CN117371823B - 一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统 - Google Patents
一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117371823B CN117371823B CN202311640319.6A CN202311640319A CN117371823B CN 117371823 B CN117371823 B CN 117371823B CN 202311640319 A CN202311640319 A CN 202311640319A CN 117371823 B CN117371823 B CN 117371823B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- land
- data
- simulated
- simulation
- module
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000011161 development Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 230000000694 effects Effects 0.000 title claims abstract description 12
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 138
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 60
- 238000011160 research Methods 0.000 claims abstract description 25
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 13
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 45
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 34
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 31
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 28
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 19
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 19
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 12
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 12
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 9
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 5
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims description 5
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims description 4
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
- G06Q10/06375—Prediction of business process outcome or impact based on a proposed change
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，涉及国土空间开发技术领域，包括数据采集处理单元，所述数据采集处理单元用于获取待模拟土地区域需求的研究数据，并对获取的数据进行处理分析，以满足后续PLUS模型的使用要求，且将经过处理的数据上传到构建的数据库内进行储存，便于使用时进行调用。本发明提出了一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，通过设置的数据采集处理单元获取待模拟土地区域需求的研究数据，并对获取的数据进行处理分析，以满足后续PLUS模型的使用要求，且保证数据的准确性，通过设置的国土空间模拟预测单元对PLUS模型的精度进行验证，以保证后续进行模拟预测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及国土空间开发技术领域，具体为一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统。
背景技术
目前，国土空间是指国家主权与主权权利管辖下的地域空间，是国民生存的场所和环境，包括陆地、陆上水域、内水、领海、领空等，一般而言，如果从提供产品的类别来划分，一国的国土空间，可以分为城市空间、农业空间、生态空间和其他空间四类，在申请号为202111344561.X的中国专利中公开了“一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，其包括原始土地识别单元、空间格局模拟单元和动态仿真分析单元；动态仿真分析单元用于动态演示原始土地识别单元的原始图到空间格局模拟单元的模拟结果图的变化，将原始图与模拟结果图的数据汇总对比，生成各地类面积指标变化统计报表，本发明方便通过统计报表直观的确定土地变化的数据，提高土地生态效应预测分析准确性，实现对国土空间开发的生态效应进行预测，可以更直观的观察到国土空间开发前后土地的生态效应变化，方便动态显示原始图中变化的部分，提高实用性。”；
