人口增长率 | ||
GDP增长率 | 12%线性下降至6% | 保持5% | |
年降雨变化/(mm/a) | 0.100 | -0.089 | |
年均温变化/(℃/a) | 0.020 | 0.024 | |
技术创新/% | 0.30 | 1.50 | |
投资优先 | 人口增长率 | 1.5% | 保持1.9% |
GDP增长率 | 12% | 5%线性增长到10% | |
年降雨变化/(mm/a) | 0.750 | 0.173 | |
年均温变化/(℃/a) | 0.040 | 0.051 | |
技术创新/% | 0.50 | 2.00 | |
和谐发展 | 人口增长率 | 1.5%线性下降到1.0% | 1.9%线性下降到1.7% |
GDP增长率 | 12%线性下降到10% | 5%线性增长到9% | |
年降雨变化/(mm/a) | 0.125 | 0.126 | |
年均温变化/(℃/a) | 0.030 | 0.041 | |
技术创新/% | 0.50 | 2.00 |
[1] | 丁思洋, 朱文泉, 江源, 等. 基于RS与GIS的中巴经济走廊生态现状评价[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2017,53(3):358-365. |
[ Ding S Y, Zhu W Q, Jiang Y, et al. Ecological status in the China-Pakistan economic corridor: assessments by RS and GIS[J]. Journal of Beijing Normal University (Natural Science), 2017,53(3):358-365. ] | |
[2] | 王会芝, 惠之凡, 徐鹤. “中巴经济走廊”建设生态环境风险分析与应对策略[J]. 河海大学学报(哲学社会科学版), 2017,19(1):65-68. |
[ Wang H Z, Hui Z F, Xu H. Risk analysis and countermeasures of ecological environment in the construction of "China Pakistan Economic Corridor"[J]. Journal of Hohai University (Philosophy and Social Sciences), 2017,19(1):65-68. ] | |
[3] | 刘卫东, Michael Dunford, 高菠阳. “一带一路”倡议的理论建构——从新自由主义全球化到包容性全球化[J]. 地理科学进展, 2017,36(11):1321-1331. |
[ Liu W D, Michael D, Gao B Y. Discursive construction of the Belt and Road Initiative: From neoliberal to inclusive globalization[J]. Progress in Geography, 2017,36(11):1321-1331. ] | |
[4] |
Foley J A, Defries R, Asner G P, et al. Global consequences of land use[J]. Science, 2005,309(5734):570-574.
doi: 10.1126/science.1111772 pmid: 16040698 |
[5] | 雷光斌. 山地土地覆被遥感自动制图与监测方法研究[D]. 北京:中国科学院大学, 2016. |
[ Lei G B. Study on land cover mapping and change detection in mountainous areaby remote sensing[D]. Beijing: University of Chinese Academy of Sciences, 2016. ] | |
[6] | 刘甲红, 徐露洁, 潘骁骏, 等. 土地利用/土地覆盖变化情景模拟研究进展[J]. 杭州师范大学学报(自然科学版), 2017,16(5):551-560. |
[ Liu J H, Xu L J, Pan X J, et al. Research progress on land-use and land-cover change scenario simulation[J]. Journal of Hangzhou Normal University(Natural Sciences Edition), 2017,16(5):551-560. ] | |
[7] | Portela R, Rademacher I. A dynamic model of patterns of deforestation and their effect on the ability of the Brazilian Amazonia to provide ecosystem services[J]. Ecological Modelling, 2001,143(1-2):115-146. |
[8] | 田贺, 梁迅, 黎夏, 等. 基于SD模型的中国2010―2050年土地利用变化情景模拟[J]. 热带地理, 2017,37(4):547-561. |
[ Tian H, Liang X, Li X, et al. Simulating multiple land use scenarios in china during 2010-2050 based on system dynamic model[J]. Tropical Geography, 2017,37(4):547-561. ] | |
[9] | Wu Q, Li H Q, Wang R S, et al. Monitoring and predicting land use change in Beijing using remote sensing and GIS[J]. Landscape & Urban Planning, 2006,78(4):322-333. |
[10] | Liu X, Liang X, Li X, et al. A Future Land Use Simulation Model (FLUS) for simulating multiple land use scenarios by coupling human and natural effects[J]. Landscape and Urban Planning, 2017,168:94-116. |
[11] | 何春阳, 史培军, 陈晋, 等. 基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究[J]. 中国科学(D辑):地球科学), 2005,35(5):464-473. |
