土地利用变化空间多尺度驱动力耦合模型构建

赵俊三，袁 磊，张 萌

（1.昆明理工大学国土资源工程学院，云南 昆明 650093；2.云南师范大学信息学院，云南 昆明650500；3.西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心，云南 昆明 650500）

土地利用变化空间多尺度驱动力耦合模型构建

赵俊三1，袁 磊2，3，张 萌1

（1.昆明理工大学国土资源工程学院，云南 昆明 650093；2.云南师范大学信息学院，云南 昆明650500；3.西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心，云南 昆明 650500）

研究目的：从多尺度空间关联耦合的角度，构建一个能够动态、定量表征不同尺度土地利用变化及其驱动机理的土地利用变化多尺度驱动力系统动力学耦合模型。研究方法：以系统动力学理论与方法为指导，构建耦合模型主控反馈环与耦合关系模块形成耦合模型总体框架，并对该耦合模型进行实现与应用验证。研究结果：该耦合模型模拟结果相对误差的均值为-0.155%，相对误差分布在［-3.91%，4.98%］区间内的样本数占样本总数的90.3%，基本达到了对三级实证研究区土地利用变化及其多尺度驱动机理时域行为的再现与模拟。研究结论：耦合模型构建思路与方法较为可靠，能够为土地利用规划数量结构在不同尺度间的配置与协调提供有效的预测手段。

土地利用；变化驱动力；空间多尺度；系统动力学；耦合模型

土地利用变化是不同的土地利用需求和自然演化与土地利用类型的耦合，是当今经济社会中最普遍、最活跃的地球景观现象[1]。2005 年，IGBP 和IHDP联合推出全球土地计划研究（Global Land Project，GLP），并确立今后一段时间将在土地系统变化动力学、土地系统变化后果、土地可持续性综合分析与模拟三个重点领域开展研究，而且这三大主题均涉及尺度问题[2-5]。可见，土地利用变化的驱动力多尺度问题的研究已经成为土地科学领域极具创新性探索的重要研究方向之一。

系统动力学模型（System Dynamics，SD）作为一种从系统内部关系入手的综合研究方法，其最大的优势在于能够通过状态变量（Stock）、流量函数（Flow）、辅助变量（Convertor）、流线（Connector）等基本要素，构成模型决策反馈环[6-8]，从而能够从宏观上反映土地利用系统的结构、功能和相互作用，并可以根据研究需要，设定不同的约束条件，对系统的发展变化进行模拟，从而为决策提供依据[9-11]。因此，近年来将系统动力学模型应用于土地系统动力学方面的研究成果较多， 例如，Rosimeiry等构建了综合土地利用系统动力学模型，对美国大平原地区的农业过程进行模拟[12]；Lee利用系统动力学模型，分析了巴西亚马逊流域不同类型的土地利用对生态系统功能退化的影响[13]；谭术魁构建了区域耕地压力系统动力学模型，通过仿真技术预测了2000—2020年湖北省耕地面积、耕地缺口、粮食产量、耕地压力指数等的变化趋势[14]，取得了理想效果。以上研究大都针对单一尺度下的典型区域、热点区域及生态环境脆弱区开展研究，而基于土地利用变化系统的大背景，从多尺度角度，注重土地利用变化驱动力系统内部不同尺度层级间土地利用变化及其核心驱动因素之间的相互作用、相互联系的反馈机制、控制机制和运行机制的耦合模型的研究成果却鲜有报道。

基于此，本文从多尺度耦合的角度，将土地利用变化及其多尺度驱动力看作多尺度空间上的耦合大系统，在对该耦合系统特点分析的基础上，探讨土地利用变化多尺度驱动力系统动力学耦合模型构建的理论与实现方法，形成耦合模型构建的核心思路，选择云南省、昆明市、宜良县组成上下关联的三级实证研究区，对耦合模型构建进行了实证研究，并通过对研究区土地利用变化及其多尺度驱动机理的模拟，对模型构建的理论与方法进行检验。

