吉林省村域尺度下居民点空间分布特征及优化重组模式

乡村聚落的空间优化与重构是提高土地资源利用效率,改善农村生产生活条件,促进乡村可持续发展的重要手段。以吉林省为例,采用核密度估计方法和景观形状指数分析了农村居民点空间分布特征,基于农户调查数据估算了吉林省不同区域的农村宅基地闲置情况,将农村居民点长期存在的“破碎化”和日益突出的“空心化”相结合,提出了在行政村尺度下农村居民点优化重组的“整小填大”新模式。结果表明：① 吉林省农村居民点规模小且零散分布,尤其中部呈破碎化分布,形态不规则,具有较大的整治潜力;② 吉林省农村宅基地平均闲置率为18.32%,西部地区最高（24.48%）,分别高于东部和中部地区约6%和12%;③“整小填大”模式可使农村居民点数量减少44.6%,增加有效耕地面积1 046.66 km²。     

基于相关分析和自适应遗传算法的盐渍化建模变量和参数优选

机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量（Soil Salt Content, SSC）较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下：首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和格网搜索算法（Grid Search, GS）同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型（AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR）。结果表明：① AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R²/RMSE提高了44.65%;② 三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③ 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。关键词：盐渍化;遗传算法;机器学习;特征优选;参数优化;土壤盐分含量;土地利用;相关分析     

WiFi指纹定位的一种新组合算法

探讨AP选取策略和贝叶斯位置估计算法对基于RSS的WiFi室内定位技术位置估计精度的影响。国内外学者分别对AP选取算法和贝叶斯位置估计算法进行了大量的研究。为了进一步深入研究不同算法的优劣性,利用组合优化的思想对不同算法进行组合,通过找出最优算法组合从而提升WiFi室内定位系统的性能。基于互信息最小化的AP选取策略和考虑AP相关性的贝叶斯位置估计算法,提出一种新的WiFi指纹定位组合算法。实验分析表明:新算法具有良好的实用性和定位性能。     

Optimal rural land use allocation in central China: Linking the effect of spatiotemporal patterns and policy interventions

Rural land use development is experiencing a transition stage of socioeconomic and land use development in China. Historic land use transition process and policy interventions have key influence on the applicability of land use allocation solutions in future land use management. Strategic land use allocation is therefore required to possess a good adjustment capability to the transition process. Although heuristic optimization methods have been promising to solve land use allocation problems, most of them ignored the spatially explicit effect of historic land use transition and policies. To help resolve this issue, this study aims to optimize future land use pattern in the context of rural land use development. We took Yunmeng County, one of the typical major grain producing and rapidly urbanizing areas in central China, as a case study and solved the sustainable land use allocation problem by using an improved heuristic optimization model. The model was constructed based on the integration of a spatial discrete particle swarm optimization and cellular automata-Markov simulation approach. The spatiotemporal land use patterns and policy interventions were represented by the CA-Markov as in spatially explicit transition rules, and then incorporated into the discrete PSO for optimal land use solutions. We examined the influence of the joint effect of spatiotemporal land use patterns and policy interventions on the land use allocation outcome. Our results demonstrate the robustness and potential of the proposed model, and, more importantly, indicate the significance of incorporating the spatiotemporal land use patterns and policy interventions into rural land use allocation.     

沈阳城市应急避难场所的识别、空间格局与服务功能

以沈阳市为例,运用高分辨率遥感影像识别城市应急避难场所,采用空间插值、波段集统计等方法刻画应急避难场所空间分布及其与人口的空间匹配性,通过栅格成本分析和加权Voronoi图等方法测算空间可达性并划分其服务区范围。研究表明:(1)沈阳市应急避难场所分布呈现出"小集聚、大分散"的基本格局,与人口分布的空间匹配性差;(2)应急避难场所可达性表现出空间异质性,大型用地对整体格局起到主要塑造作用;(3)研究区域可划分为14个较为明确的应急避难场所服务区,不同服务范围在空间上存在大小、数量和构成上的差异。最后,从城市安全视角对沈阳市应急避难场所的空间布局提出优化建议,为政府部门决策提供科学依据与政策参考。     

