集成生态软约束机制的城市空间形态时空演变情景模拟.pdf

第 卷第 期 年 月生态学报 .:/.基金项目:国家自然科学基金面上项目()收稿日期:网络出版日期:通讯作者 .:.:./.廖江福唐立娜朱立晨.集成生态软约束机制的城市空间形态时空演变情景模拟.生态学报():.():.集成生态软约束机制的城市空间形态时空演变情景模拟廖江福唐立娜朱立晨 集美大学 计算机工程学院 厦门 中国科学院城市环境研究所 城市环境与健康重点实验室 厦门 陕西生态环境规划设计院有限公司 西安 摘要:自然生态空间是生物栖息繁衍的场所生物和非生物成分组成的生态系统为人类提供赖以生存的生态系统服务 新时期绿色发展战略下高质量国土空间资源配置需要科学探究生态空间约束的作用机理 以泉州市为研究区选取水源涵养、土壤保持和生物多样性等生态系统服务为生态因子基于有序加权平均()算法构建城市扩张的生态软约束机制 以 年土地利用现状为起始值综合考虑自然人文等驱动力因素基于构建的 模型对泉州市 年和 年土地利用时空演化动态开展多情景模拟预测 结果表明:()策略控制因子 .下 模型的总体精度和 系数达到.和.和比 模型分别提高了.和.基于提升潜力空间的 功效指数分别为.和.()当 值从 向 变化时 模型的模拟精度逐渐下降 对比.的赋权线性组合()生态约束.下的 模拟的提升了.()年基准情景、情景和 情景下区县尺度和乡镇尺度的城市面积增长率具有显著空间差异 对比基准和 情景 情景下研究区西北部的县市区增长率显著下降东部和南部沿海平原区的晋江市和石狮市表现出更大的发展潜力 综上所述基于 模型开展泉州市土地利用动态时空演化多情景模拟预测可为重要生态资源约束下的区域国土空间优化提供科学参考关键词:模型土地利用变化模拟生态约束情景预测泉州市 :.().:/.:().().().()/.:在气候变暖和人类活动的双重压力下陆地表层系统的研究一直是地理科学的核心和前沿领域 陆地表层生态系统为人类提供水源涵养、土壤保持、生物多样性维持、气候调节等重要生态服务功能 然而城市规模的急剧扩大促使大量耕地、林地和湿地等自然生态空间转变为建设用地在全局和局域尺度导致不可逆的生态环境变化 地表植被覆盖的移除或下降直接或间接的影响物种结构改变和造成栖息地破坏极大地损害生态系统的水源涵养和土壤保持服务 新时期国家生态文明建设将可持续发展理念上升为绿色发展战略高质量的国土空间格局的构建是实施这一战略的根本途径 生态环境对人类开发活动的诸多负面反馈促使人类认识到科学认识资源环境约束客观规律的重要性 受到复杂环境因子的影响生态系统服务在地理梯度和垂直空间上具有生态梯度特征并呈现显著的空间异质性 如何空间显式的定量刻画生态系统服务重要性的地理信息图谱并探究重要生态空间对城市扩张的约束机制具有重大意义陆地表层系统自然过程和人类活动的耦合模拟与预测分析是探索资源环境约束机制的可行途径 近年来土地利用过程建模与模拟作为可复现的模型工具已成为研究土地利用变化的主要途径之一 在诸多模型中地理元胞自动机()通过底层交互产生宏观的空间格局成为开展复杂土地利用非线性模拟的主流工具 在城市扩展领域元胞自动机研究围绕元胞构型、转换规则、参数校准、邻域效应、约束机制和随机扰动等方面拓展基础理论框架 同时学者们尝试将元胞自动机应用于多类土地利用变化模拟相继发展了、和 等集成模型 基于斑块演化和混合像元的 和 等模型也得到学者们的广泛关注 约束机制是约束型地理 的关键组件黎夏等提出地理 模型应包含硬约束与软约束机制 地理 模型的硬约束指的是在模拟中采用水体、基本农田、自然保护区和生态红线构建 布尔约束 元胞的约束值为 限制发展或土地利用类型的转化 则反之 一些研究尝试将距离衰减、密度衰减以及指数函数应用于地理 的软约束组件基于规划视角开展了城市形态、人口密度和农业适宜性约束的城市模拟与预测 不过约束机制对地理 模拟效果和模拟精度的影响尚需深入研究通过引入自适应惯性竞争机制和集成气候变化情景分析 和 等提出的未来土地利用变化情景模拟模型()在处理不同类型土地利用之间复杂竞争关系方面得到广泛应用 何海珊等利用 模拟了深圳市土地利用类型在低碳导向下的空间分布特征探讨了未来城市尺度碳中和和碳达峰的实现路径 陈理庭等集成 和 模型综合考虑自然和人为两方面探讨了饶河流域 年惯性发展、耕地保护和生态优先等多种发展目标下的国土空间优化配置 等基生 态 学 报 卷:/.