蔡凌雁，王麗妍，伍 陽，李飛雪，陳 東

（1.南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京210023；2.南京大學(xué) 江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京210023）

城市擴(kuò)張生態(tài)效應(yīng)預(yù)測對輸入數(shù)據(jù)的敏感性研究

蔡凌雁，王麗妍，伍 陽，李飛雪，陳 東

（1.南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京210023；2.南京大學(xué) 江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京210023）

城市擴(kuò)張模型被廣泛應(yīng)用于多種生態(tài)保護(hù)情景下的城市擴(kuò)張預(yù)測，然而不同的輸入數(shù)據(jù)會導(dǎo)致模型預(yù)測的不確定性，從而影響城市的規(guī)劃管理和生態(tài)保護(hù)決策。以常州市市區(qū)為研究區(qū)，通過土地利用變更數(shù)據(jù)和遙感影像數(shù)據(jù)獲取兩種城市用地圖層作為SLEUTH模型的輸入數(shù)據(jù)，對比研究了城市范圍的差異對生態(tài)效應(yīng)預(yù)測結(jié)果的影響。結(jié)果表明：（1）兩種城市輸入層得到的模型校準(zhǔn)精度不同。（2）不同城市輸入圖層對城市擴(kuò)張預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生影響，城市擴(kuò)張數(shù)量和年平均增長率存在明顯差異。（3）生態(tài)效應(yīng)預(yù)測結(jié)果對城市輸入圖層的敏感性較強(qiáng)，兩種城市圖層包含的土地利用類型和最小制圖單元不同，建模者應(yīng)根據(jù)具體研究目標(biāo)和要求，選擇合適的模型輸入數(shù)據(jù)，以獲取相對準(zhǔn)確的生態(tài)保護(hù)結(jié)論。

城市擴(kuò)張模型；生態(tài)效應(yīng)；輸入數(shù)據(jù)；敏感性；常州市

當(dāng)前城市的生態(tài)環(huán)境正受到威脅，破碎化增加、連通性降低、環(huán)境質(zhì)量下降，這與城市擴(kuò)張緊密相關(guān)。城市化過程會伴隨自然景觀、土地利用方式的變化，會影響到各種生態(tài)過程、生物棲息地，從而造成對生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的改變[1]，進(jìn)而威脅可持續(xù)發(fā)展和居民生活質(zhì)量[2]。因此，城市擴(kuò)張與生態(tài)效應(yīng)的研究逐漸受到重視。城市擴(kuò)張模型如馬爾科夫模型、邏輯回歸模型、元胞自動機(jī)模型和多智能體模型等，被廣泛應(yīng)用于城市擴(kuò)張預(yù)測與生態(tài)效應(yīng)分析，相關(guān)研究通常應(yīng)用城市擴(kuò)張模型對城市土地利用變化進(jìn)行模擬和預(yù)測，評價(jià)和分析由此帶來的生態(tài)效應(yīng)，并為生態(tài)規(guī)劃和城市發(fā)展提供決策依據(jù)[3-6]。隨著城市擴(kuò)張模型的發(fā)展和完善，模型復(fù)雜度不斷增加，使得模型中不確定因素的研究越來越重要[7]，相關(guān)學(xué)者對模型校準(zhǔn)方法、數(shù)據(jù)時序差異、粒度效應(yīng)等方面都開展了相應(yīng)研究[8-11]。

模型空間輸入數(shù)據(jù)的差異是模型的一個不確定因素，合適的輸入數(shù)據(jù)可以提高模型的模擬準(zhǔn)確性[12]。其中，不同的數(shù)據(jù)源得到的城市范圍輸入圖層在時間分辨率、空間分辨率和分類體系等方面有所不同，但數(shù)據(jù)獲取的有限性導(dǎo)致建模者不能根據(jù)應(yīng)用目標(biāo)選取合適的數(shù)據(jù)源來確定城市范圍，影響了以模型預(yù)測結(jié)果為參考依據(jù)的城市管理和生態(tài)保護(hù)決策[13]。從已有研究來看，少有學(xué)者探索不同來源的城市輸入圖層對城市擴(kuò)張模型預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生的影響。為此，本文以常州市為研究區(qū)，以SLEUTH城市擴(kuò)張模型為例，通過土地利用變更數(shù)據(jù)和遙感影像數(shù)據(jù)這兩種數(shù)據(jù)源獲取城市圖層，作為模型輸入數(shù)據(jù)，進(jìn)行對比試驗(yàn)，探索城市擴(kuò)張引起的生態(tài)效應(yīng)預(yù)測對輸入數(shù)據(jù)的敏感性。

