12、空间尺度效应与预测模型研究

空间尺度效应与预测模型研究

土地利用变化元胞自动机模型的空间尺度效应

在土地利用变化元胞自动机（LUCA）模型的研究中，空间尺度效应十分明显。研究发现，LUCA模拟结果受单元格大小和邻域配置的选择影响。

• 单元格大小的影响 ：选择较小的单元格大小能产生更准确的模拟结果。当单元格大小超过阈值时，模拟精度会迅速下降；超过极限值时，模拟精度持续降低，但卡帕系数仍较高。所以，使用CA模型模拟土地利用变化（LUCC）时，单元格大小的选择需谨慎。在应用模型前，应结合研究区域的实际情况，对LUCA模型进行空间尺度分析。
• 邻域配置的影响 ：邻域配置的选择对模拟结果的影响较小。对于三种邻域类型，冯·诺依曼邻域生成的模拟结果中，斑块数量和斑块密度比其他两种邻域类型更高。但使用三种邻域类型的模拟结果的卡帕系数无显著差异。此外，通过比较三种邻域类型可知，随着邻域大小的增加，模拟结果的斑块数量和斑块密度会逐渐减少。

空间尺度敏感性分析虽不能消除尺度问题，但能限制其影响，这只是研究的开端，后续还有诸多可改进之处，例如当前分析未涵盖常见的土地利用类别（城市和非城市），未来研究应尝试解决该问题。

基于PCA - DRKM–RBF的预测模型

在科学研究数据处理中，预测的重要性日益凸显。以药物研究为例，其成分复杂、数据量大，利用计算机处理数据可提高效率、降低成本。目前已有多种预测方法，如支持向量机预测、决策树预测、简单贝叶斯预测、神经网络预测、主成分回归预测等，但这些方法因遗漏各种相关因素而影响预测结果。因此，如何利用数据间的关系构建预测模型成为研