多维参数反演遗传算法的元胞自动机模型与应用

城市是一个自组织的复杂系统,其扩展受许多不确定性因素影响。元胞自动机(CA)模型具有强大的空间运算能力,可以有效地模拟复杂的动态系统,在模拟城市扩展及其他地理现象中,得到了良好的效果。转换规则是CA模型的核心,其利用由地理元胞的状态及空间关系得出的空间参数计算元胞的变化。空间参数权重的确定是模型应用的难点。现有的权重确定方法存在可靠性不高,运算量大等不足。通过一种改进的遗传算法--实数编码遗传算法可以自动获取参数的权重。分析表明,所提出的方法在CA模型运算时间、模拟精度方面均有所提高。     

顾及地类转换差异的城市空间扩展元胞自动机模型及应用研究

元胞自动机模型已经成为城市空间扩展模拟研究的重要方法之一,并得到广泛应用。然而,现有的城市扩展元胞自动机模型仍存在不足。由于元胞状态设置较为简单,从而使模型转换规则中对不同用地类型向城市用地转换的差异与强度考虑不够。基于此本文在元胞自动机模型的框架下,设计了多元结构的元胞状态及转换规则,提出了顾及地类转换差异与强度的城市扩展元胞自动机模型。在计算非城市用地向城市用地转换的转换概率时,该模型考虑了3个方面的概率：① 地形地貌、经济发展等城市发展的驱动因素对城市用地扩展的影响概率,该概率采用logistics方法进行计算;② 邻域元胞的用地类型对中心元胞转换概率的影响,该概率采用扩展摩尔型方法进行计算;③ 不同类型的非城市用地（本研究中包括耕地、林地和裸地3种类型）向城市用地转换的强度,该概率由模拟基期土地利用数据与目标年份土地利用数据的叠加,得出不同类型的非城市用地在此时间段内向城市用地转换的规模,进而确定不同类型的非城市用地向城市用地转换的强度。最后,将以上3种概率的乘积作为元胞转换的概率。通过转换概率与转换阈值的对比判断中心元胞是否在下一个阶段转换为城市用地。经过迭代计算,不断增加城市用地元胞的数量。当模拟城市用地的结果与目标年份的城市用地规模差值在一定的范围内时停止模拟,得出最终结果。模型构建完成后,本文以长株潭城市群核心区为例进行了模拟实验。以2001年该地区的土地利用数据为基期数据,模拟2010年该地区的城市用地规模和空间分布。研究结果表明,根据本文提出的模型模拟的城市扩展结果与真实数据相比具有较高的一致性。模拟结果正确率达到68.66%,比基于传统logistics回归的元胞自动机模型的模拟精度提高了4.25%,Kappa系数为0.675。该模型较好地模拟了长株潭城市群核心区城市扩展,在城市空间扩展模拟中具有较好的适应性与有效性。     

国土空间规划视角下的城镇开发边界划定和空间管控体系构建

新时期国土空间规划背景下,科学合理地划定城镇开发边界,建立健全的国土空间用途管制制度是有序引导国土空间各类开发保护行为的重要举措。本文以福州市为例,构建了一种全域多维度国土空间管控体系,将其管控约束条件嵌入未来土地利用格局模拟中。同时,顾及区域空间异质性和时空依赖性,设计了一种服务于城镇开发边界划定的集成地理分区策略、深度学习技术、FLUS模型功能模块的时空元胞自动机ST-CA（Spatio-Temporal Cellular Automata）模型。基于已有成果集成三区三线,开展“划管结合”思维下的空间管控应用研究。结果表明：① 顾及区域空间异质性和时空依赖性的ST-CA模型可以有效提高土地利用变化模拟精度（OA指标从95.95%提升至98.34%）,实现更为真实、准确的地理模拟过程;② 地理模拟过程中嵌入管控约束条件,可引导城镇、农业和生态3类空间合理布局且规模可控,基于模拟结果划定的城镇开发边界能有效避开规划保护用地;③ 未来模拟预测结果结合管控预警值可看出,福州市主城区及周边区县的城镇扩张形势比较严峻,未来亟需对福州市国土空间格局进行合理调控;④ 边界变化趋势特征表明划定结果与福州市的远景发展规划布局一致,符合区域发展诉求,国土空间格局呈现多轴化发展趋势。研究结果可为福州市国土空间开发保护行为提供科学谋划,为国土空间管控及优化提供实践参考依据。     