1 研究區(qū)概況

常州市（31°09′—32°04′N，119°08′—120°12′E）位于江蘇省南部、長江三角洲中心地帶，是長江三角洲新型城鎮(zhèn)化最快的地區(qū)之一，包括溧陽、金壇2個縣級市和武進(jìn)、新北、天寧、鐘樓、戚墅堰5個市轄區(qū)，總面積約4 372 km2。2014年，常州市總?cè)丝诩s470萬人（其中城鎮(zhèn)人口約323萬人，約占69%），人口密度約1 075人/km2，遠(yuǎn)高于同時期中國平均人口密度（143人/km2）。2014年，常州市人均GDP達(dá)104 423元，遠(yuǎn)高于同時期中國人均GDP（46 531元）。本文研究區(qū)為常州市市轄區(qū)，面積約1 862 km2，約占常州市總面積的43%，是常州市政治、經(jīng)濟(jì)和文化中心。隨著常州市城鎮(zhèn)化和現(xiàn)代化進(jìn)程的加速推進(jìn)，土地供需矛盾突出、生態(tài)問題凸顯，在一定程度上影響了常州市的可持續(xù)發(fā)展。因此，亟需探索城市擴(kuò)張帶來的生態(tài)效應(yīng)問題，準(zhǔn)確為常州市城市發(fā)展和生態(tài)保護(hù)提供對策。

2 研究方法與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

2.1 城市擴(kuò)張模型

本文采用的城市擴(kuò)張模擬模型為SLEUTH模型，該模型可以結(jié)合大型空間數(shù)據(jù)庫和不同分辨率的遙感數(shù)據(jù)，在不同時空尺度上模擬預(yù)測城市土地利用的變化[14]，且模型具有開放式存取、源代碼的可用性以及操作簡單等特性，從而使其在全球范圍得到廣泛應(yīng)用。除此之外，SLEUTH模型在景觀變化模擬及預(yù)測、區(qū)域開發(fā)政策與城市規(guī)劃方案評估以及環(huán)境影響評價(jià)方面表現(xiàn)出重要的應(yīng)用價(jià)值[15]。SLEUTH模型由5個增長控制系數(shù)（擴(kuò)散系數(shù)、繁殖系數(shù)、傳播系數(shù)、坡度阻抗系數(shù)、道路引力系數(shù)）決定了4種增長方式（自發(fā)增長、新擴(kuò)展中心增長、邊緣增長、道路影響增長），根據(jù)校準(zhǔn)過程獲得的最佳系數(shù)值對未來城市擴(kuò)張進(jìn)行預(yù)測。

2.1.1 空間輸入數(shù)據(jù) 模型所需的空間輸入數(shù)據(jù)包括城市圖層（Urban）、交通圖層（Transportation）、排除層（Excluded）、坡度層（Slope）和山體陰影層（Hillshade），見圖1。

（1）城市圖層。城市圖層的兩個數(shù)據(jù)源為：土地利用變更數(shù)據(jù)（U1）和遙感影像數(shù)據(jù)（U2）。其中，土地利用變更數(shù)據(jù)來源于常州市國土資源局，比例尺為1：50 000，選取2004年、2009年、2011年和2013年4個年份，將城鎮(zhèn)用地轉(zhuǎn)換為柵格圖層，如圖1A—1D所示；經(jīng)統(tǒng)計(jì)，2013年最小城市圖斑面積為1 hm2，平均城市圖斑面積為25 hm2。另一個數(shù)據(jù)集來自遙感影像解譯，遙感影像分辨率為30 m，為與第1個數(shù)據(jù)集形成對比，根據(jù)遙感影像的實(shí)際可獲取情況，選擇時間間隔與跨度較為接近的2004年、2008年、2010年和2013年，通過改進(jìn)的建設(shè)用地指數(shù)[16]提取建設(shè)用地，并采用平滑和去除小圖斑操作進(jìn)行后處理得到城鎮(zhèn)用地，如圖1F—1I所示；經(jīng)檢驗(yàn)，總體精度滿足要求（均大于80%），統(tǒng)計(jì)得2013年最小城市圖斑面積為10 hm2，平均為198 hm2，2013年城鎮(zhèn)面積占比約36%（土地利用變更數(shù)據(jù)約25%）。

