流域 径流变化是 自然因素和 人为因素共同作用的结果，其中人为因素最为直接的方式就是通过改变土地利用状态。 土地利用方式的改变会对流域水文循环过程产生重要影响，进而影响到流域的水量平衡。
未来土地利用模拟（Future Land-Use Simulation, FLUS）模型通过在传统CA 模型的基础上加入基于轮盘赌选择的自适应惯性竞争机制、引入神经网络（ANN）获取适宜性概率等有效地解决了多种土地利用类型之间的竞争关系，提高了模拟精度，并且具有计算效率较高、模拟范围较大等优点，而被广泛应用于 土地利用变化模拟。

1 模型简介

FLUS 模型包含以下2个主要模块：基于ANN 的适宜性概率计算模块和基于自适应惯性机制的元胞自动机模块。该模型首先利用ANN模块根据一期土地利用数据和土地利用变化驱动因子，通过随机采样的方式计算得到每种土地利用类型的适宜性概率；然后将其与邻域效应、转换成本和惯性系数相结合，计算得到各像元上每种土地利用类型转换的总概率；最后再利用基于轮盘赌（Roulette wheel selection）的自适应惯性竞争机制确定各像元的土地利用类型转换情况以及土地利用类型的分配，以此实现精度较高的土地利用变化模拟。

1.1 基于ANN 的适宜性概率计算

1.2 基于自适应惯性机制的元胞自动机

1.3 模拟精度评价

参考

1.论文-D2022-气候变化下长江流域未来径流与旱涝变化特征研究-岳艳琳