该对比文件仅仅解决了目前的生态效应动态模拟预测系统在进行模拟预测时，模拟生成的图形只是一种静态的结果图，无法动态显示原始图中变化的部分，不利于在一个大区域范围内通过这种动态变化显示快速获知土地变化的精确位置，而且在进行模拟后，无法将模拟结果图与原始图的数据进行对比，导致后续分析局限性较大，实用性欠缺的问题，未考虑到在使用模型进行模拟预测前，需要先验证模型的精度，且在进行模拟预测时，应设置不同的情景进行预测，以提高模拟结果的适用性，且未能直观展现出模拟预测期间土地利用类型的变化。
发明内容
本发明的目的在于提供一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，包括数据采集处理单元，所述数据采集处理单元用于获取待模拟土地区域需求的研究数据，并对获取的数据进行处理分析，以满足后续PLUS模型的使用要求，且将经过处理的数据上传到构建的数据库内进行储存，便于使用时进行调用；
国土空间模拟预测单元，所述国土空间模拟预测单元用于基于数据库内的数据通过PLUS模型进行模拟，以验证PLUS模型的精度，且在设定的不同情景下，基于数据库内的数据对待模拟土地区域通过PLUS模型进行模拟预测，并将不同的模拟预测结果上传到构建的数据库内进行储存；
结果展示分析单元，所述结果展示分析单元用于基于数据库内的不同情境设定下的模拟预测结果，对模拟预测时间内的待模拟土地区域的土地变化相关数据进行进一步处理，并对土地类型的变化进行直观展示，且根据土地适宜性进行区域划分；
国土空间规划单元，所述国土空间规划单元用于基于数据库内的不同情境设定下的模拟预测结果，对生态脆弱性进行评估，并对待模拟土地区域进行规划布局。
优选的，所述数据采集处理单元包括研究数据获取模块，所述数据采集处理单元用于获取待模拟土地区域2003年、2013年和2023年需求的研究数据，包括土地利用数据、DEM数据、社会经济数据和道路数据，其中土地利用数据来源于中国科学院资源环境数据共享中心，且空间分辨率为30m×30m，且土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地，其中DEM数据来源于地理空间数据云平台，且空间分辨率为30m×30m，其中社会经济数据包括GDP和人口密度，数据来源于中科院资源环境科学数据中心，其中道路数据来源于OpenStreetMap。
优选的，所述数据采集处理单元还包括数据处理分析模块和数据上传储存模块，所述数据处理分析模块用于对获取的待模拟土地区域2003年、2013年和2023年需求的研究数据进行处理，包括通过ENVI软件并结合土地分类体系标准，将土地利用数据空间标准化，保证数据坐标系和行列数保持一致，通过ArcGIS 10.8软件对DEM数据进行地理配准和投影处理，并根据待模拟土地区域的行政边界，通过掩膜提取工具进行切割，获取高程数据，以及使用坡度和坡向工具，实现高程到坡度和坡向数据的转换，通过掩膜提取工具利用待模拟土地区域的行政边界对社会经济数据进行裁剪，通过GIS中的欧式距离工具对道路数据做欧式距离分析，所述数据上传储存模块用于将经过处理的数据上传到构建的数据库内进行储存，并基于年份信息进行分类。
优选的，所述国土空间模拟预测单元包括模型精度验证模块和多情景设定模块，所述模型精度验证模块用于基于数据库内经过处理的待模拟土地区域2003年需求的研究数据，通过PLUS模型对待模拟土地区域进行模拟，得到2013年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，并与2013年待模拟土地区域的真实数据进行对比，并通过验证算法计算出PLUS模型的精度，其具体计算公式如下：
；
式中，表示PLUS模型的精度，/>表示模拟正确栅格个数占总数之比，/>表示随机状态仿真正确栅格个数占总数之比，/>表示理想状态仿真正确栅格数量占总数之比,当计算结果大于0.75时，表明PLUS模型的模拟预测精度达到要求，当计算结果不大于0.75时，表明PLUS模型的模拟预测精度不符合要求，需要对模型进行优化调整，所述多情景设定模块用于设定不同的土地模拟预测情景，包括自然增长情景、城镇化发展情景、耕地保护优先情景以及生态保护优先情景。
优选的，所述国土空间模拟预测单元还包括土地模拟预测模块和模拟结果储存模块，所述土地模拟预测模块用于在设定的不同的土地模拟预测情景下，将数据库内经过处理的待模拟土地区域2023年需求的研究数据作为基期数据，通过PLUS模型对待模拟土地区域进行模拟预测，得到2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，具体包括以下步骤：从数据库内经过处理的待模拟土地区域2023年需求的研究数据中选取驱动土地利用变化的因素做驱动因子输入到PLUS模型中，将PLUS模型的迭代次数设置成10次，通过PLUS模型进行模拟预测，从而得到不同土地模拟预测情景下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，所述模拟结果储存模块用于将土地模拟预测模块的模拟数据上传到数据库内进行储存，并依据情景设定进行分类，且与基期数据建立联系。
优选的，所述结果展示分析单元包括土地变化数据处理模块和土地变化轨迹记录模块，所述土地变化数据处理模块用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过土地利用动态度表示算法计算出待模拟土地区域的综合土地利用动态度，其具体计算公式如下：