（2）其他圖層。對比試驗(yàn)中的其他圖層均相同，包括交通圖層、排除圖層、坡度層和山體陰影層。其中，交通圖層為2004年和2013年的主要交通道路，見圖1E，1J；排除層包含水域、生態(tài)保護(hù)區(qū)和基本農(nóng)田（體現(xiàn)保護(hù)政策），見圖1K；坡度層和山體陰影層來自DEM數(shù)據(jù)，分辨率為50 m，見圖1L，1M。所有輸入圖層轉(zhuǎn)換為像元大小為100 m的柵格數(shù)據(jù)，輸入模型時需轉(zhuǎn)換成灰度圖。

2.1.2 模型校準(zhǔn)和預(yù)測 模型校準(zhǔn)包括粗校準(zhǔn)、精校準(zhǔn)、終校準(zhǔn)和預(yù)測參數(shù)獲取。在校準(zhǔn)過程中，模型借助蒙特卡洛迭代方法逐漸縮小增長控制系數(shù)的范圍，根據(jù)獲得的最佳系數(shù)值對未來城市擴(kuò)張進(jìn)行預(yù)測。在校準(zhǔn)階段用于確定模型的最佳擬合優(yōu)度指標(biāo)為OSM-NS（Optimal SLEUTH Metric，No Slope）[17]，即：

OSM-NS指標(biāo)測定了模型增長數(shù)量的準(zhǔn)確度（Compare和 Pop）、增長位置的準(zhǔn)確度（Xmean和Ymean）、大小和形狀（Clusters和 Edges），OSM-NS值越大，表示模擬結(jié)果越接近真實(shí)情況[17]。

2.2 生態(tài)效應(yīng)分析方法

2.2.1 景觀格局指數(shù) 為研究預(yù)測結(jié)果的范圍和空間格局差異，計(jì)算兩個數(shù)據(jù)集2013—2030年預(yù)測結(jié)果的景觀格局指數(shù)，具體見表1。

圖1 輸入圖層

表1 景觀格局指數(shù)

2.2.2 生境質(zhì)量評價(jià)方法 為確定不同城市輸入圖層對生態(tài)效應(yīng)的影響，本文采用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估工具In VEST模型（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs Model）計(jì)算生境質(zhì)量。該模型能夠?qū)⑦b感與GIS的優(yōu)勢相結(jié)合，可根據(jù)土地利用/覆被圖的時空變化來模擬生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的動態(tài)變化，其直觀可視的評價(jià)結(jié)果可為決策者權(quán)衡人類活動的影響提供科學(xué)依據(jù)[18]。研究采用模型的生境質(zhì)量評價(jià)模塊，生境質(zhì)量的高低取決于人類對生境周邊土地的利用方式和利用強(qiáng)度，一般而言，生境質(zhì)量隨著周邊土地利用強(qiáng)度的提高而退化[19]。土地覆蓋類型j中柵格單元x的生境質(zhì)量Qxj計(jì)算公式為：

式中：Hj為土地覆蓋類型j的生境適合性；Dxj為土地覆蓋類型j中柵格單元x的生境退化程度；z為系統(tǒng)固有的換算系數(shù)，其值為2.5；k為半飽和系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 模型校準(zhǔn)結(jié)果

根據(jù)研究區(qū)內(nèi)歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行校準(zhǔn)，在每個校準(zhǔn)階段結(jié)束后，根據(jù)OSM-NS對參數(shù)組合進(jìn)行排名，并根據(jù)擬合指標(biāo)判定，模擬城市用地的增長數(shù)量、增長位置、大小和形狀比較理想，模擬精度均符合要求。最終得到兩個數(shù)據(jù)集的最佳增長控制系數(shù)，差異較大：U1中擴(kuò)散系數(shù)95，繁殖系數(shù)27，傳播系數(shù)28，坡度阻抗系數(shù)10，道路引力系數(shù)65；U2中擴(kuò)散系數(shù)63，繁殖系數(shù)2，傳播系數(shù)99，坡度阻抗系數(shù)25，道路引力系數(shù)41。圖2顯示了兩種方案下各校準(zhǔn)階段得到的最優(yōu)OSM-NS值，數(shù)據(jù)集U1在粗校準(zhǔn)、精校準(zhǔn)和終校準(zhǔn)的最優(yōu)OSM-NS值均比U2高，在終校準(zhǔn)階段，U1為0.780 5，U2為0.570 7，U1比U2高出36.76%。

