PLUS模型

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PLUS模型

工业革命以来，社会生产力迅速提高，人类活动频繁，此外人口与日俱增对土地的需求与改造更加强烈，人-地关系日益紧张。此外，土地资源的不合理开发利用更是造成了水土流失、植被退化、水资源短缺、区域气候变化、生物多样性锐减等一系列生态环境问题。如何优化土地利用模式，维持区域土地生态安全，缓和土地供需矛盾，使人-地关系协调共生作为关键问题，成为国内外研究热点。

生态系统服务是人类直接或间接从生态系统中获得的惠益，在应对城市挑战和实施可持续发展方面发挥着至关重要的作用。随着全球城市化的快速发展, 频繁的人类活动导致了土地利用的快速变化，导致生态系统结构和功能的变化，影响生态系统服务的供应。因此，生态系统服务评估与未来城市土地规划的整合已成为近年来的一个重要研究课题。

情景分析方法目前是针对未来生态系统服务权衡和协同性研究最成熟的方法之一。通过建立不同的土地利用情景分析生态系统服务之间的变化和内部相互响应的作用，可为未来土地利用规划情景提出决策性建议。PLUS模型有两大模块，一是基于土地扩张分析策略的规则挖掘框架，二是基于多类型随机补丁种子的CA模型，此外该模型还内嵌了Markov chain，以便于对土地利用数量需要作出预测。PLUS模型能够以一个斑块级土地利用模拟模型，精准模拟土地利用背后的非线性关系变化，实现更加准确地未来不同政策情景下 土地利用对潜在生态系统服务功能的影响。

在未来土地情景演替加剧的情况下，需要开展准确模拟未来 土地利用发展潜力、符合政策指引的多种情景规划、合理准确的模拟生态系统服务的各项功能及其权衡的研究，是满足可持续生态系统服务权衡发展理念的迫切需求。地理空间分析技术的应用将确保这一目标的实现，利用PLUS模型有助于决策者在所需情景条件下通过设定开发驱动参数提前评估和规划土地利用政策。InVEST模型已广泛用于评估生态系统服务。

本课程从数据、方法、实践三方面对生态系统服务多情景预测进行讲解。内容涵盖多源数据的获取、选择与统一；ArcGIS空间数据处理、空间分析与制图；PLUS模型和InVEST模型的原理，参量提取与模型运行及结果分析；土地利用时空变化以及对生态系统服务的影响分析；

学习本课程，您将可以学会：1）基于历史土地利用数据，进行多情景模式下的未来土地利用预测；2）利用InVEST模型对生态系统服务功能进行量化与评价；3）空间数据时空变化预测与分析；4）生态系统服务空间异质性归因分析。在具体实践案例中，您将学会运用上述原理和技术方法，提升空间信息技术的应用能力水平。

基于”PLUS模型+“生态系统服务多情景模拟预测实践技术

第一章理论基础与软件讲解

1、概念界定与理论基础

l 土地利用

l 多情景模拟

l 生态系统服务

2、地理数据简介

l 地理数据库:

文件地理数据库:保存在文件系统文件夹中的多种类型的 GIS 数据集的集合;

个人地理数据库:在 Microsoft Access 数据文件中存储和管理的 ArcGIS 地理数据库的原始数据格式

l 栅格数据：由按行和列（或格网）组织的像元（或像素）矩阵组成，其中的每个像元都包含一个信息值。栅格可以是数字航空像片、卫星影像、数字图片或甚至扫描的地图。

l 矢量数据:存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式,地理要素通过点、线或面（区域）来表示。

