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汉江流域土地利用/覆被变化的水文效应模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对流域LUCC驱动因子众多、驱动因子与土地利用/覆被变化之间存在复杂的非线性动态关系的特点，以汉江上游流域LUCC模拟为例，构建基于人工神经网络（ANN）与元胞自动机（CA）的模拟土地利用/覆被变化的CA ANN耦合模型，并应用该模型预测汉江上游流域2020s年代的LUCC变化情景。结果表明：2020s汉江黄家港站上游流域水田、旱地、灌木林与建设用地面积均有不同程度的增加，其中建设用地增幅最大，与区域交通和城市化的迅猛发展趋势相符；除建设用地增幅变化较大之外，1980s～2000s与2000s～2020s两个时期其余土地利用/覆盖类型的面积变化率都比较相近，表明CA ANN耦合模型能够刻画土地利用/覆盖类型的转换规律，在流域土地利用/覆被变化的复杂非线性动态演变情景的模拟预测方面是可行的。在此基础上，应用SWAT分布式水文模型模拟汉江上游流域水文过程。研究结果表明：在1980s年代、2000s年代及预测的2020s年代LUCC情景下，汉江上游流域年平均径流量呈增加趋势，LUCC对径流量年内影响较汛期显著，多年平均蒸散发量呈增加趋势 相似文献
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