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30年来东南红壤丘陵区土壤侵蚀度时空演变研究——以长汀县为例 总被引：7，自引：0，他引：7
土壤侵蚀动态监测是侵蚀研究体系中的重要内容,当前国内大部分研究直接引用国外监测模型,不仅在因子选取以及模型通用性上存在不足,而且对区域土壤的潜在性侵蚀危险考虑不够。因此,研究提出土壤侵蚀度的概念,作为区域土壤实际侵蚀强度与潜在侵蚀危险的综合表征,并基于人地关系系统,通过多指标的量化与建模进行土壤侵蚀度测算,从而分析福建省长汀县土壤侵蚀时空演变规律。结果表明,长汀县土壤侵蚀分布存在集中连片的特点,汀中地区的侵蚀度最高,并向周边逐渐衰减。同时,侵蚀度在变化方向上虽然存在不确定性,但总体侵蚀状况近30a来得到了明显的改善,安全区的比重从1975年的3.87%增长至2006年的56.38%,相比而言,极度侵蚀危险区的比重仅从1975年的12.3%,减少至2006年的6.66%,改善幅度较其他等级土壤有所差距,这与区域在立地条件、经济发展水平以及政策导向上的差异密切相关。研究结果说明选取侵蚀影响因子具有一定的适宜性,也证明土壤侵蚀度可以有效表征土壤侵蚀时空演变趋势。 相似文献
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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。 相似文献
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海湾型半城市化地区空间形态演化模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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地理元胞自动机模型研究进展 总被引：6，自引：0，他引：6
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。 相似文献
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城市元胞自动机扩展邻域效应的测量与校准研究 总被引：3，自引：1，他引：2
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. 相似文献
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土壤侵蚀模型是定量研究土壤侵蚀的有效工具,探讨土壤侵蚀模型研究中的有关问题对于土壤侵蚀模型的发展及相关研究具有重要意义。从模型的过程模拟、模型时空尺度变异、模型验证和不确定性几方面对模型研究现状及局限进行了归纳和分析,认为:不同过程的模拟及其模拟方法的不同导致了各具特色的土壤侵蚀模型的出现;大多水蚀模型是对不同时空尺度上的水流及相应侵蚀过程进行模拟预测,在不同的时空尺度上,不同的侵蚀过程占主导地位;现实过程和现象的复杂性、观测方法和手段的限制以及模型的自身的局限性是导致土壤侵蚀模型预测的不确定性的主要原因;与GIS结合的强预测力、低数据要求的模型是土壤侵蚀模型发展的趋势。 相似文献
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崩岗侵蚀沟的时空侵蚀特征及预测 总被引：2，自引：0，他引：2
崩岗是水力和重力复合的土壤侵蚀类型,严重危害我国南方地区的农业生产和生态环境。侵蚀沟对崩岗的侵蚀过程以及地貌变化起着关键作用。本研究以福建省安溪县龙门镇一处崩岗为研究区,以无人机获取的正射影像和高程数据为基础,通过采点重构坡面提取出侵蚀沟,然后对其进行时空动态分析,得到侵蚀沟的时空侵蚀特征;然后将其侵蚀特征与CA-Markov模型耦合,通过修正转移概率矩阵以及制定空间分配规则,构建崩岗侵蚀沟模拟模型。研究结果表明:降雨量与侵蚀沟的侵蚀强度呈正相关,强降雨利于侵蚀沟的下切侵蚀,弱降雨则有利于沟沿的重力崩塌;坡度对侵蚀沟的侧切和下切具有促进作用,沟道距离和坡面高度则对下切和堆积具有抑制作用;由面积差异率0.18和Kappa系数0.81验证了崩岗侵蚀沟模拟模型的精度;在对该崩岗侵蚀沟2018-12-02空间分布预测的基础上,得到其年侵蚀量和侵蚀模数,分别为653.9 m^3和340 606 t·km-2·a-1。研究结果为探索崩岗侵蚀过程提供了新思路,并为崩岗侵蚀的防治工作提供了参考。 相似文献
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地理元胞自动机模型的尺度敏感性及原因 总被引：6，自引：1，他引：5
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。 相似文献
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CA-Markov模型的空间尺度敏感性研究 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2016,(3)
邻域因子是城市动态变化的重要驱动因子,该文提出了动态邻域约束思想,在借助蚁群优化(ACO)算法提取城市用地转换规则的基础上,结合元胞自动机(CA)模型构建了基于动态邻域约束的ACO-CA城市动态模拟模型,实现了对城市用地的动态模拟,并以重庆市沙坪坝区为例,设计不同方案验证了该模型的有效性。研究结果显示:当采用动态邻域方案时,总的Kappa系数比静态邻域方案高1.70%;城市用地的Kappa系数比采用静态邻域方案时的模拟精度高出6.37%。研究结果表明:构建的基于动态邻域思想的ACO-CA模型能够有效模拟城市用地的动态变化;采用动态邻域约束条件时,尽管算法的复杂度有所增加,但与静态邻域约束方案相比,城市用地模拟精度要高,且更符合城市发展演变规律。 相似文献
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Xia Li Xiaoping Liu 《International journal of geographical information science》2013,27(10):1109-1136
Rule‐based cellular automata (CA) have been increasingly applied to the simulation of geographical phenomena, such as urban evolution and land‐use changes. However, these models have difficulties and uncertainties in soliciting transition rules for a large complex region. This paper presents an extended cellular automaton in which transition rules are represented by using case‐based reasoning (CBR) techniques. The common k‐NN algorithm of CBR has been modified to incorporate the location factor to reflect the spatial variation of transition rules. Multi‐temporal remote‐sensing images are used to obtain the adaptation knowledge in the temporal dimension. This model has been applied to the simulation of urban development in the Pearl River Delta which has a hierarchy of cities. Comparison indicates that this model can produce more plausible results than rule‐based CA in simulating this large complex region in 1988–2002. 相似文献
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A neighbor decay cellular automata approach for simulating urban expansion based on particle swarm intelligence 总被引：1，自引：0，他引：1