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3、ArcGIS空间数据处理与分析介绍与实践

l ArcGIS平台简介

l ArcGIS常用坐标系

l ArcGIS空间数据处理及转换

l ArcGIS空间分析

l ArcGIS制图技巧

4、PLUS模型和InVEST模型介绍及安装

l PLUS版本介绍，安装；

l PLUS软件界面，常用功能介绍；

l InVEST版本介绍，安装；

l InVEST软件界面，常用功能介绍；

过去踩过的那些坑—常见错误和使用注意；路径问题等

第二章数据获取与制备

1、土地利用数据

l 土地利用数据集介绍及获取方法

l 土地利用数据集选取

l 土地利用数据预处理：影像拼接、裁剪、重投影等

2、驱动因子数据

l 气候环境数据

l 社会经济数据

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3、不同类型数据制备方法与实践

l 栅格数据处理：

栅格影像拼接、裁剪、重投影及重采样等处理；

l 基础地理信息数据处理及空间分析：

ü 欧氏距离算法介绍与分析

ü 密度分析算法介绍与分析

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l 地形因子提取

坡度、坡向、地形起伏度、山体阴影等地形因子提取的原理与方法

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l 土壤因子数据提取

ü 属性表的编辑与导出

ü 连接表的属性

ü 重分类：多种可对输入像元值进行重分类或将输入像元值更改为替代值的方法

ü 查找表：通过在输入栅格数据表中查找另一个字段的值来新建栅格

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l 气象因子数据处理:

ü 站点数据下载及提取

ü 插值分析：反距离权重法（inverse distance weighting，IDW）、自然邻域法、趋势面法和样条函数法等方法对气象站点数据插值分析；

ü NetCDF 数据处理：根据 NetCDF 文件创建栅格图层

l 栅格数据的转换方法

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第三章土地利用格局模拟

1、PLUS模型原理

l 基于土地扩张分析策略的规则挖掘框架

l 基于多类型随机斑块种子的CA模型

2、PLUS模型构建及精度验证

l 土地利用扩张分析

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l 模拟参数设置

（1）限制区域

（2）领域效应

（3）转化成本

（4）领域权重

（5）土地利用需求

利用Markov模型来预测完成。

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式中：St、St+1为t、t+1时期土地利用，Pij为转移概率矩阵，n为土地利用类型。

l 模型精度验证

总体精度（overall accuracy）

Kappa系数

3、不同情景下横断山区土地利用格局模拟

l 自然发展情景下土地利用模拟

l 生态保护情景下土地利用模拟

l 经济发展优先情景下土地利用模拟

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第四章生态系统服务评估

1、InVEST模型原理与模块

2、产水服务

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l 数据需求与制备：

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1、土壤保持

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l 数据需求与制备：

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1、碳储量

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l 数据需求与制备：

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1、生境质量

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l 数据需求与制备：

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第五章时空变化及驱动机制分析

1、土地利用时空变化分析

l 土地利用结构变化分析

l 土地利用动态度分析

l 土地利用转移矩阵分析

土地利用标准差椭圆分析

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2、空间自相关 (Global Moran's I) (Spatial Statistics) 分析原理与实践

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3、高/低聚类(Getis-Ord General G)分析 的工作原理与实践

l 使用 Getis-Ord General G 统计可度量高值或低值的聚类程度。

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4、空间分层异质性分析

l 地理探测器原理

l 地理探测器模块安装与介绍

l 因子检测

l 交互探测

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5、局域回归分析

l 地理加权回归模型介绍

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l 模型建立的基本准则

(1) 空间权重系数确定

(2) 带宽选择准则

l 参数及评价指标分析

l 回归系数空间格局分析

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第六章论文撰写技巧及案例分析

1、科技论文结构

介绍摘要、绪论、方法、结果、讨论、结论的写作要点

2、科技论文图表规范

3、论文投稿技巧分析

4.、SCI论文案例分析

5、模型应用可拓展方向

基于”Python+”多技术融合在蒸散发与植被总初级生产力估算中的实践应用

GPT模型支持下的Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化技术及多领域案例实践应用

基于R语言机器学习方法在生态经济学领域中的实践技术应用

生态系统NPP及碳源、碳汇模拟实践技术应用

基于最新导则下生态环评报告编制技术暨报告篇、制图篇、指数篇、综合应用篇系统性实践技能提升