[ He C Y, Shi P J, Chen J, et al. Land use scenario simulation based on system dynamics and cellular automaton model[J]. Science in China Series D-Earth Sciences (in Chinese), 2005,35(5):464-473. ] | |
[12] | 黎夏, 刘小平. 基于案例推理的元胞自动机及大区域城市演变模拟[J]. 地理学报, 2007,62(10):1097-1109. |
[ Li X, Liu X P. Case-based cellular automaton for simulating urban development in a large complex region[J]. Acta Geographica Sinica, 2007,62(10):1097-1109. ] | |
[13] | 刘小平, 黎夏, 艾彬, 等. 基于多智能体的土地利用模拟与规划模型[J]. 地理学报, 2006,61(10):1101-1112. |
[ Liu X P, Li X, Ai B, et al. Multi-agent systems for simulating and planning land use development[J]. Acta Geographica Sinica, 2006,61(10):1101-1112. ] | |
[14] | 余强毅, 吴文斌, 唐华俊, 等. 复杂系统理论与Agent模型在土地变化科学中的研究进展[J]. 地理学报, 2011,66(11):1518-1530. |
[ Yu Q Y, Wu W B, Tang H J, et al. Complex system theory and agent-based modeling: Progresses in land change science[J]. Acta Geographica Sinica, 2011,66(11):1518-1530. ] | |
[15] | Luo G, Yin C, Chen X, et al. Combining system dynamic model and CLUE-S model to improve land use scenario analyses at regional scale: A case study of Sangong watershed in Xinjiang, China[J]. Ecological Complexity, 2010,7(2):198-207. |
[16] | Verburg P H, Overmars K P. Combining top-down and bottom-up dynamics in land use modeling: Exploring the future of abandoned farmlands in Europe with the Dyna-CLUE model[J]. Landscape Ecology, 2009,24(9):1167-1181. |
[17] | 严冬, 李爱农, 南希, 等. 基于Dyna-CLUE改进模型和SD模型耦合的山区城镇用地情景模拟研究——以岷江上游地区为例[J]. 地球信息科学学报, 2016,18(4):514-525. |
[ Yan D, Li A N, Nan X, et al. The study of urban land scenario simulation in mountain area based on modified Dyna-CLUE model and SDM: A case study of the upper reaches of Minjiang River[J]. Journal of Geo-information Science, 2016,18(4):514-525. ] | |
[18] | 戴尔阜, 马良. 土地变化模型方法综述[J]. 地理科学进展, 2018,37(1):152-162. |
[ Dai E F, Ma L. Review on land change modeling approaches[J]. Progress in Geography, 2018,37(1):152-162. ] | |
[19] | 王其藩. 系统动力学理论与方法的新进展[J]. 系统管理学报, 1995(2):6-12. |
[ Wang Q F. Recent development of theory and method of system dynamics[J]. Systems Engineering-Theory Methodology Application, 1995(2):6-12. ] | |
[20] | Forrester J W. System dynamics, system thinking and soft OR[J]. System Dynamics Review, 1994,10(2):245-256. |
[21] | 梁友嘉, 徐中民, 钟方雷. 基于SD和CLUE-S模型的张掖市甘州区土地利用情景分析[J]. 地理研究, 2011,30(3):564-576. |
[ Liang Y J, Xu Z M, Zhong F L. Land use scenario analyses by based on system dynamicmodel and CLUE-S model at regional scale: A case study of Ganzhou district of Zhangye city[J]. Geographical Research, 2011,30(3):564-576. ] | |
[22] | 张亚飞, 廖和平, 李义龙. 基于反规划与FLUS模型的城市增长边界划定研究——以重庆市渝北区为例[J]. 长江流域资源与环境, 2019,28(4):757-767. |
[ Zhang Y F, Liao H P, Li Y L. Delimitation of urban growth boundary based on anti-planning and FLUSmodel: A case study of Yubei district, Chongqing, China[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2019,28(4):757-767. ] | |
[23] | 彭洁. 中巴经济走廊生态脆弱性遥感综合评估[D]. 北京:中国科学院大学, 2017. |
