土地利用变化模型--元胞自动机

基于灰色局势决策规则的元胞自动机的构建
CA城市空间扩展模型
▪ 元胞的每一次演变就代表了人们对于土地利用方式转变的一次 决策
▪ 局域转换规则F是CA的一个关键环节。不同问题有不同的转换 规则
▪ 对城市土地系统来说,由于其具有很大的不确定性,即灰色性, 因此引入多目标灰色局势决策用于元胞的演变规则的制定
实例分析——以海南省琼海市为例
3）模型检验 检验模拟结果的准确性，理论上应该用历年数据来检验，并由此可以得出模拟 次数与时间的关系（假设土地利用在时间上均衡发展）。反映模拟若干轮后的各 种土地利用类型的变化量，从而得出各种地类的变化趋势。
实例分析——以海南省琼海市为例
4）模拟结果 琼海市的土地利用依次模拟至20轮，模拟结果见图
1）试验区概况
琼海市土地总面积为171037.29公顷。1996年全市农用地面积145105.52公顷， 占土地总面积的84.84%；建设用地18333.93公顷，占土地总面积的10.72%；未 利用土地7597.84公顷，占土地总面积的4.44%。人均土地面积0.39公顷。全市 人均耕地面积0.089公顷。
▪ 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；
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
▪ 规则3：对于未利用地，变换方式：未利用地→城市用地,未利用地→林地( 林地保护),未利用地→耕地，未利用地→未利用地；
▪ 规则4：对于城市用地，由于已经建成，所以只存在城市用地→城市用地一 种方式；
▪ （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}。
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
Gray-CA模型的建立执行过程
▪ （3）、元胞的演变规则——多目标灰色局势决策
✓ 1）事件集和对策集
✓ 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；
▪ （3）、元胞的演变规则——多目标灰色局势决策
✓ 2）构造局势集
根据上述事件集和对策集，对于元胞xi有局势： si1 = {xi ,耕地}，{xi ,林地}，{xi , 城市用地}，由于有n个这样的元胞，所以共
有3n个局势。
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
Gray-CA模型的建立执行过程
数 据 库
属 性
模 型 库
CA扩展：CA-Agent土地利用规划布局模型
土地利用规划数据库
决 策 过 程
职能 Agent 职能 Agent 知识库 模型库
公众 Agent 知识库
公众 Agent 模型库
企业 Agent 企业 Agent 知识库 模型库
职能 Agent
土地承包经营者 Agent
居民 Agent
实例分析——以海南省琼海市为例
2）数据处理
根据专家建议采用的是对建成城区分别按“好、一般、差”各赋给一定缓冲距 离区间；然后在矢量图上对面状建成城区分别做buffer,判断各个地块落在哪个 缓冲带内，得出各个地块受中心城市影响程度，以“0.6”、“0.4”、“0.1” 分别表示“好”、“一般”、“差”的强度状况（建成区为1），并将其作为一 个数值型属性项储存在该矢量数据库中。 CA模拟的单元划分需要栅格数据与之对应，但上面提到的土地利用数据库中的 数据却是矢量数据。利用Arc/info的GRID模块对基础矢量图件进行栅格化处理， 将矢量数据转为栅格数据。
▪ （3）、元胞的演变规则——多目标灰色局势决策
✓ 3）给出决策目标
土地利用方式的转变必须体现一定的经济效益、社会效益和生态效益，本研究 中用三个不同目标既元胞周围的集聚效益、元胞的经济效益和元胞的社会效益与 生态效益并用三个不同的决策目标矩阵来表达三个目标。 给出了相应的矩阵。
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
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
邻域N的定义 在格网L中,处于位置x的一个格网叫做一个元胞,其邻域N(x)可定义为: N(x)={x+y,y∈N(0)} 其中,N(0)是元胞x的邻近空间(不包括x本身)
