基于CLUE_S模型的精河流域綠洲土地利用空間格局多情景模擬

施云霞， 王范霞， 毋兆鵬，

(1.新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院地理系，烏魯木齊　830054；2.新疆維吾爾自治區(qū)干旱區(qū)湖泊環(huán)境與資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊　830054)

基于CLUE_S模型的精河流域綠洲土地利用空間格局多情景模擬

施云霞1， 王范霞2， 毋兆鵬1，2

(1.新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院地理系，烏魯木齊830054；2.新疆維吾爾自治區(qū)干旱區(qū)湖泊環(huán)境與資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊830054)

摘要：以新疆維吾爾自治區(qū)精河流域綠洲為研究區(qū)，基于CLUE_S模型，運(yùn)用logistic逐步回歸法選擇鐵路、公路、水渠、河流、湖面及居民點(diǎn)驅(qū)動(dòng)因子，利用1972年和1990年2期土地利用數(shù)據(jù)，對(duì)研究區(qū)2010年土地利用空間分布格局進(jìn)行模擬。在通過(guò)精度檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，分別設(shè)置“歷史趨勢(shì)預(yù)案”和“生態(tài)保護(hù)預(yù)案”2種情景模擬了研究區(qū)2025年土地利用變化空間分布格局。結(jié)果表明： 對(duì)于干旱區(qū)綠洲小區(qū)域尺度未來(lái)土地利用的變化趨勢(shì)，CLUE_S模型具有良好的模擬能力； 沒(méi)有加入任何限制區(qū)域的“歷史趨勢(shì)預(yù)案”模式下，2025年研究區(qū)生態(tài)環(huán)境將進(jìn)一步惡化； 堅(jiān)持耕地保護(hù)制度和執(zhí)行艾比湖濕地國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)制度的“生態(tài)保護(hù)預(yù)案”前提下，2025年研究區(qū)生態(tài)環(huán)境明顯向好，土地利用率顯著增加。研究結(jié)果對(duì)干旱區(qū)綠洲及生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)的土地利用可持續(xù)發(fā)展具有明顯的實(shí)踐意義。

關(guān)鍵詞：CLUE_S模型； 土地利用； 空間格局； 多情景模擬； 精河流域

0引言

隨著人類活動(dòng)與自然環(huán)境相互作用的加劇，越來(lái)越多研究全球環(huán)境變化的學(xué)者將目光轉(zhuǎn)向土地利用/土地覆被變化(land-useandland-coverchange，LUCC)。地處干旱半干旱地區(qū)的綠洲因其有高度的封閉性、分散性及脆弱敏感性，LUCC表現(xiàn)出復(fù)雜的非線性特征。中國(guó)很早就已經(jīng)開始了對(duì)LUCC的研究，但內(nèi)容以側(cè)重土地資源調(diào)查、分區(qū)、分類、規(guī)劃等為主[1]。隨著3S技術(shù)的飛速發(fā)展,LUCC研究的重點(diǎn)開始向過(guò)程、趨勢(shì)及驅(qū)動(dòng)力研究轉(zhuǎn)化，研究的形式也由靜態(tài)向時(shí)空動(dòng)態(tài)模擬形式發(fā)展[2]。CLUE_S(theconversionoflanduseanditseffectsatsmallregionextent)模型是由荷蘭瓦赫寧根大學(xué)“土地利用變化和影響”研究小組開發(fā)，并于2002年正式向同行推薦的土地預(yù)測(cè)模型。國(guó)內(nèi)自2004年起將其運(yùn)用于我國(guó)不同區(qū)域的土地利用模擬研究，主要集中于我國(guó)LUCC研究的熱點(diǎn)地區(qū)和生態(tài)環(huán)境脆弱地區(qū)[3-8]，其中，相對(duì)于國(guó)內(nèi)其他區(qū)域而言，在干旱區(qū)綠洲中的應(yīng)用成果明顯不足[9-11]。

