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多维参数反演遗传算法的元胞自动机模型与应用 总被引：3，自引：0，他引：3
城市是一个自组织的复杂系统,其扩展受许多不确定性因素影响。元胞自动机(CA)模型具有强大的空间运算能力,可以有效地模拟复杂的动态系统,在模拟城市扩展及其他地理现象中,得到了良好的效果。转换规则是CA模型的核心,其利用由地理元胞的状态及空间关系得出的空间参数计算元胞的变化。空间参数权重的确定是模型应用的难点。现有的权重确定方法存在可靠性不高,运算量大等不足。通过一种改进的遗传算法--实数编码遗传算法可以自动获取参数的权重。分析表明,所提出的方法在CA模型运算时间、模拟精度方面均有所提高。 相似文献
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城市空间扩张是复杂的社会经济进程,伴随着人口、政策和城市要素向外推进等现象,是评判城市化水平的重要指标。元胞自动机(Cellular Automata,CA)是可以模拟事物发展演化过程的系统动力学模型,可以有效揭示城市空间扩张过程的特征和机制,具有广阔的应用前景。根据Geo-CA的内涵与特征,以湖南省衡阳市为例,考虑城市空间扩张的主要影响因素,本文提出了多因素制约的城市空间扩张过程元胞自动机模拟模型(Multi-factors Constrained Expanding Simulation CA,MCESCA)。结合多期LANDSET影像、DEM和规划数据等数据源,论文构建并实现了MCES-CA模型,取得了较好的模拟结果。经检验,MCES-CA的模拟精度总体达89.24%。模拟结果显示衡阳主城区的空间扩张具有多方向、多阶段的特征,受到城市的自然环境和发展规划等因素的制约。本文研究表明,MCES-CA是一种简洁、易实现且高效的城市空间扩张模拟工具,今后应该结合人工智能方法提高模拟结果的精度。 相似文献
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理解城镇增长过程、模式、机理并预判未来发展趋势,对优化城镇空间布局,促进城市可持续发展有重要意义。元胞自动机模型（Cellular Automata, CA）是研究城镇增长过程、模式的有效技术手段,但传统CA模型对城镇增长过程和空间模式的协同考虑不足。本研究构建了基于斑块（Patch）的城镇CA模型AutoPaCA,实现对城镇增长过程及空间模式的协同表征和精细控制,将城镇增长过程分为边缘增长和跳跃增长两种形式,并实现了对不同形式下城镇斑块位置、形状和面积大小的精细控制,同时考虑城镇空间模式的集聚性、整体形态及空间约束。此外,还提出使用景观格局分析法分析历史时期城镇增长过程和模式,并结合遗传算法实现对模型参数的地域化自动校正,降低人为主观因素对模拟结果的影响。将模型应用于长沙市1995—2035年的城镇增长模拟与多情景分析。结果表明,构建的AutoPaCA模型可以取得较好的模型精度,200次模拟结果的互异邻域相似性指数均值达到0.486;在生态保护情景下,长沙市城市内部生态结构保存完好,且表现出更为明显的长株潭一体化趋势,说明本研究提出的AutoPaCA模型及参数校正方法是有效的。 相似文献
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以生态安全理论与方法为基础,地理信息系统（G IS）和元胞自动机（CA）为技术支持,集成宏观的生态经济学Tietenberg资源分配模型和微观的GEOMOD模型,构建一种生态约束性城市扩展优化模型（Ecological Re-straintUrban Expansion Model,ERUEM）,进行了广西南宁市2005～2020年城市空间扩展情景模拟研究。通过Tietenberg模型完成未来各个时段内城市用地数量的最优分配;从满足局部土地生态适宜性、土地利用继承性和邻域影响的角度,利用GEOMOD模型结合城市用地生态适宜性评价,完成城市用地的空间分配,最终实现城市空间扩展优化模拟。模拟结果表明,该模型在生态安全约束下,南宁城市空间扩展主要占用农村居民地、工矿用地、未利用土地和园地,减少对林地、水田和旱地的占用,增加和保育了城市生态系统服务功能,优化了城市空间的扩展;该模型方法可为南宁市土地利用规划和城市规划管理提供参考依据。 相似文献
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面向新时代国土空间规划的要求,城镇用地扩展与农业空间、生态空间的关系面临新的挑战,而城镇用地扩展模拟可为制定国土空间规划政策提供科学支持。城镇建设用地斑块的空间特征,是城镇用地扩展的重要影响因素,且与元胞层面处于不同层级,因此分层级耦合元胞与斑块的空间特征,能够提升模拟的精度和科学性。以上海大都市圈为例,本文构建一种兼顾城镇建设用地空间网络结构和变量层级关系的CA模型(Spatial Network-Hierarchical Generalized Linear-Cellular Automata, SN-HGLM-CA)。首先通过城镇建设用地空间网络模型提取斑块的空间特征,再利用分层广义线性模型考虑变量间的层级关系,得到城镇用地扩展的适宜性概率,继而嵌入元胞自动机模型中进行城镇用地扩展的模拟。本研究得到以下研究结论：(1)基于城镇建设用地斑块构建的空间网络模型,对于识别城镇建设用地的空间重要性特征和挖掘其扩展规律具有重要意义;(2) HGLM模型能够揭示城镇建设用地扩展中元胞和斑块的层级性关系,有助于提高CA模型的科学性和模拟精度;(3)基于SN-HGLM-CA模型的城镇用地扩展模拟... 相似文献
