基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型_图文(精)
基于元胞自动机模型的土地利用变化模拟以大连经济技术开发区为例
研究方法
3、参数设置：根据研究目的和前人研究成果，设置模型参数，如邻域半径、 转换规则等。
研究方法
4、模拟分析：运用元胞自动机模型对大连经济技术开发区的土地利用变化进 行模拟，并分析模拟结果。
结果与讨论
结果与讨论
通过对大连经济技术开发区的土地利用变化数据进行模拟分析，我们发现以 下规律：
结果与讨论
基于元胞自动机模型的土地利 用变化模拟——以大连经济技
术开发区为例
01 引言
03 研究方法 05 结论与展望
目录
02 文献综述 04 结果与讨论
引言
引言
土地利用变化研究对城市规划和自然资源管理具有重要意义。了解土地利用 变化的过程和机制，有助于我们预测未来发展趋势，为政策制定提供科学依据。 元胞自动机模型作为一种复杂的空间动力学模型，能够模拟系统中多个要素之间 的相互作用，适用于土地利用变化研究。本次演示以大连经济技术开发区为例， 运用元胞自动机模型对土地利用变化进行模拟分析。
结论与展望
结论与展望
本次演示运用元胞自动机模型对大连经济技术开发区的土地利用变化进行了 模拟分析。结果表明，该地区的城市面积不断扩大，土地利用效率得到提高，但 同时也给生态环境带来了一定的影响。
结论与展望
未来研究方向包括：（1）进一步优化元胞自动机模型，提高模拟精度；（2） 考虑多要素相互作用，如人口、政策等对土地利用变化的影响；（3）探讨如何 在保护生态环境的前提下实现可持续的土地利用。此外，本研究也存在一定的局 限性，例如数据来源和处理方式可能存在误差，未来研究可以加以改进。
1、城市扩张：随着时间的推移，大连经济技术开发区的城市面积不断扩大， 部分农业用地和生态用地转化为建设用地。
结果与讨论
基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型
第32卷第12期2007年12月武汉大学学报 信息科学版Geo matics and Informat ion Science of W uhan U niver sity Vo l.32N o.12Dec.2007收稿日期:2007 10 10。
项目来源:国家自然科学基金资助项目(40271088);广西应用基础研究专项基金资助项目(0731022);广西高校人才小高地资源与环境科学科研创新团队建设经费资助项目。
文章编号:1671 8860(2007)12 1164 04文献标志码:A基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型杨小雄1,2 刘耀林1 王晓红1,3 段 滔1(1 武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号,430079)(2 广西师范学院资源与环境科学学院,南宁市明秀东路175号,530001)(3 贵州大学林学院,贵阳市花溪区,550025)摘 要:分析了我国当前土地利用规划布局的不足,对标准的元胞自动机模型的元胞涵义、规则定义等进行了扩展,探讨了元胞自动机模型在政策及相关规划约束、邻域耦合、适宜性约束、继承性约束及土地利用规划指标约束下的土地利用规划布局的元胞自动机模型。
以广西东兴市为例进行了模型的仿真运行和结果分析。
关键词:土地利用规划布局;元胞自动机;约束条件中图法分类号:P273;P208常见的土地利用规划布局有土地利用分区模式和土地利用类型模式[1]。
传统的布局方法受人为因素影响较大,不能动态地反映土地利用规划布局的全过程,难以适应土地规划智能化信息处理的需求。
元胞自动机(cellular auto mata,CA)作为一种通用的时空动态模型,已成为城市增长、扩散和土地利用演化、土地利用情景模拟等方面的研究热点[2 4]。
元胞自动机在土地利用规划布局方面的研究正处于探讨阶段,并在基本农田保护区的自动生成方面已取得一些成果[5],但对如何利用元胞自动机进行区域土地利用规划布局尚未系统地研究。
基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统
第24卷 第1期2005年1月地 理 研 究GEOGRAPH I CAL RESE ARCH Vol 124,No 11Jan 1,2005 收稿日期:2004205225;修订日期:2004209201 基金项目:国家自然科学基金资助项目(40471105);高等学校博士学科点专项科研基金资助(20040558023) 作者简介:黎夏(19622),男,广西梧州人,中山大学特聘教授,博士生导师。
1983年硕士毕业于北京大学,1996年获香港大学博士学位,1997～98年在香港大学进行博士后研究。
主要从事遥感和地理信息系统研究。
在国内外刊物上发表近100篇学术论文。
Email:gp lx@zsu 1edu 1cn基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统黎 夏1,叶嘉安2(11中山大学地理科学与规划学院,广州510275;21香港大学城市规划及环境管理研究中心香港)摘要:本文提出了基于神经网络的元胞自动机(Cellular Aut omata ),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GI S 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。
关键词:神经网络;元胞自动机;遥感;土地利用;GI S文章编号:100020585(2005)01200192091 引言 土地利用及其变化对全球的环境有着明显的影响,了解土地利用的动态过程是地理学的一个重要领域。
土地利用的变化是复杂的动态系统,具有变化不连续性、景观镶嵌、土地利用类别混合、变化不可逆等特点[1]。
