然而,建模的精确性需要考虑每个土地利用类别中的众多选项,例如不同的作物或可再生能源技术。这种多样性导致了大量组合,使得模型的计算量很大。简化(如分组选项或取平均值)可以提高可计算性,但可能会降低精度。此外,比较长期环境影响、直接经济效益和社会接受度等因素的困难进一步使这一过程复杂化。复杂性还来自动态变量和不确定性,包括技术进步、政策变化、环境变化和利益相关者的不同利益,所有这些都可能改变模型的假设(Wei 等人,2016 年)。因此,尽管理论上可行,但土地利用规划很少作为单一、明确的尝试来完成。
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