新疆精河流域地處我國(guó)西北干旱區(qū)，也是我國(guó)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題最突出的內(nèi)陸河流域之一。近年來(lái)，本地區(qū)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展、人們生活水平大有提高，但同時(shí)由于水資源過(guò)度開發(fā)利用，工農(nóng)業(yè)用水增加，大量擠用了生態(tài)環(huán)境用水，加之多年來(lái)徑流性水資源的減少，導(dǎo)致流域內(nèi)地下水位持續(xù)下降，天然植被長(zhǎng)期退化，引起了土地荒漠化、鹽漬化等一系列生態(tài)問(wèn)題。如何使該區(qū)的水、土資源得到進(jìn)一步合理開發(fā)利用，是構(gòu)建我國(guó)的重要生態(tài)屏障以確保國(guó)家生態(tài)安全的需要，更事關(guān)民族團(tuán)結(jié)、政治穩(wěn)定和邊疆安全。

本文以精河流域1972年、1990年、2010年影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，設(shè)定2種情景，利用CLUE_S模型模擬了精河流域綠洲2025年的土地利用空間分布格局，以期為精河流域綠洲未來(lái)的土地發(fā)展規(guī)劃、管理及政策的制定提供決策參考。

1研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1研究區(qū)概況

本文研究區(qū)精河流域(基本包含了整個(gè)國(guó)家級(jí)“艾比湖濕地自然保護(hù)區(qū)”)位于新疆維吾爾自治區(qū)西北部準(zhǔn)噶爾盆地西南邊緣，天山支脈婆羅科努山北麓，東西介于 82°40′E～83°10′E之間，南以綠洲以南的500m等高線、北以艾比湖北岸的200m等高線為界，總面積0.257×104km2。該區(qū)大陸性氣候特征顯著，夏季高溫少雨，冬季寒冷干燥。此外，本區(qū)也是天山北坡經(jīng)濟(jì)帶中受風(fēng)沙危害最嚴(yán)重的區(qū)域，浮塵天數(shù)由20世紀(jì)60年代的0.4d/a增加為現(xiàn)在的44d/a。干燥的氣候和強(qiáng)勁、活躍的風(fēng)力決定了精河強(qiáng)烈的蒸發(fā)，多年平均蒸發(fā)量1 625mm，為降水量的20倍。

1.2數(shù)據(jù)源

遙感影像數(shù)據(jù)主要取用MSS影像1景(1972年9月21日)、TM影像1景(1990年8月25日)及ALOSAVNIR-2影像4景(2010年9月24日)。圖1為研究區(qū)2010年9月24日ALOSAVNIR-2影像，主要在ENVI4.8平臺(tái)下進(jìn)行影像處理，選取影像的4，3，2波段進(jìn)行影像的輻射校正、幾何精糾正和裁剪。

圖1　研究區(qū)ALOS AVNIR-2影像

專題數(shù)據(jù)主要包括研究區(qū)1972年1∶5萬(wàn)地形圖、1990年和2010年精河縣土地利用現(xiàn)狀圖(不含天然綠洲)、交通圖。為解決影像數(shù)據(jù)分辨率不一致問(wèn)題，在MSS影像的解譯中，人工綠洲及水體主要參考1972年地形圖獲得，天然綠洲及未利用地基于NDVI提取，ALOS數(shù)據(jù)則采用降分辨率處理，所有影像數(shù)據(jù)最終統(tǒng)一為30m分辨率。

綜合考慮影像數(shù)據(jù)的分辨率及人工綠洲典型農(nóng)業(yè)景觀特征，對(duì)照中國(guó)土地利用現(xiàn)狀分類系統(tǒng)(GB/T21010—2007)，將研究區(qū)LUCC類型分為耕地、水域、建設(shè)用地、低覆蓋度植被、中覆蓋度植被、高覆蓋度植被及未利用土地7類。遙感影像處理主要在ENVI4.8平臺(tái)下進(jìn)行，包括影像的幾何精校正、圖像鑲嵌拼接等。3期影像的LUCC類型提取及數(shù)據(jù)空間分析以ArcGIS9.3為平臺(tái)，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理利用SPSS16.0軟件完成。

2研究方法

2.1CLUE-S模型

CLUE-S模型的基礎(chǔ)是假設(shè)區(qū)域內(nèi)的土地需求是其土地利用變化的主要驅(qū)動(dòng)因子，并且它與土地利用空間格局、自然環(huán)境演變及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展始終處于動(dòng)態(tài)平衡。因此，模型結(jié)構(gòu)也是由土地需求模塊和空間分配模塊兩部分組成。其中，前者是在不同需求情景模式下，通過(guò)對(duì)自然和人文因子分析，運(yùn)用數(shù)學(xué)模型、經(jīng)濟(jì)學(xué)模型等計(jì)算出以年為步長(zhǎng)序列的各類型土地總量； 后者是根據(jù)非空間部分計(jì)算出來(lái)的土地?cái)?shù)量需求，以各類柵格化空間數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按照土地類型分布概率及土地利用分配規(guī)則，模擬未來(lái)年份的土地利用空間格局。

