土地利用动态模拟模型的构建及其应用——以北京市海淀区为例

CLUE-S模型是一个基于经验统计原理的模拟多土地利用类型空间变化的动态模拟模型,它在世界多个国家和地区的区域尺度农业、森林为主的土地利用变化模拟中得到应用。作者对CLUE-S模型进行了改进,改进后的模型 (CLUE-SII) 引入了动态计算的邻域分析因子,可以对土地利用变化中的自发过程、自组织过程和土地利用类型间的竞争进行模拟,还可以根据研究区域特点构建不同的模拟方案,在这些模拟方案中,局地因子和邻域因子在土地利用变化中的作用方式不同。应用CLUE-SII对北京市海淀区1991~2001年土地利用变化进行了多方案模拟,结果表明邻域因子对城镇用地变化具有重要作用,其中将邻域因子看作自发过程放大因子的模拟方案获得了较好的模拟结果,整图符合比达到77%,其中城镇用地符合比达到82%,Kappa值达到0.754。CLUE-SII在北京市海淀区的应用实例表明,该模型可以对高分辨率和多土地利用类型下的城市扩展进行有效模拟,扩展了CLUE-S的应用领域;通过构建多模拟方案,不但可以探索最佳的模拟结果,还可以研究和分析不同土地利用驱动因子在土地利用变化中的作用模式。     

基于动态约束的元胞自动机与复杂城市系统的模拟

为获得复杂城市系统更理想的模拟效果,提出时空动态约束的城市元胞自动机(CA)模型。用不同区域、不同时间新增加的城市用地总量作为CA模型的约束条件,形成时空动态约束的CA模型,并利用该模型模拟1988—2010年东莞市和深圳市城市扩张过程。结果表明,利用CA模型模拟的1993年城市用地总精度比静态CA模型提高了5.86%,而且模型中的动态约束条件可以反映城市发展的时空差异性。     

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。     

城市元胞自动机扩展邻域效应的测量与校准研究

城市元胞模型由于在定量分析与预测城市动态的潜力而受到众多研究者的持续关注.邻域规则是主导城市元胞模型模拟过程的关键组件.研究表明,不同土地利用组合间存在显著的邻域效应,且邻域效应具有惯性、排斥和吸引等影响.然而,传统城市元胞模型主要考虑的是特定分辨率下较小窗口的邻域范围.本文尝试刻画更大窗口的邻域效应及其对元胞模型的影响.基于测量的扩展邻域因子,应用粒子群优化算法校准大窗口邻域规则,并创建了考虑扩展邻域效应的城市元胞模型.为验证模型有效性,将其应用于模拟厦门市1995-2010年期间的城市扩张动态.与3×3摩尔邻域的逻辑回归模型相比较,1995-2010年期间的建设用地模拟精度从80.7％提高到83.9％,总体精度从87.8％提高到89.6％,Kappa系数从70.0％提高到74.5％,表明考虑扩展邻域效应的城市模型取得了更好的模拟效果.     

基于GA-MCE算法的不规则邻域CA土地利用模拟

不规则邻域元胞自动机通过定义一定的邻域规则,将对中心元胞影响较大的邻域元胞进行识别与计算从而确定邻域形态与影响范围,与传统元胞自动机模型相同尺寸邻域形态相比,模拟更加真实有效。基于不规则邻域识别算法对元胞邻域范围进行划分,再通过遗传算法和多准则评价相结合获取转化规则参数,继而对大连市金石滩国家旅游度假区2004年和2010年土地利用变化进行模拟研究,通过比对分析以及Kappa系数检验法对模拟精度做一检验,研究模拟结果总体Kappa系数为81.62%,具有一定的可靠性,研究显示该模型在多地类碎小斑块之间的转化模拟具有一定的优势,对于模拟土地利用/覆盖变化模型具有一定的改进。     

