基于元胞自动机模型的河道汇流过程模拟

对河道汇流过程进行模拟可为洪水灾害预警预报提供参考。利用水力水文学方法能很好地模拟河道汇流过程,但需要输入的参数多,运算过程复杂,对数据精度要求高,而且在无资料区流域无法确定河道上断面流量情况下,该方法具有一定局限性。本文将元胞自动机模型与水文模型相结合,构建了河道汇流过程中的元胞自动机模型和产流汇流规则。通过建立河道坡面拓扑关系,利用SCS-CN（Soil Conservation Service-Curve Number）模型逐个计算河道元胞上的坡面入流,并利用曼宁方程模拟河道汇流过程,最后在ArcEngine平台下进行二次开发,实现了河道汇流可视化。本文以厦门市茂林溪流域为研究区,对1997年5月6日至7日的一场降雨进行了模拟。将本文模拟结果与该流域其他学者的研究进行了对比分析,结果表明在输入数据与水文模型参数相同的情况下,本文不仅模拟出每次降雨间隔产生的较小洪峰,并且整场降雨产生的最大洪峰流量精度与时间精度均提高了5倍,可以更准确地模拟河道汇流过程,适用于河道汇流可视化,该模拟可以为洪水灾害预警预报提供一定参考。     

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。     

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.     

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。     

内嵌空间聚类算法的分区地理元胞自动机建模与应用

传统的地理元胞自动机(Geo-Cellular Automata;GeoCA)模型,大多采用统一的转换规则驱动元胞空间内的所有元胞进行演变。然而,许多地理现象都存在着空间异质性,统一的元胞转换规则忽略了空间异质性的存在。针对这一问题,本文提出了空间聚类的分区地理元胞自动机模型,采用空间聚类算法对元胞空间进行分区,对不同的分区分别求取转换规则,以此来提高地理元胞自动机的模拟精度。以杭州市为案例区,采用本文提出的空间聚类的分区地理元胞自动机模型,对研究区2000-2005年的城市用地变化进行了模拟。结果表明:与采用统一转换规则的GeoCA相比,引入空间聚类算法的分区GeoCA具有较高的模拟精度,尤其是在空间形态和整体结构上,具有较好的模拟效果。     

城市形态演化的粒子群智能随机元胞模型与应用——以上海市嘉定区为例

城市形态演化是一个非线性的复杂时空动态过程,认识、理解和模拟此变化过程,有助于探索城市扩展的机理。地理元胞自动机(CA)因其较强的复杂系统模拟和预测能力,越来越多地应用于城市形态的演变研究。CA"自下而上"的结构特性,与粒子群智能(PSO)由底层单元交互而呈现系统全局的自组织性,本质上是一致的。本研究将两者结合,以模拟结果和真实形态的差异最小化为基础,利用粒子群智能,以快速随机搜索的方式,获取CA参数的优化组合和模型结构,从而建立了一种粒子群智能地理元胞自动机模型(PSO-CA)。以上海市嘉定区为案例,通过较长时段的历史数据对PSO-CA模型进行校正,成功模拟了该区域1989-2006年的城市形态演化过程,并进行了2010年发展预测。与传统地理CA模型比较,PSO-CA模型模拟结果的精度更高。     

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。     

耦合最大熵和近邻传播聚类的城市空间多模式扩展元胞自动机模型构建

多中心组团发展是优化区域空间结构的重要路径,由此带来的城市空间扩展模式包含邻接型与跳跃式,亟需研究顾及城市空间多模式扩展的模拟技术。既有研究难以较好实现跳跃式斑块的模拟,主要存在无法展现城市增长过程或选取的“扩展种子点”随机性过大或模型适用尺度较小等问题。本文提出了一种耦合最大熵模型（MaxEnt）与近邻传播聚类（AP）的MaxEnt-AP-CA模型：利用MaxEnt模型寻找跳跃式扩展备选区域并进行筛选,减小了种子点的搜寻范围,降低了随机性和运算数据量,适用于更大尺度;结合AP算法得到种子点,展现跳跃式斑块的增长过程;引入“生长系数”实现多模式扩展的同步模拟。以重庆市主城都市区为研究区,使用MaxEnt-AP-CA模拟了2010—2020年城市用地的扩展情况,研究发现：(1) MaxEnt-AP所求种子点命中实际跳跃式斑块的准确性显著提高;(2)在精度指标上,最优参数下,MaxEnt-AP-CA的FoM峰值达到0.3061,精度相比传统CA模型具有明显提高;景观形态上,MaxEnt-AP-CA在斑块规模、破碎度、聚集度上与实际情况更为接近,且能保留更多的斑块形状特征,最优模拟结果与实际...     