CLUE-S模型的輸入包括： ①空間政策和限制區(qū)域，指研究區(qū)某些不會(huì)發(fā)生變化的土地利用方式(如自然保護(hù)區(qū))，意即空間政策和土地使用權(quán)會(huì)影響模擬的土地利用格局。數(shù)據(jù)格式為限制區(qū)域圖，柵格大小必須和其他空間文件一致。本研究中，情景1無(wú)受限制區(qū)域，即整個(gè)研究區(qū)土地利用變化可任意發(fā)生； 情景2設(shè)置基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)和艾比湖濕地自然保護(hù)區(qū)2個(gè)限制區(qū)。②土地類型轉(zhuǎn)換規(guī)則和彈性系數(shù)。③土地需求文件，以年為單位記錄模擬時(shí)間段內(nèi)土地利用總面積。④土地空間格局與驅(qū)動(dòng)因子關(guān)系。在CLUE_S模型中，采用Logistic回歸來(lái)計(jì)算每一柵格出現(xiàn)某種地類的概率，進(jìn)而解釋土地類型與驅(qū)動(dòng)力間的關(guān)系[12]，即

(1)

式中： Pi為每一柵格單元出現(xiàn)某種地類的概率； β為各驅(qū)動(dòng)因子的回歸系數(shù)； X為各備選驅(qū)動(dòng)因子。

2.2預(yù)測(cè)情景設(shè)置

針對(duì)精河流域綠洲2025年土地利用空間格局設(shè)置了2個(gè)假設(shè)情景模式。情景模式1： 未加入任何限制區(qū)域的自然發(fā)展情景模擬，土地類型之間相互自由轉(zhuǎn)換。情景模式2： 根據(jù)精河縣國(guó)土資源局土地利用遠(yuǎn)景規(guī)劃和艾比湖濕地自然保護(hù)區(qū)規(guī)劃，實(shí)行基本農(nóng)田和濕地生態(tài)保護(hù)前提下的發(fā)展情景模擬。在情景模式2下需要設(shè)置相應(yīng)的限制區(qū)域文件，本文將農(nóng)田和艾比湖濕地自然保護(hù)區(qū)作為土地轉(zhuǎn)出限制區(qū)。

2.3驅(qū)動(dòng)因子選擇

參考模型使用手冊(cè)，利用1990年和2010年的交通圖和遙感影像，提取鐵路、公路、水渠、河流、湖面及居民點(diǎn)驅(qū)動(dòng)因子信息，通過(guò)在ArcGIS軟件中創(chuàng)建緩沖區(qū)獲得驅(qū)動(dòng)因子圖，并最終轉(zhuǎn)換為ASCII碼形式輸入模型(表1)。

表1　研究區(qū)土地利用空間格局驅(qū)動(dòng)因子表

2.4土地利用轉(zhuǎn)換彈性參數(shù)

指規(guī)定時(shí)期內(nèi)某種土地利用類型可轉(zhuǎn)化的難易程度。模型允許研究者根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和土地類型的實(shí)際變化情況設(shè)置。

模型中不同土地利用類型的穩(wěn)定性由參數(shù)ELAS定義出3種情況[12]： 對(duì)于非常容易轉(zhuǎn)變的地類，ELAS設(shè)為0，如低、中植被覆蓋區(qū)，在農(nóng)業(yè)用地緊張的情況下，它們很容易被轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼗蚪ㄔO(shè)用地； 對(duì)于極其不容易轉(zhuǎn)變的土地利用類型，ELAS設(shè)定為1，如城鎮(zhèn)建設(shè)用地，在預(yù)測(cè)期間一般不考慮其轉(zhuǎn)出變化情景； 對(duì)于轉(zhuǎn)換容易程度介于兩種極端情況之間的，將ELAS設(shè)定為0～1之間的某一值，可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和圖文資料來(lái)賦值，原則是值越接近1，土地類型轉(zhuǎn)換難度越大，土地利用穩(wěn)定性越高。

