元胞自动机在景观格局优化中的应用
景观生态学

一、景观变化的物理模型二、人为管理景观的最佳模式三、景观动态模型一、景观变化的物理模型人类主导的土地利用方式变化主要有六个主要原因:森林砍伐、郊区化、廊道建设、荒漠化、发展农业和重新造林。
此外还有若干“瞬时的”转化类型,如湿地排水或由长期空气污染造成的土地退化,核电站泄漏等。
每个变化的格局都是一个镶嵌体序列,即一定时间内一系列的空间格局。
确定镶嵌体序列是开发可在生态学上直接比较的空间模型的关键。
1.1 景观变化的空间过程与模式基于几何学变化的简单空间模型(Forman,1995)常见的五种景观变化模式。
深灰色表示原始土地类型,白色表示10%转换为新土地类型,浅灰色表示40%转换为新土地类型.随机式为参考模型。
边缘式。
它是指新的土地类型从一个边缘单向地呈大致平行带状蔓延。
土地转化的来源,例如一个区域城市化或高吹沙这种天气现象,都是从景观的边缘开始的。
廊道式。
它是指象公路或灌渠这样的新的廊道在开始时把原来的土地类型一分为二,从廊道的两边向外扩展。
单核心式。
它是指从景观(如城镇或重新造林斑块)的一点或一个核心处蔓延,放射状发展并留下初始土地类型的一个收缩环。
多核心式。
它是指从景观的几个点开始蔓延,如居民点或外来物种入侵,所产生的新的区域朝彼此放射状的扩展。
散布式。
它是指新的斑块广泛散布,如在散布斑块中伐木或者在大块土地上以住宅的形式郊区化,会迅速消除原始土地类型中的大斑块,将新土地类型中大斑块的出现机会减到最小,并产生原始土地类型的临时网络。
几种景观变化的典型空间模式(Forman,1995)土地转化变化的空间格局空间模式森林砍伐从一个边缘开始向里砍伐边缘式从中心的一个砍伐带向两边扩张砍伐廊道式从一个新的砍伐道扩张砍伐单核心式从几个分散的砍伐道扩张砍伐多核心式郊区化沿着远郊交通廊道发展廊道式荒漠化从相邻区域扩散颗粒物质边缘式从区域内过牧的地方扩展多核心式个别事件所产生的大量堆积物的分布随机式整个区域的盐渍化或地下水位下降均匀式植树造林废弃地上的小的分散斑块散布式大的具有一定几何形状的种植斑块多核心式5种模式的对比:边缘模型被认为是六种模型中最好的,它没有穿孔,切割或分割。
景观生态学原理——景观格局与分析

景观生态学原理|——景观格局与分析景观的三个特征:1、格局:生态系统的大小、形状、数量、类型及空间配置相关的能量、物质和物种的分布2、功能:景观单元之间的相互作用,生态系统组分间的能量流动、物质循环和物种流3、动态:斑块镶嵌结构与功能随时间的变化3.1 景观发育景观格局的形成,受到生物与非生物两个方面的影响3.2 景观要素景观要素包括景观斑块、廊道、基质,以及附加结构3.2.1 斑块(patch)空间的非连续性以及内部均质性1. 斑块起源主要因素:环境异质性(environmental heterogeneity)自然干扰(natural disturbance)人类活动(human activity)1、环境资源斑块由于环境异质性导致,稳定,与自然干扰无关,由于环境资源的空间异质性和镶嵌规律2、干扰斑块由于基质内的各种局部干扰引起,具有最高的周转率,持续时间最短3、残存斑块是动植物群落受干扰后基质内残留的部分4、引进斑块人们把生物引入某一地区后形成的斑块1)种植斑块2)聚居地2. 斑块面积1、对物质和能量的影响2、对物种的影响1)岛屿,面积效应——生境多样性(habitat diversity)——物种多样性2)陆地,基质异质性高3. 斑块形状斑块的形状和走向对穿越景观扩散的动植物至关重要1、圆形和扁长形斑块,内缘比(interior ratio)2、环状斑块3、半岛4. 斑块镶嵌相似的斑块容易造成扩散不同类型的斑块镶嵌,能够形成对抗干扰的屏障、5. 斑块化(缀块性,patchiness)与斑块动态1、斑块化机制斑块化:斑块的空间格局及其变异,大小、内容、密度、多样性、排列状况、结构、边界特征对比度(contrast):斑块之间以及斑块与基质之间的差异程度空间异质性(spatial heterogeneity):通过斑块化、对比度以及梯度变化所表现出来的空间变异性生物感知(organism-sensed):生物对于斑块化的反应最小斑块化尺度(smallest patchiness scale):粒度(grain)最大斑块化尺度(largest patchiness scale):幅度(extent)斑块化动态:斑块内部变化和斑块间相互作用导致的空间格局及其变异随时间的变化斑块化产生的原因:物理的和生物的,内部和外源的2、斑块化的特点1)可感知2)内部结构,时空等级性,大尺度斑块是小尺度斑块的镶嵌体3)相对均质性4)动态特征5)生物依赖性6)斑块的等级系统(patch hierarchy)7)等级间的相互作用8)斑块敏感性(patch sensitivity)9)斑块等级系统中的核心水平:最能集中体现研究对象或过程特征的等级水平,相应的时空尺度称为核心尺度(focal scale)10)斑块化原因和机制的尺度依赖性3、斑块化的生态与进化效应3.2.2 廊道(corridor)廊道是线性的景观单元,具有通道合阻隔的双重作用1. 廊道的起源干扰廊道、残存廊道、环境资源廊道、种植廊道、再生廊道2. 廊道的结构特征1)曲度:廊道的弯曲程度,影响物质、能量、物质的移动速度2)宽度3)连通性:廊道单位长度上间断点的数量表示4)内环境:较大的边缘生境和较小的内部生境3. 廊道分类1)线状廊道:全部由边缘物种占优势的狭长条带2)带状廊道:较丰富的内部种的内环境的较宽条带3)河流廊道:分布在河流两侧3.2.3 基质(matrix)1. 基质的判定1)相对面积2)连通性3)控制程度4)3个标准结合2. 孔隙度和边界形状孔隙度(porosity):单位面积的斑块数目3.2.4 附加结构(add-on)异常景观特征,在整个景观中只出现一次或几次的景观类型3.3 景观格局特征目的:从无序的斑块镶嵌中,发现潜在的有意义的规律性3.3.1 斑块-廊道-基质模式(patch-corridor-matrix model)3.3.2 景观对比度1. 低对比度结构自然形成的,热带雨林,相邻景观要素彼此相似2. 高对比度结构自然、人工3.3.3 景观粒径(landscape grain)粗粒(coarse grain)和细粒(fine grain)生物体粒径(home range):生物体对其敏感或利用的区域粒径大小取决于整个景观的尺度3.3.4 景观多样性(landscape diversity)由不同类型生态系统构成的景观在格局、功能和动态方面的多样性或变异性,反映景观的复杂性程度1)斑块多样性:数量、大小、形状的多样性2)类型多样性:景观类型的丰富度3)格局多样性:景观类型空间镶嵌的多样性3.3.5 景观异质性(landscape heterogeneity)多样性——斑块性质的多样化异质性——斑块空间镶嵌的复杂性,景观结构空间分布的非均匀性、非随机性1)空间异质性2)时间异质性3)功能异质性梯度分布镶嵌结构3.4 生态交错带与生态网络3.4.1 边缘效应与生态交错带景观单元之间的空间联系:生态交错带、网络结构1. 