几种土地利用变化模型的介绍
几种土地利用变化模型的介绍1马尔可夫链模型马尔可夫理论是一种用于随机过程系统的预测和优化控制问题的理论，它研究的对象是事物的状态及状态的转移，通过对各种不同状态初始占有率及状态之间转移概率的研究，来确定系统发展的趋势，从而达到对未来系统状态的预测的目的［1］。
马尔可夫链是一种随机时间序列，它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与它过去取什么值无关。
这种性质称为无后效性。
马尔可夫链模型的建立过程：①确定系统状态：研究某一地区的土地利用/覆被变化，首先确定当地的土地利用类型，植被类型，确定其土地利用状态。
②建立状态概率向量：设马尔可夫链在tK 时取状态E1、E2、⋯、En 的概率分别为P1、P2 ⋯Pn而0≤Pi ≤，1则向量［P1、P2 ⋯Pn］称为t K时的状态概率向量。
③建立系统转移概率矩阵：一步转移概率：设系统可能出现N 个状态E1、E2 ⋯En，则系统由T K时刻从Ei 转移到T k+1 时刻Ej 状态的概率就称为从i 到j 的转移概率。
p ij p(E i E j )状态转移概率矩阵：在一定条件下，系统只能在可能出现的状态E1、E2 ⋯En 中转移，系统在所有状态之间转移的可能性用矩阵P 表示，称P为状态转移概率矩阵。
P p ij N N,其中p ij P{E i E j}P11 ?P1n??= [ ? ??]P n1 ?P nnNp ij 1 i 1,2, N j1p ij0 i, j 1,2, N为了运用马尔可夫模型对事件发展过程中的状态出现的概率进行预测，还需要再介绍一个状态概率πj(k) ：表示事件在初始( k=0)状态为已知的条件下，经过k 次状态转移后，在第k 个时刻处于状态E j的概率。
∑j n=1πj(k) = 1从初始状态开始，经过k 次状态转移后到达状态E j 这一状态转移过程，可以看作是首先经过( k-1)次状态转移后到达状态E i(i = 1,2 ? ,n)，然后再由E i经过一次状态转移到达状态E j。
基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型
从式 （ ） 以看 出 ， １可 元胞 的状 态转 换并 不是确 定的， 它受 转换 函数 的制 约 ， 转 换 函数为 ： 其
Ｐｔ ）一 ｆ（ Ｉ ， （ ＋ １ Ｂ ｆｃ ） ， ＿ 『 ， Ｎ ） （ ） ） ２
式 中 ， ｔ１是 元胞 ｉ ｔ ｔ １时段 内由土 地类 ｐ＋ 在 至 ＋ 型 Ｓ 换 为 ｋ的转换 指数 ； 是 元胞 ｉ ｔ至 ｔ 转 Ｂ 在 ＋１时 段 内 由 Ｓ 换 为 ｋ的政 策 与相 关规 划 性约 转
常 见 的土地 利用规 划 布局有 土地 利用 分 区模
局， 是从 土地利 用 现状 出发 ， 过土 地利 用方式 的 通
式和土 地利 用类 型模式 ］ 。传统 的布局方 法 受人 为 因素 影 响较大 ， 能 动 态 地 反 映土 地 利 用 规 划 不
布局 的全过程 ， 以适 应 土 地规 划 智 能 化 信 息处 难 理 的需 求 。 元 胞 自动机 （ｅ ｕａ ｕ ｏ ｔ ， Ａ） 为 一 ｃｌ ｌｒ ｔｍａａ Ｃ 作 ｌ ａ
模型 中， 个元 胞 （ 格 ） 每 栅 的边 长 可 根 据 研究 的需
继承 性 因素 ， 这些 可称 之 为强制性 因素 ， 取值 为 其
０或 １ 。式 （ ） ２ 可表 示 为 ：
Ｐ 一 （ １＋ ｃ ）＊ （ １＋ Ｎ ｌ ）＊Ｂ ｔ， ＋ ＊＿ 『
（ ３）
要确 定 。由基本 农 田、 般农 田、 一 园地 、 地 、 林 牧草 地、 城镇用 地 、 独立工 矿用 地 、 村 居 民点 、 产养 农 水 殖用 地 、 利用 土地 等 １ 未 Ｏ种地 类组 成元 胞 的初始
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第 ３ 卷 第 １ ２ ２期 ２０ ０ ７年 １ ２月
土地利用规划模型
人工神经网络及在土地集约利用评价中的应用摘要：土地资源是人类赖以生存和发展的、无法替代的自然环境资源，它既是环境的重要部分，又是其他自然环境资源和社会经济资源的载体。
土地规划方案的优与劣，对土地及其衍生物有着直接或间接的影响。
人工神经网络是人工智能的重要分支，具有自适应、自组织和自学习的特点，已经在信息、医学、经济、控制等领域得到广泛应用。
本文主要对人工神经网络的发展，基本原理做了介绍，并举例分析了其在土地集约利用评价中的应用。
关键词：人工神经网络；土地利用规划；土地集约利用；原理；应用；1 人工神经网络概述人工神经网络（ANN）是在现代神经科学研究成果基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理的一种智能化方法。
人工神经网络反应了人脑功能的基本特性，但并不是人脑的真实描述，只是人脑的抽象、简化与模拟。
它是一门涉及医学、神经生理学、信息学、人工智能、数理学、计算机学等多个领域的新兴前沿学科，它具有复杂的非线性动力学特性、并行处理机制、学习、联想和记忆功能，以及高度自组织、自适应能力和灵活性。
因此吸引了众多的神经生理学家、心理学家、数理学家、计算机与信息科学家及工程师对人工神经网络进行研究和应用。
人工神经网络作为人工智能的一个分支，在近二十年来日益成为当代高新科技领域中竞争的热点。
目前关于人工神经网络的定义尚不统一，结合人工神经网络的来源、特点及定义，可将其表述为：人工神经网络是模仿脑细胞结构和功能、脑神经结构以及思维处理问题等脑功能的新型信息处理系统。
1.1人工神经网络的发展过程人工神经网络的研究始于1943 年心理学家和数学家W.Pitts 提出的神经网络最早的数学模型，称为MP模型，从而开创了人工神经网络研究的时代。
人工神经网络的发展过程总体可以分为四个阶段：（1）形成时期第一个神经元模型（M-P 模型），他们的努力奠定了网络模型和以后神经网络开发的基础。