南昌地区建设用地空间扩展的广义转移概率模型建设与应用研究

对南昌地区城市发育约束因素的分析的基础上,基于非城市像元所处的城市化梯度、距离最近建成区斑块的距离、最近建成区斑块的规模、边缘像元的邻域水平等4个城市景观格局因子和道路及地形等两个社会经济和自然影响因子,构建了广义转移概率模型,并开展了相关的动态模拟研究。表明,与传统模拟方法相比,该模型具有比较理想的精度水平,模拟结果能够很好地反映南昌地区今后城市建设用地发展趋势,提出的模型手段改进设计获得了令人满意的效果,是对现行城市景观动态模拟研究工作的一个重要的方法论补充和完善。     

基于矢量的城市扩张多智能体模拟——以广州市番禺区为例

运用自下而上的多智能体建模方法构建城市扩张模型,研究城市扩张的基本特征和规律,对新型城镇化建设具有重要的理论和现实意义。但传统的多智能体模拟大多是基于栅格数据构建,不同的格网大小、邻域形状及邻域大小将产生不同的模拟结果。为克服传统栅格数据受模拟尺度的影响,采用城市土地利用现状图,构建矢量多智能体城市扩张动态模型。智能体依据“宜居性”评价指标,并遵从个人偏好,选择合适区位,模拟城市扩张的时空动态过程。将模型应用于广州市番禺区,模拟了其2003-2008年城市扩张情况。最后将模拟结果与实际土地利用现状图进行对比,结果表明,地块的转化精度为63.09%,非转化精度为90.74%,总精度为85.83%,具有较好的模拟精度,可以为新型城镇化建设提供有效的决策支持。     

基于城市扩展模拟与生态—规模约束的深圳市城市开发边界划定北大核心CSCD

针对城市盲目扩张与无序蔓延等问题,该文提出一种基于生态—规模约束的城市开发边界划定方法:基于元胞自动机构建多城市扩展因子驱动与多元胞状态转换作用的城市扩展模拟模型;根据作用方式不同,将生态约束分为刚性约束和弹性约束两类,分别考虑二者对城市扩展的影响模式,构建以城市扩展模拟为基础,在生态—规模约束下的城市开发边界划定框架。以深圳市为研究区,将生态保护红线和生境质量分别作为生态刚性约束和弹性约束,以2015年为基期,模拟2018年和2025年城市扩展情形,并划定2025年深圳市城市开发边界。结果表明:2018年深圳城市扩展模拟结果总精度为97.42%,Kappa系数为0.948,2025年新扩展区域主要集中在宝安区和龙岗区,是未来城市发展重点区域。该城市开发边界划定方法在保证城市高质量发展的同时,使生态环境得到有效保护,可为引导深圳市及其他城市健康发展提供参考。     

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。     

横断山区山地灾害的动态风险性评价

对横断山区山地灾害进行科学的动态风险评价,可为区域防灾减灾工作提供重要的科学依据,同时对该区域的社会和谐稳定、经济稳步发展具有重要的现实意义。本文以横断山区为研究区,以五年年际变化为动态变化时间尺度,构建了山地灾害风险动态评价模型。首先选取发育山地灾害的本底因子作为静态危险度评价因子,采用频率比法计算了静态危险度,采用因子叠加法实现了横断山区山地灾害的动态危险性评价;然后选取人口密度、GDP密度和土地利用类型作为动态易损性评价指标,通过简化模型完成了动态易损性评价;最后根据风险评价模型结合动态危险性和动态易损性评价结果,得到了横断山区山地灾害不同年份的风险区划图并完成了动态风险评价。主要结果分述如下:(1)横断山区北部、西北部危险性低,为低和中危险性集中区;南部、东南部危险性高,为高和极高危险性集中区;(2)位于横断山区南部及东北部的高和极高危险区的地区人口较为密集,经济活动性较强,其易损性等级比较高,相应的风险级别同样较高;(3)横断山区受强降雨次数、人口密度、GDP密度和土地利用的动态变化的影响,各年山地灾害的风险性的空间分布范围具有比较明显的差异,横断山区的风险性随时间动态变化。     