在對(duì)轉(zhuǎn)換彈性參數(shù)進(jìn)行了初步設(shè)置后，對(duì)照2010年土地利用現(xiàn)狀圖檢驗(yàn)?zāi)M結(jié)果的總體精度和Kappa指數(shù)，又將模擬結(jié)果進(jìn)行多次調(diào)試，最終確定研究區(qū)ELAS參數(shù)設(shè)置為： 耕地0、水域1、建設(shè)用地1、低覆蓋度植被0.3、中覆蓋度植被0.6、高覆蓋度植被0.9以及未利用土地0.2。需要說(shuō)明的是，進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，由于實(shí)施高效節(jié)水措施和生態(tài)農(nóng)業(yè)開發(fā)，加之艾比湖濕地國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)的建立，使得艾比湖湖面面積進(jìn)入相對(duì)平穩(wěn)期，雖然湖面面積有增有減，但變幅不大，且由于艾比湖為咸水湖，干涸湖底無(wú)法轉(zhuǎn)換為他類，因此本文中水域ELAS參數(shù)設(shè)定為1。

2.5土地利用轉(zhuǎn)換規(guī)則

指在一定的情景模式下，通過(guò)轉(zhuǎn)移矩陣來(lái)定義各土地利用類型之間轉(zhuǎn)變概率[12]。其設(shè)置時(shí)需遵循的原則是： 區(qū)域生態(tài)環(huán)境影響力越高的區(qū)域越不可轉(zhuǎn)換。本文中1表示可以轉(zhuǎn)變，0表示不能轉(zhuǎn)變(表2)。

表2　研究區(qū)土地利用空間格局轉(zhuǎn)移矩陣設(shè)置

2.6土地利用需求文件

運(yùn)行CLUE_S模型需要一系列獨(dú)立的支撐計(jì)算文件，由于精河流域相關(guān)數(shù)據(jù)缺乏且獲取較為困難，無(wú)法滿足常規(guī)算法所需要的研究區(qū)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此本文根據(jù)不同情景需求，以自然、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)分析為基礎(chǔ)，采用線性內(nèi)插方法來(lái)獲取CLUE-S模型所需的土地利用需求文件[13]。

3結(jié)果與分析

3.1Logistic 回歸分析

運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS對(duì)各土地利用類型和驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行Logistic逐步回歸計(jì)算。采用Pontius等[14]提出的相對(duì)工作特性方法 (receiveroperatingcharacteristiccurve，ROC)進(jìn)行回歸效果檢驗(yàn)。由于ROC曲線一般都處于y=x這條線的上方，所以ROC的取值介于0.5～1之間，ROC=0.5表示回歸方程的解釋能力最差，ROC>0.7時(shí)，說(shuō)明模擬的土地利用空間格局和真實(shí)的土地利用空間格局之間有良好的一致性，ROC=1時(shí)表示方程的解釋能力最好。本研究各個(gè)土地類型的檢驗(yàn)結(jié)果分別為： 耕地0.881、水體0.757、建設(shè)用地0.895、低覆蓋度植被0.766、中覆蓋度植被0.833、高覆蓋度植被0.744、未利用地0.756(圖2)。

(a)耕地驅(qū)動(dòng)力ROC檢驗(yàn)圖 (b) 水域驅(qū)動(dòng)力ROC檢驗(yàn)圖 (c) 建設(shè)用地驅(qū)動(dòng)力ROC檢驗(yàn)圖 (d) 低覆蓋度植被驅(qū)動(dòng)力ROC檢驗(yàn)圖

(e) 中覆蓋度植被驅(qū)動(dòng)力ROC檢驗(yàn)圖 (f) 高覆蓋度植被驅(qū)動(dòng)力ROC檢驗(yàn)圖 (g) 未利用地驅(qū)動(dòng)力ROC檢驗(yàn)圖

圖2回歸效果檢驗(yàn)圖

Fig.2TheROCcurveofregression

3.2精度檢驗(yàn)

借助Kappa指數(shù)對(duì)2010年模擬結(jié)果與2010年土地利用現(xiàn)狀圖進(jìn)行精度驗(yàn)證，即

Kappa=(p0-pe)/(1-pe) 。

(2)

