地理元胞自动机模型的尺度敏感性及原因

地理元胞自动机模型的模拟精度会受到元胞尺度的影响。以杭州市土地利用变化模拟为例,分析了元胞尺度分别为50m×50m、100m×100m、150m×150m和200m×200m时地理元胞自动机模型的模拟精度,对地理元胞自动机模型的尺度敏感性进行了分析;并从元胞转换规则入手,研究了元胞自动机模型尺度敏感性产生的原因:(1)元胞尺度会对地理元胞自动机模型的模拟精度产生影响,元胞尺度越精细模拟精度越高;(2)元胞自动机模型的尺度敏感性与元胞尺度相关,在有些尺度区间上表现得明显,而在有些尺度区间上表现并不明显;(3)孤立元胞是元胞自动机模型尺度敏感性产生的主要原因。研究表明,随着元胞尺度的增大,元胞空间的孤立元胞增多,这些孤立元胞本身及其周围元胞具有较低的邻域函数值和较小的转换概率值,并影响了地理元胞自动机模型的模拟精度。     

球面元胞自动机框架的比较与选择

在球面构建基本的元胞自动机框架是球面元胞自动机研究的基础.该文从球面空间特性出发,分析比较了四边形、三角形和六边形网格的不同几何特性和元胞运动机制,提出了基于六边形网格的元胞自动机框架模型,描述了其基本定义、运动机制和坐标系统,并构建了球面六边形元胞自动机原型系统进行模拟实验,结果表明,该元胞自动机框架能有效支持球面元胞自动机的深入研究.     

地理元胞自动机模型研究进展

元胞自动机(Cellular Automata,简称CA)是一种基于微观个体的相互作用空间离散动态模型,其强大的计算功能、固有的平行计算能力、高度动态及空间概念等特征,使它在模拟空间复杂系统的时空动态演变研究具有较强的优势。文章回顾了元胞自动机的发展历程,阐述了CA在地理学中的主要应用领域和研究进展,在此基础上,以现实世界地理实体及现代城市扩张特征为视角,分析目前CA研究所面临的问题,并对其未来的研究趋势进行了初步探讨,认为以下3个方面将是未来CA研究的热点：① 利用不规则元胞及可控邻域的CA模型,对不同规则或不同邻域地理实体的模拟研究;② 采用三维元胞自动机对现代城市扩张进行立体化模拟,以克服二维CA模型的缺陷;③ 将矢量元胞自动机模型应用于地理实体的模拟研究,进一步提高模拟精度。     

元胞模型在地貌演化模拟中的应用浅析

元胞自动机是一个时空离散的动力学模型,是复杂系统的研究方法之一。从80年代后期开始,在许多领域都得到广泛的应用与发展。地貌是一个非线性动态复杂系统,元胞自动机模型(或更广意义上的元胞模型)为研究复杂地貌系统的动态演化提供了新的方法论工具。本文根据近些年国内外该领域的研究成果,对元胞模型在地貌演化模拟中的应用及进展进行了探讨,并分析了元胞模型方法在地貌演化模拟中的优势和不足。     

基于区块特征的元胞自动机土地利用演化模型研究

针对传统元胞自动机模型中栅格式规则空间模拟复杂地理元素精度不高的问题,提出一种基于土地区块特征的非规则空间元胞自动机模型,以地理单元实质不规则实体形状作为元胞空间单元,进行土地利用变化的仿真模拟,运用MapInfo建立非规则空间元胞自动机模型的应用软件.对头灶镇土地利用演化的实证研究表明,非规则空间元胞自动机模型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,可为城市规划提供决策支持.     

