基于随机森林的元胞自动机城市扩展模拟——以佛山市为例

本文提出一种基于随机森林的元胞自动机城市扩展(RF-CA)模型。通过在多个决策树的生成过程中分别对训练样本集和分裂节点的候选空间变量引入随机因素,提取城市扩展元胞自动机的转换规则。该模型便于并行构建,能在运算量没有显著增加的前提下提高预测的精度,对城市扩展中存在的随机因素有较强的容忍度。RF-CA模型可进行袋外误差估计,以快速获取模型参数;也可度量空间变量重要性,解释各空间变量在城市扩展中的作用。将该模型应用于佛山市1988-2012年的城市扩展模拟中,结果表明,与常用的逻辑回归模型相比,RF-CA模型进行模拟和预测分别能够提高1.7%和2.6%的精度,非常适用于复杂非线性特征的城市系统演变模型与扩展研究;通过对影响佛山市城市扩展的空间变量进行重要性度量,发现对佛山城市扩张模拟研究而言,距国道的距离与距城市中心的距离具有最重要的作用。     

一种顾及驱动因子重要性的双约束RF-Patch-CA城市扩张模拟方法

城市扩张模拟为实现土地资源合理分配与制定城市发展规划政策提供依据。该文针对传统元胞自动机(CA)在城市扩张模拟中存在城市元胞密集区域团簇现象,耦合随机森林(RF)与基于斑块(Patch)扩张的CA模型,在顾及驱动因子重要性基础上构建基于斑块最大面积和城市扩张总量的双约束RF-Patch-CA模型,并利用该模型模拟重庆主城都市区2010-2017年城市扩张。结果显示:该模型总体精度达97.62%,相比传统的RF-CA、ANN-CA和Logistic-CA模型,Kappa系数分别提高了0.0222、0.0231和0.0245,FoM分别提高了0.0376、0.0391和0.0414;在景观相似度上,该模型相比以上3种模型分别提高了40.92%、41.16%和32.33%,最接近真实情况,而且避免了模拟结果产生城市元胞团簇现象,有效提高了城市扩张模拟精度。     

基于随机森林CA的东莞市多类土地利用变化模拟

城市土地利用及其变化对城市环境有着重要影响。很多学者已经结合元胞自动机和机器学习算法对城市扩张进行了相关的模拟研究,但针对复杂的多类土地利用相互变化过程的研究仍然较少。该文提出了一种基于随机森林算法的多类元胞自动机(RFA-CA)模型,并将其用于模拟和预测复杂的多类土地利用变化。该模型使用随机森林算法提取元胞自动机的转换规则,并计算了各空间变量的重要性,在东莞市2000-2014年土地利用动态模拟结果中,Kappa系数和整体精度分别为0.73和84.7%。针对每一种土地利用类型,计算了影响东莞市土地利用变化的各空间变量的重要性,结果显示,交通、区位因素对东莞市土地利用变化格局的形成有重要影响。文中引入的POIs邻近因素反映了城市空间开发程度的高低,同样对多类土地利用格局的形成具有重要作用。     

顾及城市空间结构信息的元胞自动机模型构建及其应用

利用衡量新增斑块空间邻接关系的多阶景观扩张指数定量识别城市组团的空间特征,结合城市组团所表现出的城市空间结构信息,构建基于MLEI的元胞自动机城市扩展（MLEI-CA）模型。针对武汉市1990、2000、2013年3期遥感影像数据,运用MLEI-CA对武汉市城市扩展进行模拟,通过与Logistic-CA模型对比验证该模型的适用性。研究结果表明,MLEI-CA模型更加准确地揭示城市扩展的空间演变过程,MLEI-CA模型精度优于Logistic-CA模型,Kappa系数、城市用地的精度分别提高6%和4%。     

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...     

