以黄河三角洲2010-2020年间土地利用变化为研究对象，获取该时间段内研究区域的遥感数据影像；使用GEE平台与ArcGIS技术处理数据，结在通过MOP（多目标规划）模型进行土地利用结构优化的基础上，利用GeoSOS-FLUS模型实现土地利用布局优化；基于以上条件进行该地LUCC驱动力分析；根据GeoSOS-FLUS模型预测2030年黄河三角洲土地利用情景；模拟不同因素为导向情形下的土地利用场景，为土地利用优化配置与研究区域高质量发展提出建议与方案。

(1) 数据搜集，完善研究方案

获取研究区域统计年鉴数据、DEM与气象数据等，以及2010-2020年30m×30m遥感影像数据，结合所获数据进一步完善研究方案。

(2) 数据加工处理，进一步

利用ArcGIS技术对数据进行重分类、格式转换，GEE平台对目标区域进行提取分析，得到土地利用数据。

(3) LUCC驱动力分析

根据2010、2015、2020三期遥感影像数据进行地物分类时空对比，分析研究区域农业生产、生态保护、城镇建设三类用地的变化方式与变化特征。

(4) GeoSOS-FLUS与MOP多目标规划算法运用

将优化目标分为：目标经济效益导向、生态效益导向、生产效益导向。得到各类导向影响下的土地利用结构。

(1) 黄河三角洲土地利用研究现状

黄河流域生态保护和高质量发展为黄河流域产业集聚[1]、居民生活质量提升[3]、空气治理[4]与碳排放[5]等社会经济可持续发展与资源环境可持续利用提供了战略指引。黄三角经济区（116°55′—120°19′Ｅ，36°25′—38°14′Ｎ）位于山东省北部地区，渤海湾南岸和莱州湾西岸，是以黄河历史冲积平原和鲁北沿海地区为基础，向周边延伸扩展形成的经济区域，2009年上升为国家战略[6]。区域范围涉及东营、滨州两市以及潍坊的寿光市、寒亭区、昌邑市，德州的乐陵市、庆云县，淄博的高青县和烟台的莱州市，共19个县市区，本研究区面积为25473.47ｋｍ２。2018年，研究区年末总人口1041.72万人，地 区 生 产 总 值9850.18亿 元。属 暖温带半湿润大陆性季风气候，年均气温14.06℃，年均降水量约620ｍｍ，集中于夏季。研究区总体地势低平，南高北低，沿黄河由西南向东北倾斜[7]。

