《表2 武汉大都市区用地模拟驱动因子相关信息》

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《“双评价”视角下基于FLUS模型的武汉大都市区土地利用模拟和城镇开发边界划定研究》

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注：数据来源部分，a:资源环境数据云平台（http://www.resdc.cn/）；b:地理国情监测云平台（www.dsac.cn/）；c:中国环境监测总站（http://www.cnemc.cn）；d:地理空间数据云（www.gscloud.cn）；e:高德地图API爬虫数据（https://lbs.amap.com/）。

FLUS模型中的神经网络模块通过自学习模式拟合空间变量与区域用地的复杂关系，从而解决多类变量复杂的权重分配问题。FLUS模型土地利用模拟的基础数据库包含高程数据、坡度数据、距河流水系的距离、距区域中心距离、距城镇中心距离、距高速公路的距离、距主干道的距离、距铁路的距离这6项数据。本研究借鉴“双评价”体系对影响因子库进行完善，汇总资源环境承载力评价因子库、国土空间开发适宜性评价因子库共2个数据库15个类别42项评价指标（表2），并结合研究区域进行地理裁剪、矢量数据核密度分析、归一化等数据处理（图4、图5），最终输出栅格数据分辨率统一为30 m×30 m。