Prévoir les futurs changements fonciers est crucial pour anticiper les impacts sociétaux et environnementaux et informer les réponses à différentes échelles. Nous avons conçu un modèle intégré de changement de territoire à haute résolution et avons prévu le changement de territoire de l'Australie pour les années 2020, 2025 et 2030 pour les utilisations des terres cultivées, des forêts, des prairies et des terres bâties à l'aide d'un calcul basé sur le cloud et à haute performance. Un ensemble spatialement explicite de facteurs a été introduit dans un classificateur forestier aléatoire pour générer des couches d'adéquation de 30 m par classe pour le pays, qui ont ensuite été utilisées pour allouer l'utilisation des terres. Le modèle a été validé par rapport aux données de 2015, puis l'utilisation des terres a été projetée jusqu'en 2030. La précision au niveau national était d'environ94 %. Les prévisions ont montré des augmentations dans les prairies et les zones bâties et des diminutions dans les forêts et les terres cultivées. Notre cadre de modélisation élargit les capacités actuelles des modèles de changement de terre à grande échelle et fournit des prévisions foncières multi-classes uniques en leur genre pour l'Australie qui peuvent éclairer la politique foncière à plusieurs échelles en Australie.

Predecir el cambio futuro de la tierra es crucial para anticipar los impactos sociales y ambientales e informar las respuestas a diferentes escalas. Diseñamos un modelo integrado de cambio de tierras de alta resolución y pronosticamos el cambio de tierras de Australia para los años 2020, 2025 y 2030 para los usos de tierras de cultivo, bosques, pastizales y construcciones utilizando computación basada en la nube y de alto rendimiento. Se introdujo un conjunto espacialmente explícito de impulsores en un clasificador forestal aleatorio para generar capas de idoneidad de 30 m por clase para el país, que luego se utilizaron para asignar el uso de la tierra. El modelo se validó con datos de 2015, luego se proyectó el uso de la tierra hasta 2030. La precisión a nivel nacional fue de ~94%. Los pronósticos mostraron aumentos en pastizales y áreas edificadas y disminuciones en bosques y tierras de cultivo. Nuestro marco de modelado amplía las capacidades actuales de los modelos de cambio de tierras a gran escala y proporciona un pronóstico de tierras multiclase único en su tipo para Australia que puede informar la política de tierras a múltiples escalas en Australia.

Predicting future land change is crucial in anticipating societal and environmental impacts and informing responses at different scales. We designed an integrated, high-resolution, land-change model and forecasted Australia's land change for the years 2020, 2025 and 2030 for Cropland, Forest, Grassland, and Built-up land-uses using cloud-based and high-performance computing. A spatially explicit set of drivers was fed into a random forest classifier to generate 30-m per-class suitability layers for the country, which were then used for allocating land-use. The model was validated against 2015 data, then land-use was projected until 2030. Accuracy at the national level was ∼94%. Forecasts showed increases in Grassland and Built-up areas and decreases in Forest and Cropland. Our modelling framework expands the current capabilities of large-scale land-change models and provides a first-of-its-kind multiclass land forecast for Australia that can inform land policy at multiple scales in Australia.

يعد التنبؤ بتغير الأراضي في المستقبل أمرًا بالغ الأهمية في توقع الآثار المجتمعية والبيئية وإبلاغ الاستجابات على مستويات مختلفة. لقد صممنا نموذجًا متكاملًا وعالي الدقة لتغيير الأراضي وتوقعنا تغيير الأراضي في أستراليا للأعوام 2020 و 2025 و 2030 للأراضي الزراعية والغابات والمراعي واستخدامات الأراضي المبنية باستخدام الحوسبة القائمة على السحابة والأداء العالي. تم إدخال مجموعة واضحة مكانيًا من المحركات في مصنف عشوائي للغابات لتوليد طبقات ملاءمة 30 مترًا لكل فئة للبلد، والتي تم استخدامها بعد ذلك لتخصيص استخدام الأراضي. تم التحقق من صحة النموذج مقابل بيانات عام 2015، ثم تم توقع استخدام الأراضي حتى عام 2030. بلغت الدقة على المستوى الوطني 94 ٪. أظهرت التوقعات زيادات في الأراضي العشبية والمناطق المبنية وانخفاضات في الغابات والأراضي الزراعية. يوسع إطار النمذجة لدينا القدرات الحالية لنماذج تغيير الأراضي واسعة النطاق ويوفر توقعات الأراضي متعددة الطبقات الأولى من نوعها لأستراليا والتي يمكن أن تسترشد بها سياسة الأراضي على نطاقات متعددة في أستراليا.