基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统

本文提出了基于神经网络的元胞自动机(CellularAutomata),并将其用来模拟复杂的土地利用系统及其演变。国际上已经有许多利用元胞自动机进行城市模拟的研究,但这些模型往往局限于模拟从非城市用地到城市用地的转变。模拟多种土地利用的动态系统比一般模拟城市演化要复杂得多,需要使用许多空间变量和参数,而确定模型的参数值和模型结构有很大困难。本文通过神经网络、元胞自动机和GIS相结合来进行土地利用的动态模拟,并利用多时相的遥感分类图像来训练神经网络,能十分方便地确定模型参数和模型结构,消除常规模拟方法所带来的弊端。     

元胞邻域对空间直观模拟结果的影响

作为一种空间直观模拟模型,地理元胞自动机(Geo-CA)能够模拟及预测城市扩展与土地利用情景.地理CA模拟中,元胞邻域及其空间构型会对转换规则的挖掘与空间直观模拟结果的可靠性产生显著影响,从模拟进度和精度、景观格局及运行效率等角度可以定量分析这种影响.以logistic回归CA模型为例,基于Von:Neumann型和M...     

基于扩展CA的文化传播时空模拟研究

文化传播影响因素复杂，具有空间上的相邻、不相邻、选择、随机等扩散形式和时间上的遗传特征，其时空模拟必须借助复杂系统研究方法。元胞自动机模型（CA）与GIS集成在地理过程模拟方面具有很大的优势。文中在分析元胞空间关系和元胞邻居描述的基础上，提出元胞邻居存在几何间上的邻接形式和空间上不邻接但属性上相关的邻居形式。据此，通过对文化革新扩散的实质、空间形式、影响因素等分析，对立了基于邻居扩展CA的文化传播系统模型，并利用该模型对文化传播现象进行了实验研究，取得了比较满意的实验结果。     

基于CA的城市增长与土地增值动态模拟方法探讨

城市增长与土地增值是一种时空动态变化的复杂地理过程，如何有效地模拟这一过程是该研究领域的一个重要问题。基于GIS的元胞自动机模型，具有模拟地理时空演化过程的能力。该文首先对CA模型进行扩展，再与GIS集成，提出一种模拟城市增长与土地增值时空间动态过程的新方法，并以四川省德阳市为例进行分析。     

基于元胞模型的河道纵剖面调整动态模拟

纵剖面的调整是河道演化的重要内容,其对于河道整治及水沙灾害机理研究都具有重要意义。利用多年观测资料可以较为精确地分析和推断河道纵剖面的调整过程。但是,这种方法不能从过程机理上对纵剖面的调整进行模拟分析。而自然条件下河道边界条件的复杂性使得对河道纵剖面演化的物理过程模拟有很大困难。元胞自动机是一个时间、空间和状态都离散的动力模型,是研究复杂系统动态演化过程的有力工具。本文以黄河尾闾河道为例,利用一维元胞模型对河道纵剖面的调整进行动态模拟。模拟揭示了河道纵剖面在初始形态、不同水沙组合以及河道延伸等情况下的演化规律与趋势。     

城市规划CA模型及其应用

基于CA模型,从城市规划角度,通过引入控制性详细规划层,将整个城市空间划分为不同组团片区,构建了自下而上和自上而下相结合的城市规划CA模型(UPCA),并以长沙市为例进行实证研究。结果表明:该模型简化了传统CA城市模拟模型的数据量,提高了模型的模拟精度,并增强了模型的规划决策功能,使模型具备一定的社会经济分析能力。     

基于约束性CA的大都市郊区城镇增长的情景模拟与管控——以武汉市江夏区为例

大都市郊区是快速城镇化进程中空间演变最为频繁、人地矛盾最为突出的区域,尤其在中国加快推进“就地就近”城镇化战略的背景下,把握大都市郊区小城镇土地利用时空变化过程及其演变机制,对制定科学合理的管控政策和优化都市空间结构具有重要的现实意义。约束性元胞自动机(constrained Cellular Automata, constrained CA)能够通过简单的规则模拟复杂的城市动态演化过程。本文将土地利用总体规划指标、城镇空间发展战略布局、土地利用开发适宜性等,嵌入约束性CA的转换规则中,采用Logistic逐步回归法分析土地利用空间影响因素,对严格约束下的武汉市江夏区2020年土地利用进行情景模拟分析,并提出城市增长管控手段。结果表明：①研究时段内,江夏区城镇用地呈低效外延式扩张,土地利用集约节约程度较低,其人口规模并未有较大增长,对主城区人口的分散作用尚未真正形成;②约束性CA在模拟大都市郊区演化方面具有较高的可靠性,能够真实反映近郊小城镇的未来空间布局与结构,模拟结果与土地利用规划和城市规划较为契合;③将规划目标导向与现实发展趋势下的模拟结果进行叠加分析,可确定城镇增长需求与规划指标调控间冲突的空间分布,从而划定土地督察的重点监测区域,为加强大都市近郊区的违法用地监查和土地利用管控提供先验的预警知识。     