曲衍波[8]等人利用社会生态系统理论构建多功能潜在冲突概念框架，从生态保护、农业生产与城镇建设 3 个方面开展国土空间多功能适宜性评价，借助多维度潜在冲突识别模型揭示国土空间多功能潜在冲突类型、强度及空间格局，基于潜在冲突调解机制重构国土空间保护与开发格局。韩美[9]等通过构建黄河三角洲“三生”用地分类体系，通过土地利用转型图谱、生态环境质量指数、重心转移和地理探测器等方法定量分析研究区“三生”用地转型特征、生态环境效应及其空间分异性的主要影响因子，研究表明近年以来黄河三角洲生态环境质量整体向好，研究区中部及黄河入海口区域生态环境质量不断提升，东南及东北沿海地区生态环境质量有所降低。赵志杰[10]等人在解译和分析研究区 1992、2000、2004和2010 年 4 期遥感影像的基础上，研究了全区域及各区县结构变化特征、土地利用程度、动态变化和引起变化的驱动力，结果表明：黄河泥沙沉积造陆和海水侵蚀岸线是研究区土地利用/覆盖变化的主要自然驱动力，区域人口增长与经济发展及土地利用政策影响是主要社会经济驱动力。杨润佳[11]等人提出了一种基于土地资源优化配置的国土整治修复潜在区域识别策略。徐征和[12]研究结果表明，黄河三角洲地区拥有丰富的土地资源，但是淡水资源紧缺、盐碱地改良难等问题制约着该地区农业发展。农业水土资源的高效利用是该地区农业高质、高值发展的关键，今后需统筹规划各项农业种植活动，集成多种农业水土资源高效利用新技术、新模式，健全农业水土资源管理机制，推动实现黄河三角洲地区农业高质量发展。侯学会[13]等人综合不同土地利用类型的 Landsat 影像时序特征和面向对象分割方法，分析 1985 － 2018 年现代黄河三角洲土地覆盖时空特征，探讨土地覆盖变化的驱动机制。汪小钦[14]等人利用黄河三角洲东营市1984年～2001年5个时期的土地利用/覆盖数据，简要分析了黄河三角洲 LUCC 特征，重点研究其驱动力因子。在黄河三角洲。耕地和未利用地之间的双向转化最为频繁。程钰[15]等人运用三维生态足迹模型，探索生态脆弱型地区“黄河三角洲”自然资本的动态演变特征，并运用主成分分析及多元线性回归模型分析黄河三角洲地区生态足迹演变的影响因素。产业结构的高级化和合理化是减缓生态足迹增长的重要因素。最后从大力发展生态经济、推进新旧动能转换、强化国土空间管理、提升空间集聚效益、树立生态价值观念、完善生态文明制度、强化生态补偿修复、提高资源承载能力等方面提出了相应的对策和建议。吴春生[16]等人基于多元数据，尝试利用模糊层次分析法对黄河三角洲进行生态脆弱性评价，获取黄河三角洲的生态脆弱性空间分布状况并进行原因分析，并利用模糊逻辑理论模型对指标和评价结果进行定量化分级，提高了评价过程的可靠性。刘佳琦[17]等人基于RS技术和GIS空间分析方法，利用人为干扰度模型，结合区域人工沟渠建设情况，从区域和局地两个尺度直观揭示人类干扰强度时空分异特征，并探究区域景观格局对人类干扰活动的响应。贾艳艳[18]等人基于2000，2010和2018年土地利用数据，采用InVEST模型、土地利用程度指数和双变量空间自相关模型等方法，分析黄三角经济区生境质量演变特征及其与土地利用变化的相关性。王佳炜[19]基于系统动力学模型，综合考虑人口、经济、生态等影响因子，对黄河三角洲“三生”用水配置进行模拟仿真，在敏感性分析的基础上，设置三种配置情景进行配置。朱纹君[20]基于1990-2018年遥感影像数据，提取土地利用信息，运用建设用地当量系数法、空间自相关分析法等方法分析了近30年黄河三角洲人类活动强度的时空演变特征，探讨了不同尺度下人类活动强度空间分异的主要驱动因素。

(2) LUCC驱动力研究现状

LUCC驱动力研究主要是为了揭示LUCC的原因，LUCC过程和预测未来变化趋势与制定相关的对策。如史培军等(2000)通过建立LUCC转移矩阵，分析了深圳市土地利用变化的驱动力:宗玮(2012) 基于多源遥感影像，多角度多层次地分析了，上海海岸带LUCC及其驱动机制研究。LUCC的生态环境影响:如王多尧(2013)对石羊河典型流域LUCC的水文生态响应研究、崔晓临(2013)对秦岭地区LUCC与水热环境的响应研究、刘廷祥(2012) 对东北地区农林交错带LUCC与其区域气温影响进行的模拟研究、贺秋华(2011)等对江苏滨海LUCC的生态环境效应进行了研究，刘敏等(2010) 发现长江三角洲水网体系消失与该区域LUCC紧密相关，同时该区域LUCC也是导致其河流、湖泊水质变差的主要原因。总体而言，国外对LUCC的研究，很多国家都建立了不同层次的LUCC项目，如美国、欧盟、日本等，并形成了不同的流派，但研究主要集中于LUCC的过程、LUCC的人类响应、LUCC的全球和区域模型三大领域。而国内对LUCC的研究也主要集中于三个方面，分别是LUCC的时空变化研究、LUCC的驱动力研究和LUCC的生态环境影响。[21]