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城市间相互作用对城市扩张时空演变及其植被碳循环效应具有重要影响。本文将城市相互作用因子引入到元胞自动机(CA)的城市扩张模拟中,使用极限学习机(ELM)来自动获取CA的转换规则,并提出了ELM-CA模型;结合Biome-BGC模型,以广东省为例,对未来城市扩张及其植被净第一性生产力(NPP)效应进行耦合研究。结果表明:ELM-CA模型无需人工确定各变量权重大小,在不同类型变量的参数获取方面具有优势。通过嵌入城市间相互作用,ELM-CA模型能较好地模拟广东省城市用地扩张过程和格局。另外,广东省城市用地扩张对植被NPP具有重要影响,主要表现为城市用地的增加显著地降低植被NPP。按2000-2005年间城市扩张趋势,到2020年,由城市用地扩张导致的植被NPP降低约占广东省植被NPP的1.79%。引导城市合理扩张,对于维持生态系统碳平衡、促进社会经济的可持续发展具有重要意义。 相似文献
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FLUS-UGB多情景模拟的珠江三角洲城市增长边界划定 总被引：2，自引：0，他引：2
城市增长边界（UGBs）能够控制城市空间的无序蔓延并引导城市合理增长,多发展情景下的UGBs是对不同规划条件下城市未来发展空间范围进行界定的常用方法。元胞自动机（CA）模型能对未来城市发展进行动态的预测,并已广泛的应用于UGBs的划定中。然而,目前的方法和模型大多只针对单一的城市发展情景进行UGBs的划定,较少能对未来多种发展情景下的UGBs进行准确划定。因此,针对这个问题本文提出了一种基于未来用地模拟（FLUS）模型和膨胀与腐蚀的算法的多情景UGBs划定模型（FLUS-UGB）。本文选取珠江三角洲地区为研究区,在对2000-2013年珠江三角洲地区城市土地利用进行模拟和验证的基础上（Kappa系数为0.715,总体精度为94.539%）,预测了2013-2050年基准、耕地保护及生态控制3种情景下珠江三角洲地区的城市扩张,并根据预测结果对该地区UGBs进行划定。结果显示,该方法能够针对不同的城市发展情景进行相应UGBs的划定,具有较好的可靠性及适用性。 相似文献
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元胞自动机模型已经成为城市空间扩展模拟研究的重要方法之一,并得到广泛应用。然而,现有的城市扩展元胞自动机模型仍存在不足。由于元胞状态设置较为简单,从而使模型转换规则中对不同用地类型向城市用地转换的差异与强度考虑不够。基于此本文在元胞自动机模型的框架下,设计了多元结构的元胞状态及转换规则,提出了顾及地类转换差异与强度的城市扩展元胞自动机模型。在计算非城市用地向城市用地转换的转换概率时,该模型考虑了3个方面的概率：① 地形地貌、经济发展等城市发展的驱动因素对城市用地扩展的影响概率,该概率采用logistics方法进行计算;② 邻域元胞的用地类型对中心元胞转换概率的影响,该概率采用扩展摩尔型方法进行计算;③ 不同类型的非城市用地（本研究中包括耕地、林地和裸地3种类型）向城市用地转换的强度,该概率由模拟基期土地利用数据与目标年份土地利用数据的叠加,得出不同类型的非城市用地在此时间段内向城市用地转换的规模,进而确定不同类型的非城市用地向城市用地转换的强度。最后,将以上3种概率的乘积作为元胞转换的概率。通过转换概率与转换阈值的对比判断中心元胞是否在下一个阶段转换为城市用地。经过迭代计算,不断增加城市用地元胞的数量。当模拟城市用地的结果与目标年份的城市用地规模差值在一定的范围内时停止模拟,得出最终结果。模型构建完成后,本文以长株潭城市群核心区为例进行了模拟实验。以2001年该地区的土地利用数据为基期数据,模拟2010年该地区的城市用地规模和空间分布。研究结果表明,根据本文提出的模型模拟的城市扩展结果与真实数据相比具有较高的一致性。模拟结果正确率达到68.66%,比基于传统logistics回归的元胞自动机模型的模拟精度提高了4.25%,Kappa系数为0.675。该模型较好地模拟了长株潭城市群核心区城市扩展,在城市空间扩展模拟中具有较好的适应性与有效性。 相似文献
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内嵌空间聚类算法的分区地理元胞自动机建模与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的地理元胞自动机(Geo-Cellular Automata;GeoCA)模型,大多采用统一的转换规则驱动元胞空间内的所有元胞进行演变。然而,许多地理现象都存在着空间异质性,统一的元胞转换规则忽略了空间异质性的存在。针对这一问题,本文提出了空间聚类的分区地理元胞自动机模型,采用空间聚类算法对元胞空间进行分区,对不同的分区分别求取转换规则,以此来提高地理元胞自动机的模拟精度。以杭州市为案例区,采用本文提出的空间聚类的分区地理元胞自动机模型,对研究区2000-2005年的城市用地变化进行了模拟。结果表明:与采用统一转换规则的GeoCA相比,引入空间聚类算法的分区GeoCA具有较高的模拟精度,尤其是在空间形态和整体结构上,具有较好的模拟效果。 相似文献