式中： p0為實(shí)際一致的比率； pe為期望一致的比率。一般情況當(dāng)Kappa>0.75即可說(shuō)明分類精度較好。在ArcGIS中，將2010年土地利用現(xiàn)狀圖(圖3(a))與2010年土地利用模擬圖(圖3(b))利用空間分析功能做柵格減法運(yùn)算，0值柵格的數(shù)量即為模擬正確的柵格數(shù)量。本研究中，結(jié)果為0的柵格數(shù)量占到總柵格數(shù)的85.3%，即p0=0.853； 土地利用類型為7個(gè)，故而每類柵格地類的隨機(jī)正確率為1/7，即pe=1/7，通過(guò)式2計(jì)算出Kappa=0.83，結(jié)果精度較為理想。

(a)2010年現(xiàn)狀圖 (b) 2010年模擬圖

圖3研究區(qū)土地利用模擬精度評(píng)價(jià)

Fig.3Precisionevaluationforthelandusesimulationinstudyarea

3.3精河流域綠洲土地空間格局變化情景模擬

以2010 年作為模擬基期數(shù)據(jù)，分別按情景模式1和情景模式2，對(duì)研究區(qū)2025 年的綠洲土地空間格局進(jìn)行了模擬。情景模式1屬于沒(méi)有加入任何限制區(qū)域的“歷史趨勢(shì)預(yù)案”，在此模式下至2025年，研究區(qū)植被覆蓋情況將進(jìn)一步退化，主要表現(xiàn)為中、低植被覆蓋區(qū)轉(zhuǎn)化為未利用地和耕地，艾比湖面積仍將持續(xù)縮小，并且湖區(qū)周邊的植被也將呈現(xiàn)退化的趨勢(shì)。這種結(jié)果的原因顯而易見，隨著人口的不斷增加和社會(huì)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)的不斷加強(qiáng)，對(duì)耕地的需求必然增加，在未有任何環(huán)境限制的前提下，同時(shí)帶來(lái)的就是生態(tài)環(huán)境的嚴(yán)重破壞。2025年研究區(qū)土地利用模擬圖見圖4。2010—2025年情景模式1方案LUCC轉(zhuǎn)移矩陣見表3。

(a)情境模式1 (b) 情境模式2

圖4　2025年研究區(qū)土地利用模擬圖

情景模式2屬于“生態(tài)保護(hù)預(yù)案”。2002年以來(lái)，精河縣堅(jiān)決落實(shí)最嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度和節(jié)約用地制度，確保了全縣基本農(nóng)田總量不減少、用途不改變、質(zhì)量有提高。2012年，精河縣進(jìn)一步被列為《全國(guó)土地整治規(guī)劃(2011—2015年)》劃定的500個(gè)高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田示范縣之一、自治區(qū)19個(gè)高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)示范縣之一。2007年4月，艾比湖濕地晉升為國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)后，艾比湖濕地增加近0.27×104hm2，生物多樣性得到了有效保護(hù)。在此2項(xiàng)“生態(tài)保護(hù)預(yù)案”前提下，模擬結(jié)果見表4。

表4　2010—2025年情景2方案LUCC轉(zhuǎn)移矩陣

如表4所示，2025年研究區(qū)耕地雖然也有增加，但水域面積同時(shí)得以恢復(fù)，地表植被覆蓋情況(低覆蓋度和高覆蓋度)有明顯的增加，特別是艾比湖濕地植被覆蓋增長(zhǎng)最為明顯。模擬結(jié)果還顯示，研究區(qū)2025年未利用地減少幅度較大，表明此前提下的LUCC的利用率明顯增加。

4結(jié)論

在設(shè)置的“歷史趨勢(shì)預(yù)案”和“生態(tài)保護(hù)預(yù)案”2種空間布局情景下的土地利用轉(zhuǎn)換模擬表明，CLUE-S模型能夠有效解決土地利用空間分配問(wèn)題，同時(shí)也為土地利用規(guī)劃多情景布局的空間預(yù)測(cè)提供了有力的模擬工具。基于本文對(duì)研究區(qū)未來(lái)土地利用空間格局發(fā)展的模擬可以得出：

1)應(yīng)繼續(xù)堅(jiān)持基本農(nóng)田保護(hù)政策，在內(nèi)涵上，充分實(shí)現(xiàn)由增加耕地?cái)?shù)量為主向增加耕地?cái)?shù)量、提高耕地質(zhì)量、改善生態(tài)環(huán)境并重轉(zhuǎn)變，這對(duì)進(jìn)一步守好建好耕地紅線，保障國(guó)家糧食安全和支撐現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展，改善中國(guó)特別是西部干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境等具有重大意義。