基于Sentinel-2时序数据的新疆焉耆盆地农作物遥感识别与评估

为及时准确地获取干旱区农作物种植信息,研究借助PIE-Engine Studio平台,以新疆焉耆盆地为研究区,基于2022年Sentinel-2影像和1948个野外定位采样数据提取农作物生育期内14种植被指数,使用See5.0决策树、随机森林（Random forest,RF）和多元回归（Multiple regression,MR）模型优选特征参数,结合支持向量机（Support vector machine,SVM）算法构建5种分类模型和5种样方分割方案进行农作物种植信息提取,通过目视解译和混淆矩阵对比分析分类结果,确定最佳分类方案。结果表明：（1）所有分类模型的总体精度（OA）和Kappa系数均在92.20%和0.9037以上,说明在PIE平台中使用SVM算法提取农作物信息是可行的。（2）SVM-有红边的OA和Kappa系数均值为93.77%和0.9236,比SVM-无红边方法提高了0.96%和0.0120。（3）相比于SVM-有红边方法,植被指数的引入提高了SVM-RF、SVM-MR和SVM-See5.0的OA和Kappa系数。（4）5种分类模型的OA和Kappa系数均值的大小...     

生态阻力面模型构建及其在城市扩展模拟中的应用

本文将城市扩展视为城市用地克服生态阻力向外扩散的过程,基于最小累积阻力模型(MCR)进行方法创新,在模型中引入不同等级源的相对阻力因子,并考虑生态障碍对于城市扩展的刚性约束,构建适合于城市扩展模拟的生态阻力面模型(UEER)。在此基础上,利用广州市土地利用第二次调查数据、遥感影像数据、DEM数据以及其他生态要素相关数据,通过源的确定与分级、基面阻力综合评价、UEER模型运算等步骤,构建了广州市城市扩展的生态阻力面,并用于模拟城市用地扩展至不同规模情景时的空间分布及边界。结果表明:①通过UEER模型生成的生态阻力面能够综合反映城市扩展水平过程所需克服的生态阻力,因此能够反映生态约束下城市扩展的空间运动趋势,可以用于城市扩展模拟。②与基于MCR模型的模拟结果相比,基于UEER模型的模拟结果更加符合实际并体现生态保护的要求。从城市扩展的规模与强度控制看,模拟结果更加符合实际需求,并体现政策调控方向。从城市形态以及与生态要素的关系看,一些重要的生态要素在快速城市化进程中能够得以保留,同时生态障碍作为生态隔离,能够有效地防止城市的蔓延式扩展,从而使城市扩展表现出明显的组团式特征。     

多情景土地利用模拟结果差异性评估方法研究

土地利用情景模拟中,对多次模拟结果进行评估是提高模拟精度的重要方法,辅助规划决策者制定更科学的规划方案。为此,提出了基于Moore邻域的图像差异性评估方法,构建了栅格图形差异性测度指数,通过K-Means聚类方法与最适置信区间法相结合的聚类离群区检测方法验证土地利用变化显著性,并与传统的局部加权Kappa系数相比较。选取江苏省常州市新北区孟河镇土地利用模拟数据作为实验数据,实验结果表明,栅格图形差异性测度指数能够有效过滤因模型不确定性导致的模拟结果差异,科学辨别栅格变化区域,减少冗余信息,提高模拟精度。     