；
式中，表示第/>类土地利用类型在/>段时间内的综合土地利用动态度，/>分别表示不同的土地利用类型，/>表示待模拟土地区域内土地利用类型数量，/>表示模拟预测初期第/>类土地利用类型面积，/>表示模拟预测过程中土地利用类型从第/>类转为第/>类的面积，/>表示模拟预测时间，进而展现出模拟预测期间土地利用的变化速度，所述土地变化轨迹记录模块用于展现在模拟预测期间土地利用类型的变化轨迹，具体通过对土地利用类型进行数字编码，且基于土地利用类型的数字编码信息和2024年到2033年各一年的土地利用类型将数字编码相连的方式，直观展现出土地利用类型的变化轨迹，且土地利用类型的数字编码信息依次为1-耕地、2-园地、3-草地、4-其他农用地、5-陆地水域、6-建设用地、7-未利用地。
优选的，所述结果展示分析单元还包括生态系统服务价值评估模块和土地适宜性分区模块，所述生态系统服务价值评估模块用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过生态价值算法计算出待模拟土地区域内不同生态系统的服务价值总量，其具体计算公式如下：
；
式中，表示生态系统服务价值总量，/>表示第/>种生态系统的面积，/>表示第种生态系统的单位面积生态系统服务价值系数，/>表示生态系统的数量，/>表示第/>种生态系统，并基于计算结果进行排序，所述土地适宜性分区模块用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过ArcGIS 10.8软件对最小累积阻力模型进行分析，以得到待模拟土地区域中生态用地和建设用地的扩张最小累积阻力表面图，并对生态用地扩张的最小累积阻力值和建设用地扩张的最小累积阻力值进行作差处理，基于作差结果得到待模拟土地区域的最小累积阻力差值图，基于最小累积阻力差值图中的数据信息绘制最小累积阻力差值栅格统计直方图，并基于最小累积阻力差值栅格统计直方图中横坐标上小于0值区域内的突变值和大于0值区域内的突变值，将待模拟土地区域进一步从左到右依次划分为生态限制区、生态适宜区、建设适宜区、建设优先区。
优选的，所述国土空间规划单元包括生态脆弱性评估模块和区域规划模块，所述生态脆弱性评估模块用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过生态评估算法对待模拟土地区域的生态脆弱性进行评估，其具体计算公式如下：
；
式中，表示生态脆弱性程度指数，/>表示第/>个主成分因子，/>表示第/>个主成分因子的贡献率，/>表示第/>种主成分因子，/>表示主成分因子的数量，且在当计算结果＜0.21时，评估为微度脆弱，当0.21≤计算结果＜0.25时，评估为轻度脆弱，当0.25≤计算结果＜0.30时，评估为中度脆弱，当0.30≤计算结果＜0.35时，评估为重度脆弱，当计算结果≥0.35时，评估为极度脆弱，所述区域规划模块用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，对待模拟土地区域的发展布局进行规划。
与现有技术相比，本发明的有益效果至少包括：本发明提出了一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，通过设置的数据采集处理单元获取待模拟土地区域需求的研究数据，并对获取的数据进行处理分析，以满足后续PLUS模型的使用要求，且保证数据的准确性，通过设置的国土空间模拟预测单元对PLUS模型的精度进行验证，以保证后续进行模拟预测的准确性，且在设定的不同情景下进行模拟预测，使得模拟预测的结果更有说服力，适用性更强，且将模拟预测结果与基期数据建立联系，便于进行查找，通过设置的结果展示分析单元展现出模拟预测期间土地利用的变化速度和土地利用类型的变化轨迹，便于直观展现模拟预测期间土地利用的变化过程，且对待模拟土地区域进行进一步划分，通过设置的国土空间规划单元对待模拟土地区域的生态脆弱性进行评估，便于在现实环境下对待模拟土地区域的发展布局进行规划。
附图说明
图1为本发明实施例整体流程示意图；
图2为本发明实施例数据采集处理单元流程示意图；
图3为本发明实施例国土空间模拟预测单元流程示意图；
图4为本发明实施例结果展示分析单元流程示意图；
图5为本发明实施例国土空间规划单元流程示意图。
图中：100、数据采集处理单元；101、研究数据获取模块；102、数据处理分析模块；103、数据上传储存模块；200、国土空间模拟预测单元；201、模型精度验证模块；202、多情景设定模块；203、土地模拟预测模块；204、模拟结果储存模块；300、结果展示分析单元；301、土地变化数据处理模块；302、土地变化轨迹记录模块；303、生态系统服务价值评估模块；304、土地适宜性分区模块；400、国土空间规划单元；401、生态脆弱性评估模块；402、区域规划模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，包括数据采集处理单元100，数据采集处理单元100用于获取待模拟土地区域需求的研究数据，并对获取的数据进行处理分析，以满足后续PLUS模型的使用要求，且将经过处理的数据上传到构建的数据库内进行储存，便于使用时进行调用；
国土空间模拟预测单元200，国土空间模拟预测单元200用于基于数据库内的数据通过PLUS模型进行模拟，以验证PLUS模型的精度，且在设定的不同情景下，基于数据库内的数据对待模拟土地区域通过PLUS模型进行模拟预测，并将不同的模拟预测结果上传到构建的数据库内进行储存；
结果展示分析单元300，结果展示分析单元300用于基于数据库内的不同情境设定下的模拟预测结果，对模拟预测时间内的待模拟土地区域的土地变化相关数据进行进一步处理，并对土地类型的变化进行直观展示，且根据土地适宜性进行区域划分；
