[논문 리뷰] 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 Guan외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 22.

Land Use and Ecosystem Services참고 문헌 12인용 수 40

한 줄 요약

본 논문은 패치 생성형 토지 이용 시뮬레이션인 PLUS 모델을 제시한다. 이 모델은 패치 생성과 토지 확장 분석을 다형 무작위 패치 시드 CA와 통합하여 우한의 토지 확장 동인을 연구하고 2035년 시나리오를 예측한다.

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

연구 동기 및 목표

• 토지 이용 및 피복 변화(LULCC)에서 비선형 동인에 대한 이해를 촉진한다.
• 패치 수준 동역학을 개선하는 패치 생성형 LULC 시뮬레이션 프레임워크(PLUS)를 개발한다.
• 모델의 출력이 실제 경관 패턴과 얼마나 일치하는지 평가하고 다른 CA 모델과 비교한다.
• 다목적 최적화를 통해 향후 토지 이용에 대한 정책 관련 시나리오를 탐색한다.

제안 방법

• 다형 무작위 패치 시드를 기반으로 한 세포 자동화 모델과 토지 확장 분석 전략을 통합한다.
• 실제 경관 패턴에 대한 시뮬레이션 정확도를 평가하고 대체 CA 모델과 비교한다.
• 초지의 인간 활동과 연계, 주요 도로 인근의 낙엽활엽수 숲 성장과 같은 전이 규칙을 분석한다.
• 다양한 최적화 시나리오에서 2035년 토지 이용 구조를 예측하기 위해 PLUS를 다목적 프로그래밍과 연결한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 PLUS 프레임워크가 식별한 우한의 LULC 변화의 주요 비선형 동인은 무엇인가?
• RQ2 패치 수준 토지 이용 동역학 시뮬레이션에서 PLUS 모델은 다른 CA 모델과 어떻게 비교되는가?
• RQ3 2035년을 위한 서로 다른 최적화 시나리오에서 어떤 미래 토지 이용 패턴이 나타나는가?
• RQ4 PLUS 시뮬레이션에서 어떤 경관 전이 규칙을 추론할 수 있는가?

주요 결과

• PLUS는 테스트된 다른 CA 모델보다 더 높은 시뮬레이션 정확도와 실제 경관에 더 유사한 경관 패턴 지표를 달성한다.
• 토지 확장 분석은 초지가 인간 영향이 약한 곳에서, 낙엽활엽수 숲이 주요 도로 인접 지역에서 자라는 경향이 있음을 드러낸다.
• 다목적 프로그래밍과 결합될 때 2035년 토지 이용 구조를 예측하는 데 모델이 지원한다.
• 결과는 지속 가능한 토지 이용 계획을 안내하는 정책 관련 시사점을 제공한다.