于资源环境承载力评价和国土空间开发适宜性评价构建 模型的“双评价”约束机制开展了重庆市的城市空间形态时空演化模拟 显然将生态系统服务重要性空间考虑到城市扩张动态的演化模拟过程中极为重要 基于有序加权平均算子()的数据聚合过程能够在考虑决策者评价偏好的情形下有效凸显输入因子属性高值或低值区域的贡献是构建城市模型软约束机制的有效方法然而基于 的生态软约束机制如何影响 模型的复杂非线性模拟行为还鲜见报道作为联合国教科文组织确认的海上丝绸之路的起点城市之一泉州正在主动融入国家“一带一路”发展战略 年末泉州市 达到.亿元仅略微低于省会城市福州在福建省排名第二 但是随着第二产业的快速发展和城市化的持续推进泉州市亟需以重要性生态环境空间优化城市发展布局 本文集成 和 模型开展生态系统服务重要性约束下的泉州市空间形态演化模拟及未来情景预测 基于土地利用现状图探究 年期间生态软约束对 模拟效果的影响 其次开展 生态约束、线性赋权约束和无生态约束下未来土地利用空间结构演化研究 对比全局和局域尺度城市扩张动态以期为泉州市的国土空间发展提供预见性规划建议并为其它地区的绿色发展提供参考建议 研究区概况与数据来源图 研究区地理位置.研究区概况泉州市是我国东南沿海重要的工贸与港口城市是福建省批复的海峡西岸经济区中心城市之一 地理空间范围大致在 之间北承莆田、福州南邻厦门与台湾岛隔海相望 泉州市下辖泉港区、鲤城区、丰泽区、洛江区、晋江市、石狮市、南安市、金门县、德化县、安溪县、惠安县、永春县本研究模拟的空间范围为除金门县以外的其它县市区(图)截至 年全市市域面积 常住人口.万人 地形地貌主要由低山丘陵、台地和平原构成年平均气温为.年降雨量为 年泉州市第二产业增加值为.亿元占 总量的.改革开放以 期 廖江福 等:集成生态软约束机制的城市空间形态时空演变情景模拟:/.来泉州市逐渐形成以纺织服装、石油化工、机械装备、纸业印刷和建材家居等产值超千亿的产业集群 工业化和城镇化导致的自然生境大幅度缩减和退化使得生物多样性面临严峻威胁生态资源供需矛盾日益突出在安溪县和德化县茶叶和陶瓷等主导产业可能造成水土流失在区域内的广泛发生 同时石狮市、晋江市、南安市和惠安县等县市区的现代制造业正处于持续向绿色发展和循环经济转型的关键历史阶段不同梯度生态空间上输出的土壤、大气和水体等结构性污染是晋江流域面临的突出生态环境问题 伴随工业经济的高速发展生态资源将对城市扩张形成显著的空间约束 科学评价区域重要生态系统服务探索城市扩张的生态软约束机制对泉州市优化国土空间布局意义重大.数据来源本研究的数据涵盖土地利用变化、驱动因子和生态约束相关数据(表)土地利用数据()基于 平台对 /遥感影像进行解译和处理得到该解译过程由武汉大学遥感信息工程学院黄昕课题组完成(:/.)城市新增建设用地主要来源于对耕地、林地、草地和湿地等生态空间的侵占较少发生在河湖水库等地表水体 同时考虑到多数城市模型将水体作为约束机制的一部分所获取的土地利用数据被进一步重分类为生态用地、水体和城市用地三种用地类型 各类驱动因子主要来源于研究区的交通与地籍数据、地形图等主要包括高程、坡度、离城市中心的距离、离城镇中心的距离、离高速公路的距离、离铁路的距离、离主要公路的距离、离火车站的距离以及离海岸线的距离等空间变量 生态系统服务重要性评价相关 数据集主要由净初级生产力()、气温及降水、土壤质地组成 其中 来源于美国航空航天局()数据集气温及降水数据来源于中国气象数据网的中国地面累年值年值数据集(年)土壤质地数据源自“寒区旱区科学数据中心”的中国土壤数据集(:/.)