《表3 2015年不同土地利用类型的Logistic回归系数》

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《基于CLUE-S模型的博斯腾湖流域土地利用变化情景模拟》

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从ROC检验结果可以看出，各地类的ROC值均大于0.75，说明本研究中所选的驱动因子可以较好地解释各地类的空间分布变化。其中，草地和耕地空间分布的解释效果最好，这两种类型的ROC值分别为0.897和0.882；水域的ROC值仅为0.765，驱动因子对其空间变化解释能力稍弱，主要原因是其空间分布较为分散，具有较强的动态特征。Logistic回归分析的结果将作为参数文件输入进CLUE-S模型中。