(3) 使用模型对土地利用格局的研究现状

王明常等[22]以长白山为研究区，基于Matlab平台，结合地理元胞自动机模型( CA)，建立了景观格局信息模拟与预测模型。Markov模型是一种基于转移概率的数学统计模型，是根据当前的状态和发展趋向预测未来的常用方法。然而土地利用变化特征也有较为明显的Markov特征，模型事实上并未考虑社会经济发展对土地利用的情况，也没有考虑不同生产部门对土地的需求，且若是不同时段内发展土地变化速度有较大差异，预测的结果也有很大的差异。张剑等[23]以山东半岛海洋经济带核心区为研究区域，基于转移矩阵和CA-Markov模型构建并模拟了该区土地利用的时空动态演变过程。然而，广泛应用的元胞自动机模型只能模拟单类用地的演变，而耦合CA-Markov模型未能充分考虑土地利用的多因素驱动影响。土地利用模拟领域应用较多的CLUE-S模型对土地类型之间微小转化的概率考虑不足[24]，增加了模拟的不确定性。Liu 等[25]研究出的 FLUS 模型( Future land use simulation model) ，适用于未来土地利用变化情景模拟研究，是进行地理空间模拟、空间优化、辅助决策制定的有效模型[26]。该模型成功耦合了系统动力学( SD) 与神经网络算法（ANN），能有效处理多种土地利用类型在自然与人类活动共同影响下发生相互转化时的复杂性和不确定性[27]，为深入剖析景观格局演变提供了有力工具。

GeoSOS-FLUS 模型在传统元胞自动机(CA)模型的基础上引进了基于轮盘赌选择的自适应惯性竞争机制，与其他模型相比，GeoSOS-FLUS 模型使未来多种土地利用类型在空间上的分布更为准确、合理[28]。该模型也已成功应用于多项研究，目前主要应用于土地利用模拟[29]、城市扩张模拟和城市增长边界[30]的划定等方面。

使用了GeoSOS-FLUS模型对研究区域的未来土地利用情况进行预测，结合MOP算法与LUCC驱动力分析为后期土地情景模拟提供了优化方向。

2. 项目研究技术路线

项目研究的技术路线如图所示

详细研究方案如下：

1)   研究区的选择及数据采集、数据处理

选择黄河三角洲为研究区，搜集研究区域统计年鉴数据、DEM与气象数据等，以及2010-2020年30m×30m遥感影像数据，使用GEE平台获取该区域2010-2020年的地表覆盖数据、自然环境数据、社会经济数据等各类矢量和栅格数据。使用ArcGIS将这些数据进行重采样、格式转换等处理后，得到基础数据集。参考中国科学院土地利用分类，结合区域特征，将土地类型重分类为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地（裸地、冰川）。

2）土地利用情况分析

在获取的数据集的基础上，分析2010-2020年黄河三角洲的土地利用分布与变化及其整体趋势，对研究区的土地利用情况进行评估。

2） GeoSOS - FLUS模型利用

本研究选取数字高程模型( DEM) 、坡向、坡度、人口、GDP作为演变驱动力因子，将其输入到BP - ANN模型中，采用神经网络算法来训练和估计各种土地利用类型的适宜性概率。基于自适应惯性机制的元胞自动机（ＣＡ）模型，在多类型土地利用栅格数据的基础上，通过土地利用适宜性概率、转换成本矩阵、邻域因子参数、各土地利用类型数量，模拟未来土地利用情景。为了确保模型可以适用于研究区域的土地利用变化模拟，本研究采用 Kappa系数和FoM值对模拟结果进行精度检验，其中Kappa 系数越大则表示模拟结果精度越高; 而FoM值越小则代表模拟精度越高。

3） MOP即多目标规划模型，是土地利用优化研究的重要模型，基于约束数据与客观规

律进行预测较为科学，是研究地理学、区域经济发展的基本数学模型。多目标规划模

型包含决策变量、目标函数、约束条件三部分，聚焦于在主观或客观条件下，使得某个

或多个目标达到最值的决策。

4） LUCC

①　LUCC动态度分析

定量地描述区域内的土地利用变化速度。为充分反映研究区域内土地利用在时间与空间的动态变化，本文选用单一土地利用类型动态度来分析表示；

②　LUCC转移矩阵分析

进行不同土地利用类型数量与方向之间相互转化定量研究的主要方法，它可以具体地反映不同土地利用类型结构特征和转移方向的变化情况。

5） 土地利用布局优化结果

得到不同因素为导向下的土地利用优化结果

2023.04－2023.06：收集数据，进一步完善研究方案，数据分析与数据处理。

2023.07－2023.09：处理数据，开始训练GeoSOS-FLUS模型，完成模型精度检验。

2023.10－2024.12：完成研究区域LUCC驱动力分析，得到2030年模拟结果。

2024.01－2024.03：对不同情境土地利用布局进行模拟研究，确定优化方向与方案，探讨优化方案的可行性及机理。

2024.04－2024.06：撰写课题总结报告，提出有待进一步研究和解决的问题。