边缘效应(edge effect)边缘地带由于环境条件不同,可以发现不同的物种组成和丰富度边缘物种:仅仅或主要利用景观边界的物种内部物种:远离景观边界的物种2. 生态交错带(ecotone)描述物种从一个群落到其界限的过渡分布区,由两个不同性质的斑块的交界及各自的边缘带组成生态过渡带(transition zone)景观边界(landscape boundary)1)特征:生态应力带(tension zone)、边缘效应、阻碍物种分布(半透膜)、2)描述:结构:大小、宽度、形状、生物结构、限制因素、内部异质性、密度、分形维数、垂直性、外形或长度、曲合度功能:稳定性、波动、能量、功能差异、通透性、对比度、通道、过滤、屏障、源、汇、栖息地3)尺度效应:某一尺度上可以明辨的交错带在另一尺度上可能模糊不清4)气候变化:更为敏感,迟滞(lag)5)生态交错带与生物多样性:农业生产把异质的自然景观变成大范围同质的人工景观,消灭了自然生态交错带,扩展了人为生态交错带3.4.2 生态网络与景观连通性生态网络(network)将不同的生态系统相互连接起来两类物种:生活在网络包围的景观要素内部的物种,廊道是一种障碍;生活在廊道内、沿着廊道迁移的物种1. 廊道网络由节点(node)和连接廊道构成,分布在基质上形式:分支网络(branching network):树状的等级结构环形网络(circuit network):封闭的环路结构1)廊道网络的结构特征网络交点、网状格局、网眼大小、网络结构的决定因素(历史和文化的)2)廊道网络描述连通性:在一个系统中所有交点被廊道连接起来的程度,指示网络的复杂度,用r指数方法来计算r指数:连接廊道数与最大可能连接廊道数之比r=L/Lmax=L/3(V-2),V为节点数环度:用α指数衡量,表示能流、物流、物种迁移路线的可选择程度。
元胞自动机在生态学中的应用

N b ,t 1 xii , j j ,2 M . xii , j j ,2 i , j {1,0,1} i , j { 1,0,1} | i | | j | 1 | i | | j | 2 t 1源自p )表示元胞 i 邻居中存在种群
j i j
n
的概率,n 表示邻居数量。在此模型中物种扩散半径与 n 有关,是局部的, 此时侵占源仅仅是 该空元胞邻居中的局域种群,即 S。扩散(侵占)半径 d=1 时,就是我们所说的 Moore 邻居 模式(n=(2d+1)2 -1=8). 从此模型中我们可以发现,元胞状态是连续的,且考虑了元胞的局 部作用(而非全局作用). 因此,CA 模型比集合种群模型更符合实际。 相应的离散状态模型:在离散 CA 模型中,每个元胞的状态只有存在(用‘0’表示)与不
90
100
颜色越白表示存在物种的概率越大 (2)在 Levins 模型拥挤效应下的 CA 模型 拥挤效应:当种群密度过高时个体内分泌腺功能絮乱造成的异常行为,从而使灭绝风 险增加。加拥挤效应参数 D 后的集合种群模型(惠苍 .2003. 《 Dynamical complexity and metapopulation persistence》 ) ,此模型在一定的参数下会产生混沌。
元胞自动机在生态中的应用
一.元胞自动机的简介
元胞自动机由 John von Neumann Stanislaw Ulam 在 1950s 提出的。元胞自动机可用 来研究很多一般现象。其中包括通信、信息传递、计算、构造 、生长 、复制 竞争与进化 等。同时。它为动力学系统理论中有关秩序 (Ordering)、紊动 (Turbulence) 、混沌 (Chaos)、 非对称(Symmetry-Breaking) 、分形(Fractality) 等系统整体行为与复杂现象的研究提供了一个 有效的模型工具。 元胞自动机自产生以来,被广泛地应用到社会、经济、军事和科学研究的各个领域。 应用领域涉及社会学、生物学、生态学、信息科学、计算机科学、数学、物理学、化学、地 理、环境、军事学等。计算机科学-计算机图形学的研究、化学-分子运动、物理-气体扩散、 生命科学-细胞的增长、医学 -肿瘤的生长、历史 -国家的演化动态、交通-交通规则和军事科 学-军事作战模拟等。 元胞自动机(Cellular Automata,简称 CA)也有人译为细胞自动机、点格自动机、分子 自动机或单元自动机 )。是一时间和空间都离散的动力系统。散布在规则网格 (Lattice Grid) 中的每一个元胞(Cell)[也有人叫斑块(Patch)]取有限的离散状态,遵循同样的作用规则,依据 确定的(或随机的)局部规则作同步更新。大量的元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的 演化。 元胞自动机根据不同的分法有许多类型,主要有下面两种:1.按维数分类:一维、二维 和三维; 2. 按动态演化行为分类 :平稳型、周期型、混沌型以及复杂型。 3. 按动力学分类: (1)均匀状态(点态吸引子 );(2)简单的周期结构(周期性吸引子 );(3)混沌的非周期性 模式(混沌吸引子 );(4)第四类行为可以与生命系统等复杂系统中的自组织现象相比拟,但 在连续系统中没有相对应的模式 。这类元胞自动机最具研究价值。 元胞自动机的构成条件: 1. 元胞空间:离散的规则的网格以及边界条件; 2. 状态集:每个元胞都有一定的状态,且状态的数量是有限的; 3. 邻居作用:定义元胞与周围邻居的相互作用; 3. 演进规则:刻画元胞状态的演化动态。 演进规则是把元胞邻居状态映射到该该元胞状态的一种函数,表示如下:
元胞自动机模型于小区开放中的应用

元胞自动机模型于小区开放中的应用作者:杨凯旋来源:《新一代》2018年第07期摘要:本文针对小区开放对周边道路通行影响的问题,以小区开放为切入点,结合小区内部设置、地理位置及周边道路通行能力,综合分析了小区开放与道路通行之间的关系。
本文运用元胞自动机模型理论知识,结合所搜集的数据,分别建立相应的数学模型对其进行研究。
最后,从交通通行的角度,将模型与实际相结合,对小区开放提出了合理化建议。
关键词:小区开放;交通通行;元胞自动机模型一、问题分析小区开放是一个涉及城市改革、城市交通脉络、城市规划、街区管理、居住环境、治安管理以及相应的配套设施安装跟进程度等多方面的综合问题。
本文将从小区规模、道路建设面积、车流量、车流密度等多角度,对小区开放对周边道路通行的影响进行考虑研究,通过对上述因素具体的分析,从而建立相应的数学模型,并对所研究的问题展开进一步的探讨。
二、问题假设1.车辆行进拥有理想的交通条件和道路条件;2.每部车都在一条道路上连续不断的行驶,不受其他方向车辆的干扰;3.研究期间内车辆拥有量不会发生骤增骤减的变化;4.小区内部居民停车不影响车辆通行。
三、模型的建立与求解元胞自动机是一种仿真模型,在此模型中,将车道看作由一系列元胞组成,元胞状态表示某段道路上某个位置的状态,每个元胞只有两种状态(0和1),0代表此元胞上无车辆,1代表有一辆车占据该位置(这里假定一个元胞内最多只能有一辆车),定义邻居半径为1,即左右各有一个元胞作为中心元胞的邻居。