国土空间规划单元400，国土空间规划单元400用于基于数据库内的不同情境设定下的模拟预测结果，对生态脆弱性进行评估，并对待模拟土地区域进行规划布局。
数据采集处理单元100包括研究数据获取模块101，数据采集处理单元100用于获取待模拟土地区域2003年、2013年和2023年需求的研究数据，包括土地利用数据、DEM数据、社会经济数据和道路数据，其中土地利用数据来源于中国科学院资源环境数据共享中心，且空间分辨率为30m×30m，且土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地，其中DEM数据来源于地理空间数据云平台，且空间分辨率为30m×30m，其中社会经济数据包括GDP和人口密度，数据来源于中科院资源环境科学数据中心，其中道路数据来源于OpenStreetMap；通过设置的数据获取模块101中获取的相关数据为后续进行模拟预测提供数据支撑；
数据采集处理单元100还包括数据处理分析模块102和数据上传储存模块103，数据处理分析模块102用于对获取的待模拟土地区域2003年、2013年和2023年需求的研究数据进行处理，包括通过ENVI软件并结合土地分类体系标准，将土地利用数据空间标准化，保证数据坐标系和行列数保持一致，通过ArcGIS 10.8软件对DEM数据进行地理配准和投影处理，并根据待模拟土地区域的行政边界，通过掩膜提取工具进行切割，获取高程数据，以及使用坡度和坡向工具，实现高程到坡度和坡向数据的转换，通过掩膜提取工具利用待模拟土地区域的行政边界对社会经济数据进行裁剪，通过GIS中的欧式距离工具对道路数据做欧式距离分析，数据上传储存模块103用于将经过处理的数据上传到构建的数据库内进行储存，并基于年份信息进行分类；通过设置的数据处理分析模块102对获取的相关数据进行处理，以满足后续PLUS模型的使用要求；
国土空间模拟预测单元200包括模型精度验证模块201和多情景设定模块202，模型精度验证模块201用于基于数据库内经过处理的待模拟土地区域2003年需求的研究数据，通过PLUS模型对待模拟土地区域进行模拟，得到2013年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，并与2013年待模拟土地区域的真实数据进行对比，并通过验证算法计算出PLUS模型的精度，其具体计算公式如下：
；
式中，表示PLUS模型的精度，/>表示模拟正确栅格个数占总数之比，/>表示随机状态仿真正确栅格个数占总数之比，/>表示理想状态仿真正确栅格数量占总数之比,当计算结果大于0.75时，表明PLUS模型的模拟预测精度达到要求，当计算结果不大于0.75时，表明PLUS模型的模拟预测精度不符合要求，需要对模型进行优化调整，多情景设定模块202用于设定不同的土地模拟预测情景，包括自然增长情景、城镇化发展情景、耕地保护优先情景以及生态保护优先情景；通过设置的模型精度验证模块201对PLUS模型的精度进行验证，以保证后续进行模拟预测的准确性；
国土空间模拟预测单元200还包括土地模拟预测模块203和模拟结果储存模块204，土地模拟预测模块203用于在设定的不同的土地模拟预测情景下，将数据库内经过处理的待模拟土地区域2023年需求的研究数据作为基期数据，通过PLUS模型对待模拟土地区域进行模拟预测，得到2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，具体包括以下步骤：从数据库内经过处理的待模拟土地区域2023年需求的研究数据中选取驱动土地利用变化的因素做驱动因子输入到PLUS模型中，将PLUS模型的迭代次数设置成10次，通过PLUS模型进行模拟预测，从而得到不同土地模拟预测情景下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，模拟结果储存模块204用于将土地模拟预测模块203的模拟数据上传到数据库内进行储存，并依据情景设定进行分类，且与基期数据建立联系；通过设置的模拟结果储存模块204将模拟数据与基期数据建立联系，便于后续进行查找对比；
结果展示分析单元300包括土地变化数据处理模块301和土地变化轨迹记录模块302，土地变化数据处理模块301用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过土地利用动态度表示算法计算出待模拟土地区域的综合土地利用动态度，其具体计算公式如下：
；
式中，表示第/>类土地利用类型在/>段时间内的综合土地利用动态度，/>分别表示不同的土地利用类型，/>表示待模拟土地区域内土地利用类型数量，/>表示模拟预测初期第/>类土地利用类型面积，/>表示模拟预测过程中土地利用类型从第/>类转为第/>类的面积，/>表示模拟预测时间，进而展现出模拟预测期间土地利用的变化速度，土地变化轨迹记录模块302用于展现在模拟预测期间土地利用类型的变化轨迹，具体通过对土地利用类型进行数字编码，且基于土地利用类型的数字编码信息和2024年到2033年各一年的土地利用类型将数字编码相连的方式，直观展现出土地利用类型的变化轨迹，且土地利用类型的数字编码信息依次为1-耕地、2-园地、3-草地、4-其他农用地、5-陆地水域、6-建设用地、7-未利用地；通过设置的土地变化轨迹记录模块302直观展现出土地利用类型的变化轨迹；
结果展示分析单元300还包括生态系统服务价值评估模块303和土地适宜性分区模块304，生态系统服务价值评估模块303用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过生态价值算法计算出待模拟土地区域内不同生态系统的服务价值总量，其具体计算公式如下：
；
