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申请/专利权人：北京师范大学

摘要：本发明涉及植被格局模拟调控技术领域，具体地说是一种基于自然–社会双驱动分析的区域芦苇NDVI格局模拟预测方法，考虑政策规划、社会发展、土地演变等社会要素对芦苇宏观格局分布的影响，又考虑自然条件对芦苇微观格局分布的影响，通过将自然因素与社会因素的驱动作用相结合，同时实现了多情景方案的模拟，克服了传统方法仅考虑自然驱动作用及模拟方案有限的局限性。

主权项：1.一种基于自然–社会双驱动分析的区域芦苇NDVI格局模拟预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，收集区域历史时期土地利用格局数据，识别土地利用类型和各地类的面积；收集同一历史时期社会、经济、水文、气候和环境数据；S2，将整个社会经济–生态环境复合系统分为社会经济发展、用水需求、水质和地类面积需求四个模块，定性分析各模块内部及模块间变量的相互作用关系，绘制不同地类面积变化因果反馈回路图；S3，定量分析所述变量间的作用关系方程式，并确定各变量的参数取值，建立区域地类面积需求系统动力学模型，通过社会经济系统和生态环境系统间的作用机制和反馈关系，体现自然因素和社会因素对芦苇面积变化的双重驱动作用；S4，利用历史数据对所述S3构建的系统动力学模型进行参数率定，检验模型预测结果的有效性；S5，根据未来政策规划和气候变化特征设计不同的变化情景，使用所述系统动力学模型预测区域未来不同情景下各地类的面积需求，基于不同社会发展、自然变化情景对地类面积变化的影响，开展多情景预测分析；S6，收集区域土地利用格局变化驱动因子数据，所述因子数据包括地形要素、气象要素、土壤条件和区位位置；S7，基于历史土地利用格局和格局变化驱动因子数据，结合相关研究、专家建议确定各地类在特定斑块单元出现的总概率，综合考虑自然条件和社会条件对地类空间格局变化的驱动机制，同时结合土地利用格局的空间变化规律；S8，基于所述S7探究出的土地利用格局空间变化规律，使用FLUS模型构建区域土地利用空间格局分布模拟模型；S9，利用历史数据对所述S8所构建的FLUS模型进行模拟精度检验，分析模拟格局和实际格局间的差异性，检验FLUS模型模拟结果的有效性；S10，使用FLUS模型，结合所述S5得到的不同情景下各地类的面积需求，模拟不同情景下区域土地利用空间格局分布，并在此基础上进一步提取各情景下芦苇空间格局分布情况；S11，收集历史NDVI和NDVI变化驱动因子数据；S12，剔除数据中的异常值后将有效数据集分为训练数据集、测试数据集和其他数据集；S13，分析所述历史NDVI数据与NDVI变化驱动因子数据间的相关性，确定区域NDVI变化的驱动机制；S14，基于所述历史NDVI数据与NDVI变化驱动因子数据，使用随机森林算法构建NDVI预测模型，确定模型最优的参数值，使用训练数据集对模型进行训练，得到区域芦苇NDVI模拟随机森林模型；S15，使用所述测试数据集和其他数据集对所述S14所构建的NDVI模拟随机森林模型的模拟性能进行测试，评估模型的预测精度是否满足要求；S16，从所述S10得到的不同情景下芦苇空间格局分布的基础上，基于所述S5设计的未来温度、降水、地下水埋深参数，使用所述随机森林模型模拟预测不同情景下区域未来芦苇NDVI格局分布情况，在传统自然驱动机制的基础上结合政策规划、社会发展、土地演变社会要素的影响，体现了自然–社会对芦苇NDVI格局变化的双驱动作用。

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百度查询： 北京师范大学 一种基于自然–社会双驱动分析的区域芦苇NDVI格局模拟预测方法