2)艾比湖濕地自然保護(hù)區(qū)的升級(jí)必將對(duì)區(qū)域內(nèi)自然環(huán)境保護(hù)與優(yōu)化、自然資源合理開發(fā)利用和生物多樣性恢復(fù)起到極大的促進(jìn)作用。

3)干旱區(qū)綠洲城市規(guī)模的擴(kuò)大是必然的，但必須以區(qū)域生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并重為發(fā)展前提，進(jìn)一步加強(qiáng)政府宏觀調(diào)控和土地管理，合理規(guī)劃建設(shè)用地，節(jié)約土地資源，由此既有利于提高土地利用率又有利于后期城市的發(fā)展。

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(責(zé)任編輯： 李瑜)

Multi-simulationofspatialdistributionoflandusebasedonCLUE-SinJinheWatershed

SHIYunxia1,WANGFanxia2,WUZhaopeng1,2

(1. Department of Geography， Geography and Tourism Science Institute， Xinjiang Normal University， Urumqi 830054， China;2. Municipal Key Laboratory of Arid Lake Environment and Resource, Urumqi 830054， China)

Abstract:Based on CLUE-S model with digital land use images of 1972 and 1990, the authors detected the key forces driving land use change and controlling land use pattern in Jinhe watershed of Xinjiang from such biophysical and socioeconomic factors as railways, highways, canals, rivers, Aibi Lake and residents by using logistic stepwise regression method. With the analytical data obtained, the CLUE-S model suitable for modeling the study area was constructed in 2010. Also this result was validated by the Kappa index 0.82. Then two scenarios of land-use spatial allocation in Jinhe watershed in 2025, namely, “historical development trend scenario” and “ecology-priority scenario”, were established through designing different restrictions on land-use transition when CLUE-S model was performed in GIS environment. Some conclusions have been reached： CLUE-S model is a powerful tool to simulate land-use spatial distribution trend in the future at the arid regional scale; In the historical development trend scenario, the ecological environment will be further deteriorated in 2025; In the ecology-priority scenario, the ecological environment will be optimized, and the land utilization rate will be raised too. The results obtained by the authors will be of use to sustainable development of land-use in arid oasis and other environmental fragile zones.

Keywords:CLUE_S model; land use; spatial distribution; multi-simulation; Jinhe watershed

doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.24

收稿日期：2014-10-30；

修訂日期：2015-02-24

基金項(xiàng)目：新疆維吾爾自治區(qū)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室“新疆干旱區(qū)湖泊環(huán)境與資源實(shí)驗(yàn)室”基金“基于時(shí)空模擬的艾比湖流域精河綠洲土地荒漠化動(dòng)態(tài)演變研究”(編號(hào)： XJDX0909201206)、新疆維吾爾自治區(qū)自然科學(xué)基金“艾比湖流域精河綠洲土地荒漠化時(shí)空動(dòng)態(tài)演變研究”(編號(hào)： 2013211A022)及新疆師范大學(xué)地理學(xué)博士點(diǎn)支撐學(xué)科開放課題“基于SEBAL模型的精河流域蒸散發(fā)遙感反演研究”(編號(hào)： XJNU-DL-201322)共同資助。

中圖法分類號(hào)：X 144； TP 79

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-070X(2016)02-0154-07

第一作者簡(jiǎn)介：施云霞(1984-)，女，碩士研究生，主要研究方向?yàn)?S技術(shù)與綠洲資源開發(fā)。Email： 342703306@qq.com。

通信作者：毋兆鵬(1976-)，男，博士，教授，主要從事3S技術(shù)與綠洲資源開發(fā)研究。Email： wuzhaopengxj@sina.com。

引用格式： 施云霞，王范霞，毋兆鵬.基于CLUE_S模型的精河流域綠洲土地利用空間格局多情景模擬[J].國(guó)土資源遙感,2016,28(2):154-160.(ShiYX,WangFX,WuZP.Multi-simulationofspatialdistributionoflandusebasedonCLUE-SinJinheWatershed[J].RemoteSensingforLandandResources,2016,28(2):154-160.)