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J-GLOBAL ID：201902256266508735   整理番号：19A1641344

中国,珠江デルタにおける土地利用と景観パターンの時空間動的シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal dynamic simulation of land-use and landscape-pattern in the Pearl River Delta, China

著者 (3件)： Jiao Mengyu (School of Environmental Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, 510275, China) ,  Hu Mengmeng (School of Environmental Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, 510275, China) ,  Xia Beicheng (School of Environmental Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, 510275, China)
資料名： Sustainable Cities and Society  (Sustainable Cities and Society)
巻： 49  ページ： null  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2908A  ISSN： 2210-6707  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 土地利用と土地被覆変化(LUCC)は人間活動に直接関連する。LUCCのプロセスをシミュレートし,将来の変化を予測することは重要である。システムダイナミックス(SD)モデル,灰色予測(GM)モデルおよびMarkovモデルをシミュレーションに適用した。1985~2015年に,農地は珠江デルタ(PRD)で20.83%減少し,建設地は173.61%増加した。SDモデルは最適結果を得た。シミュレーションプロセスは,社会的および経済的要因がLUCCプロセスに大きな影響を持つことを明らかにした。SDモデルは,LUCC(2015年にκ指数=0.94)の空間動力学をシミュレートするために,セルラオートマトン(CA)モデルと組み合わせたとき,最適定量的モデルである。3つのシナリオを用いて,急速な開発,調整された開発,および保存に関連させた。PRDにおける景観におけるより低いフラグメンテーションと最も高い連結性を有する良い開発シナリオを,調整された開発シナリオの下で達成した。SD-CAモデルは,多くの社会的および政策的因子の包含により利点がある。本研究は,協調開発シナリオの下のSD-CAモデルがPRDのために最良の結果を提供することを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  高速度 ,  セルラオートマトン ,  農地 ,  システムダイナミックス ,  *土地利用 ,  フラグメンテーション ,  予測 ,  連結性
準シソーラス用語： Markovモデル ,  人間活動 ,  土地利用被覆変化 ,  土地被覆変化 ,  *動的シミュレーション ,  *珠江デルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： LUCC ,  システムダイナミックス(SD)モデル ,  セルラオートマトン(CA)モデル ,  景観パターン ,  珠江デルタ(PRD)

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  都市問題,都市防災  (RD01030O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 中国 ,  珠江デルタ ,  土地利用 ,  景観パターン ,  時空間 ,  動的シミュレーション