1951 年，心理学家Donala O. Hebb 提出了连接权值强化的Hebb法则，为构造有学习功能的神经网络模型奠定了基础。
基于神经网络的自动机及模拟复杂土地利用系统
基于神经网络的自动机及模拟复杂土地利用系统一、概述本文主要研究基于神经网络的元胞自动机（Cellular Automata）在模拟复杂土地利用系统及其演变中的应用。
尽管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。
相比之下，模拟多种土地利用的动态系统要复杂得多，需要考虑众多空间变量和参数，而确定模型的参数值和模型结构具有很大难度。
为了解决上述问题，本文提出将神经网络、元胞自动机和地理信息系统（GIS）相结合，进行土地利用的动态模拟。
通过利用多时相的遥感分类图像来训练神经网络，可以方便地确定模型参数和模型结构，从而消除常规模拟方法可能带来的弊端。
这种方法为研究复杂土地利用系统的演变提供了新的思路和工具。
1. 介绍土地利用系统的复杂性和重要性土地利用系统是一个多层次、多尺度、多要素相互作用的复杂系统。
这个系统涉及了人类社会活动的方方面面，包括但不限于经济发展、城市规划、生态保护、农业生产等。
由于其内部和外部因素的多样性和动态性，土地利用系统的变化过程充满了复杂性和不确定性。
对土地利用系统的深入理解和模拟预测，对于实现土地资源的可持续利用、优化城市空间布局、保护生态环境等具有重大的理论和实践意义。
随着科技的进步，特别是计算机技术和人工智能技术的发展，基于神经网络的自动机成为了模拟复杂土地利用系统的一种有效工具。
神经网络具有强大的非线性映射能力和自学习能力，能够处理复杂的非线性问题，并且能够从大量的数据中提取有用的信息。
自动机则提供了一种离散的、基于规则的事件驱动模型，可以模拟系统的动态演化过程。
将神经网络和自动机相结合，可以构建出既能够反映土地利用系统复杂性，又能够模拟其动态演化过程的模型。
基于神经网络的自动机模型可以处理大量的时空数据，通过学习和训练，发现土地利用变化的规律和模式，预测未来的变化趋势。
同时，这种模型还可以结合人类的行为决策和社会经济因素，对土地利用系统进行综合分析和优化。
元胞自动机土地利用预测原理
元胞自动机土地利用预测原理土地利用预测是指根据过去的土地利用模式和一定的规律，通过建立数学模型来预测未来一定时期内的土地利用情况。
而元胞自动机则是一种模拟复杂系统行为的数学模型，它由许多细胞（cell）组成，每个细胞都具有一定的状态，并与周围的细胞相互作用。
元胞自动机模型中的每个细胞都可以表示一个地块，而细胞的状态可以表示该地块的土地利用类型，如农田、林地、建设用地等。
元胞自动机模型中的状态转换规则可以通过观察过去的土地利用模式和一定的规律来确定。
土地利用预测的基本原理是通过分析过去的土地利用模式和一定的规律，建立元胞自动机模型，并根据模型中的状态转换规则来预测未来一定时期内的土地利用情况。
预测的准确性取决于模型中的状态转换规则的准确性和模型中的参数的确定。
元胞自动机模型的状态转换规则可以通过多种方法确定，其中一种常用的方法是基于邻居细胞的状态。
例如，对于一个细胞来说，如果周围的细胞主要是农田，则该细胞很可能也是农田；如果周围的细胞主要是建设用地，则该细胞很可能也是建设用地。
通过观察过去的土地利用模式，我们可以统计不同类型的邻居细胞对当前细胞状态的影响，并据此确定状态转换规则。
除了邻居细胞的状态，元胞自动机模型的状态转换规则还可以考虑其他因素的影响，如地形、气候、经济发展等。
这些因素可以通过引入模型中的参数来表示，并根据观察数据和专家知识来确定。
土地利用预测可以应用于城市规划、环境保护、农业发展等领域。
例如，在城市规划中，可以利用土地利用预测模型来预测未来一定时期内不同类型的土地利用需求，从而指导城市的用地规划和土地资源的合理利用；在环境保护中，可以利用土地利用预测模型来评估不同土地利用类型对环境的影响，从而制定相应的环境保护措施；在农业发展中，可以利用土地利用预测模型来预测不同类型的农田需求，从而指导农业生产的布局和农田资源的合理配置。
元胞自动机土地利用预测原理是一种基于过去土地利用模式和一定规律的预测方法。
基于元胞自动机模型的土地利用变化模拟_以大连经济技术开发区为例_杨俊
地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA第70卷第3期2015年3月V ol.70,No.3March,2015基于元胞自动机模型的土地利用变化模拟——以大连经济技术开发区为例杨俊1,2，解鹏1，席建超2，葛全胜2，李雪铭1，马占东1（1.辽宁师范大学自然地理与空间信息科学辽宁省重点实验室，大连116029；2.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101)摘要：元胞自动机模型已经成为模拟土地利用变化的重要方法。
传统土地模拟方法中侧重于通过分析影响土地利用变化的因素来构建预测模型，较少从土地利用类型变化及其相互作用的空间角度来关注模型构建。
本文以1998年、2004年和2009年1:10000土地利用数据，利用Python 语言结合GDAL 与Numpy 类库实现局部土地利用竞争的元胞自动机模型原型开发，并用于模拟大连市经济技术开发区1998-2009年土地利用变化模拟。
研究结果：①建立了发掘多地类之间相互作用关系的试验方法，研究适用于具有明确物理意义的多地类元胞自动机模拟模型；②该模型具有好的模拟精度，对建设用地、农用地和林地等3种不同类型用地进行同时模拟，其对应Kappa 系数分别为0.762，0.634和0.678；③该模型建立了研究不同种地类协调作用的基本方法，可以用于进一步研究土地利用变化地类之间驱动原理。
关键词：局部土地利用竞争；元胞自动机模型；土地利用变化；模拟；大连市经济技术开发区DOI:10.11821/dlxb2015030091引言近年土地利用变化模拟成为国内外学者研究的一个热点。
