【摘 要】
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针对流域LUCC驱动因子众多、驱动因子与土地利用/覆被变化之间存在复杂的非线性动态关系的特点,以汉江上游流域LUCC模拟为例,构建基于人工神经网络(ANN)与元胞自动机(CA)的模
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“人类活动影响下河流水环境的可恢复评价与可持续利用研究”(71073115);国家自然科学基金项目“基于生径比的水生态安全与水环境可持续利用研究”(51279143)
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针对流域LUCC驱动因子众多、驱动因子与土地利用/覆被变化之间存在复杂的非线性动态关系的特点,以汉江上游流域LUCC模拟为例,构建基于人工神经网络(ANN)与元胞自动机(CA)的模拟土地利用/覆被变化的CA-ANN耦合模型,并应用该模型预测汉江上游流域2020s年代的LUCC变化情景。结果表明:2020s汉江黄家港站上游流域水田、旱地、灌木林与建设用地面积均有不同程度的增加,其中建设用地增幅最大,与区域交通和城市化的迅猛发展趋势相符;除建设用地增幅变化较大之外,1980s~2000s与2000s~2020s两个时期其余土地利用/覆盖类型的面积变化率都比较相近,表明CA-ANN耦合模型能够刻画土地利用/覆盖类型的转换规律,在流域土地利用/覆被变化的复杂非线性动态演变情景的模拟预测方面是可行的。在此基础上,应用SWAT分布式水文模型模拟汉江上游流域水文过程。研究结果表明:在1980s年代、2000s年代及预测的2020s年代LUCC情景下,汉江上游流域年平均径流量呈增加趋势,LUCC对径流量年内影响较汛期显著,多年平均蒸散发量呈增加趋势。
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