《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》：LCM–MLP–CA Simulation of Land-Use Change and Vegetation Stress in Bijar Protected Area, Iran (1990–2050)
编辑推荐：
•1990 年至 2020 年的土地利用/土地覆盖（LULC）变化被建模，并预测了 2030 年和 2050 年的情况。•混合 LCM–MLP–CA 模型被应用于半干旱地区的土地利用模拟。•NDVI 和热点 (Gi*) 分析识别出了高度脆弱的植被区。•可达性和地形因素强烈影响
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1990 年至 2020 年的土地利用/土地覆盖（LULC）变化被建模，并预测了 2030 年和 2050 年的情况。
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混合 LCM–MLP–CA 模型被应用于半干旱地区的土地利用模拟。
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NDVI 和热点 (Gi*) 分析识别出了高度脆弱的植被区。
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可达性和地形因素强烈影响了土地利用转变。
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该研究为保护区的可持续管理提供了规划见解。
引言
保护区（PAs）是国家乃至全球生物多样性保护的重要投资。这些自然空间，包括保护区，受到人类活动和自然过程的影响，导致土地利用和土地覆盖（LULC）发生显著变化。因此，识别、监测和预测 LULC 变化对于有效管理和保护这些区域至关重要 (Running et al., 2025; Sarif et al., 2024; Sengan et al., 2022)。LULC 的转变具有重大的环境影响，包括水污染加剧、碳排放增加以及生物地球化学和大气循环的紊乱。减轻这些影响对于可持续土地管理至关重要 (Liang et al., 2024; Sankarrao et al., 2021)。
LULC 变化对区域和全球尺度的生态系统稳定性、生物多样性、碳循环和土地生产力产生深远影响 (Islam et al., 2018; Yang et al., 2024)。近几十年来，LULC 变化的速率加速，主要是由于人类活动加剧 (Malley et al., 2023; Singh et al., 2022; Yang et al., 2024)。准确模拟未来的 LULC 动态对于有效的环境评估和可持续土地管理规划至关重要。地理空间技术的最新进展显著增强了 LULC 动态的监测和模拟 (Liang et al., 2024; Saha et al., 2022)。
在这些工具中，遥感（RS）和地理信息系统（GIS）被广泛用于监测和分析土地动态随时间的变化，特别是在大型和多样化的景观中 (Debnath et al., 2023; Pham et al., 2024; Roshanbakhsh et al., 2019)。这些工具促进了土地覆盖变化的一致检测，并有助于长期环境评估。RS 技术允许推导植被指数，如归一化植被指数（NDVI），被广泛用于评估植被健康和空间变异性 (Abdullah & Barua, 2022; Guha & Govil, 2022; Jasim et al., 2024)。了解土地利用变化与植被状况之间的关系在保护区尤为重要，因为那里的生态系统稳定性极易受到土地利用扰动和环境压力的影响。这一考虑在半干旱保护生态系统中尤为重要，因为植被对环境变化的响应可能迅速且具有空间差异性。
位于伊朗西部的比贾尔保护区（BPA）包含一个半干旱生态系统，包括牧场、农业地区和生态敏感栖息地。近几十年来，日益增加的人类活动和土地利用变化影响了该地区的植被状况和景观结构。这种情况强调了对未来土地利用动态进行空间明确的生态评估和模拟的必要性。