基于Agent和CA的城市土地利用变化研究

分析了元胞自动机在土地利用变化研究的基础上,将Agent引进元胞自动机模型中,在元胞自动机模拟土地利用变化自然性、连续性规律的基础上,将Agent的人为性、不确定性加入到模型模拟中,对CA模型中以随机数体现的不确定性通过Agent给予地理意义的解释,并以城市郊区--樟木头镇为例,对1988-1993年间城市用地变化进行了模拟研究,得到了良好的模拟精度,模拟结果符合土地利用变化的自然性、人文性特征。     

一种耦合进化算法与FLUS模型的土地利用变化模拟模型

研究如何在土地利用变化模拟过程中更为科学、客观地设置模型参数，对于避免复杂模型由于参数设置不当导致模拟效果不佳的问题具有重要意义。本文通过耦合进化算法（Evolutionary Algorithm,EA）与FLUS模型，构建了具有参数寻优功能的EA-FLUS模型。该模型首先通过进化策略对FLUS模型中人工神经网络模型的参数进行寻优，以提升对各土地利用类型出现概率分布的预测准确率，在此基础上结合地理分区，利用带精英策略的遗传算法与进化策略的组合对FLUS模型中元胞自动机模型的参数进行调整，以提升模拟精度。在实证研究阶段，本文以桂林市为实验区，通过对土地利用变化进行分区模拟来分析EA-FLUS模型的改进效果，此外还设置了自然发展、耕地保护、生态优先3种情景来模拟桂林市2020—2030年的土地利用变化。结果表明：(1)进化算法对参数的寻优结果相比于基于经验以及土地利用变化历史特征的参数设置，更加贴近实验区的政策导向，更能体现各土地利用类型在不同区域间多样的发展趋势；(2) EA-FLUS模型相较于FLUS模型，在加入地理分区的土地利用变化模拟中更具优势，其模拟结果总体精度、Kappa系数、...     

基于影响因子动态更新的都市圈国土-人口协同模拟

都市圈作为典型的复杂巨系统,其国土、人口、交通等要素呈现出共同演化、协同发展的特征。现有基于元胞自动机的空间模拟方法通常分别进行国土或人口模拟,忽略了国土、人口之间的协同演化,从而限制了模拟性能。本文提出一种影响因子动态更新策略用以表征国土、人口两种要素间的相互作用,拓展经典元胞自动机模型构建协同模拟算法,实现了都市圈国土与人口空间分布态势的精准模拟。本文以深莞惠都市圈为例,对提出算法进行了实验验证。实验结果表明,本文提出协同模拟算法在深莞惠都市圈的国土模拟品质因素为0.274、人口模拟平均绝对百分比误差23.55%,分别优于传统基于随机森林的元胞自动机算法0.24和29.33%;相较于传统模型,在国土模拟中本模型在对于建设用地的模拟准确度提升了约3%,在人口模拟中本模型在对人口高密度的区域模拟误差降低了约6%。本文进一步预测了深莞惠都市圈2030年国土和人口发展空间态势。研究结果可为都市圈重大基础设施选址和发展情景推演提供技术支撑。     

网络化地理空间的元胞自动机群体时空格局仿真模型研究

计算机网络的出现,显著地改变了地理空间的相关性。在网络化地理空间中,相关事件、现象、消息的特定网络信息流达到一定程度时,可能引发并塑造群体的特定时空分布格局。因此,针对网络化地理空间特性,基于元胞自动机模型,构建了网络化地理空间元胞自动机仿真模型。仿真实验结果表明：(1) 网络化地理空间中,元胞群体意见存在5种分布;(2) 元胞在空间上呈现出聚集的时空分布格局。研究结果将有助于理解网络化地理空间中针对特定事件、现象、消息的信息流对群体时空分布格局的影响,为网络环境下特定事件、现象的群体时空分布格局分析提供依据。     

基于城镇化背景下的城郊土地利用模拟研究——以广州市花都区为例

本文以广州市花都区1990年和2008年TM影像作为数据源,在分析花都区2个时期土地利用格局时空特征的基础上,结合人工神经网络与元胞自动机(ANN-CA)模型对研究区的土地利用空间布局进行模拟。研究表明:根据研究需求构建的ANN-CA模型在实际模拟过程中无需人工定义模型结构和转换规则,只需通过3层神经网络即可模拟复杂的城市形态。因此,通过构建ANN-CA模型对土地利用空间布局进行模拟,可以合理预测城市土地利用发展趋势,具有较强的科学性和可靠性。     