土地利用变化动态模拟的模型较多，比如系统动力学模型、Markov 模型、Agent 模型、CLUE-S 模型和元胞自动机模型等。
系统动力学模型注重从系统论和控制论的角度分析土地利用利用变化的驱动因素，黄庆旭和史培军等学者利用该方法对中国北方地区干旱化情境下土地利用变化进行模拟，成功预测出土地利用面积总量的变化趋势[1]。
基于元胞自动机的土地资源节约利用模拟
第24卷 第5期自 然 资 源 学 报V ol 24N o 5 2009年5月J OURNAL OF NATURAL RESOURCES M ay ,2009收稿日期:2008-08-22;修订日期:2008-12-02。
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(40830532);国家自然科学基金资助项目(40801236);国家杰出青年基金资助项目(40525002);国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA12Z206)。
作者简介:杨青生(1974-),男,青海乐都人,讲师,博士,主要研究遥感与地理信息模型及应用。
E m ai :l qs y ang2002@基于元胞自动机的土地资源节约利用模拟杨青生1,2(1 广东商学院资源环境学院,广州510230;2 中山大学地理科学与规划学院,广州510275)摘要:为模拟节约土地资源的城市可持续发展形态,以珠江三角洲城市快速发展的东莞市为例,运用元胞自动机(C A )、地理信息系统(G IS)和遥感(RS)从历史数据中建立城市空间扩展的C A,将土地资源节约利用程度与城市用地空间聚集程度相结合,在评价城市用地空间聚集程度的基础上,通过不断增加离市中心距离权重和离公路距离权重,调整CA 的参数,模拟节约土地资源,城市用地在空间上紧凑布局的城市形态,并以调整参数的模型(离市中心距离权重为-0 006,离公路权重为-0 024)模拟结果为基础,分析了实现城市用地空间上紧凑发展,土地资源节约利用的政策:到2010年,东莞市离市中心27k m 范围内的适宜地区可规定为鼓励城市发展区,27~34k m 范围内的适宜地区可规定为限制性城市发展区,其它地区为非城市发展区。
关 键 词:土地资源;节约利用;紧凑;元胞自动机中图分类号:F301 24;P208 文献标识码:A 文章编号:1000-3037(2009)05-0753-101 引言元胞自动机(C ellular Auto m ata ,简称CA )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。
几种土地利用变化模型的介绍
几种土地利用变化模型的介绍土地利用变化模型是研究土地利用变化规律的重要工具，可以帮助我们预测未来的土地利用模式、评估土地利用政策的效果以及制定可持续发展的土地利用规划。
下面将介绍几种常用的土地利用变化模型。
1.经验模型经验模型是基于历史数据和经验法则构建的模型，用来描述土地利用变化的趋势和模式。
它的基本假设是未来的土地利用变化会重复历史模式。
常用的经验模型有线性回归模型和Logistic回归模型。
线性回归模型用来分析发展趋势，可以预测长期变化的土地利用类型；Logistic回归模型则可以处理二元的土地利用变化模型，例如分析城市扩张的模式。
2.机械模型机械模型是基于机械规则和转移规则构建的模型，用来模拟土地利用变化的过程。
它的基本假设是邻近地区间的土地利用变化存在耦合关系。
常用的机械模型有转移矩阵模型和规则模型。
转移矩阵模型利用土地转移矩阵来描述土地利用变化的规律，通过转移矩阵的更新可以模拟土地利用的演变过程；规则模型则是通过制定一系列的规则来模拟土地利用的转移过程，例如基于景观分析理论的规则模型可以模拟不同景观类型间的转移关系。
3.细胞自动机模型细胞自动机模型是一种基于空间单元的离散化模型，用来模拟土地利用变化的空间动态过程。
它的基本假设是土地利用的变化是由细胞间的互动和相互作用所导致的。
细胞自动机模型分为元胞和邻域两个概念，元胞表示空间单元，邻域表示元胞的空间关系。
通过设置元胞和邻域之间的转移规则，可以模拟土地利用的变化过程。
细胞自动机模型具有较强的空间分析能力，可以模拟不同尺度的土地利用变化。
4.地理信息系统模型地理信息系统模型是基于地理信息系统（GIS）的空间分析和空间建模功能构建的模型。
它的基本假设是土地利用变化的驱动因素是多样化和复杂化的，需要综合考虑多个因素的空间分布和相互作用。
地理信息系统模型可以利用GIS数据分析和处理土地利用数据，提取土地利用变化的特征和规律，建立土地利用变化的概念模型和规则模型，预测未来的土地利用模式。
土地信息系统(6.4.1)--第四节土地利用变化模型--元胞自动机
6.4 土地利用变化模型—— CA
CA 基础 基于灰色局势决策规则的元胞自动机的构建 基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程 实例分析——以海南省琼海市为例
CA 基础
CA 模型建模框架
离散的元胞 (cells) 、有限的状态 (states) 、邻域 (neighbour) 和规 则 (rules) 等 4 个基本要素构成。可以利用形式语言以一个四元组描 述如下：
而各目标之间的相对重要性（权重）关系则采用层次分析法确定
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
将土地利用状态简化为：耕地、林地、城市用地、未利用地。城 市用地的扩展势必涉及到土地利用类型的变换，这种变换有很多 种形式。因此根据经验知识，有以下几种土地利用变换 :
规则 1 ：对于耕地，变换方式：耕地→城市用地 , 耕地→耕地 ( 耕地保护 ), 耕地→林地；
CA=(L,S,N,F)
L 是规则划分的格网空间 , 即元胞的初始状态群，每个格网单元（ cell ）就是一个 元胞， L 通常为一维或二维空间，但理论上可以是一个任意正整数维的规则空 间； S 是元胞可能处于的状态集合，它是一个离散集合； N 是元胞的邻域环境 ； F 是局域转换函数。