1 空间多尺度的内涵及耦合系统特点

本文将空间多尺度的概念界定在两个方面：一是行政尺度，即行政体系涉及的范围，如省、市、县各级行政区组成的具有上下包含关系的空间多尺度研究区；二是具体的比例尺概念。因为行政尺度一旦确定，其对应的比例尺往往也不会孤立存在。例如，在国家比例尺系列中，云南省省级一般定义为1∶50万比例尺，市（州）定义为1∶10万比例尺，县级定义为1∶5万或1∶1万比例尺系例。综上，本文空间多尺度是指以现行行政区域所组成的多尺度空间区域。

基于上述空间多尺度内涵的界定，按照系统论的观点，本文研究的土地利用变化及其多尺度驱动力系统便是一个由若干相互影响、相互作用的子系统通过相互之间自身存在的关联关系而耦合在一起所形成的具有特定功能的耦合大系统。在这个复杂的系统之中，某一尺度层级的土地利用变化与该尺度上的社会、经济、自然生物物理等诸多因素的发展联系在一起。不仅如此，该尺度层级上的土地利用变化还会受到其上级尺度或下级尺度的土地利用变化及相应社会、经济与自然生物物理因素的影响，即不同尺度层级之间的地类与地类、地类与驱动因素也存在着相互影响、相互作用的耦合关系。因此，要对这样一个复杂大系统进行系统动力学建模，首先必须抓住其核心要素、主体结构及核心因果反馈关系，这也是耦合模型构建的前提基础。

归纳起来，耦合系统的核心要素主要有三大类：地类要素、驱动因子要素和尺度要素。地类要素即根据土地利用分类体系划分出的不同尺度上的不同地类，如耕地、园地、林地等；驱动因子要素即影响不同尺度上的各个地类变化的驱动因素，如人口因素、GDP总量、自然环境演化等；尺度因素界定为与中国行政体系划分相对应的行政尺度，如本文研究的省级尺度、市级尺度、县级尺度等。这三类要素是整个系统存在的基础。基于三大类核心要素，结合系统的层级关系，可将耦合系统的主体结构抽象如图1所示。

图1 耦合系统的主体结构关系图Fig.1 Main structure diagram of the coupling system

图2 耦合系统的根本因果关系Fig.2 Fundamental causation of the coupling system

显然，土地利用变化多尺度驱动力耦合系统是由若干相互影响、相互作用的子系统共同组成。子系统的划分依据不同的行政尺度，由此划分为省级子系统、市级子系统、县级子系统等。子系统与子系统之间主要通过地类面积之间的相互依存及对应的社会、经济及自然生物物理因素的相互影响、相互制约形成关联；每一个子系统即为某一行政尺度下的土地利用变化系统，由该尺度下的若干系统单元构成。各个系统单元之间通过各个地类之间的转移变化关系构成该子系统的主要因果反馈关系；系统单元指每一地类与其驱动因素的集合，如耕地与其驱动因素组成一个系统单元，园地与其驱动因素也同样形成一个独立的系统单元。系统单元内部也同样存在着自己的因果反馈关系，例如，某一时期农林牧渔总产值影响了耕地的变化，而耕地的变化又随之影响农林牧渔总产值的增减。

可见，对应于耦合系统的主体结构，存在如图2所示的根本的因果关系：驱动因子对某一尺度下的土地利用变化产生影响，该尺度土地利用变化又通过尺度之间的相互作用影响着其他尺度地类的变化，所有地类的变化又反过来作用于驱动因素的改变。