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城市形态演化的粒子群智能随机元胞模型与应用——以上海市嘉定区为例 总被引：5，自引：0，他引：5
城市形态演化是一个非线性的复杂时空动态过程,认识、理解和模拟此变化过程,有助于探索城市扩展的机理。地理元胞自动机(CA)因其较强的复杂系统模拟和预测能力,越来越多地应用于城市形态的演变研究。CA"自下而上"的结构特性,与粒子群智能(PSO)由底层单元交互而呈现系统全局的自组织性,本质上是一致的。本研究将两者结合,以模拟结果和真实形态的差异最小化为基础,利用粒子群智能,以快速随机搜索的方式,获取CA参数的优化组合和模型结构,从而建立了一种粒子群智能地理元胞自动机模型(PSO-CA)。以上海市嘉定区为案例,通过较长时段的历史数据对PSO-CA模型进行校正,成功模拟了该区域1989-2006年的城市形态演化过程,并进行了2010年发展预测。与传统地理CA模型比较,PSO-CA模型模拟结果的精度更高。 相似文献
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A key solution to urban and global sustainability is effective planning of sustainable urban development, for which geo-techniques especially cellular automata (CA) models can be very informative. However, existing CA models for simulating sustainable urban development, though increasingly refined in modeling urban growth, capture mostly the environmental aspect of sustainability. In this study, an adaptable risk-constrained CA model was developed by incorporating the social-ecological risks of urban development. A three-dimensional risk assessment framework was proposed that explicitly considers the environmental constraints on, system resilience to, and potential impacts of urban development. The risk-constrained model was then applied to a case study of Sheyang County, Jiangsu Province in the eastern China. Comparative simulations of urban development in four contrasting scenarios were conducted, namely, the environmental suitability constrained scenario, the ecological risk constrained scenario, the social risk constrained scenario, and the integrated social-ecological risk constrained scenario. The simulations suggested that considering only environmental suitability in the CA simulation of urban development overestimated the potential of sustainable urban growth, and that the urbanization mode changed from city expansion that was more constrained by social risks to town growth that was more constrained by ecological risks. Our risk-constrained CA model can better simulate sustainable urban development; additionally, we provide suggestions on the sustainable urban development in Sheyang and on future model development. 相似文献