分析学习智能元胞自动机及优化的城市模拟

元胞自动机被广泛应用于城市及其他地理现象的模拟,模拟过程中的最大问题是如何确定模型的结构和参数。该文提出一种基于分析学习的智能优化元胞自动机,该模型在逻辑回归模型的基础上,基于分析学习的智能方法,寻找元胞自动机模型的最佳参数。该方法允许用户控制空间变量影响权重,进而模拟出不同的城市发展模式,可为城市规划提供重要参考。     

海湾型半城市化地区空间形态演化模拟

元胞自动机（CA）是模拟城市土地利用演变过程的有效工具,转换规则和元胞邻域是元胞模型的核心。综合考虑元胞邻域的距离衰减效应,基于模拟退火算法（SA）挖掘最优的转换规则,文章构建了一种考虑邻域衰减的城市演化模型（SA-NDCA）。模型以负幂指数函数作为元胞邻域的衰减曲线表示元胞邻域的距离衰减效应;运用模拟退火优化算法计算城市CA模型模拟结果与样本点的累积差异,在目标解空间快速搜索以提取最优的转换规则;最后以厦门市半城市化地区为研究案例,模拟了研究区域1995―2010年期间的城市空间形态演化,通过混淆矩阵和Kappa系数评价了模型的模拟精度,1995―2010年期间的建设用地模拟精度为68.5%,总体精度达到86.2%,Kappa系数达到66.3,取得了较好的模拟效果。利用提出的SA-NDCA模型,成功模拟了研究区2010―2020年期间的城市空间形态演化,结果显示,所预测的演化情景与中国当前实施的新型城镇化战略十分契合。     

基于神经网络CA的兰州城市土地利用变化情景模拟

利用遥感和GIS技术获取兰州市1995-2005年土地利用、城市地价和城市规划等空间数据;基于Matlab7.2耦合GIS、人工神经网络和元胞自动机,对黎夏的ANN-CA模型进行扩展,模拟兰州市土地利用变化趋势。该模型综合考虑了影响城市土地利用变化的自然、经济和政策3个层面17个空间变量,并设计了5种不同阈值和随机扰动参数组合,进行校准和情景预测。研究表明:改进的模型精度较高,第3种参数组合预测最接近兰州市未来土地利用变化趋势:2005-2015年兰州市土地利用变化主要以居住、工业和道路用地增长为主,分别为17.8%、2.1%和1.2%;商业、仓储和政府社团用地增长较少,分别为0.6%、0.6%和0.5%。     

基于核主成分元胞模型的城市演化重建与预测

通过元胞自动机(CA)模拟和重建城市演化的复杂非线性过程,对于城市土地利用规划和决策具有指导意义。利用传统线性方法获取的地理CA转换规则,较难刻画城市演化的时空动力学过程。基于核主成分分析方法(KPCA),通过核函数映射,在高维特征空间下不仅能够对多重共线的空间变量进行非线性降维,且由此建立的地理元胞模型KPCA-CA参数物理意义明确,能够较好地体现城市化过程的非线性本质。基于GIS环境下自主研发的地理模拟框架SimUrban,利用该KPCA-CA模型模拟和重建了快速城市化区域上海市嘉定区1989-2006年城市演化过程,并预测了研究区2010年的城市空间格局。模拟结果显示,嘉定区城市主要沿中心区域及主干道路而扩展,体现了KPCA方法提取的前两个主成分的作用,与城市实际发展情况相符。利用混淆矩阵和面积控制精度等指标,对模拟结果进行了评价,得到总体精度为80.67%、Kappa系数为61.02%,表明模拟结果与遥感分类结果及统计结果符合程度较好;与传统基于线性方法的地理CA模型比较,KPCA-CA模型模拟结果精度更高。     

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。     

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.     

基于分区域的元胞自动机及城市扩张模拟

元胞自动机用于模拟城市扩张具有很好的空间建模能力,通常采用的建模方式将影响因子的空间条件作为线性要素对待,而在元胞转换规则建模中考虑影响因子的空间非线性特征更逼近真实状况.该文提出一种基于分区域的元胞自动机模型,通过划分各个全局影响因子的重要性子区域,计算不同类型区域中各因子对土地利用转换的影响强度,从而得到全区域的空间非线性转换规则.利用该模型模拟东莞市1988-1993年的城市扩展过程,并与Logistic模型模拟结果对比,表明这种有空间约束条件的分区域元胞自动机模拟精度更高,能有效模拟城市扩张的空间格局.     

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.     