2 耦合模型构建的核心思想

由上述耦合系统的主体结构及根本因果关系分析可知，该耦合系统具有如下显著特征：（1）层次性。耦合系统总体是由不同尺度的土地利用变化及其驱动因素组成的一个个相对独立的系统单元共同构成，各个系统单元之间随着行政尺度的不同呈现多级层次特征。（2）非线性。耦合系统内部土地利用要素及其与驱动因素之间存在着多重、复杂的反馈关系，这些反馈关系并不都是简单的线性关系，往往还呈现高阶次、非线性特征。（3）结构复杂性。该耦合系统不再局限于某一类或某些简单因素，而是对整个土地利用生态系统中不同空间尺度下的各个地类及与之相关的经济、社会、自然生物物理环境等诸多因素的综合描述。这些纷繁的因素之间又分别存在着错综盘结的关联关系，因此，结构复杂。（4）动态性。耦合系统的状态和过程随着时间的推移都处于不断的运动变化之中。

可见，对于这样的复杂系统，要对其状态及行为进行模拟，就不能完全依靠推理计算和定性分析的手段或方法，而应考虑由静态模型向动态模型的方向转变。由耦合系统的主体结构关系和根本因素关系分析可知：土地利用变化多尺度驱动力耦合系统尽管其结构复杂，但因其基于不同的行政尺度区域共同组成，具有明显的多级层次结构特征，因此，一旦行政尺度的具体空间范围确定，系统的边界及子系统的划分都会较为明晰。例如，如果在省级尺度范围内来研究问题，那么省级行政界线便可作为整个系统的边界，而其所包含的各个市、县则可作为系统中一个个独立的子系统来进行研究。如果需要，市级尺度区域还可以依此县级行政单元划分为子系统的子系统。而且，从横向关系来看，各个市或县所对应的子系统之间（横向子系统），单就在地类数量结构关系上而言，也存在着此消彼长的依存关系。同样，从纵向关系来看，则表现为系统或者子系统与其下级子系统之间的层次结构关系（纵向子系统），只要行政单元不变，纵向子系统之间各地类数量结构间也同样存在着一定的制约与反馈关系。实质上，系统与子系统、子系统与子系统之间的反馈关系，远远不局限于地类数量结构上的依存，它们还会通过省、市、县上下级之间的社会、经济、自然生物等诸多因素共同耦合在一起。因此，结合系统动力学原理与方法，采用系统动力学模型对其建模，对深刻刻画耦合系统的结构特征及动态行为较为可行。

鉴于以上考虑，从多尺度耦合的角度，形成耦合模型构建思路：（1）系统边界及子系统的划分与行政体系空间划分相对应。例如，如果以省级行政体系对应的空间范围作为整个系统的研究区，则省域空间就作为整个系统的边界，以下进一步划分为市级子系统、县级子系统等。（2）根据耦合系统的根本因果关系，只选取其中1个子系统模块作为整个耦合系统的主控反馈环，并通过不同尺度相同地类之间的相互依存关系建立主控反馈环与其他子系统之间的耦合关联，从而形成耦合模型的基本结构框架。（3）参变量的考虑上，主控反馈环保留原有的地类要素不变，驱动因子的选取兼顾考虑不同尺度土地利用变化的核心驱动因子。（4）尺度因素主要体现在系统边界及子系统与子系统的划分与耦合方面，不单独作为变量出现，而是隐含于不同行政尺度下各个子系统的耦合关系之中。

