文献综述
- 国内外研究现状
- 土地利用研究进展
土地利用是指人类为获取一定利益，从而在土地上进行一系列生产或非生产的活动[1]。它是人地相互作用的动态过程。在国外，针对土地利用的研究最早可以追溯到杜能于19世纪前期研究德国部分地区时，提出了土地利用的模式。研究早期，国外主要通过土地利用调查等方式展开相关工作[2]。到了1922年，Lee在《从空中看到的地球表面》一书中第一次提到把遥感技术应用于研究人类活动对自然景观的影响的重要性[3]。此后，随着空间技术的不断发展，尤其是3S技术的迅猛发展，学者们对土地利用的研究进一步深入，逐渐由静态的土地调查转变为动态监测。例如，1973年，美国和加拿大共同合作，利用Landsat卫星数据对五大湖流域的土地进行了分类，以便研究其污染源[4]。在我国，“六五”计划之后，国家土地管理局利用航空遥感和卫星遥感的方法组织完成了全国县级土地详查[5]。20世纪90年代之后，各国学者在土地利用变化方面均进行了大量研究，其研究方向则倾向于土地利用变化在生态环境以及自然条件变化方面的影响，包括利用遥感影像分析土地利用变化对气候的影响[6]，研究生态脆弱区的土地利用变化情况[7]，以及城市扩张对土地利用的影响[8]等。
近年来，国内外在土地利用变化方面的研究主要集中在土地利用变化驱动机制的研究[9]、土地利用变化对生态系统的影响[10]、土地利用的评价与预测[11]等方面。章波等[12]通过构建城市区域土地利用变化驱动模型，得出人口的增长和非农化、经济总量的增加以及劳动力的非农化是影响土地利用变化的主要推动因素；Zhao等[13]对比分析了日本三大都市圈内土地利用变化的领域相互作用特征，研究表明三大都市圈的土地利用具有相似的结构和模式，但不同的土地利用类型有着不同的变化机制；李嘉译等[14]研究了1986-2016年长江经济带7个城市的城市扩张及其生态响应，结果表明城市建设用地的不断扩张导致生态系统服务总价值出现较大幅度下降。
对于南京地区的土地利用，不同学者从不同方面进行了研究。王艳君等[15]以TM和SPOT卫星影像为数据基础，对1987-2000年南京市典型区域的土地利用变化情况进行分析，结果表明城乡居民和建设用地大幅增加，耕地和未利用地则明显减少；贾宝全等[16]分析了1995-2008年南京市土地利用斑块动态变化与景观斑块的空间稳定性，得出全市总体变化特征表现为耕地、林地和草地减少，而建设用地和水域大幅增加；蒋金亮等[17]研究了1980-2010年南京市建设用地扩张的时空特征与内在机理，得出南京市城市扩张强度明显上升，扩张类型始终以边缘式增长为主。
- 土地利用变化驱动力研究进展
驱动力指的是造成土地利用方式和目的发生变化的主要生物物理和社会经济因素[18]，它一般由自然驱动力和社会经济驱动力两部分组成。近年来，国内外学者们对驱动力的研究逐渐由定性分析转为定量分析。目前，对于驱动力的定量研究方法主要是通过一些数理统计模型，包括主成分分析[19]、相关分析[20]和回归分析[21]。Jaimes等[22]运用地理加权回归分析了导致墨西哥1993-2000年间森林面积减少的因素；张雪茹等[23]通过典型相关分析得出了影响安徽省建设用地面积变化的主要驱动因子；杨凤海等[24]使用主成分分析研究了导致宁安市土地利用变化的人口、技术及经济三方面驱动因素。
- 土地利用变化预测模型研究进展
目前，土地利用变化的预测模型主要分为两大类：数量预测模型和空间预测模型。数量预测模型主要包括马尔科夫链模型、人工神经网络(ANN)模型、系统动力学模型和灰色预测模型等。空间预测模型主要有元胞自动机（CA）模型、CLUE/CLUE-S模型、Dinamica EGO模型等。此外，还有一些耦合的模型，如CA-Markov复合模型、CLUE-S -Markov复合模型、Logistic-CA模型等[25]。
- 数量预测模型
马尔科夫链模型是一种基于栅格的空间概率模型，它体现了一种随机的过程。因为土地利用变化过程的复杂性，所以能将其视为一个随机过程，从而运用马尔可夫链模型进行模拟。但该模型的前提是转移矩阵不发生变化，而实际情况中土地利用变化的数据常常会发生变化，所以马尔科夫链模型只适用于短期的数量预测[26]。如戴靓等[27]以南京市为研究区，使用2000年和2008年的数据，通过马尔科夫链模型预测了2016年南京市各类用地面积。
人工神经网络模型通过模拟人脑的思维方式，能够较好地映射真实系统的结构。由于其自适应、自学习等优良特性[28]，它也被广泛运用于地理学领域，例如地理类型识别、过程模拟与预测等方面。伊藤史子[29]等选取了8个要素作为土地利用变化的驱动因子，构建了人工神经网络模型，从而预测千叶县流山市的土地利用变化，并分析了各个因子对不同土地利用类型的影响程度。
系统动力学模型建立在信息论、系统论和控制论的基础之上，能够反映复杂系统结构、功能以及动态行为之间的相互作用。因此，它在研究土地利用变化上有良好效果[26]。例如，胡宗楠等[30]采用系统动力学模型模拟扬州市土地利用情况，预测了耕地保护、生态保护以及经济发展三种不同情景下的土地利用结构。
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