多因素约束的城市空间扩张元胞自动机构建及其应用研究

城市空间扩张是复杂的社会经济进程,伴随着人口、政策和城市要素向外推进等现象,是评判城市化水平的重要指标。元胞自动机(Cellular Automata,CA)是可以模拟事物发展演化过程的系统动力学模型,可以有效揭示城市空间扩张过程的特征和机制,具有广阔的应用前景。根据Geo-CA的内涵与特征,以湖南省衡阳市为例,考虑城市空间扩张的主要影响因素,本文提出了多因素制约的城市空间扩张过程元胞自动机模拟模型(Multi-factors Constrained Expanding Simulation CA,MCESCA)。结合多期LANDSET影像、DEM和规划数据等数据源,论文构建并实现了MCES-CA模型,取得了较好的模拟结果。经检验,MCES-CA的模拟精度总体达89.24%。模拟结果显示衡阳主城区的空间扩张具有多方向、多阶段的特征,受到城市的自然环境和发展规划等因素的制约。本文研究表明,MCES-CA是一种简洁、易实现且高效的城市空间扩张模拟工具,今后应该结合人工智能方法提高模拟结果的精度。     

A STUDY ON CELLULAR AUTOMATA BASED ON RELATIONAL DATABASES AND SPATIO-TEMPORAL SIMULATIONS OF CULTURE DIFFUSION

This paper presents a development of the extended Cellular Automata (CA), based on relational databases(RDB), to model dynamic interactions among spatial objects. The integration of Geographical Information System (GIS)and CA has the great advantage of simulating geographical processes. But standard CA has some restrictions in cellularshape and neighbourheod and neighbour rules, which restrict the CA‘s ability to simulate complex, real world environ-ments. This paper discusses a cell‘‘s spatial relation based on the spatial object‘s geometrical and non-geometrical characteris-tics, and extends the cell‘‘ s neighbour definition, and considers that the cell‘ s neighbour lies in the forms of not only spa-tial adjacency but also attribute correlation. This paper then puts forward that spatial relations between two different ceilscan be divided into three types, including spatial adjacency, neighbourheod and complicated separation. Based on tradition-al ideas, it is impossible to settle CA‘‘s restrictions completely. RDB-based CA is an academic experiment, in whichsome fields are designed to describe the essential information needed to define and select a cell‘‘s neighbour. The cultureinnovation diffusion system has multiple forms of space diffusion and inherited characteristics that the RDB-based CA iscapable of simulating more effectively. Finally this paper details a successful case study on the diffusion of fashion weartrends. Compared to the original CA, the RDB-based CA is a more natural and efficient representation of human knowl-edge over space, and is an effective tool in simulating complex systems that have multiple forms of spatial diffusion.     

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。     

论司法独立和舆论监督的统一

司法独立和舆论监督的对立统一,是实现"依法治国"的理论前提和制度保证.04年写入"三个代表"精神的宪法,是实现二者对立统一的法理基础和法律依据.促进相关法制建设、广泛应用现代科技、在传媒领域引入市场机制,可在制度和技术层面为其创造现实的可行性.     

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。     

城市快速扩张驱动下的耕地演化模拟与预测——以广东省东莞市为例

在快速城市化进程中,有效地保护耕地数量和质量是一个重要的科学命题。本文以广东省东莞市为例,通过构建Logistic-CA城市扩张模型,试图探明城市快速扩张主导下的耕地演化特征和机制,对耕地演化进行模拟与预测,为城市的可持续发展规划和耕地保护提供科学的参考依据。首先,分析了1998-2013年东莞市各用地类型间的转换关系,对城市扩张与耕地演化的机制进行了探究;其次,综合考虑地理、经济与政策因子,通过对地理因子模拟和地理与经济结合模拟2种结果的比较分析,选取最优因子组合定义了CA转换规则,构建Logistic-CA模型;最后,基于该模型,依据2006-2020年东莞市土地利用总体规划图,对耕地演化进行预测,并进行数量、质量和空间形态上的分析。模拟结果表明,在耕地演化机制上,东莞市在2003-2008年和2008-2013年2个时段中新增城市用地分别有71.96%和80.86%直接或间接来源于耕地,且相应时段内的耕地补给量远小于耕地流失量;在空间形态上,呈现大块耕地边缘破碎化,细碎耕地逐步消亡的空间演化模式。模型的预测结果表明,至2020年耕地将会减少8205.4 hm²,且优等耕地和高等耕地的减少比重分别达到5.16%和5.27%。