3 耦合模型构建方法

3.1 耦合模型指标体系的确定

指标体系指一组变量的集合，即这些变量通过相互间的反馈机制而形成一个有机整体，其目的是用来表征系统的主要特征。本文研究的耦合系统主要涉及地类要素、驱动因子要素和尺度要素三大类核心要素。因此，围绕三大类核心要素，假如研究尺度定位于省、市、县三级空间尺度，在耦合模型构建时，首先需要重点考虑三大类指标体系，通过这些指标之间的数量依存关系建立起耦合系统内部的互动反馈机制。在对耦合系统因果关系全面把握的基础上，集中于模型构建的本质问题，着力关注主导性反馈回路，使得模型行为和产生的策略确切可用、可信赖，即依据“就简原则”和“有效原则”建立耦合模型的指标体系：（1）地类要素变量集。主要包括不同尺度（省、市、县）的地类及各地类之间面积的相互转移量及转移概率。例如，市级尺度将会产生以下变量：市域耕地、市域园地、市域林地等地类；市域耕地至园地面积转移量、市域园地至耕地面积转移量、市域耕地至林地面积转移量、市域林地至园地面积转移量等；市域耕地至园地面积转移概率、市域园地至耕地面积转移概率、市域耕地至林地面积转移概率、市域林地至园地面积转移概率等。（2）驱动因子要素变量集。主要是不同尺度（省、市、县）影响各个地类变化的核心驱动因子，包括经济、社会、生物物理、人文、政策等。（3）尺度要素变量集。例如省级尺度、市级尺度、县级尺度等。

3.2 耦合模型主控反馈环构建

假设研究尺度涉及省、市、县三级空间尺度，按照前述耦合模型构建思想，将研究区土地利用变化及其多尺度驱动力系统动力学耦合模型划分为省级土地利用变化驱动力子系统、市级土地利用变化驱动力子系统、县级土地利用变化驱动力子系统三个子系统模块，其系统边界即为省域界线。其中，省、市、县三个土地利用变化驱动力子系统模块分别描述省域尺度、市域尺度和县域尺度各个地类之间的土地利用变化转移及核心驱动因子与其影响的地类之间的相互作用机制。每个子系统本身都是一个独立的地类变化与驱动因子反馈系统。以市级土地利用变化驱动力子系统模块为例，假设市域尺度上土地利用类型有耕地、园地、林地、牧草地、其他农用地、居民点及独立工矿用地、交通水利设施用地和未利用地8大地类，而由市域土地利用变化驱动力分析假设得到：市域尺度影响耕地变化的核心驱动因子是固定资产投资总额（mx7）和社会消费品零售总额（mx8），林地变化的核心驱动因子是第三产业产值（mx5）和社会消费品零售总额（mx8），牧草地变化的核心驱动因子是总人口（mx1）和农业人口（mx2），居民点及独立工矿用地变化的核心驱动因子是第一产业产值（mx3）和农林牧渔总产值（mx9），交通水利设施用地变化的核心驱动因子是农林牧渔总产值（mx9），未利用地变化的核心驱动因子是第三产业产值（mx5）、固定资产投资总额（mx7）和社会消费品零售总额（mx8）。进一步结合市域土地利用转移变化状况，得到市级土地利用变化驱动力子系统模块结构（图3）。同理，根据不同尺度地类变化的驱动机理及各地类间的转移变化，省级和县级子系统模块也可表达为类似的结构。考虑市级土地利用变化驱动力子系统在省、市、县三级空间尺度组成的耦合系统中承上联下的作用，将其作为耦合系统的主控反馈环能够降低耦合系统中各子系统之间的关联复杂度，因此将其作为耦合系统的主控反馈环较为适宜。

3.3 耦合模型关联模块构建

耦合模型关联模块描述了不同尺度相同地类之间的相互依存关系及影响地类变化的核心驱动因子在尺度层级间的动态关联关系，并通过地类之间的相互依存关系实现核心驱动因子对地类变化的影响效应在不同尺度层级之间的关联，从而将省、市、县三个土地利用变化及其驱动力子系统模块耦合为一个完全的有机整体。其结构如图4所示。

图3 市级土地利用变化驱动力子系统模块结构图Fig.3 Structure diagram of the module for the driving force subsystem of municipal land use change