CA 基础
一般模型的基础数据都是栅格数据，所以每一个栅格单元即是一个元胞 。不同的研究目的，栅格单元的大小可以不一样。对于宏观的城市扩展 研究，每个元相当于撒下了元胞的种子。
（ 2 ）元胞的状态集——初始土地利用状态
初始土地利用的状态对应了元胞的状态，由前所述，元胞的状态集可以 简化为： { 耕地、林地、城市用地、空地和积水地 } 。
规则 2 ：对于林地，变换方式：林地→城市用地 , 林地→林地 ( 林地保护 ), 林地→耕地；
基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究
基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究摘要：土地利用是人类社会发展的重要问题，对于土地利用情景进行研究可以帮助政府制定合理的土地规划和决策。
本研究基于系统动力学模型和元胞自动机模型，通过建立一个综合考虑自然环境、经济发展和人口变化等因素的土地利用情景模型，以探索不同情景对土地利用的影响。
1. 引言土地利用是一个动态的过程，受到自然因素、经济发展和人口变化等多种因素的影响。
为了更好地预测和规划土地利用情景，需要建立一个能够综合考虑各种因素的土地利用模型。
系统动力学模型和元胞自动机模型是两种常用的模拟方法，可以帮助我们理解土地利用过程中的复杂关系和变化规律。
2. 方法本研究首先收集了一定时期内的土地利用数据，并对数据进行整理和预处理。
然后，基于系统动力学模型，考虑自然环境、经济发展和人口变化等因素，建立了一个包含农业、工业和城市等不同土地类型的土地利用模型。
在模型中，每个土地单元被看作一个元胞，通过规定不同土地类型之间的相互作用规则，并设置相应的规则参数，模拟土地的变化过程。
最后，通过对实验结果进行分析和比较，评估不同情景对土地利用的影响。
3. 结果通过运行土地利用情景模型，我们得到了不同情景下的土地利用结果。
结果表明，自然因素、经济发展和人口变化等因素对土地利用有着显著影响。
例如，城市化进程加速会导致城市土地的扩张，同时也会影响农田和森林等其他土地类型的减少。
另外，在不同情景下，不同土地类型的利用率和转化率也存在差异。
4. 讨论本研究基于系统动力学模型和元胞自动机模型，建立了一个综合考虑自然环境、经济发展和人口变化等因素的土地利用情景模型。
通过对实验结果的分析，我们发现不同情景下土地利用的变化规律。
在进一步研究中，可以考虑引入更多的因素和变量，进一步完善模型的精度和准确性。
5. 结论本研究通过建立基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型，对不同情景下土地利用进行了研究。
基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究
然和人文因素综合作用的结果 , 如何把自下而上的 元胞自动机模型与其它空间模型, 特别是经济学模
466
中国科学 D 辑 地球科学
第 35 卷
需求的角度 , 模拟未来不同发展情景下的土地总量 需求, 然后以元胞自动机模型为基础, 结合 GIS 技术, 从满足局部土地利用继承性 适宜性和邻域影响的角 度完成不同土地需求情景下的土地空间分配 , 从而 模拟出不同情景驱动下的土地利用空间情景格局 (图 1).
需要出发 , 我们首先假定人文因素变化是影响土地 利用变化的唯一因素 . 然后把模拟区域看成一个相 对独立的区域系统 , 主要进行两种系统状态下的模 拟研究, 一是系统封闭状态 , 在该状态下 , 系统与外 界不存在物质和能量交换 , 系统粮食自给率为 1, 系 统内部的粮食产品需求和供给将保持相对平衡 ; 二 是系统开放状态, 在该状态下 , 系统与外界存在物质 和能量交换, 粮食自给率不等于 1, 系统内部的粮食 产品需求和供给将不能保持平衡 , 需要通过市场调 节, 与外界进行粮食交换. 具体的 , 该模型主要包括 社会经济和土地利用两个子系统 , 在国家宏观发展 战略的背景下 , 以社会经济子系统中的人口 (GDP) 市场调节( 粮食自给率) 经济 土地政策以及技术
[23~29]
1 LUSD 模型
1.1 模型的基本思路
LUSD 模型的基本思路是在自下而上的元胞自 动机模型和自上而下的系统动力学模型相结合的基 础上, 依据供求平衡原理 , 从宏观用地总量需求和微 观土地供给相平衡的角度 , 开展土地利用模拟. 具体 的, 该模型首先以系统动力学模型为基础 , 从社会经 济系统中人口 经济(GDP) 市场调节(粮食自给率) 土地政策以及技术进步(粮食单产)五大因素驱动土地
《2024年基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究》范文
《基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快和人口增长，土地资源的合理利用成为了一个重要的问题。
为了更好地预测和规划土地利用情景，本研究采用系统动力学模型（SDM）和元胞自动机模型（CABM）构建了土地利用情景模型。
本文首先阐述了土地利用的背景及重要性，随后概述了本文的主要研究方法、内容和贡献。
二、土地利用研究背景与意义随着经济的发展和城市化进程的推进，土地资源的需求量越来越大。
土地利用的合理性和可持续性对于维护生态平衡、保障粮食安全和促进经济发展具有重要意义。
因此，研究土地利用情景模型，有助于我们更好地预测土地利用的变化趋势，为土地资源的合理配置和可持续利用提供科学依据。
三、系统动力学模型（SDM）与元胞自动机模型（CABM）概述系统动力学模型（SDM）是一种以系统论为基础，通过分析系统内部各要素之间的因果关系和反馈机制来描述系统动态行为的建模方法。
而元胞自动机模型（CABM）则是一种基于空间格网的动态模型，通过模拟空间单元的演变过程来描述空间格局的变化。
