土地利用变化预测CBR方法的适应性分析

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• 责任者：孙晔然^c中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室^d1987^e硕士研究生 ; 杜云艳 ; 苏奋振 ; 周成虎
• 刊名：地理科学进展
• 出版年：2011
• 卷期：30^b7
• 关键词：土地利用变化20^a预测 ; 地理信息系统 ; 数据库 ; 分布
• 页码：912～919
• 索书号：P190.6/208-10
• 图表：^c表5参21插图
• 分类号：2700
• 文摘期号：2012/03

摘要

研究土地利用变化的方法很多，常见的有统计回归方法、概率统计方法、系统动力学方法、元胞自动机方法以及贝叶斯网络方法等。这些方法都各具特点，并得到了实际应用。虽然有些研究指出了一些方法的优点和不足，但是对其在土地利用变化问题上的适应性研究还比较有限。案例推理(Case Based Reasoning，简称CBR)作为研究土地利用变化的一种新方法，目前同样缺乏适应性方面的研究。因此，该文在土地利用的CBR方法的研究基础上，具体探讨该方法在土地利用变化预测上的适应性问题。研究分别从案例的选取方式、模型指标的选取以及指标权重的设定3个方面开展，通过对比试验以深入讨论3个方面的因素对预测精度的影响。研究结果显示，在历史案例丰富的情况下，通过选择重要的指标，并对其赋予较高权重，可以保证CBR方法在预测土地利用变化时的稳定性。此外，CBR中“地理环境”组分的引入，有效地提高了土地利用变化预测的精度。研究表明，CBR在解决土地利用变化问题上具有简单灵活、适用范围广、预测精度高以及保持形态稳定的特点，是一种解决地学问题的新方法。