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模拟城市土地利用空间变化格局的研究,对未来区域规划以及实现可持续发展具有十分积极的作用。以往基于FLUS的研究栅格尺度较大,如何模拟快速发展中城市的复杂土地利用变化过程,挖掘土地利用变化驱动机制值得进一步探讨。本文构建了耦合FLUS和Markov的城市土地利用格局拟合框架,创新性地引入房价指标表征社会经济属性,以深圳为研究区,基于30 m空间分辨率小栅格尺度的土地利用分类数据和基础地理、路网河网、感兴趣点等多源空间变量,模拟不同发展情景下的未来城市土地利用空间格局,并通过随机森林进行土地利用变化驱动因素分析。研究结果表明:本文提出的耦合FLUS和Markov方法相较于传统CA模型（RFA-CA和Logistic-CA）精度更高（FoM=0.22）,能更准确地模拟快速发展中城市的土地利用变化过程;多情景土地利用格局制图结果验证了城市发展过程中生态控制线的重要性,进一步说明本文拟合框架在未来城市规划布局中的参考价值;医院、娱乐场所等的基础设施和公交、路网密度等的基础交通比自然因素（高程、坡度）对城市发展的影响更大,到海岸线距离会在一定程度上限制深圳内部土地利用变化过程。本研究所构建模型及精细制图结果,可为城市区域规划和空间格局模拟等相关研究提供参考依据和理论基础。 相似文献
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基于改进logistic-CA的城市形态多情景模拟预测分析——以天津滨海地区为例 总被引：3，自引：0，他引：3
logistic-CA模型在城市分析应用中,发挥了重要作用,但该模型仅能模拟历史演化趋势下的城市形态演化,无法准确模拟既定年份的城市面积,更无法模拟预测多情景城市形态演化。因此,本文对logistic-CA模型进行了改进:一是嵌入了灰色不等时距预测模型;二是增加不同情景中驱动力的logistic回归系数计算方法。改进后的logistic-CA模型,具备了模拟多情景城市形态演化的能力,模拟预测了天津市滨海地区2011-2020年3种情景的城市形态的演化空间过程特征,即历史外推、内生发展、外生发展3种情景。从而掌握城市形态扩展的必然性、可能性、特定区域的空间扩展影响因素,实现对城市发展过程的有效控制。 相似文献
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城市的快速扩张不断改变着土地资源的转化,带来了诸多生态环境问题。分析和模拟城市扩张的机制,并对城市未来土地利用变化的风险进行预警,利于合理调控城市的发展。本文提出了一种基于地理分区和未来用地模拟(Future Land Use Simulation,FLUS)模型的城市扩张模拟模型,用于模拟和预测复杂的土地利用变化。该模型利用多指标数据进行空间聚类,耦合地理分区结果进行城市扩张模拟。珠江三角洲2005-2015年的城市扩张模拟结果显示,分区下的模拟精度(FoM=0.2329,提高了9%)明显高于未分区,说明不同分区在土地利用转化上存在空间差异,该模型能更有效地模拟城市土地利用变化。另外,本文构建了一种城市扩张预警指标评价体系,用于评估城市扩张的警情。根据在2005-2015基础上预测的2025-2045年土地利用变化结果,对珠江三角洲城市扩张进行多尺度预警分析。综合预警结果显示该区域大部分城市至2045年城市扩张警情将达到中警和重警,其中东莞警情一直维持在重警。由此,未来需要加强对珠三角城市扩张的宏观调控,以此来缓解未来城市扩张的警情。 相似文献
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城镇用地增长边界能够有效控制城市的无序蔓延,对城市健康持续发展具有重要意义。当前针对城镇用地增长边界划定的研究多采用较为成熟的元胞自动机(CA)模型对城市未来格局进行模拟,且研究多集中于单一的城镇用地增长边界划定,尚无对城镇用地增长的惯性边界进行定量划定,而划定惯性边界不仅能够为城市发展预留一定的用地空间,也能提高城市规划的实施效率。对此,本文以2000、2009和2015年福州中心城区土地利用数据为基础,采用FLUS模型进行土地利用模拟,并对模型精度进行了验证(2015年土地利用模拟总体精度达到0.9389,Kappa系数达0.9165),据此预测了2027年的土地利用格局,从中提取城镇用地采取形态学的膨胀与腐蚀法(MED)进行增长边界的划定。在此基础上,本文提出了一种借鉴力学动能定理划定城镇用地增长惯性边界的方法,以坡度和地类作为摩擦力参数,对福州中心城区城镇用地增长惯性边界进行了研究。结果表明,FLUS模型和MED能够有效地对土地利用进行模拟且能较好的对城镇用地增长边界进行拟合;借鉴动能定理的方法能够根据城市不同方向的扩展阻力和各个方向的扩展强度较好地划定其惯性边界,具有现实可操作性和实际参考价值。 相似文献