[ Peng J. The comprehensive evaluation of ecological vulnerability in China-Pakistan Economic Corridor[D]. Beijing: University of Chinese Academy of Sciences, 2017. ] | |
[24] | WorldPop. High resolution population distribution maps[DB/OL]. https://www.worldpop.org/. |
[25] | ESA. Climate change initiative-land cover[DB/OL]. http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download.php. |
[26] | Global Risk Data Platform. Gross domestic product[DB/OL]. http://preview.grid.unep.ch. |
[27] | UNDP. Climate change initiative-land cover[DB/OL]. https://population.un.org/wup/. |
[28] | Tachikawa T, Hato M, Kaku M, et al. The characteristics of ASTER GDEM version 2[C]. IEEE international geoscience and remote sensing symposium. IEEE, 2011: 3657-3660. |
[29] |
Hengl T, de Jesus J M, Heuvelink G B, et al. SoilGrids250 m: global gridded soil information based on machine learning[J]. PLoS One, 2017,12(2):e0169748.
doi: 10.1371/journal.pone.0169748 pmid: 28207752 |
[30] | NCDC. Climate data online[DB/OL]. https://www.ncdc.noaa.gov/. |
[31] | 喀什地区发展和改革委员会. 喀什地区国民经济与社会发展第十三个五年计划纲要[M]. 2018. |
[ Development and Reform Commission of Kashgar. Outline of the 13th Five-Year Plan for national economic and social development of Kashgar[M]. 2018. ] | |
[32] | Pakistan G. Pakistan millennium development goals report 2013-summary[M]. Islamabad: United Nations Publications, 2014. |
[33] | Esteban M. The China-Pakistan Corridor: A transit, economic or development corridor[J]. Strategic Studies, 2016,36(2):63-74. |
[34] | Kanwal S, Pitafi A H, Pitifi A, et al. China-Pakistan Economic Corridor (CPEC) development projects and entrepreneurial potential of locals[J]. Journal of Public Affairs, 2019,e1954:1-12. |
[35] | Kousar S, Rehman A, Zafar M, et al. China-Pakistan Economic Corridor: A gateway to sustainable economic development[J]. International Journal of Social Economics, 2018,45(6):909-924. |
[36] | Ali L, Mi J, SHAH M, et al. The potential socio-economic impact of China Pakistan economic corridor[J]. Asian Development Policy Review, 2017,5(4):191-198. |
[37] | Malik A R. The China-Pakistan Economic Corridor (CPEC): A game changer for Pakistan's economy. In: Deepak B. (eds) China's global rebalancing and the New Silk Road[M]. Berlin: Springer. 2018: 69-83. |
[38] | Makhdoom A S, Shah A B, Sami K. Pakistan on the roadway to socio-economic development: Acomprehensive study of China Pakistan Economic Corridor (CPEC)[J]. The Government-Annual Research Journal of Political Science, 2018,6(6):37-46. |
[39] | Afzal S, Naseem A. China Pakistan Economic Corridor (CPEC): challenges and prospects[J]. Pakistan Administrative Review, 2018,2(1):209-222. |
[40] | FAO. FAO statistical yearbook 2012: World food and agriculture[M]. Rome: FAO Inter-Departmental Working Group, 2013. |
[41] | Government of Pakistan. Long term plan for China-Pakistan economic corridor (2017-2030). https://www.pc.gov.pk/uploads/cpec/LTP.pdf. |
[42] | Chaudhry Q U Z. Climate change profile of Pakistan[M]. Manila: Asian Development Bank, 2017. |
