基于ConvLSTM-XGBoost-CA模型的福州市土地利用变化模拟与驱动因子分析

摘要

土地利用现状、演化规律和未来变化情况对国土空间合理开发利用具有重要意义。传统模型在捕捉土地利用变化复杂的时空依赖性方面存在局限，且存在模型驱动机制不可解释等问题。因此本研究以福州市为例，首先利用ConvLSTM模型挖掘2002—2017年土地利用时序数据的时空特征，并将自然环境、社会经济、土壤条件、区位条件等19个驱动因子共同输入XGBoost模型中，计算土地发展适宜性，进而驱动CA模型进行模拟。最后引入SHAP模型解释方法实现了对土地利用变化驱动机制的定量化、可视化解析。结果表明：研究模型的Kappa为0.841 3,总体精度为0.916 9,性能优于传统模型。福州市耕地和水体面积将维持稳定，建设用地面积将持续缓慢增长，而林地、草地和湿地等生态用地面积呈现缓慢减少的趋势。海拔是影响福州市土地利用格局的最关键因子，对林地有正面影响，对耕地、湿地、建设用地和水体则呈负面影响；土壤有机碳含量、降水、GDP等因素对不同地类的转化也具有显著影响，且影响机制具有差异化特征。本研究所构建的模型性能优于传统对比模型，能够有效提升模拟精度，且揭示驱动因子对土地利用变化发展的影响机制。

关键词

土地利用 / ConvLSTM-XGBoost-CA模型 / SHAP模型解释方法 / 土地利用变化模拟