来源于中国科学院生态学科数据中心土壤肥力数据来源于中国科学院南京土壤研究所所级数据中心 所有数据根据 模型的输入要求在保持坐标系统统一和行列数统一的前提下重采样分辨率为 表 数据来源及预处理 数据类型 数据名称 数据来源/预处理 基础数据 年 分辨率的土地利用现状数据武汉大学遥感信息工程学院(:/.)驱动因子 数字高程().坡度利用 平台进行坡度分析得到离城市中心的距离、离城镇中心的距离、离高速公路的距离、离铁路的距离、离主要公路的距离、离火车站的距离以及离海岸线的距离泉州各县市自然资源局利用 平台进行欧式距离分析得到生态因子 净初级生产力()数据集气温和降水中国气象数据网(:/.)中国地面累年值年值数据集(年)土壤质地“寒区旱区科学数据中心”的中国土壤数据集(:/.)归一化植被指数()中国科学院生态学科数据中心(:/.)年中国 年最大 数据集土壤肥力中国科学院南 京土 壤研究 所所级 数据中 心(:/./)方法本研究在评价生态系统服务重要性的基础上集成 模型和 算法构建考虑生态软约束机制的生 态 学 报 卷:/.城市土地利用时空演化模拟模型技术流程如图 所示图 模型框架示意图.:有序加权平均:未来土地利用变化情景模拟模型:赋权线性组合:人工神经网络:归一化植被指数.土地利用动态模拟与情景预测 模型是对传统地理 进行改进并且在软件 的基础上发展起来的 基于地理 的原理 模型引入人工神经网络()从初期的土地利用分布数据智能挖掘自然、经济、社会与气候复杂驱动下各类用地转化的适宜性概率 同时为了模拟多种用地类型之间转化的不确定性与复杂性 模型提出一种基于轮盘赌算法的自适应惯性竞争机制 该模型中特定用地类型单元的总体转化概率计算如下:()()式中为特定地类像元 中的地类 在第 次迭代的总体转变概率为地类 在像元 位置的适宜性为像元 中地类 的邻域影响为地类 的自适应竞争惯性权重表示地类 向地类 的转化成本表征地类 发展的随机扰动采用总体精度、系数和优质因子(.)等指标检验模拟结果的空间分配精度 同时在 指数的基础上提出地理 模型的功效指数()如下:()期 廖江福 等:集成生态软约束机制的城市空间形态时空演变情景模拟:/.式中 为地理 模型 相对于对照模型 在 潜力空间上的效能提升水平和分别时模型 和 的优质因子为模型 的 潜力空间.生态系统服务重要性评价为了刻画区域的生态系统服务重要性特征分别选取了水源涵养服务重要性、土壤保持服务重要性、生物多样性保护服务重要性等关键指标 模型评估法和净初级生产力()定量指标评估法是原环境保护部印发的生态保护红线划定指南中建议用以评估生态系统服务功能的主要方法本文采用 定量指标评估法计算相关生态服务重要性指标 此外选取归一化植被指数()和土壤肥力作为关键生态因子刻画区域重要生态空间 定量指标评估法计算公式如下:()()()()()()()式中 为水源涵养服务能力指数 为土壤保持服务能力指数 为生物多样性维护服务能力指数为多年植被净初级生产力平均值为土壤渗流因子为多年平均降水量因子为坡度因子 为土壤可蚀性因子为多年平均气温为海拔因子.生态软约束机制有序加权平均()是 在 年提出的一种基于位序赋权的数据聚合算法该方法输出的数据聚合结果介于逻辑与和逻辑或之间是对传统赋权线性组合()方法的泛化 一个 维的 算子是一个映射:该映射表达如下:()()()式中 维加权向量()满足 且是要聚合的向量 ()中的第 大元素 算法的关键步骤是确定位序权重向量()在获取位序权重的众多方法中模糊语义量化模型易于理解且应用广泛 模糊量化模型中的一类正则递增单调()量词可以表述如下:()()()()式中 为位序为位序权重 为因子数量 为自变量幂指数 为策略控制因子 聚合一般涉及准则权重和位序权重的设置本文利用 算法获取不同生态因子的准则权重一致性比例.