基于耦合的地理模拟优化系统

尽管GIS在涉及空间信息的许多学科和行业有广泛的应用,但其在对过程进行模拟和优化方面存在严重的功能不足。本文提出地理模拟优化系统GeoSOS的概念与实现方法。进一步建立了GeoSOS1.0的模拟优化平台,作为GIS的重要补充工具。包含了三个重要部分:地理元胞自动机(CA)、多智能体系统(MAS)、生物智能(SI)。其核心内容就是根据微观个体的相互作用,达到模拟和优化的目的。根据Tobler地理学的第一定律,提出了GeoSOS的统一的相互作用规则。GeoSOS具备将模拟和优化耦合起来的功能。将动态模拟模型与空间优化模型耦合起来,使得优化的方案具有一定的前瞻性。对比实验结果发现,耦合模型产生的效用值比非耦合模型分别高出4.3%(点状优化)和4.1%(线状优化),表明GeoSOS能够改善优化的结果。     

基于多智能体的居住空间格局演变的真实场景模拟

多智能体建模方法为城市研究提供了一种新的研究思路.采用自下而上的多智能体方法构建真实场景的居住决策模型,并研究城市居住格局的形成和演变具有重要的理论意义和应用价值.但目前的多智能体模型通常把空间抽象为均质空间.无法反映真实的地理空间.通过对居住环境的"宜居性"评价,作为居民智能体对居住环境评价的影响因子.将多智能体模型与GIS相结合.为智能体模型提供一个异质的、动态变化的模拟环境.由此居民智能体根据自身的经济状况以及对居住环境的偏好不断地调整其在城市中的居住地,模拟出城市居住空间格局的演变过程.将模型应用于广州市海珠区,其模拟的住宅价格空间分布与实际情况相关系数在0.6以上,说明模拟结果与实际的情况比较吻合.模拟结果在一定程度上为理解和探讨居住空间格局的成因和动态变化提供帮助,为发展和验证城市理论提供一种重要的分析手段和模拟方法.     

深圳服装业空间演化及影响因素分析

基于服装企业点状数据,采用核密度、标准差椭圆、热点探测和Ripley's K函数相结合的点模式空间分析方法,对比研究了1995、2000、2005和2010年深圳服装企业空间分布特征,进而利用负二项回归模型检验主要区位的影响因素,结果表明：深圳服装业随时间演变,核密度高值区域日渐明朗,整体呈现集中分布态势,标准差椭圆面积有所收缩,热点区域在扩大,西部热点区倾向北移,中部热点区得到进一步强化,集聚特征呈现“先增后减”趋势,集聚范围逐年扩大;负二项回归结果表明：产业集聚、区域协作和制度因素对服装业空间演化有着显著影响,其中产业集聚和制度因素影响逐渐加强,而区域协作在城市产业发展中寻求着空间动态平衡。深圳服装业空间演化惯性效应突出,因企业对集聚经济内在需求和区位环境等外部需求产生的路径依赖,约束了产业后续空间演化的各项特征。     

基于地理信息系统的2009-2013年甲型H1N1流感的时空分析

甲型H1N1流感作为一种人群普遍易感的急性传染病,自2009年爆发以来,不仅对人类健康造成了危害,也给全球经济造成了巨大损失。为研究中国大陆地区2009年来甲型H1N1流感疫情的时空分布特征,以中国大陆地区31个省级行政区2009-2013年甲型H1N1流感发病率的时空数据为研究对象,采用空间自相关分析技术和季节性分析方法进行了较为全面的空间和时间分析。结果表明：甲型H1N1流感的发病率在空间上和时间上都具有较强的聚集性。空间上,甲流发病高值热点有从新疆、青海和甘肃等西北部地区逐渐南移至中国东南部沿海省份的趋势,且高发聚集省份有增多的趋势;时间上,每年10月至次年4月是中国甲流的高发时段,且在此期间空间上也存在较强的聚集性。     

Fisher判别及自动获取元胞自动机的转换规则

提出一种基于费歇尔(Fisher)判别和离散选择模型相结合来自动获取地理元胞自动机转换规则的方法。CA的核心是如何定义转换规则,但目前主要是采用启发式的方法来定义转换规则,受主观因素影响较大。本模型结合离散选择模型,通过对Fisher判别方法进行改进,可以成功搜索最佳分隔单元发展和不发展的变量组合,自动确定模型参数值。与常用的Logistic回归模型进行对比分析,结果表明,所提出的方法具有更高的模拟精度,转换规则有着清晰的物理意义。此外,本模型在模拟多类复杂的土地利用变化时可能更具有优势。