这两种模型在土地利用情景模拟中具有各自的优势，因此本研究将两者结合起来，构建了土地利用情景模型。
四、模型构建本研究首先确定了模型的研究区域、时间尺度等基本参数。
然后，基于SDM构建了土地利用系统的因果关系图和存量流量图，分析了土地利用系统的内部机制和反馈关系。
在此基础上，结合CABM构建了土地利用的空间格局演变模型。
最后，通过将SDM和CABM进行耦合，构建了土地利用情景模型。
五、模型应用与结果分析本研究将构建的土地利用情景模型应用于实际案例中，分析了不同情景下的土地利用变化趋势。
结果表明，模型能够较好地模拟土地利用的动态变化过程，预测未来土地利用情景。
通过对比不同情景下的土地利用变化，我们发现某些情景下的土地利用更加合理和可持续。
这些情景通常具有较高的生态效益、经济效益和社会效益。
六、讨论与展望本研究虽然取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处。
《2024年基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究》范文
《基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究》篇一一、引言土地利用变化是全球环境变化的重要组成部分，对于社会、经济、环境等众多领域有着深远的影响。
为准确模拟和预测土地利用变化及其带来的影响，研究者们发展了多种模型与方法。
本文提出了一种基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型，以期更深入地理解和模拟土地利用变化过程。
二、系统动力学模型概述系统动力学模型是一种定性与定量相结合的方法，通过建立系统的因果关系和反馈机制，模拟系统的动态行为。
在土地利用变化的研究中，系统动力学模型可以有效地描述土地利用变化的复杂过程，包括社会经济因素、政策因素等对土地利用变化的影响。
三、元胞自动机模型概述元胞自动机模型是一种空间离散化模型，通过模拟空间单元的演变过程，反映空间格局的动态变化。
在土地利用变化的研究中，元胞自动机模型可以有效地模拟土地利用的空间格局变化，包括土地利用类型的转移、空间分布的变化等。
四、基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型构建本文提出的土地利用情景模型结合了系统动力学模型和元胞自动机模型的优点，既考虑了土地利用变化的动态过程，又考虑了土地利用变化的空间格局。
模型构建包括以下步骤：1. 确定研究区域和土地利用类型；2. 建立系统动力学模型，描述社会经济因素、政策因素等对土地利用变化的影响；3. 建立元胞自动机模型，模拟土地利用类型的空间转移和空间分布的变化；4. 将系统动力学模型和元胞自动机模型进行耦合，形成土地利用情景模型；5. 通过历史数据对模型进行验证和优化。
五、模型应用与结果分析以某研究区域为例，应用本文提出的土地利用情景模型进行模拟和预测。
结果发现，模型能够有效地描述土地利用变化的动态过程和空间格局，预测结果与实际情况较为吻合。
进一步地，通过对不同情景的模拟和比较，可以评估不同政策措施对土地利用变化的影响，为政策制定提供科学依据。
六、结论与展望本文提出了一种基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型，通过历史数据的验证和优化，证明了模型的有效性和可靠性。
基于元胞自动机和多准则决策的潜在土地适宜性评价模型系统
基于元胞自动机和多准则决策的潜在土地适宜性评价模型系统1. 需求分析土地是人类赖以生存的基本条件和物质基础。
随着人口的增长和经济社会的发展，对土地的需求也在不断增加。
在有限的土地资源条件下，如何合理配置人类生产、生活所需用地，保证土地资源的可持续利用，协调人地之间的矛盾，是摆在我们面前的重大课题。
土地利用适宜性评价根据特定的用地类型，以土地合理利用为目标，对土地属性进行鉴定，并阐述土地适宜性程度。
土地适宜性分析可以引导人们按照土地的内在适宜方向进行开发，对于保证合理适当地利用土地资源、提高土地的社会价值具有重要的指导意义。
但是在传统的土地利用适宜性评价工作中，仍然存在评价结果主观性较强，评价过程效率不高，难于做长期的潜在适宜性评价等问题。
面对这样的情况，一些人工智能的方法被应用到该领域中了。
但是当前使用的人工智能方法相对单一，很多优势性很强的新兴人工智能方法还未得到应有的利用。
因此我们在此建立了一个基于元胞自动机和多准则决策的潜在土地适宜性评价模型系统，对土地利用的当前适宜性和潜在适宜性进行分析。
2．解决思路土地适宜性评价有几个特点。
（1）土地适宜性评价涉及土壤、水文、气象、地质、人文等多个方面，是多种评价因子共同参与的综合产物。
（2）土地作为一个复杂系统，其内部的规律很难通过简单的数学方程来表达。
因此，选用能够模拟复杂系统的、合适的模型方法来解决实际的评价工作是非常重要的。
（3）土地适宜性评价的研究必须基于空间信息，评价必须以空间的形式来表达。
系统采用层次分析法来确定各评价因子的权重值。
但由于层次分析法模型建立的过程中的人为主观因素，一定程度上会影响决策结果，通过敏感性分析，可以确定不精确因素对决策会产生多大的影响，对决策结果会产生多大的偏移，因而提出了在空间尺度上研究多准则权重敏感性的新方法，将通用的敏感性分析方法运用在基于GIS 的层次分析多准则决策模型中，并开发了相应的AHPSensitivity 工具模块来检测多准则决策评价相对准则因子权重的变化，并进一步对决策问题的空间动态变化做可视化展现。
土地利用规划_第10章 土地利用结构与布局
4
第二节 土地利用结构系统及其特征
19
三、基于思维系统性的模型法
寻求土地利用综合效益最大化的前提下的土地资 源部门合理分配，从而形成最优（或满意）的土地利 用结构，采用系统工程方法才能得以解决。系统工程 把土地利用系统看成是一个整体，同时把研究过程也 视作为一个整体，要求从土地利用系统整体的角度对 土地利用系统与其子系统之间的矛盾加以整体协调， 对有限的土地资源的部门间和产业间合理分配，就需 要从全局整体来协调。