式中，表示生态系统服务价值总量，/>表示第/>种生态系统的面积，/>表示第种生态系统的单位面积生态系统服务价值系数，/>表示生态系统的数量，/>表示第/>种生态系统，并基于计算结果进行排序，土地适宜性分区模块304用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过ArcGIS 10.8 软件对最小累积阻力模型进行分析，以得到待模拟土地区域中生态用地和建设用地的扩张最小累积阻力表面图，并对生态用地扩张的最小累积阻力值和建设用地扩张的最小累积阻力值进行作差处理，基于作差结果得到待模拟土地区域的最小累积阻力差值图，基于最小累积阻力差值图中的数据信息绘制最小累积阻力差值栅格统计直方图，并基于最小累积阻力差值栅格统计直方图中横坐标上小于0值区域内的突变值和大于0值区域内的突变值，将待模拟土地区域进一步从左到右依次划分为生态限制区、生态适宜区、建设适宜区、建设优先区；通过设置的土地适宜性分区模块304将待模拟土地区域进行进一步划分，给在现实环境下对待模拟土地区域的发展布局规划提供数据支撑；
国土空间规划单元400包括生态脆弱性评估模块401和区域规划模块402，生态脆弱性评估模块401用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过生态评估算法对待模拟土地区域的生态脆弱性进行评估，其具体计算公式如下：
；
式中，表示生态脆弱性程度指数，/>表示第/>个主成分因子，/>表示第/>个主成分因子的贡献率，/>表示第/>种主成分因子，/>表示主成分因子的数量，且在当计算结果＜0.21时，评估为微度脆弱，当0.21≤计算结果＜0.25时，评估为轻度脆弱，当0.25≤计算结果＜0.30时，评估为中度脆弱，当0.30≤计算结果＜0.35时，评估为重度脆弱，当计算结果≥0.35时，评估为极度脆弱，区域规划模块402用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，对待模拟土地区域的发展布局进行规划；通过设置的区域规划模块402基于模拟预测得到的相关数据在现实环境下对待模拟土地区域的发展布局进行规划。
工作原理：本发明通过研究数据获取模块101获取待模拟土地区域2003年、2013年和2023年需求的研究数据，通过数据处理分析模块102对获取的待模拟土地区域2003年、2013年和2023年需求的研究数据进行处理，以满足后续PLUS模型的使用要求，通过数据上传储存模块103将经过处理的数据上传到构建的数据库内进行储存，通过模型精度验证模块201验证PLUS模型的精度，以保证模拟预测的准确性，通过多情景设定模块202设定不同的土地模拟预测情景，通过土地模拟预测模块203对待模拟土地区域进行模拟预测，通过模拟结果储存模块204将土地模拟预测模块203的模拟数据上传到数据库内进行储存，且与基期数据建立联系，通过土地变化数据处理模块301展现模拟预测期间土地利用的变化速度，通过土地变化轨迹记录模块302展现模拟预测期间土地利用类型的变化轨迹，通过生态系统服务价值评估模块303计算出待模拟土地区域内不同生态系统的服务价值总量，并基于计算结果进行排序，通过土地适宜性分区模块304将待模拟土地区域进一步划分为生态限制区、生态适宜区、建设适宜区、建设优先区，通过生态脆弱性评估模块401对待模拟土地区域的生态脆弱性进行评估，通过区域规划模块402对待模拟土地区域的发展布局进行规划。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (5)
1.一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，其特征在于：包括数据采集处理单元（100），所述数据采集处理单元（100）用于获取待模拟土地区域需求的研究数据，并对获取的数据进行处理分析，以满足后续PLUS模型的使用要求，且将经过处理的数据上传到构建的数据库内进行储存，便于使用时进行调用；
国土空间模拟预测单元（200），所述国土空间模拟预测单元（200）用于基于数据库内的数据通过PLUS模型进行模拟，以验证PLUS模型的精度，且在设定的不同情景下，基于数据库内的数据对待模拟土地区域通过PLUS模型进行模拟预测，并将不同的模拟预测结果上传到构建的数据库内进行储存；
结果展示分析单元（300），所述结果展示分析单元（300）用于基于数据库内的不同情境设定下的模拟预测结果，对模拟预测时间内的待模拟土地区域的土地变化相关数据进行进一步处理，并对土地类型的变化进行直观展示，且根据土地适宜性进行区域划分；
所述结果展示分析单元（300）包括土地变化数据处理模块（301）和土地变化轨迹记录模块（302），所述土地变化数据处理模块（301）用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过土地利用动态度表示算法计算出待模拟土地区域的综合土地利用动态度，其具体计算公式如下：
；
式中，表示第/>类土地利用类型在/>段时间内的综合土地利用动态度，/>分别表示不同的土地利用类型，/>表示待模拟土地区域内土地利用类型数量，/>表示模拟预测初期第类土地利用类型面积，/>表示模拟预测过程中土地利用类型从第/>类转为第/>类的面积，/>表示模拟预测时间，进而展现出模拟预测期间土地利用的变化速度，所述土地变化轨迹记录模块（302）用于展现在模拟预测期间土地利用类型的变化轨迹，具体通过对土地利用类型进行数字编码，且基于土地利用类型的数字编码信息和2024年到2033年各一年的土地利用类型将数字编码相连的方式，直观展现出土地利用类型的变化轨迹，且土地利用类型的数字编码信息依次为1-耕地、2-园地、3-草地、4-其他农用地、5-陆地水域、6-建设用地、7-未利用地；