舆论引导的元胞自动机模型研究

考虑到现实中,主流媒体、权威机构等舆论引导者对舆论演化的重要影响,利用元胞自动机模型按照少数服从多数的转换规则对舆论演化的过程进行模拟。计算机模拟结果表明了舆论引导者较强的引导作用,显示了加强舆论引导的重要性。     

一种考虑空间增长潜力的城市扩张灰度CA模型与应用

元胞自动机（Cellular Automata,CA）是进行城市空间演变模拟的重要建模工具。经典城市扩张CA模拟规则提取,主要利用一段历史变化样本对城市化（1值）和未城市化（0值）进行双向拟合,存在0值过度拟合现象,即历史观测不变化的元胞样本并不代表其没有转变的潜在可能性。为此,本文将城市空间增长潜力引入CA模型,重新构建CA规则学习样本和参数拟合目标,并利用粒子群优化算法进行参数挖掘,弥补传统CA规则提取的局限性。研究以广州市为案例区,基于主体功能区规划思想构建空间开发潜力,对改进的城市扩张CA模拟模型进行实例应用。结果表明,本文改进的CA模型不论在整体格局还是细节呈现上,均比传统CA模型表现出更高的可信度,模型整体评估精度高于70%,结果可为中长期城市规划提供更好的参考。     

基于地理分区与FLUS模型的城市扩张模拟与预警

城市的快速扩张不断改变着土地资源的转化,带来了诸多生态环境问题。分析和模拟城市扩张的机制,并对城市未来土地利用变化的风险进行预警,利于合理调控城市的发展。本文提出了一种基于地理分区和未来用地模拟(Future Land Use Simulation,FLUS)模型的城市扩张模拟模型,用于模拟和预测复杂的土地利用变化。该模型利用多指标数据进行空间聚类,耦合地理分区结果进行城市扩张模拟。珠江三角洲2005-2015年的城市扩张模拟结果显示,分区下的模拟精度(FoM=0.2329,提高了9%)明显高于未分区,说明不同分区在土地利用转化上存在空间差异,该模型能更有效地模拟城市土地利用变化。另外,本文构建了一种城市扩张预警指标评价体系,用于评估城市扩张的警情。根据在2005-2015基础上预测的2025-2045年土地利用变化结果,对珠江三角洲城市扩张进行多尺度预警分析。综合预警结果显示该区域大部分城市至2045年城市扩张警情将达到中警和重警,其中东莞警情一直维持在重警。由此,未来需要加强对珠三角城市扩张的宏观调控,以此来缓解未来城市扩张的警情。     

空间复杂性与地理元胞自动机模拟研究

面对具有非线性、非平衡、自相似、自组织等复杂性特征的空间复杂现象,基于传统的牛顿力学和微分方程数学的地理模型显得力不从心,非线性科学作为解决地理复杂现象的有效工具成为地理学研究的前沿.基于对地理复杂性的分析、作者提出了一种基于元胞自动机(Cellular Automata)的地理模型框架,并在地理信息系统集成的基础上,对美国安阿伯波市的城市增长与扩散进行了生动地模拟和预测.     

基于ANN-CA模型的土壤侵蚀时空演化分析

土壤侵蚀是中国乃至世界的主要环境问题之一。到目前为止,应用于土壤侵蚀研究的模型仅仅能够做一些事后的预报,并不能实现真正意义的土壤侵蚀预报,更不能反映土壤侵蚀的时空演化规律。本研究利用元胞自动机强大的空间动态模拟功能,建立了土壤侵蚀的元胞自动机模型,实现了对研究区2010年土壤侵蚀类型的空间预测,从微观的元胞状态的变化,反映了研究区土壤侵蚀的宏观变化规律。利用2000年计算出的土壤侵蚀强度类型与模拟的2000年土壤侵蚀强度类型对比,评价了土壤侵蚀强度预测的准确率,并对准确率相对较低的类型分析了原因,增加各个土壤侵蚀类型的训练样本,改进土壤侵蚀强度类型的分类标准,将大大提高ANN- CA模型的精度。同时指出,本研究建立的模型可以推广到其他土壤侵蚀区的预测研究。     

可扩展的分布式矢量空间数据库集群原型系统研究

空间数据获取手段呈现多样化,其数据集每天以PB级的速度在增长,如何高性能地存储、高效处理海量空间数据成为重点问题。基于空间数据库集群系统,提出了Geohash的矢量空间数据分片存储方法,通过该分片方法实现了空间数据的并行导入、分布式矢量空间数据查询。通过实验分析了分布式矢量空间数据库在真实数据集以及虚拟数据集下的读写性能。实验表明:考虑空间分布特征的分布式空间数据库集群在空间查询性能和并发访问性能方面具有更好的扩展性。     