以往的研究主要侧重于使用机器学习和细胞自动机方法模拟 LULC 变化，或使用遥感植被指数（如 NDVI）监测植被状况。虽然这些研究显著推进了对土地动态和植被变化的理解，但它们通常孤立地处理这些组成部分。因此，关于预测的土地利用转变可能如何影响半干旱生态系统中植被压力的空间分布，研究有限。在本研究中，通过 Getis–Ord Gi 热点分析识别植被压力区域，该方法使用低 NDVI 值的统计显著聚类。这些识别出的热点表示植被状况相对较差的区域，作为植被压力的空间代理，而不是生态脆弱性的直接测量。为了填补这一空白，本研究将 LCM–MLP–CA（土地变化模型器 - 多层感知器 - 细胞自动机 - 马尔可夫）建模框架与基于 NDVI 的 Getis–Ord Gi* 热点分析相结合，以研究历史土地利用动态，模拟未来土地利用情景，并评估 BPA 中植被压力的空间分布。这一集成框架为确定保护和可持续土地管理的优先区域提供了有价值的基座。2030 年和 2050 年的预测土地利用图是基于历史转移概率的情景模拟，而不是确定性预测。
本研究的发现对 BPA 的管理具有重要的实际意义。通过确定未来可能发生土地利用变化和植被压力加剧的区域，所提出的框架可以增强保护规划，促进可持续牧场管理，并有助于控制生态敏感区的农业扩张。基于情景的模拟提供了空间信息，可以帮助环境管理者优先安排监测工作并制定主动的土地管理策略。这项研究通过在连贯的空间框架内整合多时相 LULC 分析、未来情景模拟和基于 NDVI 的热点评估，推进了对半干旱生态系统的理解。这种方法不依赖单一指标，而是提供了关于历史土地利用动态、预期未来变化和植被压力空间模式的互补见解。
本研究的目标如下：
- (1)
分析 1990 年至 2020 年的历史 LULC 变化；
- (2)
使用 LCM–MLP–CA 建模框架模拟 2030 年和 2050 年的未来 LULC 情景；
- (3)
使用基于 NDVI 的 Getis–Ord Gi* 热点分析评估植被压力的空间分布；
- (4)
确定影响土地利用转变的关键空间驱动因素。
章节摘要
研究区域
BPA 位于伊朗库尔德斯坦省比贾尔市西北 15 公里和塔卡布市东南。Qezlauzen 河界定了该地区的南部边界。地理上，该区域位于东经 47°25′08″至 47°51′04″和北纬 35°59′05″至 36°12′09″之间。1979 年 6 月 9 日正式指定为保护区，最初覆盖约 72,000 公顷。然而，最近的调整已将面积减少到约
1990-2020 年 LULC 变化检测
对 1990 年至 2020 年间 LULC 变化的分析揭示了该地区景观的显著转变。研究结果表明，农业用地显著增加，从 2010 年到 2020 年增长了 5.6%，而草地则下降了相同的百分比。这种转变反映了土地转化和生态变化的加剧。在 1990 年至 2020 年的整个时期内，一个明确的趋势表明从自然植被向耕地的转变，这可能会影响生态系统结构
讨论
BPA 中 LULC 动态的时空分析揭示了从 1990 年到 2020 年一贯将牧场转化为农业用地的趋势，特别是在坡度低且易于到达的地区。这种模式表明，地形特征和与可达性相关的因素在保护区内观察到的土地利用转变中发挥了重要作用。Cramér's V 分析的结果进一步证实了这种关系，表明相对较强
结论
本研究考察了 BPA 中 LULC 变化的时空动态以及植被压力，时间为 1990 年至 2020 年。使用集成的 LCM–MLP–CA 框架以及基于 NDVI 的热点分析，研究结果揭示了牧场持续减少，伴随着农业用地的扩张，特别是在平坦且易于到达的地区。热点分析进一步表明，基于 NDVI 的植被压力聚类随时间增加，
CRediT 作者贡献声明
Delnia Haji Ahmadi: 写作 – 初稿，软件，资源，方法论，形式分析，数据整理。Jamil Amanollahi: 写作 – 审阅与编辑，写作 – 初稿，验证，监督，项目管理，方法论
利益冲突声明
? 作者声明，他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本论文中报告的工作。
致谢
作者感谢库尔德斯坦大学的财政支持。在本文中，AI 被用作写作助手以减少文本大小。作者已阅读、编辑并验证了最终输出。
Delnia Haji Ahmadi|Jamil Amanollahi