37
二、土地利用分区方法
（1）综合分析法 又称经验法，是一种定性分区法，主要适用
于土地利用方式区域差异显著、分区界限明显易 定的情况，要求具体操作人员非常熟悉当地的实 际状况。 （2）主导因素法
是在基层乡镇土地利用方式划分的基础上， 适当加以归并，逐步扩大土地利用类型区，毒将 地域相连的类型区合并成为土地利用用地区域， 以主导土地用途作为用地区域。
2．层次性 土地利用系统按一定标准划分成不同层次的
系统从纵向来看大致可分为全国、省、市、县、 乡五级层次。从横向来看，若把一定地域范围内 土地利用系统定为最高层以次系统，农业用地非 农业用地和未利用土地组成土地利用系统（层次 Ⅰ），农业用地、非农业用地和未利用土地内部 再进一步分解下一层次土地利用系统。
33
二、土地利用结构优化模型实例
（自习）
34
第六节 土地利用空间布局
土地利用结构一经确定之后，应当将其在土 地上加以布局，以达到全面实施土地资源合理配 置的目的。
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第32卷第12期2007年12月武汉大学学报信息科学版Geo matics and Informat ion Science of W uhan U niver sity Vo l.32N o.12Dec.2007收稿日期:2007 10 10。
项目来源:国家自然科学基金资助项目(40271088;广西应用基础研究专项基金资助项目(0731022;广西高校人才小高地资源与环境科学科研创新团队建设经费资助项目。
文章编号:1671 8860(200712 1164 04文献标志码:A基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型杨小雄1,2 刘耀林1 王晓红1,3 段滔1(1 武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号,430079(2 广西师范学院资源与环境科学学院,南宁市明秀东路175号,530001(3 贵州大学林学院,贵阳市花溪区,550025摘要:分析了我国当前土地利用规划布局的不足,对标准的元胞自动机模型的元胞涵义、规则定义等进行了扩展,探讨了元胞自动机模型在政策及相关规划约束、邻域耦合、适宜性约束、继承性约束及土地利用规划指标约束下的土地利用规划布局的元胞自动机模型。
以广西东兴市为例进行了模型的仿真运行和结果分析。
关键词:土地利用规划布局;元胞自动机;约束条件中图法分类号:P273;P208常见的土地利用规划布局有土地利用分区模式和土地利用类型模式[1]。
传统的布局方法受人为因素影响较大,不能动态地反映土地利用规划布局的全过程,难以适应土地规划智能化信息处理的需求。
元胞自动机(cellular auto mata,CA作为一种通用的时空动态模型,已成为城市增长、扩散和土地利用演化、土地利用情景模拟等方面的研究热点[2 4]。
元胞自动机在土地利用规划布局方面的研究正处于探讨阶段,并在基本农田保护区的自动生成方面已取得一些成果[5],但对如何利用元胞自动机进行区域土地利用规划布局尚未系统地研究。
本文通过基于约束条件的元胞自动机与GIS 相结合来进行土地利用规划布局研究,对于消除常规模拟方法所带来的弊端,提高土地利用总体规划的科学性、合理性具有重要的理论和现实意义。
1 模型构建1.1 基本流程利用元胞自动机进行区域土地利用规划布局,是从土地利用现状出发,通过土地利用方式的迭代来实现土地利用的规划目标。
对于N 种土地利用类型,每个元胞可以有N N 种可能的变化,但在规划期内,土地利用之间的转换受到人为的控制,建立约束性的元胞自动机规划布局模型,其实质就是通过在CA 模型中加入一些约束性条件来控制模拟过程,使元胞的转换按预定的方向发展,从而实现土地利用规划布局。
在元胞的转换中,往往受到各种力量的制约:!元胞的转换与周围元胞有关,即邻居元胞与中心元胞具有耦合作用;∀元胞的转换受原土地利用的影响,即土地利用具有继承性(惯性;#土地利用应与土地适宜性基本一致,即元胞的转换受到土地利用适宜性影响;∃土地利用布局受政策性及相关规划制约;%根据一定规则转化的元胞面积应与土地利用总体规划控制指标一致,包括与土地利用总体规划控制的各区域指标一致。
为了建模和计算的方便,上述约束条件本文分别称之为邻域耦合作用、继承性约束、适宜性约束、政策及相关规划约束、指标性约束。
在规划布局中,为了使各类用地布局相对集中,当一个元胞或元胞的组合转化为某类用地时,其周围的元胞也第32卷第12期杨小雄等:基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型可能转化为相应的地类,则该元胞或元胞组合称为种子。
其模型流程如图1。
图1 土地利用规划布局流程图Fig.1 F low chart of L and U tility P lanning L ayo ut 1.2 模型的表达1.2.1 定义元胞、元胞的状态集、邻居在土地利用规划布局中,元胞是一个栅格单元,一般用二维空间数据模型来表示;不同的研究目的,栅格单元的大小一样,在土地利用规划布局模型中,每个元胞(栅格的边长可根据研究的需要确定。
由基本农田、一般农田、园地、林地、牧草地、城镇用地、独立工矿用地、农村居民点、水产养殖用地、未利用土地等10种地类组成元胞的初始状态。
鉴于土地利用的复杂性,在土地利用布局中,邻居的定义可更加灵活,邻居的构形可以是非平衡、非对称的多种形式,邻居半径可能不同。
对于城镇用地、独立工矿用地、特殊用地、农村居民点用地,其邻域可定义为:在按摩尔型确定基本邻居的基础上,检索确定空间内所有邻居的交通属性。
在元胞实体属性表中,交通属性取值定义为:0表示邻居空间内无交通线通过,1表示中心元胞无交通线通过,2表示中心元胞有交通线通过。