圖2 各校準(zhǔn)階段OSM-NS值

3.2 預(yù)測結(jié)果規(guī)模與空間差異分析

根據(jù)獲取的最佳增長控制系數(shù)，通過預(yù)測參數(shù)獲取過程得到適用于未來城市擴(kuò)張預(yù)測的控制系數(shù)：U1中擴(kuò)散系數(shù)100，繁殖系數(shù)29，傳播系數(shù)30，坡度阻抗系數(shù)1，道路引力系數(shù)68；U2中擴(kuò)散系數(shù)68，繁殖系數(shù)2，傳播系數(shù)100，坡度阻抗系數(shù)1，道路引力系數(shù)45。分析兩組控制系數(shù)發(fā)現(xiàn)：兩種方案的擴(kuò)散系數(shù)和道路引力系數(shù)相對較高，說明近期的城市擴(kuò)張趨向于自發(fā)增長和道路影響增長；U1的擴(kuò)散系數(shù)、繁殖系數(shù)和道路引力系數(shù)均比U2高，傳播系數(shù)比U1低，說明U1方案自發(fā)增長、新擴(kuò)展中心增長和道路影響增長的增長現(xiàn)象比U2更明顯，而U2更偏向于邊緣增長；兩種方案下的坡度阻抗系數(shù)均為1，表明坡度不是阻礙研究區(qū)內(nèi)城市發(fā)展的因素。根據(jù)獲取的預(yù)測參數(shù)，預(yù)測研究區(qū)2020年和2030年的城市擴(kuò)張情況。

為量化U1和U2預(yù)測的城市擴(kuò)張數(shù)量差異，將SLEUTH模型輸出的預(yù)測概率圖分為高概率擴(kuò)張區(qū)（90%～100%）、中低概率擴(kuò)張區(qū)（50%～90%），并轉(zhuǎn)換為GIS柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖3。為更準(zhǔn)確地分析U1和U2高概率擴(kuò)張區(qū)的空間分布情況，將兩個數(shù)據(jù)集2030年預(yù)測圖的高概率擴(kuò)張區(qū)域進(jìn)行疊加分析，疊加效果見圖4。

圖3 城市擴(kuò)張預(yù)測規(guī)模統(tǒng)計(jì)

圖4 2030年高概率擴(kuò)張區(qū)空間疊加

如圖3所示：（1）2013年內(nèi)已有城市用地面積：U1為466.43 km2，U2為678.31 km2，U2比U1多45.43%。（2）相比2013年，U1預(yù)測2020年增加城市用地面積共141.53 km2，幾乎全部（98.78%）為中低概率擴(kuò)張區(qū)域；U2預(yù)測2020年增加263.76 km2，大部分（63.11%）為高概率擴(kuò)張區(qū)域，少部分（36.89%）為中低概率擴(kuò)張區(qū)域。（3）相比2013年，U1預(yù)測2030年增加城市用地面積共306.18 km2，約一半（51.68%）為高概率擴(kuò)張區(qū)域；U2預(yù)測2030年增加378.98 km2，絕大部分（88.93%）為高概率擴(kuò)張區(qū)域。（4）從近期預(yù)測情況來看，從2013—2020年，U2的總體預(yù)測年平均增長率高于U1，分別為5.55%和4.33%；從遠(yuǎn)期預(yù)測情況來看，從預(yù)測初始年至2030年，U1的總體預(yù)測年平均增長率高于U2，分別為9.38%和7.98%；若單從高概率擴(kuò)張區(qū)的年平均增長率來看，無論是近期還是遠(yuǎn)期預(yù)測，U2均遠(yuǎn)高于U1。

從圖4可以看出，U1與U2均為高概率預(yù)測區(qū)域的面積僅為51.39 km2；僅U1為高概率預(yù)測區(qū)域的面積為106.83 km2，圖斑相對細(xì)碎，分布較為分散，大部分位于研究區(qū)的中部、已有建成區(qū)周邊；僅U2為高概率預(yù)測區(qū)域的面積為285.65 km2，與U1相比圖斑較大，主要分布在研究區(qū)北部和建成區(qū)南部邊緣。