对于行车规则的定义是假定汽车的速度为1,即车辆在每个时段都只能由所在元胞“跳”至其相邻元胞,也就是说如果汽车行驶方向上的相邻元胞内没有汽车,汽车就会行驶到相邻元胞,否则汽车原地不动。
且要考虑到汽车的行驶会受到小区内节点数布局的影响。
如下图所示。
其中黑色方块表示1(有车),白方块表示0(无车),车流方向为自左向右,则用1,0表示如下。
本文以北京星河湾小区为例,运用元胞自动机理论单车道模型,把车辆密度和平均速度作为参数,在分析这两个参数的基础上,引入车流阻塞参数来研究小区开放前后对周围交通通行能力影响。
基于GeoSOS-FLUS_模型的河北省土地利用景观格局模拟

江苏农业学报(JiangsuJ.ofAgr.Sci.)ꎬ2021ꎬ37(3):667 ̄675http://jsnyxb.jaas.ac.cn王雪然ꎬ潘佩佩ꎬ王晓旭ꎬ等.基于GeoSOS ̄FLUS模型的河北省土地利用景观格局模拟[J].江苏农业学报ꎬ2021ꎬ37(3):667 ̄675.doi:10.3969/j.issn.1000 ̄4440.2021.03.015基于GeoSOS ̄FLUS模型的河北省土地利用景观格局模拟王雪然1ꎬ2ꎬ3ꎬ㊀潘佩佩1ꎬ2ꎬ3ꎬ㊀王晓旭4ꎬ㊀王晓萌1ꎬ2ꎬ3(1.河北师范大学资源与环境科学学院ꎬ河北石家庄050024ꎻ2.河北省环境变化遥感识别技术创新中心ꎬ河北石家庄050024ꎻ3.河北省环境演变与生态建设实验室ꎬ河北石家庄050024ꎻ4.河北雄安新区管理委员会规划建设局ꎬ河北雄安071799)收稿日期:2020 ̄11 ̄01基金项目:河北省自然科学基金项目(D2020205009)ꎻ河北师范大学基金项目(L2019Z09㊁L2021B22)ꎻ国家自然科学基金项目(41401646)ꎻ河北师范大学在读研究生创新能力培养资助项目(CXZZSS2020066)作者简介:王雪然(1994-)ꎬ女ꎬ河北邯郸人ꎬ硕士研究生ꎬ主要从事土地利用变化研究ꎮ(E ̄mail)augxueran@163.com通讯作者:潘佩佩ꎬ(E ̄mail)panpeipei626@163.com㊀㊀摘要:㊀揭示土地利用景观格局演变特征ꎬ不仅有助于明确其与自然㊁人类活动影响因素的关系ꎬ还可为当前国土空间规划及生态文明建设提供依据ꎮ本研究以面临新发展机遇的河北省为研究区ꎬ利用GeoSOS ̄FLUS模型模拟2030年土地利用情况ꎬ基于景观生态学软件Fragstats探讨区域景观格局演变态势ꎮ结果表明:(1)在模拟结果层面ꎬ河北省未来建设用地占比增至11 94%ꎬ林地㊁草地面积略有增加ꎬ耕地㊁水域和未利用地占比降至46 35%㊁2 62%㊁0 71%ꎬKappa系数和FoM系数的计算结果均说明GeoSOS ̄FLUS模型的模拟结果具有较高可信度ꎮ(2)在景观格局层面ꎬ耕地平均斑块面积下降明显ꎬ林地㊁建设用地优势度提升ꎬ草地㊁水域被不断分割ꎻ区域整体蔓延度指数降低ꎬ分裂指数由1990年的9 37增至2020年的12 71ꎬ景观格局变化具有空间异质性ꎮ在现行土地政策机制下ꎬ2030年景观格局虽向良性态势发展ꎬ但依然面临建设用地无序扩张ꎬ耕地破碎化严重等问题ꎮ本研究结果对于合理规划㊁高效利用土地资源ꎬ平衡经济发展和土地利用具有重要的现实意义ꎮ关键词:㊀GeoSOS ̄FLUS模型ꎻ模拟预测ꎻ景观格局ꎻ河北省中图分类号:㊀K903㊀㊀㊀文献标识码:㊀A㊀㊀㊀文章编号:㊀1000 ̄4440(2021)03 ̄0667 ̄09SimulationoflandscapepatternforlanduseinHebeiprovincebasedonGeoSOS ̄FLUSmodelWANGXue ̄ran1ꎬ2ꎬ3ꎬ㊀PANPei ̄pei1ꎬ2ꎬ3ꎬ㊀WANGXiao ̄xu4ꎬ㊀WANGXiao ̄meng1ꎬ2ꎬ3(1.CollegeofResourcesandEnvironmentalSciencesꎬHebeiNormalUniversityꎬShijiazhuang050024ꎬChinaꎻ2.HebeiTechnologyInnovationCenterforRe ̄moteSensingIdentificationofEnvironmentalChangeꎬShijiazhuang050024ꎬChinaꎻ3.HebeiKeyLaboratoryofEnvironmentalChangeandEcologicalCon ̄structionꎬShijiazhuang050024ꎬChinaꎻ4.PlanningandConstructionBureauofHebeiXiong anNewAreaManagementCommitteeꎬXiong an071799ꎬChina)㊀㊀Abstract:㊀Revealingtheevolutioncharacteristicsoflandscapepatternforlandusecannotonlyhelptoclarifyitsrela ̄tionshipwiththeinfluencingfactorsofnatureandhumanactivitiesꎬbutcanalsoprovidebasisforcurrentterritorialspaceplanningandecologicalcivilizationconstruction.ThisstudytookHebeiprovinceꎬwhichwasfacingnewdevelopmentopportu ̄nitiesꎬastheresearchareaꎬandusedGeoSOS ̄FLUSmodeltosimulateitslandusesituationin2030.TheresearchwasbasedonthelandscapeecologysoftwareFragstatstodiscusstheevolutionofregionallandscapepattern.TheresultsshowedthattheproportionoffutureconstructionlandinHebeiprovinceincreasedto11 94%ꎬtheareaofwoodlandandgrasslandincreasedslightlyꎬandtheproportionofcul ̄tivatedlandꎬwaterareaandunusedlanddecreasedto76646 35%ꎬ2 62%ꎬ0 71%ꎬrespectively.BothKappacoefficientandFoMcoefficientshowedthatthereliabilityofGeoSOS ̄FLUSmodelsimulatedresultswashigh.Fromlandscapepatternaspectꎬtheaveragepatchareaofcultivatedlandhaddroppedsignificantlyꎬadvantagesofforestlandandconstructionlandwereimprovedꎬgrasslandandwaterswerecontinuouslydivided.Theoverallregionalspreadingindexdecreasedꎬandthesplitindexincreasedfrom9 37in1990to12 71in2020.Thespacedifferenceoflandscapepatternchangeswassignificant.Underthecurrentlandpolicymechanismꎬalthoughthelandscapepat ̄ternfor2030developedinapositivetrendꎬitstillfacedproblemssuchasdisorderlyexpansionofconstructionlandandseri ̄ousfragmentationofcultivatedland.Theseresultshavepracticalsignificanceforrationalplanningandefficientuseoflandre ̄sourcesaswellasbalancingeconomicdevelopmentandlanduse.Keywords:㊀GeoSOS ̄FLUSmodelꎻsimulatedpredictionꎻlandscapepatternꎻHebeiprovince㊀㊀随着社会经济的快速发展ꎬ土地利用矛盾日益突出[1]ꎬ关于土地利用变化的研究成为国际热点课题之一[2]ꎮ景观格局是景观形成因素和景观生态过程共同作用的结果[3]ꎬ其演化过程和生态特征的分析结果可应用于国土空间规划与治理[4]ꎮ未来土地利用模拟预测可增强景观生态以及国土空间规划的前瞻性[5]ꎬ土地利用变化模型则为模拟预测提供了技术支持ꎮ以往国内外针对土地利用景观格局的研究ꎬ多集中在景观格局演变的现状及驱动力分析[6 ̄9]ꎮ从研究方法看ꎬ多将GIS空间分析与景观指数相结合ꎬ如何华春等[7]借助GIS技术ꎬ定量分析了盐城海岸带的景观格局特征ꎬ从研究视角看ꎬ土地利用景观时空演变[8]㊁驱动机制[9]等都有涉及ꎮ有学者分析单个地类景观格局的演变过程ꎬ车通等[10]深入剖析扬州市在城市扩张中建设用地景观格局的演变及驱动机制ꎬ以期为建设用地结构优化提供科学依据ꎮ有学者指出ꎬ明确当前景观格局演变的过程和机制固然重要ꎬ但预测未来土地利用景观格局的情形具有更重要的科学价值和实践意义[11]ꎮ王明常等[12]以长白山为研究区ꎬ基于Matlab平台ꎬ结合地理元胞自动机模型(CA)ꎬ建立了景观格局信息模拟与预测模型ꎮ张剑等[11]以山东半岛海洋经济带核心区为研究区域ꎬ基于转移矩阵和CA ̄Markov模型构建并模拟了该区土地利用的时空动态演变过程ꎮ然而ꎬ广泛应用的元胞自动机模型只能模拟单类用地的演变ꎬ而耦合CA ̄Markov模型未能充分考虑土地利用的多因素驱动影响ꎮ土地利用模拟领域应用较多的CLUE ̄S模型对土地类型之间微小转化的概率考虑不足[13]ꎬ增加了模拟的不确定性ꎮLiu等[14]研究出的FLUS模型(Futurelandusesimulationmodel)ꎬ成功耦合了系统动力学(SD)与神经网络CAꎬ能有效处理在自然㊁人类活动共同作用下的土地转化概率问题ꎬ为深入剖析景观格局演变提供了有力工具ꎬ该模型也已成功应用于多项研究[15 ̄17]ꎮ综上所述ꎬ当前研究多突出土地利用模拟和景观格局演变的单点研究ꎬ结合土地利用模拟结果ꎬ预测未来发展下景观格局变化态势的研究较少ꎬ将景观格局演变和未来土地利用结构相结合的研究还不够深入ꎮ在京津冀一体化国家重大发展战略及雄安新区建设不断推进的背景下ꎬ河北省也迎来经济发展的重要契机ꎬ景观格局变化日益剧烈ꎬ如何协调景观生态保护与经济发展的关系是当前面临的重要课题ꎮ因而ꎬ本研究拟以河北省为研究区ꎬ预测未来土地利用景观格局发展态势并分析其演变过程ꎬ针对研究结果提出土地资源合理利用及景观格局优化的相关建议ꎬ以期为决策者实施国土空间规划ꎬ优化土地利用结构ꎬ促进生态环境的可持续发展提供理论基础和实际参考ꎮ1㊀材料与方法1.1㊀研究区概况河北省地处中纬度沿海与内陆交接地带ꎬ环抱京津ꎬ共辖11个地市(图1)ꎬ总面积1.888ˑ105km2ꎮ地势自西北向东南呈递减趋势ꎬ是全国地形地貌最为齐全的省份之一ꎮ区域内自然地理要素差异大ꎬ西北部山地面积约占全省面积的35 0%ꎬ生态环境脆弱ꎻ东南部平原连片分布ꎬ约占全省面积的43 4%ꎬ是全国重要的粮食产地ꎮ受自然条件及经济发展水平影响ꎬ土地景观格局演变空间异质性显著ꎮ1.2㊀数据来源地面高程数据来自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)ꎬ土地利用数据(1990年㊁2000年㊁2010年)及铁路㊁公路㊁行政区划等矢量数据来自中国科学院资源与环境数据中心(http://www.resdc.866江苏农业学报㊀2021年第37卷第3期图1㊀河北省区位和高程Fig.1㊀Locationanddigitalelevationmodel(DEM)ofHebeiprovincecn/)ꎬ以LandsatTM/ETM遥感影像为主要数据源ꎬ分辨率为30mꎮ2020年土地利用数据来自GlobeLand30(http://www.globeland30.com/GLC30Download/index.aspx)ꎮ根据本研究需要ꎬ将研究区土地分为耕地㊁建设用地㊁林地㊁水域㊁草地和未利用地6种类型ꎮ1.3㊀研究方法1.3.1㊀GeoSOS ̄FLUS模型1.3.1.1㊀基于人工神经网络(ANN)的驱动概率㊀人工神经网络是一种为模仿生物大脑神经元结构而设计的智能算法ꎬ多用于有多种输入非线性函数的估计[14]ꎮ输入的驱动因素越多ꎬ获得的结果越准确ꎬ也能更好地体现土地类型间的相互作用和竞争关系ꎮ土地景观格局演变受自然因素㊁社会因素和经济因素的综合驱动影响ꎬ地形从本质上决定了土地利用类型ꎬ交通和社会经济因子对其有重要影响ꎬ因此本研究选取数字高程模型(DEM)㊁坡向㊁坡度㊁人口㊁GDP㊁距铁路距离㊁距公路距离㊁距城市中心距离作为演变驱动力因素ꎮ结合本研究所需要的数据及模拟的可行性ꎬ将分辨率统一为100mꎮ1.3.1.2㊀基于自适应惯性机制的CA模拟㊀在GeoSOS ̄FLUS模型中ꎬ用地转化概率既取决于神经网络输出的驱动因素概率ꎬ还受到表示扩张能力强弱的邻域密度(公式1)㊁惯性系数(公式2)㊁转换成本以及土地之间竞争的影响ꎬ最终确定土地类型转换的总概率(公式3)ꎮΩtpꎬk=ðNˑNcon(ct-1p=k)NˑN-1ˑwk(1)式中:Ωtpꎬk表示领域密度ꎻðNˑNcon(ct-1p=k)表示在NˑN的窗口上ꎬ上一次迭代(t-1)结束后第k种用地类型的像元总个数ꎻwk表示各类用地邻域作用的权重ꎮInertiatk=Inertiat-1k㊀㊀㊀if|Dt-2k|ɤ|Dt-1k|Inertiat-1kˑDt-2kDt-1k㊀if0>Dt-2k>Dt-1kInertiat-1kˑDt-1kDt-2k㊀ifDt-1k>Dt-2k>0ìîíïïïïïïïï(2)式中:Inertiatk表示第k种用地在迭代时间t上的惯性系数ꎻDt-1k㊁Dt-2k分别表示上一次㊁上两次迭代时ꎬ第k种用地类型像元数与需求数目的差ꎮTProbtpꎬk=sppꎬkˑΩtpꎬkˑinertiatkˑ(1-sccңk)(3)式中:TProbtpꎬk为像元p在迭代次数t时转化成用地类型k的总概率ꎻsppꎬk为神经网络输出的适宜性概率ꎻΩtpꎬk为邻域作用ꎻinertiatk为第k种用地在迭代时间t上的惯性系数ꎻsccңk为土地利用类型c转为类型k的成本ꎬ1-sccңk表示发生转化的难易程度ꎮ1.3.1.3㊀模型精度检验㊀许文宁等[18]认为Kappa系数(公式4)能有效验证预测模型精度ꎻPontius等[19]认为品质因数FoM(公式5)常用于模型准确性验证ꎮGeoSOS ̄FLUS模型将两者结合ꎬ以增强模拟准确性的科学依据ꎮKappa=(p-pe)/(1-pe)(4)式中:Kappa为Kappa系数ꎻp为总精度ꎻpe=(a1ˑb1+a2ˑb2+ +anˑbn)/(SˑS)ꎬ其中n为类别数ꎬa1ꎬa2ꎬ ꎬan为真实结果中每一类土地的面积ꎬb1ꎬb2ꎬ ꎬbn为模拟结果中每一类土地的面积ꎬS表示样本数量ꎮFoM=B/(A+B+C+D)(5)式中:FoM表示品质因数ꎻA表示实际发生转化而模拟未发生转化的面积ꎻB表示实际和模拟均发生转化的面积ꎻC表示实际发生转化ꎬ但模拟转化结果与实际不同的面积ꎻD表示实际无变化ꎬ但模拟发966王雪然等:基于GeoSOS ̄FLUS模型的河北省土地利用景观格局模拟生转化的面积ꎮ综上ꎬ河北省土地景观格局模拟框架示意图见图2ꎮ图2㊀河北省土地利用预测框架示意图Fig.2㊀SchematicdiagramoflandusepredictiveframeworkinHebeiprovince1.3.2㊀景观格局演变研究㊀景观指数是景观格局信息的高度浓缩[20]ꎮ由于景观指数有较多类别且相似度较高ꎬ本研究结合前人研究成果及自身研究需要ꎬ从类别水平以及景观水平出发ꎬ选取适宜指标(表1)ꎬ通过软件Fragstats揭示景观类型面积比例㊁区位优势形态㊁空间布局和集聚程度[21]ꎮ表1㊀景观格局指数及含义Table1㊀Landscapepatternindicesandtheirmeanings项目指标名称㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀取值范围景观意义㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀类别水平景观面积比例(PLAND)0<PLANDɤ100值越大ꎬ景观中此类斑块面积越大平均斑块面积(AREA_MN)AREA_MN>0值越大ꎬ单个斑块面积越大最大斑块指数(LPI)0<LPIɤ100值越大ꎬ斑块优势越明显景观形状指数(LSI)LSIȡ1值越大ꎬ斑块越分离斑块密度(PD)PD>0值越大ꎬ斑块分割越细景观水平香农多样性指数(SHDI)SHDIȡ0值越大ꎬ多样性越丰富香农均匀度指数(SHEI)0ɤSHEIɤ1值越大ꎬ各斑块类型在景观中呈均衡化趋势分布分裂指数(SPLIT)SPLITȡ1值越大ꎬ主导斑块分裂程度越高蔓延度指数(CONTAG)0<CONTAGɤ100值越大ꎬ斑块连接性越好2㊀结果与分析2.1㊀模拟及结果验证以2010年实际情况为初始状态ꎬ随机选取10 00%的样本点进行训练ꎮ结合河北省近年来出台的关于土地利用政策ꎬ经不断调试ꎬ邻域密度设定为:耕地0 9㊁建设用地1 0㊁林地0 5㊁草地0 7㊁水域0 1㊁未利用地0 3ꎻ在限制成本矩阵中禁止水域向建设用地转移ꎻ默认加速因子0 1ꎬ控制转化速率ꎮ利用Markov链预测2020年各景观类型数量ꎬ将模拟生成的2020年结果(图3b)与2020年现状比较ꎬGeoSOS ̄FLUS模型计算出的Kappa系数为92 10%ꎬFoM系数为0 128ꎬ表明模型模拟结果与实际情况的一致性较强ꎮ在保持参数不变的情况下ꎬ通过模型计算模拟生成适宜性概率图(图3a)以及2030年土地利用结果(图3c)ꎮ076江苏农业学报㊀2021年第37卷第3期图3㊀景观格局转移概率及模拟结果Fig.3㊀Transitionprobabilityoflandscapepatternandsimulationresults2.2㊀景观类型面积比例变化表2显示ꎬ1990-2020年ꎬ河北省各类景观相对优势面积比例基本保持不变ꎮ耕地㊁草地和未利用地占比由52 80%㊁18 13%㊁1 13%降至47 59%㊁17 35%㊁0 73%ꎻ林地㊁建设用地及水域占比由19 59%㊁6 11%㊁2 24%增至20 22%㊁11 48%㊁2 63%ꎬ呈现耕地减少和建设用地增加这一现象ꎮ随着城镇化进程的加快ꎬ建设用地在2000-2010年增长最为明显ꎮ在坚持生态优先的原则下ꎬ林地面积总体呈缓慢增长ꎮ1990-2020年ꎬ未利用地作为河北省的后备储蓄用地ꎬ其经济功能不断被挖掘ꎬ加之缺乏合理有效的管控ꎬ面积减少较多ꎮ模拟结果显示ꎬ与2020年相比ꎬ至2030年林地㊁建设用地分别增至20 46%㊁11 94%ꎻ耕地㊁草地㊁未利用地减少至46 35%㊁17 36%㊁0 71%ꎬ水域面积占比变化不大ꎬ建设用地增加和耕地减少格局并未发生明显改变ꎮ另外ꎬ图3c显示ꎬ城镇周围的建设用地呈向外扩张趋势ꎬ持续侵占周边耕地ꎬ导致耕地面积进一步缩小ꎮ2.3㊀类别水平演变特征对类别水平景观指数进行分析ꎬ有助于明确河北省不同景观类型的格局变化ꎮ表3显示ꎬ1990-2020年林地斑块密度(PD)和平均斑块面积(AREA_MN)整体上升ꎬ最大斑块指数(LPI)下降ꎬ景观形状指数(LSI)无明显变化ꎬ表明林地面积虽有增加ꎬ但斑块优势度降低ꎻ草地除AREA_MN有所上升外ꎬ其他指数均下降ꎬ对景观格局的控制作用减弱ꎮ表4显示ꎬ1990-2020年耕地LPI和AREA_MN下降ꎬPD㊁LSI明显增加ꎬ耕地景观面积比例降低ꎬ破碎化严重ꎬ是受人类干扰较大的景观类型ꎻ建设用地PD㊁LSI和AREA_MN整体呈现不同程度的增加ꎬ仅LPI下降ꎬ表明建设用地平均斑块面积增加ꎬ向周边扩张现象明显ꎬ斑块密度增加ꎬ在区域内的优势性明显增强ꎮ表5显示ꎬ1990-2020年水域LSI㊁LPI整体增加ꎬPD上升明显ꎬAREA_MN下降ꎬ呈现分离倾向ꎬ受人为影响干扰较大ꎻ未利用地AREA_MN整体增加ꎬ其余指数下降ꎬ表明未利用地斑块被不断分割㊁蚕食ꎬ优势度降低ꎮ表2㊀各土地类型比例Table2㊀Proportionofdifferentlandtypes土地景观类型景观面积比例(%)1990年2000年2010年2020年2030年林地19.5919.5819.8720.2220.46草地18.1317.9717.4717.3517.36耕地52.8051.8749.7247.5946.35建设用地6.117.3610.2211.4811.94水域2.242.172.042.632.62未利用地1.131.060.680.730.71176王雪然等:基于GeoSOS ̄FLUS模型的河北省土地利用景观格局模拟㊀㊀对比2020年景观格局现状ꎬ2030年林地LPI增加ꎬ优势度有所显现ꎬ这是持续加强植树造林的结果ꎻ但AREA_MN降低ꎬ平均斑块面积减小ꎬ因此后期应加强对无序破坏植被景观现象的治理ꎻ草地PD增加ꎬAREA_MN下降ꎬ是破碎化较严重的生态用地ꎬ其生态效益势必受到影响ꎬ应重点加以保护ꎻ耕地平均斑块面积减少严重ꎬ斑块数量增加ꎬ应重点保护并进行整治ꎬ避免在经济发展中因耕地面积减少㊁破碎化引起质量下降ꎬ影响到区域粮食安全ꎻ建设用地的景观面积比例增加ꎬ斑块优势度提升明显ꎬ但斑块有所分离ꎬ并未向集聚方向发展ꎬ是城镇化无序扩张的结果ꎬ因此应合理管控建设用地ꎬ使其有序发展ꎻ水域和未利用地的平均斑块面积减小ꎬ斑块分割也越来越细ꎮ综上ꎬ区域类别水平景观格局依然面临较为严峻的态势ꎮ表3㊀林地㊁草地景观类别水平景观指数演变Table3㊀Landscapeindexevolutionofwoodlandandgrasslandatcategorylevel年份林地PDLPILSIAREA_MN草地PDLPILSIAREA_MN1990年0.05981.90210.13327.330.10061.46326.50180.262000年0.05991.90209.80326.780.10041.46325.90178.852010年0.06051.90211.03328.380.09651.33312.49181.052020年0.06041.46210.20334.780.09261.19313.90187.392030年0.07052.17177.25291.180.12431.22267.40139.72PD㊁LPI㊁LSI㊁AREA_MN见表1ꎮ表4㊀耕地㊁建设用地景观类别水平景观指数演变Table4㊀Landscapeindexevolutionofcultivatedlandandconstructionlandatcategorylevel时间耕地PDLPILSIAREA_MN建设用地PDLPILSIAREA_MN1990年0.063131.60237.99836.500.19070.29218.8832.032000年0.063230.64244.57820.600.18430.31213.0439.912010年0.070928.93258.14701.790.24490.28260.3341.722020年0.080526.99275.20591.280.25250.20271.3345.482030年0.197828.05280.56240.610.42520.33334.3826.34PD㊁LPI㊁LSI㊁AREA_MN见表1ꎮ表5㊀水域㊁未利用地景观类别水平景观指数演变Table5㊀Landscapeindexevolutionofwatersandunusedlandatcategorylevel时间水域PDLPILSIAREA_MN未利用地PDLPILSIAREA_MN1990年0.02480.17142.7990.500.00560.0765.29201.672000年0.02510.18145.1686.520.00560.0767.05189.072010年0.02720.29128.6275.030.00260.0645.19260.622020年0.06060.46154.5143.460.00340.0648.57214.432030年0.09900.49146.7426.440.00450.0744.71156.29PD㊁LPI㊁LSI㊁AREA_MN见表1ꎮ2.4㊀景观水平时序演变特征对景观水平指数进行分析ꎬ可以整体把握区域景观格局动态演化ꎮ图4显示ꎬ1990-2020年ꎬ用以表征斑块连接性的蔓延度指数(CONTAG)由51 97持续下降至48 32ꎬ斑块连接性减弱ꎬ以2010-2020年最为明显ꎻ表征斑块多样性的香农多样性指数(SHDI)和表征各斑块类型在景观中呈均衡化趋势分布的香农均匀度指数(SHEI)呈同步276江苏农业学报㊀2021年第37卷第3期增长ꎻ分裂指数(SPLIT)加强ꎬ由9 37增至12 71ꎮ意味着在人类活动的影响下ꎬ景观破碎化程度升高ꎬ优势度下降ꎬ向均匀状态发展ꎬ景观格局更加分散化ꎮ对经由GeoSOS ̄FLUS模型模拟的2030年土地景观格局进行分析ꎬ与2020年相比ꎬCONT ̄AG略有增加ꎬ而SPLIT㊁SHDI㊁SHEI均呈下降趋势ꎬ其中分裂指数下降明显ꎬ由12 71降至11 83ꎮ表明景观格局斑块优势度上升ꎬ斑块连接性增强ꎬ向良性态势发展ꎬ但区域景观优势度依然不明显ꎬ分离破碎化水平也较高ꎮ图4㊀1990-2030年河北省景观水平指数变化Fig.4㊀IndexchangesinHebeiprovinceatlandscapelevelfrom1990to20302.5㊀景观水平空间演变特征河北省自然因素㊁社会经济水平空间异质性显著ꎬ因此将景观水平指数进行空间化表示ꎬ可辨析景观特征空间差异性ꎬ对土地资源的管控也更具针对性ꎮ图5显示ꎬ空间形态上景观格局变化呈现明显差异ꎮ1990-2020年SPLIT变化较为明显ꎬ整体呈现增加趋势ꎬ河北省东南部地区尤为明显ꎮ2020-2030年CONTAG和SPLIT变化空间差异明显ꎮ从空间形态上看ꎬ河北省西北部地区斑块连接性更好ꎬ优于河北省东南部地区ꎬ随着城镇化的发展ꎬ河北省东南部地区蔓延度不平衡化显现并且未来将延续这一态势ꎮ1990-2030年ꎬ整体区域的SHDI和SHEI呈增长趋势ꎬ2030年与2020年相比略有下降ꎬ尤其是燕山山脉及太行山脉地区下降明显ꎬ表明其与平原地区多样性差异减小ꎬ增强了河北省整体景观的均衡化ꎮ1990-2020年ꎬSPLIT变化明显的区域位于平原地带ꎬ因而平原地区景观的破碎化是河北省景观呈破碎倾向的主要原因ꎬ2030年河北省西北部地区SPLIT有所降低ꎬ而南部平原地区及河北省东北部地区增加ꎬ因此未来河北省应根据景观异质性进行差异化的国土空间优化布局与管理ꎮ3㊀讨论在生态文明建设推进的背景下[22 ̄23]ꎬ建设用地空间扩张受限ꎬ但未来河北省建设用地增加趋势不可避免ꎬ因此提高用地效率是城镇化发展的主要方向ꎮ有学者提出ꎬ高密度发展是解决城市空间诉求增长的重要措施[24]ꎬ因此建设用地应由扩张型向内涵型转变ꎬ提高建设用地内部的利用效率ꎬ避免无序发展ꎮ河北省作为重要的粮食产区ꎬ耕地面积不断减少并且破碎度增加ꎬ模拟结果也表明耕地分离演化还将持续ꎮ耕地破碎化影响农民规模投入的比较收益ꎬ加剧了农民退出农业生产或改变种植结构的想法ꎬ粮食作物种植面积明显降低[25]ꎬ影响区域粮食安全ꎬ因而河北省应继续加强对耕地的保护力度ꎮ林地是保持区域景观优势度的重要生态用地ꎬ也是河北省乃至京津冀的重要生态屏障ꎮ自2010年以来林地面积缓慢增加ꎬ模拟结果表明这一趋势也将延续ꎬ但未来优势度依然较低ꎬ需继续实施退耕还林ꎬ尤其是河北西北部林地覆盖面积较大的山区ꎬ需要提升其在区域中的优势度ꎮ本研究结果表明草地和水域景观格局破碎是加剧河北省景观破碎的因素ꎮ376王雪然等:基于GeoSOS ̄FLUS模型的河北省土地利用景观格局模拟图5㊀河北省景观水平指数空间分布Fig.5㊀SpatialdistributionofindicesatlandscapelevelinHebeiprovince草地多分布在西北地区ꎬ由于其是重要的生态用地ꎬ景观破碎度增加使其难以保持原有的生态功能ꎬ从而对区域生态环境造成影响ꎬ因此应针对草地退化严重地区实行退耕还草等措施ꎮ鉴于河北省水资源紧缺ꎬ同时也是地下水漏斗区ꎬ因此应避免在经济发展过程中侵占河㊁湖㊁水库ꎬ降低水域景观格局变化带来的生态风险ꎮ未利用地多分布在张承地区ꎬ模拟结果表明其面积呈下降趋势ꎬ对未利用地不合理的开发利用可能导致不可挽回的生态问题ꎬ如次生盐碱化㊁水土流失等[26]ꎬ因此应合理评估张承地区476江苏农业学报㊀2021年第37卷第3期未利用地开发利用的生态风险ꎬ并根据风险高低开展合适的土地整治修复或开发利用策略ꎮ㊀㊀本研究对河北省土地景观格局及其动态演变进行模拟分析ꎬ发现随着社会经济发展ꎬ区域景观格局变化明显ꎬ因此要警惕经济发展等带来的景观破碎以及对生态环境的长远影响ꎮ随着京津冀协同发展战略以及雄安新区建设的推进ꎬ未来土地景观格局仍将持续变化[27]ꎬ土地景观格局变化对生态环境影响的研究应继续开展ꎮ同时ꎬ本研究也存在着一定的不足ꎬ模拟过程中未考虑城市发展规划等因素ꎬ可能会影响模拟精度ꎮ根据研究区的特点从不同视角出发探究土地景观格局变化对生态环境的影响ꎬ将是今后重点关注的方向ꎮ参考文献:[1]㊀陈佑启ꎬ杨㊀鹏.国际上土地利用/土地覆盖变化研究的新进展[J].经济地理ꎬ2001ꎬ21(1):95 ̄100.[2]㊀刘纪远ꎬ张增祥ꎬ庄大方ꎬ等.20世纪90年代中国土地利用变化时空特征及其成因分析[J].地理研究ꎬ2003ꎬ22(1):1 ̄12. 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元胞自动机在城市扩展方面的应用综述

元胞自动机在城市扩展方面的应用综述摘要本文在介绍元胞自动机各要素的基础上,综述了元胞自动机用于城市扩展模拟的历史、元胞自动机用于城市扩展模拟的具体研究方向,即在具体的模型中如何确定模型的结构和参数,并对其未来的发展趋势进行了展望,并指出CA 中的转换规则的扩展是在将来的研究中的一个首要问题。
关键字:元胞自动机;城市扩展模拟;转换规则一引言元胞自动机(CA)是一种时间、空间、状态都离散,空间的相互作用及时间上的因果关系皆局部的网格动力学模型,其“自下而上”的研究思路,强大的复杂计算功能、固有的平行计算能力、高度动态以及具有空间概念等特征,使得它在模拟空间复杂系统的时空动态演变方面具有很强的能力。
在城市空间动态变化的模拟研究方面, CA模型已应用到除非洲、南极洲的所有大洲的城市模拟研究当中。
CA模型和GIS的集成,一方面增强GIS的空间模型运算及分析能力,另一方面, GIS提供的强大空间处理能力可以为CA模型准备数据和定义有效的元胞转换规则以及对模拟结果进行可视化。
同时CA模型还可以与神经网络、主成分分析、遗传算法、模糊逻辑以及其他研究方法相结合,以增强其在城市空间变化模拟研究方面的能力。
将CA与MAS技术相结合,建立一个能够模拟多个不同参与因子(自然系统) 、不同决策者(人文系统)共同影响下的城市发展模型,以此来模拟与预测城市发展的真实状况,将是CA模型在城市空间变化模拟与预测研究中的未来发展趋势。
国内元胞自动机应用研究起步较晚,受国际研究的推动,20世纪90年代末地理学界才开始类似的尝试研究,主要集中在基于元胞自动机的LUCC和城市增长模拟,罗平从经典地理过程分析的基本理论人手,分析和阐述了CA对于经典,地理过程分析概念的表达程度的局限性,综合地理系统的几何属性和非几何属性提出了基于地理特征概念的元胞自动机(GeoFeature 一CA),周成虎等人在Batty和Xie的DUEM模型的基础上,构建了面向对象的、随机的、不同构的和两个CA模型耦合的GeoCA—Urban模型,并成功模拟了深圳特区土地利用动态演化过程。
基于元胞自动机的月亮山景区景观格局动态模拟

如何保存自然景观生态系统的生产功能、信息功能、规 范功能和承载功能,是景观生态规划的首要任务。生产功能 指与植物生产量有关的功能; 信息功能主要指景观与美学, 以及生态完整性方面的特性; 规范功能指的是使生态系统自 动而稳定地维持一个生境物质和能量平衡的能力; 承载功能 指的是上面 3 个功能的最佳组合提供合理的人类生存空间 的能力。以上功能均与景观格局特征密切相关,并最终体现 在景观格局的优化上,并且必须与区域自然、社会、经济条件 相协调。景观生态规划制定的关键在于对景观生态格局变 化的分析[1]及对未来动态的预测,而景观格局动态模型可以 模拟、分析景观生态的动态过程,并预测出未来变化的情景, 为景观生态管理和规划提供依据[2]。
地形呈南北向展布东西最大横距23km南北最大纵距5555km月亮山景区自然风景资源丰富多彩以地质地貌类景观水体类景观和生物类景观为代表其中怒江是印度板块与欧亚板块互相碰撞及板块俯冲的缝合线地带而整个月亮山景区是高黎贡山山脉最为奇特的东西向山脉其独特的地质地貌结构是进行地壳运动板块碰撞山脉生长早期海洋生物等地球物理科学研究的理想场所石月亮更成为了怒江流域乃至三江并流风景名胜区的代表性景点
由此可见,构建面向实际地理对象的元胞自动机必须解 决的核心与关键问题就是: 状态转换规则的建立和模拟时间 的校准。而目前往往采用启发式的方法来确定 CA 的转换 规 则,如 用 多 准 则 判 断 ( MCE ) 方 法[11]、层 次 分 析 法 ( AHP) [12]、模糊集的方法[13]、人工神经网络模型[14]、多智能 体[15]、案例推理[16]、基 于 遗 传 算 法[17] 等 非 线 性 方 法 确 定 模 型的参数值。这些转换规则很难随时间和区域内空间位置 的不同而变化; 而且其参数值多是确定的,在反映诸如城市 扩张、景观生态的变化等不确定性的复杂现象时,有一定的 局限性。 1. 2 灰色局势决策 景观格局的变化在微观上受到元胞聚 集效应的影响,在宏观上受到社会、政治、经济乃至文化等复 杂因素的影响,既随时间变化又随生境位置的不同而变化; 同时,景观本身的变化也有一定的随机因素。由于这些因素 的信息不完全,因此景观生态系统可以归为信息不完全的灰 色系统[18 -19]。研究用灰色局势决策方法确定邻域转换规 则[20],从而构建元胞自动机,考察景观生态的动态变化。在 该方法中邻域转换规则随时间变化以及生境位置的不同而 变化,因此比较能适应景观生态的复杂变化。此外,统计学 需要概率分布,证据理论需要基本概率赋值,模糊集理论需 要隶属函数,灰色系统理论则不需要关于数据的任何预备的 或者额外的知识,能够在数据较为缺乏的情况下,研究某种 生态过程( 如干扰或物质扩散) 在景观空间里的发生、发展和 传播,从而模拟整个研究区的景观格局变化过程,因此提高 了 CA 用于模拟景观格局动态变化的可靠性和可行性。