所述结果展示分析单元（300）还包括生态系统服务价值评估模块（303）和土地适宜性分区模块（304），所述生态系统服务价值评估模块（303）用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过生态价值算法计算出待模拟土地区域内不同生态系统的服务价值总量，其具体计算公式如下：
；
式中，表示生态系统服务价值总量，/>表示第/>种生态系统的面积，/>表示第/>种生态系统的单位面积生态系统服务价值系数，/>表示生态系统的数量，/>表示第/>种生态系统，并基于计算结果进行排序，所述土地适宜性分区模块（304）用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过ArcGIS10.8软件对最小累积阻力模型进行分析，以得到待模拟土地区域中生态用地和建设用地的扩张最小累积阻力表面图，并对生态用地扩张的最小累积阻力值和建设用地扩张的最小累积阻力值进行作差处理，基于作差结果得到待模拟土地区域的最小累积阻力差值图，基于最小累积阻力差值图中的数据信息绘制最小累积阻力差值栅格统计直方图，并基于最小累积阻力差值栅格统计直方图中横坐标上小于0值区域内的突变值和大于0值区域内的突变值，将待模拟土地区域进一步从左到右依次划分为生态限制区、生态适宜区、建设适宜区、建设优先区
国土空间规划单元（400），所述国土空间规划单元（400）用于基于数据库内的不同情境设定下的模拟预测结果，对生态脆弱性进行评估，并对待模拟土地区域进行规划布局；
所述国土空间规划单元（400）包括生态脆弱性评估模块（401）和区域规划模块（402），所述生态脆弱性评估模块（401）用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，通过生态评估算法对待模拟土地区域的生态脆弱性进行评估，其具体计算公式如下：
；
式中，表示生态脆弱性程度指数，/>表示第/>个主成分因子，/>表示第/>个主成分因子的贡献率，/>表示第/>种主成分因子，/>表示主成分因子的数量，且在当计算结果＜0.21时，评估为微度脆弱，当0.21≤计算结果＜0.25时，评估为轻度脆弱，当0.25≤计算结果＜0.30时，评估为中度脆弱，当0.30≤计算结果＜0.35时，评估为重度脆弱，当计算结果≥0.35时，评估为极度脆弱，所述区域规划模块（402）用于基于数据库内不同设定情境下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，对待模拟土地区域的发展布局进行规划。
2.根据权利要求1所述的一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，其特征在于：所述数据采集处理单元（100）包括研究数据获取模块（101），所述数据采集处理单元（100）用于获取待模拟土地区域2003年、2013年和2023年需求的研究数据，包括土地利用数据、DEM数据、社会经济数据和道路数据，其中土地利用数据来源于中国科学院资源环境数据共享中心，且空间分辨率为30m×30m，且土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地，其中DEM数据来源于地理空间数据云平台，且空间分辨率为30m×30m，其中社会经济数据包括GDP和人口密度，其中道路数据来源于OpenStreetMap。
3.根据权利要求1所述的一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，其特征在于：所述数据采集处理单元（100）还包括数据处理分析模块（102）和数据上传储存模块（103），所述数据处理分析模块（102）用于对获取的待模拟土地区域2003年、2013年和2023年需求的研究数据进行处理，包括通过ENVI软件并结合土地分类体系标准，将土地利用数据空间标准化，保证数据坐标系和行列数保持一致，通过ArcGIS 10.8软件对DEM数据进行地理配准和投影处理，并根据待模拟土地区域的行政边界，通过掩膜提取工具进行切割，获取高程数据，以及使用坡度和坡向工具，实现高程到坡度和坡向数据的转换，通过掩膜提取工具利用待模拟土地区域的行政边界对社会经济数据进行裁剪，通过GIS中的欧式距离工具对道路数据做欧式距离分析，所述数据上传储存模块（103）用于将经过处理的数据上传到构建的数据库内进行储存，并基于年份信息进行分类。
4.根据权利要求1所述的一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，其特征在于：所述国土空间模拟预测单元（200）包括模型精度验证模块（201）和多情景设定模块（202），所述模型精度验证模块（201）用于基于数据库内经过处理的待模拟土地区域2003年需求的研究数据，通过PLUS模型对待模拟土地区域进行模拟，得到2013年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，并与2013年待模拟土地区域的真实数据进行对比，并通过验证算法计算出PLUS模型的精度，其具体计算公式如下：
；
式中，表示PLUS模型的精度，/>表示模拟正确栅格个数占总数之比，/>表示随机状态仿真正确栅格个数占总数之比，/>表示理想状态仿真正确栅格数量占总数之比,当计算结果大于0.75时，表明PLUS模型的模拟预测精度达到要求，当计算结果不大于0.75时，表明PLUS模型的模拟预测精度不符合要求，需要对模型进行优化调整，所述多情景设定模块（202）用于设定不同的土地模拟预测情景，包括自然增长情景、城镇化发展情景、耕地保护优先情景以及生态保护优先情景。
