[論文レビュー] Understanding the drivers of sustainable land expansion using a patch-generating land use simulation (PLUS) model: A case study in Wuhan, China

Xun Liang, Qingfeng Guan+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 22, 2020

Land Use and Ecosystem Services参考文献 12被引用数 40

ひとこと要約

本論文は PLUS モデルを提示する。これはパッチ生成型の土地利用シミュレーションで、土地拡張分析と多タイプ乱パッチ種 CA を統合し、武漢の土地拡張のドライバーを研究し、2035年のシナリオを検討する。

ABSTRACT

Cellular Automata (CA) are widely used to model the dynamics within complex land use and land cover (LULC) systems. Past CA model research has focused on improving the technical modeling procedures, and only a few studies have sought to improve our understanding of the nonlinear relationships that underlie LULC change. Many CA models lack the ability to simulate the detailed patch evolution of multiple land use types. This study introduces a patch-generating land use simulation (PLUS) model that integrates a land expansion analysis strategy and a CA model based on multi-type random patch seeds. These were used to understand the drivers of land expansion and to investigate the landscape dynamics in Wuhan, China. The proposed model achieved a higher simulation accuracy and more similar landscape pattern metrics to the true landscape than other CA models tested. The land expansion analysis strategy also uncovered some underlying transition rules, such as that grassland is most likely to be found where it is not strongly impacted by human activities, and that deciduous forest areas tend to grow adjacent to arterial roads. We also projected the structure of land use under different optimizing scenarios for 2035 by combining the proposed model with multi-objective programming. The results indicate that the proposed model can help policymakers to manage future land use dynamics and so to realize more sustainable land use patterns for future development. Software for PLUS has been made available at https://github.com/HPSCIL/Patch-generating_Land_Use_Simulation_Model

研究の動機と目的

• 土地利用・覆蓋変化（LULCC）における非線形ドライバーの理解を促進する。
• パッチレベルのダイナミクスを改善するパッチ生成型の LULC シミュレーションフレームワーク（PLUS）を開発する。
• モデルの出力が実際の景観パターンとどの程度一致するかを評価し、他の CA モデルと比較する。
• 多目的最適化の下で将来の土地利用に関する政策関連のシナリオを検討する。

提案手法

• 多タイプ乱パッチ種に基づくセル・オートマタモデルと土地拡張分析戦略を統合する。
• 真の景観パターンに対するシミュレーション精度を評価し、他の CA モデルと比較する。
• 草地が人間活動と結びつく遷移規則や、幹線道路近くでの落葉樹林の成長などの遷移規則を分析する。
• 様々な最適化シナリオ下で2035年の土地利用構造を予測するために PLUS を多目的プログラミングと結びつける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PLUS フレームワークによって特定された武漢の LULC 変化の主要な非線形ドライバーは何か。
• RQ2 パッチレベルの土地利用ダイナミクスをシミュレートする際、PLUS モデルは他の CA モデルとどう比較されるか。
• RQ3 2035年のさまざまな最適化シナリオの下で、どのような将来の土地利用パターンが出現するか。
• RQ4 PLUS のシミュレーションから推測できる景観遷移規則は何か。

主な発見

• PLUS は、他の CA モデルと比較して、より高いシミュレーション精度と真の景観パターン指標に近い結果を示す。
• 土地拡張分析は、草原は人間の影響が弱い場所で発生しやすく、落葉樹林は幹線道路の隣接地で成長する傾向があることを示す。
• 多目的プログラミングと組み合わせると、2035年の土地利用構造を予測するのに役立つ。
• 結果は持続可能な土地利用計画を導く政策関連の洞察を提供する。