3.3 生態(tài)效應(yīng)分析

3.3.1 城市擴(kuò)張景觀格局分析 利用Fragstats 4.2計(jì)算預(yù)測年份各項(xiàng)景觀格局指數(shù)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖5。隨著預(yù)測年份的增加，LPI有明顯上升，而NP和LSI均呈現(xiàn)下降趨勢，CONTAG無明顯變化。說明隨著城市用地的不斷擴(kuò)張，城市斑塊逐漸融合成面積更大的斑塊，城市的主導(dǎo)現(xiàn)象越來越明顯，城市越來越緊湊，城市斑塊形狀趨于規(guī)則，破碎度降低，連通性增加，這與兩個方案將基本農(nóng)田納入排除層的保護(hù)措施有關(guān)。與U2相比，U1城鎮(zhèn)用地?cái)?shù)據(jù)更加精細(xì)，其NP和LSI值高、下降速度快，有明顯的從破碎向集中的變化趨勢，U2的NP和LSI值整體變化不大，尤其是后5年基本呈現(xiàn)平穩(wěn)的低值；預(yù)測期間U2比U1的LPI值高，表明U2中城市主導(dǎo)現(xiàn)象更明顯，這與U2預(yù)測城鎮(zhèn)用地主要分布在中心城區(qū)邊緣有關(guān)；U2的CONTAG值比U1低，且呈現(xiàn)出一定的波動性，而U1的城市延展趨勢較為穩(wěn)定。

圖5 預(yù)測年份景觀格局指數(shù)統(tǒng)計(jì)

3.3.2 生境質(zhì)量評價(jià)分析 結(jié)合研究區(qū)土地利用/土地覆被的實(shí)際情況，參考In VEST模型使用指南和前人已有的研究成果[3]，設(shè)定城鎮(zhèn)用地、道路、高概率擴(kuò)張區(qū)和中低概率擴(kuò)張區(qū)為威脅因子，并對威脅因子參數(shù)、各生境類型對各威脅因子的敏感性設(shè)置（表2—3），獲取生境質(zhì)量和生境退化水平評價(jià)結(jié)果，采用自然斷裂法對評價(jià)結(jié)果分級，并對不同級別的用地面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分級結(jié)果和統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖6（5級代表生境質(zhì)量/退化水平最高）。

（1）由6來看，新北區(qū)北部、武進(jìn)區(qū)東部和南部的生境質(zhì)量較高，高級別區(qū)域主要為水域和林地，中心城區(qū)及其周邊地區(qū)的生境質(zhì)量較低，主要受到人類活動的影響。從2013—2030年，U1和U2的1級生境質(zhì)量區(qū)域面積迅速增加，同時伴隨著2級區(qū)域面積的減少，U2的這一趨勢更加顯著，這與模型預(yù)測2030年城市用地?cái)U(kuò)張面積較大有關(guān)，大范圍的城市用地對周圍的生態(tài)用地造成破壞，導(dǎo)致生境質(zhì)量不斷下降；水域等高級別生境質(zhì)量區(qū)域受到一定的保護(hù)，面積基本穩(wěn)定。

（2）分析生境退化水平，生境質(zhì)量整體呈現(xiàn)下降的趨勢，生境退化水平較高（5級最高）的區(qū)域主要分布在建設(shè)用地周邊，并且生境退化水平以建設(shè)用地為中心逐漸降低。U1生境退化水平集中在1級，說明大部分區(qū)域的生境退化水平較低，并且U1出現(xiàn)生境質(zhì)量變好的零星圖斑，這與模型預(yù)測的2030年城市用地范圍和空間分布有關(guān)，與U2相比，模型中U1的城市擴(kuò)張受到一定限制，部分耕地受到保護(hù)；與U1相比，U2各個生境退化水平級別的面積相對均勻，無生境質(zhì)量好轉(zhuǎn)區(qū)域。

表2 威脅因子屬性

表3 生境類型及對各威脅因子的敏感性

圖6 生境質(zhì)量評價(jià)結(jié)果

4 結(jié)論

（1）不同城市輸入圖層得到的模型校準(zhǔn)精度不同。本文中U1在3個校準(zhǔn)階段的校準(zhǔn)精度均比U2高，在校準(zhǔn)結(jié)束后，U1比U2高出36.76%。

（2）不同城市輸入圖層對城市擴(kuò)張預(yù)測結(jié)果影響不同。從近、遠(yuǎn)期預(yù)測角度和高、中低概率預(yù)測角度分析，U1和U2預(yù)測的城市擴(kuò)張數(shù)量和年平均增長率均存在明顯差異；根據(jù)高概率擴(kuò)張區(qū)的空間對比，兩個方案預(yù)測圖斑體現(xiàn)出不同的形態(tài)和空間分布規(guī)律。