基于“城—村—地”三维视角的农村居民点整理策略——以江苏省新沂市为例

农村居民点作为当前国土资源利用效率提升的重要潜力空间,对其进行调控研究是促进可持续乡村建设的重要内容。城镇作为区域社会经济文化中心,村城关系在一定程度上影响着农村居民点发展的空间潜力;土地作为农村居民点发展的支撑条件和空间载体,村地关系在一定程度上体现了农村居民点布局的适宜性及资源利用的协调性。在扎实推进新农村建设、统筹城乡发展、促进土地集约节约利用的背景下,将“城—村—地”纳入统一分析框架,有利于统筹不同空间尺度要素对居民点整理的影响。本研究立足农村行为主体的空间关联性,综合“城—村—地”三级空间对象,提出农村居民点整理策略分析框架;基于对农村居民点地域系统要素构成和结构层次的分析,从城镇发展辐射性、村域布局适宜性、土地利用协调性等三方面构建了农村居民点整理潜力评价体系,进而探讨了相应的农村居民点整理途径。最后选取江苏省新沂市进行实证分析,将其划分为优先整理区、重点整理区、适度挖潜区、优化调整区及特殊整理区等居民点用地整理类型,提出相应的整理模式及优化路径,以期为农村居民点的整理优化提供有益借鉴,助推可持续的城乡空间重构。     

基于“多规合一”的市级国土空间优化方法——以烟台市为例

针对现阶段各规划边界交叉、空间重叠的问题,本文从提高空间价值、减少空间破碎度和协调各类空间的角度出发,在梳理现有空间优化模型及智能算法的基础上,改进多目标规划模型并适应性改造遗传算法,以此二者构建市级国土空间优化模型。以烟台市为例,设置3种情景为决策者提供方案集进行3类规划主导下的2020年国土空间优化研究,结果显示：①优化后烟台市农业、城镇和生态空间价值分别增加了23.24%、29.27%、6.30%;②不同情景下空间分布合理且较为集中,生态保护情景有利于国土空间集合连片,经济发展情景更适合于多空间协调发展。研究表明：该模型能有效地解决国土空间内容重叠问题,明显提高了国土空间价值,同时优化模型适应性强,为“多规合一”背景下市级国土空间优化提供技术支撑。     

基于贝叶斯网络的水源涵养服务空间格局优化

以渭河流域关中—天水经济区段（简称“渭河流域关天段”）为研究区,基于贝叶斯网络和水量平衡原理建立了水源涵养服务网络模型;将CA-Marcov模型与贝叶斯网络模型相结合,预测了2050年不同土地利用情景及其水源涵养服务分布概率;提出了关键变量关键状态子集方法,对研究区水源涵养服务空间格局进行优化。结果表明：① 保护情景下,林地面积增长了18.12%,其主要来源为耕地;草地和城市面积增长缓慢,分别增加了0.73%和0.38%;水体和未利用地分别减少了5.08%和0.92%,该情景下的水源涵养量值偏高的概率在3种情景中最大,保护情景的设计对未来的土地利用政策制定具有一定参考价值。② 水源涵养服务的关键影响因子是降水、蒸散发和土地利用,水源涵养量最高状态对应的关键变量关键状态子集是：﹛降水= 1,蒸散发= 2,土地利用= 2﹜,该子集主要分布在年平均降雨量和蒸散发量较大,植被覆盖率高的地区。③ 研究区适宜优化水源涵养的区域主要分布在天水市麦积区南部、宝鸡市陇县西南部和渭滨区南部、咸阳市旬邑县东北部和永寿县西北部,以及铜川市耀州区西部。结合贝叶斯网络模型研究水源涵养服务的优化区域,不仅有助于提升对生态系统水源涵养服务过程的直观认识,而且增加了情景设计和格局优化的合理性。在此基础上提出的关键状态关键因子方法,对研究区水源涵养生态环境建设和政策制定都具有重要的意义。     

Lipschiz-type的高阶非线性多智能体系统分布式优化算法研究

主要研究了具有Lipschiz-type非线性多智能体系统的分布式优化问题.在多智能体网络中,每个个体都拥有一个代价函数,整个多智能体网络的好坏由这些代价函数的和来进行评判.在整个过程中,每个目标仅知道局部的交互信息和其自身代价函数的梯度.为了实现协同优化的目标,提出了一个新的分布式优化算法,运用李雅普诺夫稳定性分析的方法可以证明该算法能够保证所有智能体实现协同优化.最后进行数值仿真,成功地验证了该算法的正确性和可行性.     

基于BPSO-NBayes的雷暴释用预报技术研究

提出了一种新的雷暴预报法,即二进制粒子群-朴素贝叶斯分类器(Binary Particle Swarm Optimization-Naive Bayesian Classifiers,BPSO-NBayes)方法,以福州、连城、宁波3站为例,对使用T511数值预报产品站点的雷暴释用预报技术进行研究。利用2010—2014年T511数值预报产品和单站观测资料,使用BPSO-NBayes方法,建立了0~72 h雷暴预报模型,并与Fisher判别准则和Bayes判别准则进行比较。预报结果表明,BPSO-NBayes模型临界成功指数都在0.29以上,平均值达到0.33以上,是3种方法中最好的,空报率都在0.59以下,漏报率在0.60以下,而且变化幅度很小。BPSO-NBayes模型明显优于Fisher判别准则和Bayes判别准则,具有良好的稳定性和预报能力。