5.根据权利要求1所述的一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统，其特征在于：所述国土空间模拟预测单元（200）还包括土地模拟预测模块（203）和模拟结果储存模块（204），所述土地模拟预测模块（203）用于在设定的不同的土地模拟预测情景下，将数据库内经过处理的待模拟土地区域2023年需求的研究数据作为基期数据，通过PLUS模型对待模拟土地区域进行模拟预测，得到2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，具体包括以下步骤：从数据库内经过处理的待模拟土地区域2023年需求的研究数据中选取驱动土地利用变化的因素做驱动因子输入到PLUS模型中，将PLUS模型的迭代次数设置成10次，通过PLUS模型进行模拟预测，从而得到不同土地模拟预测情景下的2024年到2033年待模拟土地区域的土地利用模拟数据，所述模拟结果储存模块（204）用于将土地模拟预测模块（203）的模拟数据上传到数据库内进行储存，并依据情景设定进行分类，且与基期数据建立联系。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311640319.6A CN117371823B (zh) | 2023-12-04 | 2023-12-04 | 一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311640319.6A CN117371823B (zh) | 2023-12-04 | 2023-12-04 | 一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117371823A CN117371823A (zh) | 2024-01-09 |
| CN117371823B true CN117371823B (zh) | 2024-03-08 |
Family
ID=89393199
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311640319.6A Active CN117371823B (zh) | 2023-12-04 | 2023-12-04 | 一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117371823B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112035584A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-04 | 北京清华同衡规划设计研究院有限公司 | 空间规划情景模拟方法及系统 |
| CN115271373A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-11-01 | 华南理工大学 | 城市群弹性开发边界划定方法及系统 |
| CN115293570A (zh) * | 2022-08-03 | 2022-11-04 | 鲁东大学 | 一种基于gis国土空间规划系统及方法 |
| CN115438855A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-06 | 河海大学 | 一种山地城市土地利用优化配置方法 |
| CN115496301A (zh) * | 2022-11-14 | 2022-12-20 | 广州市交通规划研究院有限公司 | 一种面向国土空间规划的土地利用与交通协同评价方法 |
| CN115936461A (zh) * | 2023-01-10 | 2023-04-07 | 上海图源素数字科技有限公司 | 一种国土空间综合整治动态评估方法 |
| CN116797027A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-09-22 | 南京农业大学 | 一种基于人工智能的景观生态保护的风险预警系统及方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20230306347A1 (en) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | Oii, Inc. | Systems and methods for supply chain optimization with channel saliency |
-
2023
- 2023-12-04 CN CN202311640319.6A patent/CN117371823B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112035584A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-04 | 北京清华同衡规划设计研究院有限公司 | 空间规划情景模拟方法及系统 |
| CN115271373A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-11-01 | 华南理工大学 | 城市群弹性开发边界划定方法及系统 |
| CN115293570A (zh) * | 2022-08-03 | 2022-11-04 | 鲁东大学 | 一种基于gis国土空间规划系统及方法 |
| CN115438855A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-06 | 河海大学 | 一种山地城市土地利用优化配置方法 |