[43] | Metz B, Davidson O R, Bosch P R, et al. Climate change 2007: Mitigation. contribution of working group III to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2007. |
[44] | Li L H, Bai L, Yao Y N, et al. Patterns of climate change in Xinjiang projected by IPCC SRES[J]. Journal of Resources and Ecology, 2013,4(1):27-35. |
[45] | 许崇海, 徐影, 罗勇. 新疆地区21世纪气候变化分析[J]. 沙漠与绿洲气象, 2008,2(3):1-7. |
[ Xu C H, Xu Y, Luo Y. Climate change of the 21st century in Xinjiang with SRES scenarios[J]. Desert and Oasis Meteorology, 2008,2(3):1-7. ] | |
[46] | 王学保, 蔡果兰. Logistic模型的参数估计及人口预测[J]. 食品科学技术学报, 2009,27(6):75-78. |
[ Wang X B, Cai G L. Parameter evaluation of logistic model and population prediction[J]. Journal of Food Science and Technology, 2009,27(6):75-78. ] | |
[47] | 吴欣昕, 刘小平, 梁迅, 等. FLUS-UGB多情景模拟的珠江三角洲城市增长边界划定[J]. 地球信息科学学报, 2018,20(4):532-542. |
[ Wu X X, Liu X P, Liang X, et al. Multi-scenarios simulation of urban growth boundaries in Pearl River Delta based on FLUS-UGB[J]. Journal of Geo-information Science, 2018,20(4):532-542. ] | |
[48] | Liang X, Liu X, Li D, et al. Urban growth simulation by incorporating planning policies into a CA-based future land-use simulation model[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2018,32(11):2294-2316. |
[49] | 周浩, 雷国平, 杨雪昕, 等. RCPs气候情景下三江平原典型流域耕地动态模拟[J]. 农业机械学报, 2017,48(10):121-133. |
[ Zhou H, Lei G P, Yang X X, et al. Simulation of cultivated land under RCPs scenarios in typical basin of Sanjiang Plain[J]. Transactions of The Chinese Society of Agricultural Machinery, 2017,48(10):121-133. ] | |
[50] | 朱寿红, 舒帮荣, 马晓冬, 等. 基于“反规划”理念及FLUS模型的城镇用地增长边界划定研究——以徐州市贾汪区为例[J]. 地理与地理信息科学, 2017,33(5):80-86. |
[ Zhu S H, Shu B R, Ma X D, et al. The delimitation of urban growth boundary based on the idea of "anti-planning" and FLUS model: A case study of Jiawang district, Xuzhou city[J]. Geography and Geo-information Science, 2017,33(5):80-86. ] | |
[51] | Li X, Yeh A G. Neural-network-based cellular automata for simulating multiple land use changes using GIS[J]. International Journal of Geographical Information Systems, 2002,16(4):323-343. |
[52] | Samie A, Deng X, Jia S, et al. Scenario-based simulation on dynamics of land-use-land-cover change in Punjab province, Pakistan[J]. Sustainability, 2017,9(8):1285-1301. |
[53] | Verburg P H, Eickhout B, Meijl H V. A multi-scale, multi-model approach for analyzing the future dynamics of European land use[J]. Annals of Regional Science, 2008,42(1):57-77. |
[54] | 孟成, 卢新海, 彭明军, 等. 基于Markov-C 5.0的CA城市用地布局模拟预测方法[J]. 中国土地科学, 2015(6):82-88. |
[ Meng C, Lu H X, Peng M J, et al. A land layout simulation model based on CA and Markov-C 5.0 classification[J]. China Land Science, 2015(6):82-88. ] | |
[55] | Chen D, Deng X, Jin G, et al. Land-use-change induced dynamics of carbon stocks of the terrestrial ecosystem in Pakistan[J]. Physics & Chemistry of the Earth, 2017,101:13-20. |
[56] |
Ali T, Xie W. Why Pakistan needs more reservoirs, and fast[J]. Nature, 2018,560(7719):431.
