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J-GLOBAL ID：201702249799654090   整理番号：17A0258185

多因子結合による三峡ダム地域の土地利用未来シナリオシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Land use driving forces and its future scenario simulation in the Three Gorges Reservoir Area using CLUE-S model

著者 (5件)： Deng Hua (College of Resources and Environment, Southwest University) ,  Shao Jing’an (College of Geography and Tourism, Chongqing Normal University, Key Laboratory of Surface Process and Environment Remote Sensing, in the Three Gorges Reservoir Area) ,  Wang Jinliang (College of Resources and Environment, Southwest University) ,  Gao Ming (College of Resources and Environment, Southwest University) ,  Wei Chaofu (College of Resources and Environment, Southwest University)
資料名： Dili Xuebao  (Dili Xuebao)
巻： 71  号： 11  ページ： 1979-1997  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0883A  ISSN： 0375-5444  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： モデルシミュレーションとシナリオ変化分析は将来の土地利用変化研究の核心内容であり、本文は2000年の三峡ダム地区の土地利用現状を基準データとし、BINARY LOGISTICモデルを用いて、駆動因子と土地利用の関係を分析した。本論文は,CLUE-Sモデルを用いて,2010年における土地利用に影響を及ぼす主要因子を調査して,次に,2020年と2030年における土地利用シナリオを,自然成長,食糧安全性,移民建設と生態学的保護によってシミュレーションした。結果は以下を示す。(1)BINARY LOGISTICモデルの分析と検証により、水田、乾燥地、林地、草原、建設用地と水域のROC曲線の下での値はいずれも0.8より大きく、選択した駆動因子は土地利用に対する解釈能力が強く、土地利用確率分布の推定に用いることができることを示した。2)2010年のシミュレーション結果によると,カッパ係数は,それぞれ,水田0.9,乾燥地0.92,森林0.97,草原0.84,建設用地0.85および水域0.77であり,全体として,シミュレーションおよび予測の要求を満たすことができた。3)マルチシナリオシミュレーションは,土地利用型の空間的競争関係と,地域の食糧安全性,移民建設,生態学的保護に影響を及ぼすことを示した。水田は,乾燥地(「水改旱」),耕地と森林草原の建設,森林地の耕作地,耕作地の耕作地などの多くの行動を含み,土地利用の最適化における需要のバランスを必要とする。4)多因子とマルチシナリオシミュレーションは,地域の土地利用のためのより明確な政策を提供することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 草原 ,  確率分布 ,  生態学 ,  *土地利用 ,  最適化 ,  用地 ,  食品 ,  *シミュレーション ,  乾燥地帯 ,  水域 ,  銅
準シソーラス用語： 林地 ,  移民 ,  *三峡ダム ,  土地利用変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： land use ,  CLUE- S model ,  driving factor ,  scenario simulation ,  Three Gorge Reservoir Area

分類 (3件)： 環境問題  (SA01020V) ,  河川汚濁  (SB02020F) ,  土地利用一般,地域制  (RD02010Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 三峡ダム地域 ,  土地利用 ,  未来 ,  シナリオ ,  シミュレーション