小于.满足一致性检验要求 不同策略控制因子 下的位序权重向量如表 所示 表中的与或度()表征接近逻辑或操作的程度 度表征属性间的补偿效应表 不同幂指数下正则递增单调量词输出的位序权重向量 策略控制因子()()(.).()位序权重.与或度 .度 .生 态 学 报 卷:/.进一步的本文将有序加权平均算子的输入向量 ()表征为生态约束因子尝试在 模型中集成 生态软约束机制 公式如下:()()()式中()为生态约束因子向量()为有序加权平均算子输出的生态软约束空间信息图谱地类 为城市用地 结果与分析.模拟结果与精度验证将 年土地利用分类数据和各类空间驱动力输入 模型的 适宜性概率估计模块设置 的比例均匀采样训练 同时将隐藏层数量设为 获取包含生态用地、水体和城市用地三个波段的适宜性发展图层 进一步的以 年土地利用分类数据作为起始点利用自适应惯性竞争地理 模块开展 年的土地利用时空演化模拟模拟结果如图 所示 对比 年泉州市土地利用现状数据和 年模拟的土地利用数据总体精度和 系数分别达到.和.表明 模型的模拟结果具备较好的模拟效果可以真实的反映各类土地利用的动态演化过程已有研究表明采用地理 模拟大区域连续空间复杂土地利用动态时 值普遍在 之间城市用地值则多数处于 区间 叠加、年的土地利用分类数据以及 年模拟图测算 模型模拟结果的 和值分别为.和.明显处于地理 预测精度范围的高值区域 对比传统地理 模拟 模型能够更有效的减少各类用地时空演变模拟过程产生的误差图 年泉州市实际和模拟的土地利用动态.生态约束经过 算法数据聚合运算不同策略控制因子 下的 生态软约束图谱如图 所示 为了使得不同 值下的生态约束指数具备可比较性以 下的最大和最小约束值对系列 生态约束图执行标准化操作 可以发现当.和.时研究区西北部大部分地区处于限制发展的状态而研究区东南部相对处于较弱的生态约束之下 例如当.时 生态约束最大值、最小值、均值和标准差分别为、.、.和.当 和 时 生态约束值在全区域整体显著下降整个研究区多数像元处于极弱的生态约束之下 例如当 时 生态约束最大值、最小值、均值和标准差分别为.、.和.的 数据聚合结果等价于赋权线性组合方法的属性加权和其均值和标 期 廖江福 等:集成生态软约束机制的城市空间形态时空演变情景模拟:/.准差分别为.和.图 基于 算法的城市扩张生态约束.模型模拟利用 平台的栅格计算器将 数据聚合结果集成到 模型 模块挖掘得到的城市用地适宜性发展概率图层并且通过 平台的 功能合并不同用地类型的适宜性概率 采用与基准模拟相同的参数设置运行 模型的自适应惯性竞争地理 模块获取泉州市 年典型 策略控制因子 下的模拟结果(图)()模拟结果目视对比可以发现 模型预测的典型策略控制因子下的 年模拟结果和实际情况保持了较高的一致性 进一步利用总体精度、系数和 指数验证 模型的模拟精度 当 .时模型获得了最高的模拟精度总体精度、系数、和分别达到.、.、.和.对比 模型预测的 年城市土地利用动态 系数、和分别提高了.、.和.基于模型提升潜力空间、和值测算的 功效指数分别达到.和.对比前人的研究模拟效果改进显著尤其是 指数获得了较大幅度的提升 同时 模型输出的系列模拟结果的预测精度均比基准情景有不同幅度的提升 当 时 模型预测精度生 态 学 报 卷:/.图 不同 下 年 模型模拟的土地利用动态.仅获得略微改善表明该生态约束发展策略下几乎等同于无生态约束下的土地利用演化动态()模型敏感性为了探究生态约束水平对 模型模拟效果的影响选取.