doi: 10.1038/d41586-018-05962-9 pmid: 30127479 |
[57] | 祝卓. 空间冲突的演变特征及影响效应——以长株潭城市群为例[J]. 地理科学进展, 2012,31(6):717-723. |
[ Zhu Z. The evolution characteristics and influence effect of spatial conflict: A case study of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration[J]. Progress in Geography, 2012,31(6):717-723. ] | |
[58] | 赵丹阳. 松花江流域城镇空间扩展的生态环境效应[D]. 北京:中国科学院大学, 2017. |
[ Zhao D Y. Eco-environment effect of urban expansion in Songhua River Basin[D]. Beijing: University of Chinese Academy of Sciences, 2017. ] |
[1] | 裴韬, 王席, 宋辞, 刘亚溪, 黄强, 舒华, 陈晓, 郭思慧, 周成虎. COVID-19疫情时空分析与建模研究进展[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(2): 188-210. |
[2] | 张世伟, 魏璐瑶, 金星星, 陆玉麒. 基于FLUS-UGB的县域土地利用模拟及城镇开发边界划定研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1848-1859. |
[3] | 龚围, 李丽, 柳钦火, 辛晓洲, 彭志晴, 邬明权, 牛铮, 田海峰. “一带一路”区域水电站工程生态环境影响遥感监测[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1424-1436. |
[4] | 蒋瑜, 邬明权, 刘正才, 黄长军. 基于遥感的迪拜哈翔清洁能源电站项目监管方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1437-1448. |
[5] | 叶虎平, 廖小罕, 何贤强, 岳焕印. 斯里兰卡近海海洋生态环境变化遥感监测分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1463-1475. |
[6] | 陈玉龙, 赖志柱, 王铮. 基于交通网络的乡村中小学优化布局[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(5): 1120-1132. |
[7] | 林珲, 胡明远, 陈旻, 张帆, 游兰, 陈宇婷. 从地理信息系统到虚拟地理环境的认知转变[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4): 662-672. |
[8] | 赵鹏军, 万婕. 城市交通与土地利用一体化模型的核心算法进展及技术创新[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4): 792-804. |
[9] | 赵林峰, 刘小平, 刘鹏华, 陈广照, 何家律. 基于地理分区与FLUS模型的城市扩张模拟与预警[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 517-530. |
[10] | 吴钱娇, 陈玉敏. 基于CUDA的地表水动态模拟并行方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 505-515. |
[11] | 张经度, 梅志雄, 吕佳慧, 陈进钊. 纳入空间自相关的FLUS模型在土地利用变化多情景模拟中的应用[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 531-542. |
[12] | 单渌铱, 王海军, 张彬, 潘鹏. 顾及土地生态安全的环鄱阳湖城市群土地利用情景模拟[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 543-556. |
[13] | 黄康, 戴文远, 黄万里, 欧惠. 基于FLUS模型与动能定理的城镇用地增长边界划定[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 557-567. |
[14] | 杨露, 颉耀文, 宗乐丽, 邱天, 焦继宗. 基于多目标遗传算法和FLUS模型的西北农牧交错带土地利用优化配置[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 568-579. |
[15] | 柯新利, 肖邦勇, 郑伟伟, 马艳春, 李红艳. 城镇-农业-生态空间划定的多情景模拟[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 580-591. |
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