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（1）黄土高原南部地区土地利用变化特征分析 黄土高原南部地区土地利用类型丰富，其中耕地占据主要比重，各时期所占比重均超过40%，其次是草地和林地。从1980年至2010年的三十年间，该地区各类土地利用类型的面积均发生了变化，耕地和未利用地呈现减少趋势，而其他类型如建设用地、林地和草地等均呈现增加趋势，尤其是建设用地的增长最为显著。通过土地利用转移矩阵分析，发现耕地向其他类型转移最为剧烈，其中转移为建设用地的面积最多。建设用地的扩张、生态脆弱区退耕还林还草政策的实施以及农业产业结构的调整是导致耕地面积减少的主要原因。从空间分布上看，耕地变化剧烈的区域主要集中在陕西关中平原、山西汾河谷地和豫西北地区。建设用地在30年间也有较明显的增加态势，面积累计增加了1275.73平方千米。研究区建设用地面积增加区域小于耕地面积减少区域，说明有相当部分耕地转移为林地和草地，退耕还林还草成效明显。
（2）典型区土地利用变化及影响因素分析 选取的两类典型区在研究时段内土地利用变化总体上呈现耕地面积减少、建设用地增加的趋势，但耕地减少的原因不尽相同。基于流域单元的两个典型区耕地面积减少主要是生态环境建设政策主导下的结果，其次是由于建设用地的扩展。相比之下，两个都市经济区耕地面积的减少主要是由于建设用地增长速度较快的原因造成的。土地利用与影响因素的定量分析显示，影响黄土高原南部地区不同土地利用类型的自然和人文因素相对集中，主要包括地形坡度和人口密度，表明该区域土地利用的人为干扰较强烈，人类活动是土地资源和土地生态系统变化速率加快的重要因素之一。地形坡度作为自然因素，也是影响土地利用的重要因子，不同土地利用类型特别是农业用地和城镇建设用地与坡度呈现明显的负相关，说明地形坡度是土地开发与利用的限制条件。
（3）土地承载力测评与优化配置方案 基于典型区的土地承载力时空变化测评结果显示，在2000年到2010年间，四个典型区各个区县土地承载力都呈现出两级分化的趋势，整体土地承载力水平下降，需要通过高效合理、科学的土地优化配置来提高土地承载力。对于整个研究区两极分化的情况，应当保证在土地承载力富余地区经济稳定发展的情况下，将富余地区的粮食外调给土地承载力超载的地区，实现整个区域的土地承载力平衡。通过典型区不同土地优化配置方案的实验和对比发现，基于CLUE-S模型的配置方案对都市经济区拟合效果较好，而CA-Markov模型针对流域单元效果较好。两套方案针对各自典型区空间模拟效果的kappa系数均高于0.79，显示出较好的模拟效果。
import geopandas as gpd
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
# 假设我们有黄土高原南部地区的GIS土地利用数据
# 加载土地利用数据
gdf = gpd.read_file('land_use_shapefile.shp')
# 将土地利用类型转换为数值型数据
gdf['land_use_type'] = gdf['land_use_type'].astype('category').cat.codes
# 选择特征和标签
X = gdf[['slope', 'population_density']]
y = gdf['land_use_type']
# 训练测试集分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# Logistic回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测和评估
y_pred = model.predict(X_test)
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))
# 将预测结果与原始数据结合
gdf['predicted_land_use'] = gdf['land_use_type']
gdf.loc[gdf.index.isin(X_test.index), 'predicted_land_use'] = y_pred
# 保存预测结果
gdf.to_file('predicted_land_use.shp')