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摘要:
多模型耦合已经成为国内外模拟LUCC有效途径之一.论文通过如下步骤阐明宏观耕地撂荒格局和微观主体行为间的互动机理.首先,将微观主体间的相互作用纳入其决策,构建有限理性多智能体决策模型(Multi-Agent System,MAS);其次,通过SNNS平台的训练学习以及与历史数据对比分析,验证土地转换模型(Land Transformation Model,LTM)模拟研究区宏观撂荒格局的有效性;最后,依据多模型耦合机理,耦合MAS模型与LTM模型,形成耕地撂荒模拟模型(Cropland Abandonment Simulation Model,CASM),并基于研究区耕地撂荒的实际数据,探讨模型的合理性和可行性.结果表明:与2013年历史土地利用数据对比,CASM模型的PCM(Percent Correct Metric)系数为71%,比单独利用LTM模型的模拟精度提高3%,不仅表明CASM能够较好地模拟分析米脂县耕地撂荒空间格局分布,而且可有效揭示宏观耕地撂荒格局的微观驱动机理;同时,文章指出未来研究中要考虑政策和市场的影响,进一步完善不同层次主体决策对撂荒的影响,以此来提高模型对现实耕地撂荒的解释力.
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文献信息
篇名 基于多智能体和土地转换模型的耕地撂荒模拟研究——以陕西省米脂县为例
来源期刊 自然资源学报 学科 经济
关键词 多智能体模型 土地转换模型 耕地撂荒模型 人工神经网络模型
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 资源研究方法
研究方向 页码范围 515-525
页数 11页 分类号 F301.21
字数 7034字 语种 中文
DOI 10.11849/zrzyxb.20170040
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈海 61 373 10.0 18.0
2 梁小英 32 327 9.0 17.0
3 宋世雄 4 21 2.0 4.0
4 毛南赵 6 22 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
多智能体模型
土地转换模型
耕地撂荒模型
人工神经网络模型
研究起点
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自然资源学报
月刊
1000-3037
11-1912/N
16开
北京安外大屯路甲11号中科院地理资源所
82-322
1986
chi
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