选择基本邻居空间内的交通属性值大于等于1的元胞为真实邻居[6],对于其他用地类型,则按摩尔型确定邻居。
1.2.2 元胞转换及转换函数在元胞状态和邻居构形及约束确定的条件下,元胞的状态变化可表示为:S t+1i =f (S t i ,B t i ,C t i ,I t i ,N t i,j(1式中,S t +1i是元胞i 在t +1时刻的状态组合;S t i 是元胞i 在t 时刻的状态组合;B t i 是元胞i 在t 时刻的政策与相关规划约束;C t i 是元胞i 在t 时刻的土地利用适宜性约束;I ti 是元胞i 在t 时刻的土地利用的继承性约束;N t i,j 是以元胞i 为中心元胞,在t 时刻与邻域元胞j 的耦合;f 是转换函数;t 是时间。
从式(1可以看出,元胞的状态转换并不是确定的,它受转换函数的制约,其转换函数为:P t+1(sk,i=f (B t+1(sk,i,C t+1(sk,i,I t+1(sk,i,N t+1(sk,ij(2式中,P t +1(sk,i是元胞i 在t 至t +1时段内由土地类型s 转换为k 的转换指数;B t +1(sk,i 是元胞i 在t 至t+1时段内由s 转换为k 的政策与相关规划性约束;C t +1(sk,i是元胞i 在t 至t +1时段内由s 转换为k 的适宜性约束;I t +1(s k,i是元胞i 在t 至t +1时段内由s 转换为k 的继承性(惯性约束;N t +1(sk,ij是元胞i 在t 至t +1时段内由s 转换为k 的与邻域元胞j 的耦合。
1.2.3 各约束条件的作用机制及转换指数的测算在影响土地利用规划布局的诸因素中,各因素的作用性质并不相同,有的约束程度与因素指标的高低有关,可称之为一般性约束,其取值可根据其模糊隶属关系取0~1之间;有的在规划期内难以改变或不能改变,包括政策与相关规划因素、继承性因素,这些可称之为强制性因素,其取值为0或1。
式(2可表示为:P t+1s k,i =(1+C t+1s k,i *(1+N t+1s k,ij *B t+1(sk,i*I t+1(sk,i(31.2.4 转换规则转换规则是元胞自动机模型的核心,它决定了元胞自动机的动态转化过程。
转换规则集中体现了空间实体之间的相互作用。
式(3考虑到了元胞邻域、元胞适宜性、继承性、政策及相关规划约束对元胞转换的影响,但元胞能不能发生转换应该由规划的目标来决定,在土地利用规划的指标控制性约束下,通过一定的规则来完成元胞转换,从而完成土地的利用规划布局。
L =F(P t+1(s k ,i,G(4式中,L 表示土地利用规划布局;P t +1(sk,i表示元胞i 在t 至t +1时段内由土地类型s 转换为k 的转换指数;G 表示土地利用规划的控制指标;F 表示函数,该函数主要表现为以下规则。
规则1:在规划期内,假定土地控制指标依次满足基本农田、一般农田、城镇用地、独立工矿用地、特殊用地、水产养殖用地、农村居民点用地、园地、林地、牧草地、未利用土地,则在前一种土地利用类型布局完成的基础上,完成下一种土地利用类型的布局。
规则2:种子是指各规划用地最具转换潜力的初始元胞或元胞组合。
在进行种子的选择前,1165武汉大学学报信息科学版2007年12月应设定各规划用地转换指数的阈值(以下称种子确定的阈值,以元胞i从规划基期年到规划目标年(即从t到t+1时段内转换的指数P t+1(s k,i高低作为元胞转换的基础。
当转换指数大于种子确定的阈值时,则确定为种子;反之,则不作为种子。
同时,种子选择应在各下级行政区域之间基本平衡。
规则3:在进行种子的扩张前,同样应设定各规划用地转换指数的阈值(以下称种子扩张的阈值,方法同规则2。
当转换指数大于种子扩张的阈值时,则扩张;反之,则不扩张。
规则4:在进行种子的扩张时,扩张元胞应同时满足以下3个条件:!扩张元胞与种子元胞在空间上是拓扑邻接的;∀扩张元胞与种子元胞在属性上表现为用地类型相同;#扩张元胞的转换指数要大于种子扩张的阈值。
规则5:当元胞由一种土地类型转换为另一种土地利用类型后,它与邻域元胞之间的耦合作用将改变,邻域元胞的转换指数应重新计算。
规则6:假定一种土地利用类型发生转化后,则在模拟周期内假定它不能再转化为其他类型。
规则7:各土地利用类型的元胞转换数量按以下公式控制:Q q=M/A(5式中,Q q为q类土地的元胞数量;M为q类土地的规划控制面积;A 为元胞面积。
2 实例研究为了检验基于约束条件下土地利用规划布局模型的效果,本文以广西东兴市为例进行了土地利用总体规划布局研究。
东兴市土地总面积为548.65km2,2004年农用地面积为374.36km2,占68.19%;建设用地面积为28.81km2,占5.25%;未利用地面积为145.48km2,占26.51%,总人口为10.7万人[7]。
2.1 数据准备2.1.1 基础数据准备本实验进行了1997~2004年和2005~2010年两个时间段的模拟。
基础数据是东兴市1997和2004年的土地利用现状矢量图、地形图、土壤类型图等,所有地图经过矢量化、统一配准和矢量转栅格后,建立元胞实体数据库。
将土地利用矢量数据转化为120m120m栅格数据,共38733个元胞,覆盖了整个东兴市。
2.1.2 参数的准备1政策与相关规划约束。
主要受经济发展规划、城市规划、产业规划及各部门规划的约束。
有以下两种处理方式:对于强制性约束的政策或规划,按二值函数处理,取值为0或1;对于非强制性政策或规划,根据其约束程度按模糊关系处理,其值由系统参数库给定,并可根据情况进行调整。
2邻域耦合作用。
邻域耦合是邻居元胞与中心元胞的相互作用,表现邻居元胞与中心元胞的一种吸引或排斥,可称之为邻域耦合作用。
所有邻居对中心元胞的耦合作用称之为邻域耦合力。
有如下关系:N t+1sk,i=&m p c n k/m(6式中,N t+1s k,i是邻居元胞在t至t+1时段内对元胞i的邻域耦合作用;m为邻居个数;p c 为元胞耦合力;n k为k类元胞的数量。