基于陆地类型的土地利用变化预测模型综合对比分析

来源：环境科学杂志2026年第1期北京时间：

作者：屈颂杰,韩玲,李良志

单位：长安大学土地工程学院, 西安 710054,长安大学土地工程学院, 西安 710054,长安大学土地工程学院, 西安 710054

摘要：日益加剧的人类活动和气候变化导致土地利用转移加剧，土地利用模型的构建成为土地利用变化研究的前沿热点. 以陕西省为研究区，通过综合对比CA-Markov、CLUES、FLUS和PLUS这4种模型的预测性能，结合LightGBM模型解析驱动因子贡献，并基于2017~2022年土地利用数据验证模型精度，以探讨不同模型在预测土地利用变化方面的适用性与差异性. 结果表明：①2017~2022年间，陕西省林地、耕地和建设用地面积有所增加，而草地面积显著减少4 085.63 km2. ②LightGBM模型验证了驱动因子对土地利用格局的高解释力，并表明自然因子主导生态用地（林地、草地和水域）的分布，而社会经济因子显著影响建设用地变化. ③CA-Markov、CLUES、FLUS和PLUS的OA分别为0.90、0.92、0.92和0.93，Kappa系数分别为0.86、0.88、0.88和0.90，PLUS的预测精度较高，PLUS在主要地类预测的表现相对精准. FLUS在不同地类上的总偏差最小，PLUS模型次之. ④对于空间分布结果，CA-Markov的模式单一，但其操作最为便捷，CLUES的斑块分布相对聚集，FLUS模型预测的斑块成片分布，扩张模式与实际情况较为贴近，PLUS结果中斑块分布最为分散和细碎. 不同模型具有不同的使用条件和参数要求，驱动因子的设置也可能会影响预测效果. 研究可为土地利用变化预测提供重要的方法论支撑与数据参考，并为未来的空间优化管理与可持续发展规划提供科学依据.

关键词：土地利用变化模型,LightGBM,土地转移,精度验证,景观格局指数,