城市空间扩展模型及对长沙市的模拟研究

借鉴传统的元胞自动机模型自下而上的运行规则,通过引入规划控制层,将自下而上和自上而下2种运行规则结合起来,构建了城市空间扩展模型,简化了传统城市空间扩展模型计算的数据量。以长沙市为例,采用1996,1999,2002,2005年城市规划资料数据,运用城市空间扩展模型将长沙城市空间分为12个组团分片模拟,并结合人口经济模型,预测了2020年长沙城市建设用地面积、人口经济与各个片区城市空间扩展等状况,为城市规划管理决策提供参考。     

基于城市流和层级性的城市群扩展模型构建

城市群是具有网络关系与层级性的区域空间,一直是中国推进城镇化与区域协调发展的主体单元。本文综合考虑城市群的网络与层级性特征,运用城市流刻画城际网络交互作用,采用分层广义线性模型（HGLM）揭示城市群分层驱动机制。同时,选取长江中游城市群开展实证研究,通过与元胞自动机（CA）耦合,构建HGLM-CA模型模拟城市群空间扩展。将模拟结果与Logistic-CA模型、BBO-CA模型进行比对,据此评析HGLM-CA模型的优劣与改进方向。实证结果表明：城市群空间扩展是多层驱动因素共同作用的结果,城市流不仅会推动城市群空间扩展,而且对元胞层因素起到重要的调节作用,使之具有城际分异性;HGLM-CA模型相比Logistic-CA模型模拟精度更高,说明顾及城市流与层级性的城市群空间扩展模拟结果更为精准;与智能模型BBO-CA相比,HGLM-CA模型模拟精度较低,但其便于从层级性角度把握城市群空间扩展机制。     

基于空间自回归CA模型的城市土地利用变化模拟与预测

该文构建了一种基于空间自回归的地理元胞自动机(CA)模型——SARCA模型,该模型能够较好融合地理系统模拟中的空间自相关特性,且获取的CA参数具有明确的物理意义。以1995-2015年上海城市土地利用为案例,验证了该模型的有效性。CA参数和城市土地转化概率表明,上海市外环线对于CA参数的贡献相比其他空间变量具有压倒性优势,到外环线距离越近则土地发展为城市的概率就越大。将基于Logistic回归的CA模型(LogCA)作为比较对象,模拟同期上海全域城市土地利用变化过程。CA规则表明,SAR在赤池信息量准则(AIC)、残差的描述性统计量和空间自相关指标等方面均优于Logistic回归。同时,SARCA模型在2005年和2015年的土地利用模拟结果总体精度分别为86.3%和82.0%,均优于LogCA模型的模拟结果(总体精度分别为79.8%和76.3%)。     

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。     

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。     

基于多智能体的土地利用模拟与规划模型

利用多智能体和元胞自动机对城市土地资源的可持续利用进行了规划。根据环境经济学资源分配原理和可持续发展理论,提出结合多智能体及元胞自动机的微观规划模型,在时间和空间上合理分配及规划城市土地资源的利用,以避免浪费不可再生的土地资源。该模型由相互作用的多智能体层、元胞自动机层和环境因素层组成,可方便地探索不同土地利用政策下城市土地利用发展情景,能够为城市规划提供有用的决策依据。以广州市海珠区为实验区,在可持续发展为前提的规划下,模拟了1995-2010年的城市扩展的动态变化,并讨论了在不同规划情景下城市土地资源的利用效率及合理性。     

多尺度联合驱动的城市增长模拟建模

元胞自动机是模拟土地利用时空演变的重要建模工具,但其经典框架主要根据历史变化规律进行空间"自下而上"驱动,这种模拟机制缺乏对宏观土地供需平衡以及空间发展政策等"自上而下"机制的整合,难以科学解释中长期土地利用变化过程。该文利用金字塔架构解释城市空间增长的复合驱动力,提出了"顶层土地供需平衡-中层空间政策引导-底层元胞状态演化"多尺度联合驱动的土地利用变化模拟框架。以广州都市区为案例,利用改进模型对其2010-2030年的城市扩张过程进行了模拟,并对结果进行了精度对比和案例举证。研究表明,多尺度联合驱动进一步增强了元胞自动机模型对现实世界的仿真能力,多尺度空间协同是地理时空过程建模的发展方向。