基于CA模型的乌鲁木齐都市圈城市用地扩展模拟研究

借助CA模型技术,基于乌鲁木齐都市圈城市用地发展的特点,构建了模拟多个城市群体扩展的CA模型,重点对模型的转换规则进行了扩展,把用地适宜性约束、城市内部社会经济驱动、城市之间相互作用力、区域生态格局限制、城市发展规模有限这几个方面的作用机制融入到模型的规则制定中,通过宏观约束、中观调节、微观驱动3个层次逐步实现;为了使社会经济数据与CA模型中的空间数据相匹配,对社会经济数据进行了空间化表达;在历史数据的参照下,所构建的模型经过反复调试与修正,模拟结果达到了较为满意的效果;应用此模型模拟了经济优先、生态优先与规划优先3种不同情景下的城市用地扩展,对都市圈城市用地今后的发展起到重要的启示作用。     

Simulating urban dynamics in China using a gradient cellular automata model based on S-shaped curve evolution characteristics

Cellular automata (CA) have been efficiently used to express the complexity and dynamics of cities at different scales. However, those large-scale simulation models typically use only binary values to represent urbanization states without considering mixed types within a cell. They also ignore differences among the cells in terms of their temporal evolution characteristics at different urbanization stages. This study establishes a gradient CA for solving such problems while considering development differences among the cells. The impervious surface area data was used to detect the urbanization states and temporal evolution trends of the grid cells. Transition rules were determined with the incorporation of urban development theory expressed as an S-shaped curve. China was selected as the case study area to validate the performance of the gradient CA for a national simulation. A comparison was also made to a traditional binary logistic-CA. The results demonstrated that the gradient CA achieved higher accuracies in terms of both spatial patterns and quantitative assessment indices. The simulation pattern derived from the gradient CA can better reflect the local disparity and temporal characteristics of urban dynamics. A national urban expansion for 2050 was also simulated, and is expected to provide important data for ecological assessments.     

基于Logistic回归的CA模型改进方法——以广州市为例

基于Logistic回归的CA模型因其结构简单和数据要求相对较小的优势,被广泛应用于城市模拟领域,但数据的空间自相关性影响了模型机制挖掘与模拟精度。通过将影响城市发展演变的各种约束条件划分为强制和普通约束条件,以及运用主成分分析降低普通约束条件的数据相关性,构建了改进型Logistic回归CA模型,并在2000~2008年广州市城市增长模拟研究中进行应用。结果表明:与传统型Logistic回归CA模型相比,改进型Logistic回归CA模型在模型拟合度和精度上均有4%左右的提高。其中约束条件划分对非城市像元模拟精度约有6%的提高,对整体精度有3%的提高。更为重要的是,降低数据相关性后,Logistic回归CA模型对于城市扩展机制的解释更符合实际。本研究旨在寻求一种简单可行且易于构建的CA模型,探求城市发展机理,为城市规划管理提供更为准确的科学依据。     

基于GA复合模型的城市空间演变研究

介绍了元胞自动机（CA）模型、马尔柯夫（MARKOV）和层次分析（AHP）的概念和原理,在分析城市空间演化过程和模型特点的基础上,对标准CA模型进行扩展,构造出CA-MARKOV-AHP复合模型.在GIS和基础地理信息数据库的支持下,对广东江门城市空间的演变进行模拟和预测.     