实例分析——以海南省琼海市为例
6）不同权重方案下的模拟结果 （1）降低因素1的权重，模拟20轮结果见图a，该结果说明如果不限制侵占耕地，
往往城市会占用大片良田，影响可持续发展； （2）提高因素3的权重，模拟20轮结果显示道路两旁的城市用地增加，见图b，说
明交通在城市发展中的重要作用； （3）提高因素5的权重，模拟20轮结果见图c，说明了中心城市的影响在城市发展
局域转换函数F 在格网L中,随着x的位置移动,通过运用局域函数对每一个元胞进行状态映射,如 此反复,从而得到下一时刻整个格网L的状态S。因此,元胞自动机的全局函数 f(z,x)可定义为: f(z,x)=F(z|N(x)=Φ) 式中,z为元胞x的下一时刻的状态；N(x)=Φ表示元胞x的邻域状态为Φ。 上式表明CA的全局函数就是应用在元胞x的局域转换函数。
根据土地利用类型可能的转变方式，得出以下事件集和对策集： 事件集 = {x1、x2、……、xn}，xi 为状态为耕地、林地等元胞，n为这样的元胞个
数； 对策集 ={城市用地、耕地、林地}，即可能由其它用地类型演变而来的元胞用 地类型。
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
Gray-CA模型的建立执行过程
政府 Agent 效用函数
某用地布局决策 评价
控制指标
反建议
接受 确定该用地最终布局方案
（a）1996年土地利用现状图(栅格 )
（b）模拟20轮结果图(栅格)
图6-19 模拟结果比较
实例分析——以海南省琼海市为例
5）模拟结果分析 通过对下列两表的比较，可以看出各种地类的总体增减变化趋势是基本一致的 ，说明该Grey-CA城市空间扩展模型用于模拟城市的扩展是可行的。另外，需要 说明的是，由于实验系统没有考虑外界因素造成的元胞的突变.
第6 章 土地信息分析模型
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：
目标1 表达元胞周围的聚集程度，体现集聚效益,其分值用元胞邻域中具有同类 土地利用状态的元胞总数来表示（本模型采用摩尔邻域）,即图（a）中，表示第 i个元胞其邻域中为城市用地的元胞个数；表示第i个元胞其邻域中为耕地的元胞 个数；表示第i个元胞其邻域中为林地的元胞个数。
目标2 表达元胞的经济效益（产值），其分值用单位面积产值表示。即图（b） 中，表示第i个元胞若为城市用地其单位面积产值；表示第i个元胞若为耕地其单 位面积产值；表示第i个元胞若为林地其单位面积产值。
企业 Agent
职能 Agent 效用函数
承包经营者来自百度文库Agent 效用函数
确定职能 Agent 初步 规划方案
确定承包经营者 Agent 初步规划方案
居民 Agent 效用函数
确定居民 Agent 初步 规划方案
企业 Agent 效用函数
确定企业 Agent 初步 规划方案
用地满 足顺序
政府 Agent 确定总体布局初步规划方案
目标3 表达元胞的社会效益与生态效益，主要是从可持续发展的角度进行，对耕 地实施保护，限制某些耕地发生用途转变，另一方面，通过限制林地的转变来保 证森林覆盖率，进而保证生态效益，同时影响城市扩展的非常重要的因素——交 通通达度、中心城市的影响与土地适宜性评价结果也在此目标中考虑。
实例分析——以海南省琼海市为例
根据以上所列的变换方式，可先规定以下规则:若一个元胞在t时刻的 状态属于以下情况,则在t+1时刻其状态保持不变,即若
s s t ij
∈{城市用地,积水地},则
st 1 ij
=
t ij
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
Gray-CA模型的建立执行过程
▪ （1）定义元胞
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，每个元胞（栅格）的边长大小在20～30米就足够了。这一 步相当于撒下了元胞的种子。
中的重要作用.
(a)
(b)
（c）
图6-20不同权重方案下的模拟结果
CA扩展：CA-Agent土地利用规划布局模型
❖ 模型层次
用 户
人机交互环境
层
最
终
政府 Agent
决
策
协调调度
协调调度
层
辅 助
职
公
企
能
众
业
Agent Agent Agent
决
策
层
组
组
组
织
织
织
决
策 资 源 层
知 识 库
数 据 库
空 间