3.4系统流图与方程式的构造

对主控反馈环和关联模块所包含的因果关系进一步具体化、详细化，并根据各变量在模型所起的作用和担当的角色，用系统动力学的状态变量、速率变量、辅助变量及信息流、物质流等专用符号进行描述，从而形成耦合模型的流图。在此基础上，对流图中的每一反馈关系根据因果联系构建方程式，即根据系统的因果反馈关系，来确定系统中各变量之间的数学函数关系，从而把非正规的、概念性的构思转换成正式的、定量的数学表达式。方程式的确定可采用多种方法，如采用回归分析、曲线估计等确定驱动因子与地类之间定量驱动关系，基于多水平模型分析驱动因子在不同尺度层级间的动态关联关系，采用算术平均值法确定研究期内地类转移变化过程中各地类平均转移概率，必要时也可结合对实际系统的认识和把握，对模型参数与定量关系进行修正，通常的办法可采用灰色系统预测模型进行参数修正。一旦方程全部构建完毕，耦合模型也即建立起来，接着便可借助计算机对整个耦合系统进行仿真与模型检验。

图4 多尺度土地利用变化关联模块结构图Fig.4 Structure diagram of the relationship module for multi-scale land use change

4 耦合模型应用实证

4.1 多尺度研究区概况与数据来源

本文选择中国西南典型高原山区——云南省、昆明市、宜良县组成上下互联的三级实证研究区。该多尺度研究区位于东经97°31′39″—106°11′47″、北纬21°8′32″—29°15′8″之间，东西横跨864.9 km，南北纵距990.0 km。西部为横断山脉高山峡谷区，东部属云贵高原区，南部为中、低山宽谷盆地区，全区以高原山地为主。研究期内，一批支柱产业与特色产业得到培育，社会经济发展迅速，土地利用/覆盖格局变化显著，具有一定的代表性。

实证研究中分别采用了云南省、昆明市、宜良县三级尺度1999—2008年的二大类核心数据：（1）土地利用数据。主要包括土地利用现状数据、土地利用变更数据及由此派生的DEM、地形图、坡度图、坡向图、交通分布图、水系分布图等。该类数据分别来源于云南省国土资源厅及昆明市和宜良县国土资源局；（2）统计类数据。主要包括1999—2008年云南省、昆明市及宜良县的社会、经济指标数据。统计类数据来源于云南省图书馆馆藏的2000—2009年云南省、昆明市各年统计年鉴及地方志资料，部分来源于相关部门官方网站。

4.2 多尺度研究区耦合模型实现

实证研究中，耦合模型对不同尺度土地利用变化及其核心驱动因素之间的相互作用、相互联系的反馈机制、控制机制和运行机制进行模拟，并通过对模拟结果的检验来验证耦合模型构建理论与思路是否可行。按照耦合模型构建思想，选取昆明市市级尺度土地利用变化驱动力子系统模块作为整个耦合模型的因果关系的主控反馈环，主控反馈环上以昆明市各地类及地类之间的相互转移量及转移率为基准，驱动因子变量选取昆明市土地利用变化核心驱动因子与云南省和宜良县土地利用变化核心驱动因子三者结果的交集，通过昆明市、云南省、宜良县各地类面积依存关系建立三级空间尺度耦合关系，最终确定耦合模型变量及其含义列表如表1。

表1 耦合模型参变量及其含义Tab.1 Parameters and its meaning of the coupling model

在Vensim PLE可视化建模软件环境中，根据上述各变量在模型中所起的作用和担当的角色，并对其相互之间的因果关系以系统流图和定量方程式进行表达，形成以昆明市土地利用变化驱动力子系统模块为主控反馈环的省、市、县三级尺度土地利用变化多尺度驱动力系统动力学耦合模型（图5）。

关于模型中地类要素及其核心驱动因子在不同尺度层级间的系统动力学耦合方程的定量表达，限于篇幅此处仅以耕地为例：My1 = INTEG（（My2y1+My3y1+My4y1+My5y1+My6y1+My7y1+My8y1）-（My1y2+My1y3+ My1y4+My1y5+My1y6+My1y7+My1y8）, 508561+355.005×mx7-687.746×mx8）；Cy1=17587.2+0.063×My1；Py1=（2.95703e+006）+7.817×My1