一种自适应时间步长的场地地表污染扩散元胞自动机仿真模型

针对传统扩散模型难以动态模拟地表污染物时空不均匀扩散过程的问题,本文提出一种基于元胞自动机模型的污染物地表扩散仿真模型,在综合考虑地表高差及粗糙度对污染物扩散过程影响的基础上,确定了不规则污染场地的元胞边界条件、划分了元胞空间、提出了一种降雨和非降雨条件下污染物扩散流速计算方法,基于分子扩散建立了地表污染扩散模型演变规则。为更好模拟地表污染物扩散情况,本文提出了一种污染物随坡度和质量衰减的元胞自适应时间步长调整算法,该算法能够动态调整元胞自动机的时间步长,防止固定时间步长在污染物快速扩散时错过细节,而缓慢扩散时消耗计算资源。实验设计了降雨和非降雨两种情形对污染物随时间扩散的过程进行仿真与分析。实验结果表明,不同下垫面对污染物扩散速度有很大的影响,污染物在糙率为0.012的水泥地表上的扩散速度约为其在糙率为0.035的一般性土壤地表上的2.7倍;降雨强度和时长能够加快污染物的扩散,且扩散速度随着降雨曲线变化而改变,并在雨强峰值附近达到最大;污染物扩散服从坡度分布特征,且随着时间变化,高污染区域范围和污染物浓度差异渐渐变小,并在一段时间后,浓度变化渐渐趋于平稳;自适应时间步长演变算法能够较好地体现一次演变过程中污染物扩散在不同邻域元胞方向上的细微时间差异,提高污染物时空分布的计算精度。     

德州市土地利用合理性分析

土地利用合理性主要是分析各类土地在全区范围内的分布是否合理,总结土地利用的特点和规律,为城市的规划提供参照。该文基于聚类分析方法对德州市城区建设用地进行分析,提出由分区变化率来推断分区建设用地的合理性。结果显示,运河开发区建设用地利用合理性最高。     

结合TRMM数据的区域降水高精度曲面建模研究

高精度曲面建模方法（High Accuracy Surface Modeling, HASM）,从理论上解决了传统方法在插值过程中峰值削平和边界震荡等问题。其模拟精度相对于经典插值方法有很大提高,已成功应用于人口密度、土壤属性,以及气候要素等领域的空间制图。然而,由于地面气象站点数量和分布的限制,使得HASM仅依靠站点数据难以得到高精度的空间降水估计数据,因此,本文以地貌与气候类型复杂多样的我国中西部地区2010年年降水量空间分布模拟为例,采用混合插值法进行HASM区域降水模拟。结果表明,TRMM作为背景场的HASM模拟的年降水量精度,在全局和局部明显优于IDW、Spline和Kriging等经典插值方法的结果,作为背景场的HASM模拟精度,MAE和RMSE分别为125.15 mm和155.80 mm,其他方法最好的模拟结果比其误差值分别高出53.6%和54.5%;其模拟误差在不同子区域都较小;各种方法在平原的精度都高于山区的精度。     

改进的HASM-AD算法及在空间变量模拟的应用分析

高精度曲面建模(HASM)可以显著提高空间曲面模拟的精度,但是计算速度低限制了该模型的进一步应用。为了提高HASM模型的计算效率,本文对HASM-AD算法作了改进,通过在计算过程中为采样点添加索引,避免了计算过程中对采样点信息的重复查找操作;同时,在遍历独立计算单元时实时计算第一类、第二类基本量及克式符号,避免了全局存储上述变量所需要的额外内存消耗。数值试验表明,由于将全局线性方程组求解问题转化为局部独立计算单元(5×5栅格)内的方程组求解,改进的HASM-AD算法显著提高了计算效率,同时降低了模型运行过程中的内存消耗。最后,本文以全国陆地降水空间分布模拟分析作为实例,验证改进的HASM-AD算法模拟精度及计算效率,模拟结果表明,改进的HASM-AD算法模拟结果精度优于其他HASM算法(以HASM-PCG为例),并且计算效率优势更为明显,实现全国10km分辨率的降水分布模拟耗时仅为4s。表明改进的HASM-AD算法提高了计算速度,并且适于大尺度的空间变量模拟应用。