Jiangfu Liao Guofan Shao Quanyi Qiu Cuiping Wang Shuanning Zheng 《International journal of geographical information science》2014,28(4):720-738
Simulation and quantitative analysis of urban land use change are effective ways to investigate urban form evolution. Cellular Automata (CA) has been used as a convenient and useful tool for simulating urban land use change. However, the key issue for CA models is the definition of the transition rules, and a number of statistical or artificial intelligence methods may be used to obtain the optimal rules. Neighborhood configuration is a basic component of transition rules, and is characterized by a distance decay effect. However, many CA models do not consider the neighbor decay effect in cellular space. This paper presents a neighbor decay cellular automata model based on particle swarm optimization (PSO-NDCA). We used particle swarm optimization (PSO) to find transition rules and considered the decay effect of the cellular neighborhood. A negative power exponential function was used to compute the decay coefficient of the cellular neighborhood in the model. By calculating the cumulative differences between simulation results and the sample data, the PSO automatically searched for the optimal combination of parameters of the transition rules. Using Xiamen City as a case study, we simulated urban land use changes for the periods 1992–1997 and 2002–2007. Results showed that the PSO-NDCA model had a higher prediction accuracy for built-up land, and a higher overall accuracy and Kappa coefficient than the urban CA model based on particle swarm optimization. The study demonstrates that there exist optimal neighborhood decay coefficients in accordance with the regional characteristics of an area. Urban CA modelling should take into account the role of neighborhood decay. 相似文献
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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。 相似文献
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Min Cao Quanfei Shen Ruqi Xu 《International journal of geographical information science》2016,30(10):1961-1979
A new metaheuristic approach is presented to discover transition rules for a cellular automaton (CA) model using a novel bat movement algorithm (BA). CA is capable of simulating the evolution of complex geographical phenomena, and transition rules lie at the core of these models. An intelligence algorithm based on the echolocation behavior of bats is used to discover explicit transition rules for use in simulating urban expansion. CA transition rules are formed by links between attribute constraint items and classification items. The transition rules are derived using the BA to optimize the lower and upper threshold values for each attribute. The BA-CA model is then constructed for the simulation of urban expansion observed for Nanjing City, China. The total accuracy of newly formulated BA-CA model for this application is 86.9%, and the kappa coefficient is 0.736, which strongly suggest that the interactions of bats are effective in capturing the relationships between spatial variables and urban dynamics. It is further demonstrated that this bat-inspired BA-CA model performs better than the null model, the particle swarm optimization-based CA model (PSO-CA), and the ant colony optimization-based CA model (ACO-CA) using the same dataset. The model validation and comparison illustrate the novel capability of BA for discovering transition rules of CA during the simulation of urban expansion and potentially for other geographic phenomena. 相似文献
16.
区域土壤侵蚀演化风险分析——以泾河流域为例 总被引：2，自引：0，他引：2
土壤侵蚀演化风险是在一定的空间范围内土壤侵蚀风险的时间变化关系,是发生土壤侵蚀可能性的动态演变过程,其对于评价不同时空尺度水土保持措施的合理性及其效益意义重大。以位于黄土高原中部的泾河流域为例,基于1986年、1995年和2000年的三期土地利用类型空间数据,利用GIS技术和信息熵理论,结合美国通用土壤流失方程（Uni... 相似文献