4.3 耦合模型模拟与检验

4.3.1 量纲一致性检验 耦合模型采用Vensim 软件建模，该软件本身具备量纲检验和方程检验功能[19]。借助软件本身的功能对耦合模型检验发现，耦合模型方程式未见错误，量纲一致性检验通过。

图5 土地利用变化多尺度驱动力系统动力学耦合模型Fig.5 The system dynamic coupling Model of multi-scale land use change driving forces

4.3.2 模型结构与实际系统的一致性检验 耦合模型构建中，前提是已对研究区地类变化及其驱动机理有了充分的分析，对系统中存在的因果关系有了足够认识和把握。在此基础上，在建模时特意将地类要素和驱动因子要素2大类核心要素作为耦合模型的内生变量，并遵循现实空间中不同尺度地类资源的数量依存建立耦合关系；在耦合模型参数及其值的确定上，也均直接来源于官方数据或基于原始的官方数据经严密的数理统计分析而来。因此，耦合模型尽可能地表征了实际系统。

4.3.3 模型行为与实际系统的一致性检验 以1999年研究区土地利用格局为基准状态，将已知数据输入耦合模型，对研究区1999—2008年地类变化及其驱动机理进行模拟，并将模拟结果与实际数据进行对比，以检验耦合模型行为与实际系统的一致性。经整理，模拟结果与实际数据对比如表2所示。

由表2研究区三个尺度共72组模拟值与实际值的相对误差结果可知，除Py2（2008，-7.79%）、Cy7（1999，11.36%）、Cy6（2008，-7.54%）、Cy2（2003，-9.52%）、My6（2003，6.98%）5组值相对误差较大之外，其他各组值的相对误差均在[-5.98%，4.98%]范围以内。从总体上看，耦合模型相对误差的均值为-0.155%，相对误差分布在[-3.91%，4.98%]区间内的样本数占样本总数的90.3%。可见，耦合模型的行为基本反映了研究区土地利用变化及其空间多尺度驱动机理。

5 结果与讨论

本文从多尺度耦合的角度，给出了土地利用变化多尺度驱动力系统动力学耦合模型构建的思路与实现方法，并选取中国西南典型高原山区——云南省、昆明市、宜良县组成上下关联的三级实证研究区对其进行了应用实证研究。结果表明，该耦合模型基本达到了对三级实证研究区土地利用变化及其多尺度驱动机理时域行为的再现与模拟。

但不可否认，由系统动力学模型本身缺乏空间概念，使得模拟结果无法在空间上进行直观表达，因此，如果能够将系统动力学模型与具有空间模拟功能的CA模型、CLUE模型等进行整合，构建能够将土地利用变化及其驱动机理在空间和数量结构上同时再现、跟踪与模拟的耦合模型，对多尺度研究区未来50年或100年更长时期土地利用变化及其驱动机理进行模拟与预测，将会更具现实意义。此外，由于多尺度耦合本身是一个较为复杂的现象，本文在耦合模型驱动力因子选取上也仅选择了短期内对土地利用变化起显著作用的社会经济因子，下一步研究可考虑加入政策、自然等因子，以使得模型更加逼近现实。同时，因本文实证研究案例区仅以云南省、昆明市及宜良县这样的典型高原山区为例，因此，尚缺乏多样性样区的实证研究，耦合模型的普适性也有待进一步检验。

表2 耦合模型模拟结果与实际值对比表Tab.2 Comparison table of results and actual values of the simulation

（

）:

［1］ 蔡运龙.中国经济高速发展中的耕地问题［J］ .资源科学，2000，5（3）：24 - 28.

［2］ Moran E，Ojima D，Buchmann N，et al. Global Land Project：Science Plan and Implementation Strategy［R］ . Stochkholm：IGBP Report No.53 and IHDP Report No.19，2005：1 - 7.