区间包含 的 个策略控制因子值开展 年泉州市的土地利用变化模拟预测并计算相应的 和值 随着 值的变化 模型预测的 值的变化趋势如图 所示 结果表明当 趋近于 时 模型取得最高的 模拟精度当 趋近于则反之 总体上当 从 向 变化时 和值均逐渐下降其下降速率在(.)之间较快在(.)之间稍微变得缓慢而 和值在 以后几乎保持平稳态势 同时当 时 和值分别等于.和.相对基准预测的.和.均有一定程度的提升.多情景模拟结果与分析()情景设置 年泉州市生态用地、水体和城市用地面积分别为.、.和.分别较 年变化.、.和.(表)城市用地是面积增长率最大的土地利用类型 同时基于 链的土地利用变化预测表明 年泉州市的上述三类用地类型将分别达到.、.和.其中城市用地增长速度为.为了探索 生态约束下泉州市未来城 期 廖江福 等:集成生态软约束机制的城市空间形态时空演变情景模拟:/.图 不同 生态约束水平下泉州市 年模拟的预测精度.市空间形态的动态演化根据验证模拟阶段的结果设置基准情景、情景和 情景开展比较研究(图)其中 情景和 情景分别对应于.和.的情形图 三种情景下 年泉州市土地利用动态.表 泉州市 年城市扩张情景 用地类型 年实际/年实际/年预测/年增长率/年增长率/生态用地.水体.建设用地.()多情景模拟结果基准情景没有考虑生态因子的约束仅考虑了 挖掘的自然和人文因素复合驱动下的土地利用动态演化过程 对比 年基准情景下 年泉港区、永春县和惠安县是城市用地面积增长率最高的三个区县分别为.、.和.而经济强县晋江市和石狮市的城市面积增长率仅为.和.(表)总体而言不考虑生态约束的发展可能导致城市用地在不同区县和空间位置的错位发展造成区域内提供重要生态系统服务的林地、耕地和湿地在局域尺度大量减少 生态保护情景中惠安县、泉港区生 态 学 报 卷:/.和洛江区的城市用地增长率最高分别达到.、.和.鲤城区、丰泽区、安溪县、永春县和德化县的城市用地增长率相对较低其中鲤城区、丰泽区分别为.和.图 中.生态约束策略可以发现永春县境内大部分地区在该生态约束下呈现大量限制发展的极高生态约束值区域 这也是永春县在 情景下的城市面积增长率比基准情景发生了较大幅度下降的原因 情景有效突出了关键生态系统服务的高值区域可视为是对国家绿色发展战略的积极响应 该情景下晋江市和石狮市对比基准情景显著上升分别达到.和.而永春县、安溪县、德化县、鲤城区和丰泽区对比基准情景则显著下降分别为.、.、.、.和.总的来说该情景下泉州市未来城市发展的主要方向为晋江市和石狮市为代表的 生态约束低值区以有效减少全区域建设用地对重要生态空间的侵占表 泉州市各县市区 年城市扩张情景 县市区/面积/鲤城区丰泽区洛江区泉港区惠安县安溪县永春县德化县石狮市晋江市南安市 年实际/基期/.年基准情景 .年 情景 .年 情景 .情景较基期增长率/.情景较基期增长率/.情景较基期增长率/.本文模拟研究范围不包含金门县表 南安市主要乡镇/街道 年城市扩张情景 乡镇/面积/水头镇石井镇溪美街道官桥镇霞美镇柳城街道洪濑镇丰州镇梅山镇康美镇 年实际/基期/.年基准情景 .年 情景 .年 情景 .情景较基期增长率/.情景较基期增长率/.情景较基期增长率/.期 廖江福 等:集成生态软约束机制的城市空间形态时空演变情景模拟:/.()三种情景对比分析与 和 生态约束情景相比较基准情景下的一些县市区如鲤城区、丰泽区、洛江区、安溪县、永春县和德化县等地区城市面积增长率显著提升表明这些区域未来将面临严峻的社会经济发展和自然生态保护之间的空间冲突 表 进一步选取了南安市 年城市面积前十的乡镇分析了 年三种情景下城市面积及其增长率的具体情况 其中溪美街道、柳城街道、洪濑镇和梅山镇的城市面积增长率在三种情景下逐渐下降而水头镇和石井镇该项指标的变化趋势则呈现相反态势 算法有效的控制了传统赋权线性组合中生态因子之间的 效应能够进一步凸显高生态约束地区和低生态限制区域之间的实际生态环境梯度特征 总体上 生态约束情景与泉州市国土空间总体规划(年)中的国土空间发展策略更为接近 生态约束情景在突出环泉州湾主中心开发的同时进一步展示了泉州市南翼地区(例如晋江市、石狮市以及南安市南部)的发展潜力 讨论总体上.