《表1 不同土地利用类型逻辑回归系数》

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《基于CLUMondo模型的多情景土地利用变化动态模拟——以广西沿海城市为例》

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观测者操作特性（receiver operating characteristic，ROC）曲线下与坐标轴围成的面积（area under the curve，AUC）可以有效判断二分类预测模型的优劣[25]。AUC值一般介于0.5～1之间，趋近于0.5表示解释能力较差，趋近于1表示效果较好。运行模型得到各土地利用类型的AUC值（表1）。由表1可知，城市建设用地、水域、林地的AUC值分别为0.98，0.85与0.84，解释效果非常好，而草地、高产量农田、低产量农田、其他用地以及农村建设用地的AUC值均在0.65～0.8之间，解释效果较好。说明上述11个驱动因子达到了分析的精度要求，均对土地类型的空间格局具有较好的解释效果。