［3］ 王磊.土地利用变化的多尺度模拟研究——以贵州猫跳河流域为例［D］ .北京：北京大学，2011：21 - 22.

［4］ 邱炳文.福建省耕地多尺度空间分布特征分析［J］ .农业工程学报，2008，24（11）：63 - 68.

［5］ 朱晓华，李亚云.土地利用类型结构的多尺度转换特征［J］ .地理研究，2008，26（6）：1235 - 1242.

［6］ 苏懋康.系统动力学原理及应用［M］ .上海：上海交通大学出版社，1988：64 - 78.

［7］ 胡玉奎.系统动力学——战略与策略实验室［M］ .杭州：浙江人民出版社，1988：121 - 135.

［8］ 李秀霞，徐龙，江恩赐.基于系统动力学的土地利用结构多目标优化［J］ .农业工程学报，2013，29（16）：247 - 254.

［9］ Forrester J W. Urban Dynamics［M］ . Boston：M.I.T.Press，1969：56 - 72.

［10］ 张云鹏，孙燕，王小丽，等.快速城市化地区土地利用变化的动力学模拟——以南京市江宁区为例［J］ .水土保持通报，2012，32（6）：152 - 157.

［11］ Odum H T，Elisabeth C. Modeling for all scales：An introduction to system simulation［M］ . San Diego：Academic Press，2000：75 - 81.

［12］ Rosimeiry Portela，Ida Rademacher. A dynamic model of patterns of deforestation and their effect on the ability of the Brazilian Amazonia to provide ecosystem services［J］ . Ecological Modelling，2001，143：115 - 146.

［13］ Lee Sang Yong. An integrated model for land use/transportation system performance：system dynamics modeling approach［R］ . University of Maryland College Park，1995：10 - 21.

［14］ 谭术魁，张路，齐睿.基于系统动力学的区域耕地压力指数研究［J］ .自然资源学报，2012，27（5）：757 - 765.

［15］ 赵璟，党兴华.城市群空间结构演进与经济增长耦合关系系统动力学仿真［J］ . 系统管理学报，2012，21（4）：444 - 451.

（本文责编：仲济香）

Driving Forces Coupling Model for Multi-scale Land Use Change based on System Dynamics

ZHAO Jun-san1, YUAN Lei2,3, ZHANG Meng1
（1. Faculty of Land Resource Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China; 2. School of Information Science and Technology, Yunnan Normal University, Kunming 650500, China; 3. Engineering Research Center of Ministry of Education on Geography Information Technology of Western Resource Environment, Kunming 650500, China）

The purpose of this study is to develop a new driving forces coupling model for multi-scale land use change based on System Dynamics, which can measure land use change and its driving mechanism of different scales dynamically and quantitatively. A main control feedback loop and a coupling relationship module are constructed with the theory and method of System Dynamics. We applied the new model to a case study. The results of simulation and test of the new model have shown that the mean of relative error is -0.155%, the relative error values distributed in [-3.91%, 4.98%], which accounts for 90.3% of the total samples. It is concluded that the construction idea and method of the new model is reliable, and it can provide a prediction method effectively for the configuration and coordination of quantitative structurein land use planning for different scales.

land use; change driving forces; spatial multi-scale; system dynamics; coupling model

F301.2

A 文章编写：1001-8158（2015）06-0057-10

10.13708/j.cnki.cn11-2640.2015.06.008

2014-11-04

修改日期：2015-05-04

国家自然科学基金（41161062）；云南师范大学博士科研启动项目（01000205020503063）。

赵俊三（1964-），男，河南邓州人，教授，博士，博士生导师。主要研究方向为GIS/LIS、土地资源管理、土地规划、国土资源信息化等。E-mail: junsanzhao@netease.com

袁磊（1977-），男，河南潢川人，讲师，博士。主要研究方向为GIS理论与应用、土地规划、国土资源信息化。E-mail: v_ict@163.com