下 模型获得了比无生态约束的 模型更高的模拟精度 和值分别提高了.和.下 数据聚合等价于因子间的线性赋权组合这表明集成生态约束的城市模型可以在一定程度上提高城市模型的模拟效果 进一步的随着 约束强度的增加集成 约束机制的城市模型持续输出比线性赋权组合生态约束模拟结果更高的模拟精度 相比.下 模拟结果.下 模拟的 和值分别提高了.和.与传统约束型城市模型相比较集成 数据聚合过程的城市模型具备更精确的探索城市空间形态时空演化动态的能力 另外 下(趋于)模拟的城市形态与无生态约束模拟结果极为相近总体精度、和 都略有提高表明该数据聚合约束近似于无生态约束机制的情形尽管基于元胞自动机的城市模型考虑了多种形式的硬约束与软约束机制我们认为城市模型的校准与验证过程应该考虑软约束机制 尤其是本文集成 生态软约束机制的 城市模型模拟实践表明城市形态的时空演化动态可能存在包含不同约束因子集合的最优软约束机制 这种软约束机制如何发挥作用需要在城市模拟过程中进行关键约束因子筛选和参数校准分析 另一方面 软约束敏感性分析为判断城市空间格局的演化路径处于何种强度的生态约束水平提供了可行的方法 在此种背景下模糊递增单调量词的 幂指数可能为城市发展与基于生态视角的资源环境约束之间的关系提供了含义明确的定量描述生态约束水平的定量化及其空间显式的情景输出可为城市管理者的科学决策提供重要参考受到计算能力的限制本文在探究不同生态约束策略 下 数据聚合模块对 模型模拟效果的影响时采用了()区间不等间隔选取 个相对连续的典型参数值的方式 该方法总体上描绘了生态约束型 模型模拟精度的参数敏感性 不过这一参数设置过程存在一定的主观性未来的工作可以尝试利用统计学习或人工智能算法探索更多参数值对 模型模拟精度的影响同时将更多生态约束因子纳入约束机制的多属性数据聚合过程并探究不同生态系统服务功能评估方法对生态软约束机制的影响机理 结论()经过 年期间的模拟验证 模型的总体精度、系数、和值分别为.、.、.和.总体精度和处于较高水平优于多数文献报道的地理 模型 年期间 模型在 .下的模拟结果产生了比 模型更高的总体精度、系数、和值其中 和值分别提高了.和.功效指数 分别为.和.同时随着 值从 到 发生变化 模型的模拟精度逐渐下降并最终趋近于 模型的模拟效果生 态 学 报 卷:/.()对比 年基准情景 情景建设用地的优先发展区域为晋江市和石狮市研究区西北部的永春县、安溪县和德化县的城市发展受到生态重要空间的显著制约 传统多属性数据聚合过程的 效应影响了生态约束在地理 模拟中的作用机制 .下的 模型模拟输出了比 .下模拟更高的模拟精度其中值提升了.另一方面 年的情景分析表明尽管区县尺度的城市用地发展需求相差不大.下的 情景和.下的 情景在乡镇尺度仍具有显著的城市用地发展空间差异参考文献():胡轶伦 冀国旭 李积宏.报告解读:陆地和淡水生态系统及其服务变化.气候变化研究进展 ():.何春阳 张金茜 刘志锋 黄庆旭.年土地利用/覆盖变化研究的特征和进展.地理学报 ():.朱立晨 王豪伟 唐立娜.闽三角区域生态系统服务重要性评价及其空间分布.生态学报 ():.聂宇 杨彦敏 王一航 刘志锋 何春阳 陈歆.拉萨市城关区近 年城市扩展过程对自然生境质量的综合影响.生态学报 ():.王海军 武悦 邓羽 徐姗.基于城市流和层级性的城市群扩展模型构建.地理学报 ():.刘家福 席兰兰 张尧 张柏.基于 与 模型的吉林省生态系统服务价值模拟及预测.水土保持通报 ():.何尹杰 吴大放 刘艳艳 张占录 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