Academic Journal
Разработка метода прогнозирования изменения землепользования с учетом природных и демографических факторов
| Τίτλος: | Разработка метода прогнозирования изменения землепользования с учетом природных и демографических факторов |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | ООО Цифра, 2025. |
| Έτος έκδοσης: | 2025 |
| Θεματικοί όροι: | модель изменения земель, land use forecasting, land use, land change model, CA-Markov, землепользование, искусственная нейронная сеть, прогнозирование землепользования, artificial neural network |
| Περιγραφή: | Моделирование изменений в землепользовании является мощным инструментом для оценки факторов изменений и прогнозирования землепользования. Целью статьи является прогнозирование изменений в землепользовании в 2029 году в округе Зяотхюи, Нам Динь, на основе применения модели изменения земель — LCM (Land Change Modeler). Модель изменения земель — LCM использует комбинацию искусственной нейронной сети и модели CA-Markov. Данные, используемые в модели, включают: данные о землепользовании за 2005, 2013, 2021 годы, геоморфологические данные, почву, расстояние до береговой линии, изменение плотности населения, изменение количества домохозяйств, расстояние до дорог. Искусственные нейронные сети используются для определения вероятностей пространственного перехода типов землепользования. Далее результаты модели искусственной сети будут введены в модель CA-Marrkov для количественного прогнозирования землепользования. Точность прогноза модели изменения земель — LCM на 2021 год с коэффициентом каппа 0,8570 доказывает, что модель имеет высокую надежность. Результаты прогнозирования изменения землепользования с 2021 по 2029 год имеют следующие характеристики: жилая застройка увеличивается с 5556,95 га до 5777,48 га, в основном в районах с высокими колебаниями плотности населения и количества домохозяйств и концентрируясь вблизи основных дорог района; площадь аквакультуры увеличится с 3480,23 га до 3945,4 га, а площади рисовых полей значительно сократятся. Land use change modelling is a powerful tool for assessing change factors and predicting land use. The aim of this article is to predict land use changes in 2029 in the district of Xuân Thủy, Nam Định, based on the application of the Land Change Modeler (LCM) model. The LCM model uses a combination of an artificial neural network and a CA-Markov model. The data used in the model includes: land use data for 2005, 2013, and 2021, geomorphological data, soil, distance to the coastline, changes in population density, changes in the number of households, and distance to roads. Artificial neural networks are used to determine the probabilities of spatial transitions between land use types. The results of the artificial network model will then be entered into the CA-Marrkov model for quantitative land use forecasting. The accuracy of the LCM land change model forecast for 2021, with a kappa coefficient of 0.8570, proves that the model is highly reliable. The results of the land use change forecast for 2021 to 2029 have the following characteristics: residential development will increase from 5,556.95 ha to 5,777.48 ha, mainly in areas with high fluctuations in population density and number of households and concentrated near the main roads of the district; aquaculture area will increase from 3,480.23 ha to 3,945.4 ha, while rice field areas will decrease significantly. Cifra. Науки о Земле и окружающей среде, Выпуск 3 (4) 2025 |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| DOI: | 10.60797/geo.2025.4.1 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........69c89c9a6b25e214567b776749f9e8ba |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.60797/geo.2025.4.1 |
|---|