城市与区域定量研究进展

本文系统地梳理了城市与区域的定量研究方法,主要包括数理模型和模拟方法、单个城市增长和动力系统研究、城市系统动力学模型及其发展过程模拟研究、空间一般均衡模型研究以及多模型复合/集成系统研究等。主要结论为：1950年以前的城市与区域研究主要采取时间序列预测法,依靠历史资料的时间数列进行趋势外推研究;1960-1970年代主要采用数理统计分析方法,应用人口统计学模型和线性回归方法进行研究;1970-1980年代,随着系统科学的发展,采用系统分析方法发展了诸如交通、人口、土地等专业模型,展开对城市与区域问题的深入分析;1990-2000年代,研究数据的获取手段得到极大的改善,利用数据模型、地计算分析、模拟预测等分析手段使得研究的深度和广度均有了长足进步。近年来,由于空间数据挖掘的突破,大数据、云计算和巨型模型系统开始进入城市与区域研究领域,多模型复合/集成系统研究成为主要研究方向。     

基于CA-ABM模型的福州城市用地扩张研究

以中国海西地区重要门户福州市为研究区,结合其地理位置多层次约束性条件,以地理加权回归模型作为元胞自动机(CA)层的转换规则,同时以2000-2015年多期LandsatTM/ETM+影像的城市用地情况为参照,借助GIS空间分析技术,对CA和多智能体(ABM)相耦合的城市用地扩张模型进行改进。然后利用传统的和改进后的CA-ABM模型,多角度、多层次地模拟福州市2000年、2005年、2010年、2015年城市用地扩张在微观格局上的变化。结果表明,传统的和改进后的CA-ABM模型的整体精度均在80%以上,模拟结果具有较强的可信度;改进的 CA-ABM模型模拟的点对点总体精度和Kappa系数均高于传统的CA-ABM模型,而且模拟结果更加接近实际的城市用地扩张分布情况。结论可为平衡城市化进程和合理规划城市用地提供重要的理论技术支撑。     

基于CA模型的旅游小镇增长的时空模拟与应用——以河北三坡镇为例

旅游小镇增长的时空模拟是城镇化影响下的土地利用/覆盖变化研究的重要手段。近年来旅游小镇的城镇化以其旅游业发展带动城镇发展的独特模式引起国内外学者的高度关注。论文以元胞自动机模型为基础,运用旅游小镇旅游城镇化增长模型,对河北省三坡镇的旅游城镇化发展进行模拟与预测。模拟结果显示:①2005-2010年研究区城镇增长主要围绕现有镇区范围扩展,全域年均增速为0.015 km²/年;②2010-2015年主要城镇增长区位于镇内距离景区较近的苟各庄村附近,全域年均增速为0.040 km²/年,其他区域则保持相对较为平稳的状态。研究表明元胞自动机模型在模拟旅游小镇演化具有较高的可靠性,为研究城镇化条件下区域生态景观格局变化提供前提保证,对于提高土地资源利用效率,保障小镇健康有序发展具有十分重要的意义。     

不同植物篱坡面的土壤侵蚀过程CA模拟

在一般元胞自动机(CA)模拟方法的基础上,将土壤侵蚀的水力学原理引进CA模型,改进其系统演化的规则,从而建立了可以模拟不同植物篱影响下的坡面土壤侵蚀过程模型,植物篱对于土壤侵蚀的影响使用产流和产沙因子来描述。结合在4个栽有不同植物篱的试验小区和一个对照小区进行的人工降雨侵蚀试验,利用该模型分别对5个小区的水土流失情况进行了模拟,并对模拟结果以及引起模拟误差的原因进行了分析。通过试验观测结果与模拟数据的对比分析发现,该模型可以很好地模拟不同植物篱影响下的坡面累积产流和产沙强度。观测和模拟的结果分别表明植物篱可以显著地减少坡面土壤的流失量,并且不同的植物篱的作用不同,其中,香根草植物篱具有最好的水土保持作用。