（3）城市擴(kuò)張引起的生態(tài)效應(yīng)預(yù)測對輸入數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的敏感性。景觀格局指數(shù)雖總體變化趨勢一致，但由于U1城鎮(zhèn)用地?cái)?shù)據(jù)更加精細(xì)，其NP和LSI值下降速度快、預(yù)測圖斑從破碎向集中的變化趨勢更明顯。由于U1和U2預(yù)測的城市面積與空間分布存在較大差異，而生態(tài)用地的質(zhì)量受到城市用地的影響，使得生境質(zhì)量評價(jià)結(jié)果不同，U1生境質(zhì)量下降的趨勢更明顯，但是低生境退化水平區(qū)域比重較大，且存在部分生態(tài)用地生境質(zhì)量好轉(zhuǎn)的現(xiàn)象。

本研究表明，不同來源的輸入數(shù)據(jù)會對城市擴(kuò)張模型預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生影響，建模者應(yīng)綜合考慮具體的研究目標(biāo)和要求，選擇合適的模型輸入數(shù)據(jù)，提高模型模擬精度，改善以模型預(yù)測結(jié)果為參考依據(jù)的城市管理和生態(tài)保護(hù)決策。當(dāng)前國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃強(qiáng)調(diào)生態(tài)文明理念，生態(tài)紅線、永久性基本農(nóng)田和城市開發(fā)邊界的科學(xué)劃定成為熱點(diǎn)，生態(tài)效應(yīng)預(yù)測結(jié)果可為三線劃定和各類生態(tài)保護(hù)政策的制定提供研究基礎(chǔ)。本文仍存在不足之處，在今后的研究中應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注。由于可獲取的土地利用變更數(shù)據(jù)有限，且遙感數(shù)據(jù)的年份需與土地利用變更數(shù)據(jù)保持一致，導(dǎo)致模型模擬的歷史年份跨度與間隔沒有達(dá)到理想狀態(tài)，因此需進(jìn)一步尋求更完善的數(shù)據(jù)，以獲取更精確的研究結(jié)果；本文采用的遙感影像數(shù)據(jù)為30 m分辨率，應(yīng)增加高分影像等數(shù)據(jù)源，獲取更準(zhǔn)確、多源化的輸入圖層，開展豐富的對比試驗(yàn)；研究采用了較為成熟的城市擴(kuò)張和生境質(zhì)量評價(jià)模型，部分參數(shù)的設(shè)置參考了模型指南和前人已有的研究成果，下一步研究應(yīng)根據(jù)研究的實(shí)際需求和相關(guān)規(guī)劃政策進(jìn)行調(diào)整與完善。

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Research on the Sensitivity of Forecasting Ecological Effect of Urban Growth to Input Data

CAI Lingyan，WANG Liyan，WU Yang，LI Feixue，CHEN Dong
（1.School of Geographic and Oceanographic Sciences，Nanjing University，Nanjing210023，China；2.Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology，Nanjing University，Nanjing210023，China）

The urban growth model is widely used in urban expansion prediction in many kinds of ecological protection scenarios.However，different input data will lead to the uncertainty of the model，which will affect the city planning management and ecological protection decision.In this study，Changzhou downtown was taken as the research example，and two kinds of urban layers were selected as the input data of SLEUTH model.Through the contrast experiment，we examined the influence of different urban ranges on the ecological effect prediction.The results show that：（1）two urban input layers lead to different model calibration accuracies；（2）urban expansion prediction results differ from each other，urban expansion quantity and average annual growth rate are diverse；（3）prediction results of ecological effect are sensitive to the urban input layers，two kinds of urban layers contain different land use types and the smallest mapping units；the model developer should select the appropriate model input data according to the specific research objectives and requirements in order to obtain relatively accurate conclusions of the ecological protection.

urban growth model；ecological effect；input data；sensitivity；Changzhou City

F293.2;F301.2;X171.1

A

1005-3409（2017）01-0272-07

2016-03-07

2016-03-31

國家自然科學(xué)基金（40901184）；國土資源部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)（201411014-3）

蔡凌雁（1991—），女，江蘇丹陽人，碩士，研究方向?yàn)槌鞘袛U(kuò)張與GIS。E-mail：lingyan-0825＠163.com

李飛雪（1983—），女，黑龍江齊齊哈爾人，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事地理信息系統(tǒng)應(yīng)用研究。E-mail：njulifiexue＠163.com