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%。     

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。     

太仆寺旗土地利用变化时空格局的动态模拟

本文以太仆寺旗为研究区 ,通过将土地利用驱动因子分解为稳定少动控制因子、年际变动影响因子与社会经济驱动因子 ,求解了太仆寺旗土地利用变化驱动因子作用系数矩阵 ,揭示了不同类型因子驱动土地利用变化的方向与强度。在此基础上 ,以CLUE S模型为框架 ,构建了太仆寺旗土地利用变化时空格局模拟模型 ,通过集成基于太仆寺旗土地利用系统动力学模型获取的土地利用变化及其社会经济驱动因子信息 ,动态模拟了太仆寺旗土地利用变化的时空模式 ,进行了参考模式、生态模式与经济模式下的情景分析。     

CA-Markov模型的空间尺度敏感性研究

以广州市花都区为研究区,研究利用CA-Markov模型进行土地利用变化模拟的空间尺度敏感性特征,结论如下:①元胞尺寸的选择会明显影响模拟结果,元胞尺寸越大,模拟结果精度越低。模型中存在元胞尺寸的阈值,当元胞尺寸超出该阈值时,模拟结果的精度急剧下降,因此对于元胞尺寸的选择必须要慎重。②邻域类型的选择也会对模拟结果产生影响。采用3×3冯诺依曼邻域的模拟结果会比3×3摩尔邻域和5×5摩尔邻域生成更多的斑块数量和更高的斑块密度,但是模拟结果的Kappa系数值相差不大。     

基于MCE-Markov-CA的郑州市土地利用时空变化模拟研究

以中原经济区核心城市郑州市为研究对象,以1988年、2002年和2017年遥感影像及其他辅助资料为数据源,从元胞适宜性、空间全局约束和邻域局部控制3个角度构建CA转换规则,并基于MCE-Markov-CA模型模拟近30年土地利用时空变化,在此基础上预测其未来15年(至2032年)的演变格局。结果发现:1)郑州市近30年间土地利用转换频繁,草地、耕地、水域和未利用地的面积分别减少19.18%、38.72%、50.23%和27.44%,建设用地增加97.31%,土地城市化进程不断加快;2)利用MCE-Markov-CA模型模拟得到的2017年土地利用数据与实际解译土地利用数据的一致性(Kappa系数)达到0.8234,证明了模型的适用性,可有效应用在与郑州市类似的特大城市土地变化模拟中;3)模型预测2032年郑州市耕地面积将减少12.56%,林地和建设用地分别增加16.97%和4.83%,草地、水域和未利用地变化不大。研究结果可为郑州市土地利用规划、管理及城市弹性可持续发展提供科学支撑,目前亟须平衡城市发展与耕地保护之间的关系,可采用省内异地代补等措施补偿耕地。     

城镇化与生态环境耦合动态模拟模型研究进展

按照地理学科发展趋势,对城镇化与生态环境耦合的研究将由定量描述转入动态模拟。目前,城镇化与生态环境耦合动态模拟模型呈现多元化。论文系统梳理了其中4类常见的动态模拟模型,包括城镇化与生态环境耦合系统动力学模型、基于人工智能算法的城镇化与生态环境耦合动态模拟模型、基于土地利用变化的城镇化与生态环境耦合动态模拟模型以及基于多模型集成的城镇化与生态环境耦合复合模型。主要结论如下：系统动力学模型被广泛应用于城市复杂系统、城市转型和可持续发展以及城镇化与生态环境单要素耦合的动态模拟之中,但存在空间解释不足以及忽视系统自适应性等问题;人工智能算法(ANN和BN)在自学习、自组织、自适应系统或不确定性系统模拟中具有显著优势,并被应用于城市扩张、环境变化、资源需求以及生态脆弱性的识别之中,但应用面相对狭窄且限制条件偏多;土地利用变化模型(CLUE/CLUE-S、CA和MAS)局限于从土地城镇化视角模拟城镇化与生态环境耦合;基于多模型集成的复合模型实现了各模型之间的优势互补,已成为城镇化与生态环境耦合动态模拟模型的发展趋势。今后,应从技术和理论2个层面实现城镇化与生态环境耦合动态模拟模型的进一步发展,并加强对微观过程的模拟。