| CN115496301A (zh) * | 2022-11-14 | 2022-12-20 | 广州市交通规划研究院有限公司 | 一种面向国土空间规划的土地利用与交通协同评价方法 |
| CN115936461A (zh) * | 2023-01-10 | 2023-04-07 | 上海图源素数字科技有限公司 | 一种国土空间综合整治动态评估方法 |
| CN116797027A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-09-22 | 南京农业大学 | 一种基于人工智能的景观生态保护的风险预警系统及方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于CLUE-S模型的天津滨海新区土地利用变化情景模拟;李娜;张丽;闫冬梅;张增祥;杨林平;;遥感信息(04);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117371823A (zh) | 2024-01-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Shi et al. | Exploring spatiotemporal patterns of electric power consumption in countries along the Belt and Road | |
| Barber et al. | Target‐group backgrounds prove effective at correcting sampling bias in Maxent models | |
| AU2020356806A1 (en) | Historical city protection and development cooperative control scheme aided design system | |
| CN113505521B (zh) | 一种耦合神经网络-数值模拟的城市内涝快速预报方法 | |
| US20230090928A1 (en) | Method for determining dynamic wetland boundary based on hydrology, organism and soil elements | |
| CN115630567A (zh) | 一种海岸带土壤有机碳储量模拟及预测方法 | |
| Zhang et al. | A global dataset of daily near-surface air temperature at 1-km resolution (2003–2020) | |
| CN116842877A (zh) | 一种基于多源数据综合利用的小尺度三维风场重构算法 | |
| CN113506371B (zh) | 街区尺度气候图绘制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112700349A (zh) | 测风塔选址方法和装置 | |
| Henriquez et al. | Analysis and optimal design of air quality monitoring networks using a variational approach | |
| CN110716998A (zh) | 一种精细尺度人口数据空间化方法 | |
| CN117371823B (zh) | 一种国土空间开发利用生态效应动态模拟预测系统 | |
| CN115239027B (zh) | 空气质量格点化集合预报的方法及装置 | |
| KR20050063616A (ko) | 풍력 자원 지도화 방법 | |
| CN116341841A (zh) | 径流预报误差校正方法、装置、设备、介质和程序产品 | |
| CN113971348A (zh) | 一种基于综合能源系统的源端功率短期预测方法 | |
| CN114048692A (zh) | 一种基于监测数据与模型融合的水体月尺度水质预判方法 | |
| Linares et al. | Application of remote sensing and cellular automata model to analyze and simulate urban density changes | |
| Jardón et al. | Spatial Markov chains implemented in GIS | |
| Heyns | Reduced target-resolution strategy for rapid multi-observer site location optimisation | |
| Guan et al. | Rain fall predict and comparing research based on Arcgis and BP neural network | |
| Zhan et al. | Prediction Model of Land Use and Land Cover Changes in Beijing Based on Ann and Markov_CA Model | |
| CN117272182B (zh) | 一种逐日气温的预测方法、装置、介质及设备 | |
| Kou et al. | A new tool for exploring climate change induced range shifts of conifer species in China |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |