Cellular Automata Based Model of Urban Spatial Growth

In the study reported in this paper an attempt has been made to develop a Cellular Automata (CA) model for simulating future urban growth of an Indian city. In the model remote sensing data and GIS were used to provide the empirical data about urban growth while Markov chain process was used to predict the amount of land required for future urban use based on the empirical data. Multi-criteria evaluation (MCE) technique was used to reveal the relationships between future urban growth potential and site attributes of a site. Finally using the CA model, land for future urban development was spatially allocated based on the urban suitability image provided by MCE, neighbourhood information of a site and the amount of land predicted by Markov chain process. The model results were evaluated using Kappa Coefficient and future urban growth was simulated using the calibrated model     

利用CA模型进行城市空间增长动力的研究——以武汉市主城空间增长过程分析为例

提出了基于扩散生长的状态型CA模型、基于轴线生长的交通型CA模型和基于优势驱动的环境型CA模型等三种CA模型,设定了包围填充、扩散生长、交通延伸、交通连接、交通吸引、优势生长等6种转换规则。模拟结果表明,武汉市主城整体上呈现出“摊大饼”的发展态势,并且扩散到城市地区,近郊优势增长十分明显,导致了大规模的郊区化,呈现出城乡一体化的发展态势     

基于CA的南京市城市空间结构演变模拟

元胞自动机(Cellular Automata,CA)是一种"自下而上"的动态模拟建模框架,具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。本文将对标准CA进行扩展,以南京市为研究区域,对其城市扩展进行模拟。     

基于多距离空间聚类的城市建筑景观时空分异研究

以大连市中山区6个街道建筑信息为数据基础,选取建筑景观指标,基于ArcGIS空间统计与多距离空间聚类分析方法研究了各街道10年间建筑景观空间格局分异特征。结果表明：从2003-2013年,各街道建筑景观逐渐由水平向垂直空间扩展,其中青泥洼桥街道、人民路街道及海军广场街道城市建筑景观变化明显突出;2003年4种类型建筑物在尺度为928.68 m时,空间分布上均呈聚集状态,当大于928.68 m时,超高层建筑空间聚集程度降低。到2013年,高层建筑物随尺度的增加聚集程度逐渐减低,低层、多层和超高层建筑在空间分布上均呈一定的聚集状态。     

利用生物地理学优化算法获取城市扩展元胞自动机模型参数

提出了一种基于生物地理学优化算法寻找城市扩展元胞自动机（cellular automata,CA）模型最佳参数的方法。转换规则制定及相应权重参数获取是构建城市扩展CA的核心和难点。生物地理学优化算法（biogeography-based optimization,BBO）通过模拟生物物种在栖息地的分布、迁移和灭绝来求解优化问题。利用BBO算法自动获取城市扩展CA模型参数值,构建BBO-CA模型进行城市扩展模拟实验,并与粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）、蚁群算法（ant colony optimization,ACO）、遗传算法（genetic algorithm,GA）及逻辑回归（logistic regression,LR）等方法相比较。结果表明,BBO算法具有较好的收敛性,可有效地快速自动寻找城市扩展CA模型最佳参数组合,获取的空间变量权重参数较为合理;BBO-CA模型明显提升了城市用地模拟精度,城市用地模拟精度为72.5%,相对PSO、ACO、GA、LR各算法分别提升了1.1%、1.2%、2.7%和4.0%,Kappa系数达到0.700,分别提升了0.015、0.016、0.034和0.046,且整体空间布局与实际情况更为接近,验证了应用BBO算法的可行性与优势。     

基于GIS与PSR的城市土地集约利用时空差异研究

基于压力-状态-响应(Pressure-State-Response,PSR)模型构建反映土地集约利用程度的指标体系,结合地理信息系统(Geographic Information System,GIS)、空间分析等一些方法,从空间和时间尺度对山东省17地市的土地集约利用程度进行测.研究结果表明:鲁南和半岛地区城市...     

城市综合与专业地下管线空间数据的差异性分析

从管线数据来源及数据精度、数据模型、信息分类、数据语义等几个方面,本文对城市综合与专业两类地下管线空间数据进行了深入的差异分析,提出了差异形成的原因及消除差异的初步对策,以期对城市管线空间数据资源的集成、融合、共享、交换等技术提供支撑,并推动地下管线信息化统一标准的制订。     

GIS空间分析模型的建立

对空间分析的方法作了理论上的探讨，提出了按处理对象（图像、数据、事件）的不同来相应开发GIS软件的通用型，专用型空间分析模型，并分别采取“内嵌”或“外挂”的途径予以结合。最后以电力GIS中不同空间分析模型不同的建立方法为例，说明此种分类方法可解决时间、资金与人力资源的矛盾，具有实用价值。     

Exploring the Historical Determinants of Urban Growth Patterns through Cellular Automata

We have adapted METRONAMICA, an established cellular automata (CA) modelling system, to simulate the historical growth of a section of a large world city. Our model is tuned to reflect the morphology of land use patterns more accurately than traditional CA models, which abstract those patterns to more aggregate spatial scales. We explore the spatial determinants of land use patterns with detailed empirical data, documenting the historical growth of West London at an unusually high level of spatial and temporal resolution. The results of the study provide support for our considered speculations: (1) that the spatial relationships between land uses and the physical environment are remarkably consistent through time, showing little variation relative to changes in historical context; and (2) that these relationships constitute a basic code for urban growth which determines the spatial signature of land development in a given metropolitan area.     

基于GIS和元胞自动机的荒漠化演化预测模型

荒漠化是当今全球最严重的环境与社会经济问题之一 ,荒漠化以其发展速度和严重的灾害性而引起国际学术界的广泛关注。开展荒漠化变化的驱动因素及其作用机制研究 ,尤其是在此基础上对荒漠化与其驱动因素之间的关系进行量化及动态模拟模型研究 ,对荒漠化的防治和治理具有十分重要的意义。尝试利用3S技术 ,结合元胞自动机理论架构出一套荒漠化动态模拟模型 ,进而对北京及邻区荒漠化的发展趋势进行预测。实验证明 ,这套系统是对荒漠化演化机制从宏观和微观角度进行模拟的有效方法。     

地理特征元胞自动机及城市土地利用演化研究

将综合了几何和非几何属性的地理特征概念引入元胞自动机,构建了地理特征元胞自动机概念模型。通过对深圳特区土地利用演化的实证研究表明,地理特征CA可以更真实地描述元胞地理信息、局部空间关系和演化规则,理论上是可行的;基于地理特征的城市土地利用演化CA在城市规划中具有很大的应用价值。     

基于灰色局势决策规则的元胞自动机城市扩展模型

对标准的元胞自动机模型的元胞含义、规则定义等进行了扩展,探讨了元胞自动机模型与多目标灰色局势决策、层次分析方法有机结合,构建基于灰色局势决策、层次分析法与元胞自动机的城市空间动态扩展模型,并以海南省琼海市为例进行了验证。     

城市客户空间关系管理探讨

探讨了利用GIS的空间分析功能,并结合城市人口、社会经济数据,在空间概念上实现客户关系管理的必要性和可行性,提出了客户空间关系管理(CSRM)概念,论述了CSRM系统的基本技术框架和特点,分析了CSRM在企业管理和决策支持方面的主要功能,探索了一条GIS应用于商业分析的新思路。     

基于空间数据引擎的城市园林绿化空间数据组织

城市园林绿化,具有数量庞大、种类繁多、覆盖范围广等特点,为城市绿化日常管理工作增加了难度。合理、高效地组织城市绿化空间数据,是城市园林绿化数字化管理的关键与核心。本文提出了以Arc SDE空间数据引擎为基础,分析城市园林绿化数据特点,制定绿化数据结构,采用分层方式管理绿化数据,实现园林绿化要素的一张图管理。实践验证表明,此方案具有较好的可行性与实用性,可为园林绿化管理提供精确的空间位置服务,提高工作效率。     

论三维地学空间构模

三维地质体模型的剖切面分析和地下工程开挖模拟是三维地质建模与可视化分析软件的重要功能。传统显式剖切方法依赖于前期建立的三维地质体模型,而模型的拓扑问题易导致剖面空洞或三角形交叉等现象,且剖切精度与最大剖切深度受限于已有地质体模型的建模精度和深度。由此引入隐函数表达多种类型的剖切面,设置合理的剖切运算顺序,基于移动四面体的剖切面网格显式化运算与属性定义方法,提出了一种直接由地质调查源数据快速生成地质剖切面的隐式剖切新方法。针对1∶5万区域地质调查数据与岩土勘察钻孔数据开展了剖切分析实验,结果表明,所提方法可以有效避免因地质体模型拓扑不正确导致的剖切方法稳定性问题,且支持的剖切面类型更加丰富,剖切深度和剖切面表达精度更可控,为三维地质模型的空间分析方法提供了新的思路与借鉴。     

GIS空间分析建模构想

目前GIS与模型的集成只是针对某一专业领域,不同领域需要做大量的重复工作,而模型的无限重用是不可能的。实现在GIS环境中建模是增强GIS空间分析功能的必由之路。文献[1]提出的用空间分析的基本算子和对象,以某种运算逻辑积木式组合为复杂的分析模型,具有较大的研究前景。     

扬子江城市群城镇空间格局演变解析

以扬子江城市群为研究对象,从城市群建成区扩张和城镇空间联系两个角度进行指标分析,综合测度了2005年、2010年、2015年的城市群城镇发展水平,并利用探索空间数据分析法对城市群城镇空间格局进行了研究。结果表明:①监测周期内,城市群各市的扩张均处于全省前列,"十一五"和"十二五"期间扬子江城市群建成区扩张迅速、效应明显,3期城市群建成区空间重心都集中在扬子江以南的常州市境内,表明扬子江以南的城镇发展规模优于江北;②从城镇空间联系来看,宁镇杨、苏锡常、苏通等城市组群的联系相对明显,构成了整个扬子江城市群的基本联络骨架,城市群内部各城市与周边城市之间、小城市与大城市之间的联系紧密,构成了联系网络。     

集成GIS的元胞自动机在城市扩展模拟中的应用

元胞自动机CA(Cellular Automata)是一种"自下而上"的动态模拟模型,具有模拟城市复杂系统时空演化过程的能力。CA和GIS的集成使二者在时空建模方面相互补充,能使CA模拟结果可视化显示。这里以郑州市为例,设计了城市CA模型,借助VB 6.0和MapX 5.0建立了一个与GIS无缝集成的2维CA模拟系统,并结合郑州市2005~2007年遥感影像图和土地利用图,对郑东新区进行了模拟,取得较好的效果。     

集成GIS的元胞自动机在城市扩展模拟中的应用

元胞自动机CA(Cellular Automata)是一种"自下而上"的动态模拟模型,具有模拟城市复杂系统时空演化过程的能力.CA和GIS的集成使二者在时空建模方面相互补充,能使CA模拟结果可视化显示.这里以郑州市为例,设计了城市CA模型,借助VB 6.0和MapX 5.0建立了一个与GIS无缝集成的2维CA模拟系统,并结合郑州市2005～2007年遥感影像图和土地利用图,对郑东新区进行了模拟,取得较好的效果.