基于元胞自动机模型的城市土地利用变化模拟_刘毅

( ) 1
β θ n 烆 其中 : 指该驱动因子对土地利用变化的约束力 大 μ
β θ 1 烄 β θ 2 ] 0, 1 . θ i ∈ [ μ=烅 , …
本模型通过对遥感影像的解译, 获得不同历史 时期 的 土 地 利 用 、 交 通 路 网 等 空 间 信 息。 然 后 以 对研究区域进行网格划分并量化 C G I S 为平台 , A 模型驱 动 力 。 再 运 用 L a t i n超立方采样和 M o n t e 分别以 T C a r l o 随机采样 , 1 为基准年 、 T 2 为预测年 、 , 和以 T 为 基 准 年 为 预 测 年 率 定 模 型 参 数。 2 T 3 最后结合 2 组参 数 , 规 划、 政 策 等 宏 观 发 展 信 息, 识 别参数与城 市 发 展 特 征 的 关 联 , 制 定 情 景 方 案, 以 对 城 市 未 来 的 土 地 利 用 进 行 预 测。 T i 年为基准年 , 技术路线图见图 1。
/ 1 4 2 6 7 7 7 2 -基于ຫໍສະໝຸດ 胞自动机模型的城市土地利用变化模拟
刘 毅, 杨 晟, 陈吉宁 , 曾思育
( ) 清华大学 环境学院 ,北京 1 0 0 0 8 4
摘 要 :为 了 研 究 城 市 发 展 带 来 的 城 市 土 地 利 用 空 间 格 局 变化, 综合运用元胞自动机、 多维驱动力分析和情景分析方 法, 构建了城市土地利用变化模拟系统。建立了宏观、 中观 和微观3个尺度上的驱动力量化和耦合作用函数。通 过 识 别驱动力变化与城市空间发展特征的关联性, 解决了元胞 自动机模型参数的时间效应问题。结合情景 分 析 方 法, 确 定城市不同发展情景下的参数取值, 进而对未来城市土地 利 用 变 化 进 行 了 系 统 模 拟 。4 种 预 测 情 景 的 用 地 总 量 分 别
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引言
景观格局是指大小和形状不一的景观斑块在空
景观格局优化尚处在研究初期, 没有准确的定 义, 优化的理论尚处于探索阶段, 其主要原因是, 在 景观尺度上的格局和过程时空动态演变规律尚缺乏 定量描述。本文在回顾景观格局优化方法研究进展 的基础上, 指出以景观模拟演化为核心的景观格局 优化模式具有优越性; 而基于元胞自动机 ( +@0030AG 的空间直观模型, 由于元胞自动机固 A3C/EACA,+H) 有的特点, 在解决一系列技术难点的前提下, 有望解 决这一模式在目前发展中受到的限制。
’1 卷第 3 期
秦向东等: 元胞自动机在景观格局优化中的应用
[*4] 见典型的元胞自动机有以下几个特点 :
+)
元胞都具有有限个离散状态和预定义的邻居, 每个 元胞的当前状态以及邻居的状况决定了下一时刻该 元胞的状态, 即元胞状态的转变受规则控制, 而且这 个规则是全局一致的。 !"# 元胞自动机模型在地理学中的应用 !"#$%& 在 ’( 世纪 )( 年代认识到元胞自动机模 拟地理复杂现象的优势, 首先正式采用元胞自动机 的概念来模拟美国五大湖边底特律地区城市的迅速 扩展
间上的排列, 它决定着资源和物理环境的分布形式
[4] 和组合 , 是景观异质性的重要表现, 同时又是各种
生态过程在不同尺度上作用的结果。景观空间格局 对过程 (物流、 能流和信息流) 具有重要影响, 而过程 也会创造、 改变和维持空间格局。景观格局优化对 于提高景观的抗干扰能力、 恢复能力、 系统稳定性和
胞自动机的空间直观模型在模拟景观空间格局与过
[,] 程相互作用的研究中被广泛应用的主要原因 。
$
元胞自动机模型的原理和应用
在模拟景观空间格局与过程相互作用的研究中,
[,] 基于元胞自动机的空间直观模型被广泛应用 , 这是
一类可以模拟和预测复杂地理过程的特殊的模型。 $"# 元胞自动机模型的原理 所谓元胞自动机模型是指一类由许多相同单元 组成 的, 根据一些简单的邻域规则 ( -$./01230224 即能在系统水平上产生复杂结构和行为的时 35&$) [67] 间、 空间离散型动态模型 。利用元胞自动机模拟 景观格局在各种自然条件和人为影响下的演化, 可 以明确而直接地为景观格局优化提供依据。 典型的元胞自动机模型的机理如下: 将研究区 域划分成若干个大小形状一致的单元, 这些单元称 为元胞, 是元胞自动机的最基本组成单位, 所有的元 胞空间网点集合构成元胞空间。在元胞空间中每个
!" 卷第 # 期 !$$% 年 % 月 文章编号: (!$$%) 4$$% 5 %677 $# 5 $$76 5 $%
资 源 科 学 &’()*&+’( (+,’-+’
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[+] 总体上表现景观格局的演变过程 。这也是基于元
对景观变化和景观功能的模拟是一个很复杂的 问题, 比较成功的案例有 #$%%$&’ 等对农业景观的研 [", (] 究 , 其中的优化模型建立了不同管理措施下的养 分平衡, 构建的优化判别标准考虑到了经济和生态 两方面因素, 如农民的农业收入, 流域的氮流失。这 个优化模型通过计算优化不同土地利用方式和施肥 措施下的最大产出值作为判别标准, 建立了一个空 间直观的动态生态系统模拟模型进行数量模拟, 利 用基于随机过程的蒙特 ) 卡罗方法来模拟检测优化 结果的可信度。 !"! 以景观模拟演化为核心的景观格局优化模式 根据以往文献, 可以大致总结出以景观模拟演 化为核心的景观格局优化模式: 构建状态空间, 其中 每一状态表示所有不同的土地利用方式和各类可能 影响景观格局的管理措施的一种组合。对每一种组 合所对应的景观初始格局, 用景观演化模型模拟一 段指定时间里景观演变情况, 同时获得这段时间里 景观功能效益 (经济、 生态、 社会效益) 。比较每一种 组合导致的景观最终状态, 或者* 并且比较每一种组 合得到的总效益数值, 即可得到最佳的土地利用方 式和景观管理措施的一种组合。 这种格局优化模式在大量模拟预测结果形成的 状态空间中搜索景观格局的优化方案。它真正从景 观的结构和功能相互作用机制出发, 理论上清晰而 完备, 优化的客观性和自动化程度较高, 而且模拟演 化过程本身就验证了优化措施的效果和可实现性。 为了体现景观生态学的原则和要求, 这里的景观演
作者简介: 秦向东, 男, 江苏人, 博士生, 主要研究方向为景观生态规划。 !;"#$%: <=>?@ABCD B>?A1 </E
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资
源
科
学
8, 卷第 9 期
理功能, 难以刻画景观要素空间上水平方向的相互 作用 。为了体现景观生态学对格局优化的要求, 人们越来越求助于空间直观模型。 !"# 空间直观模型应用于景观格局优化 景观格局更多地要考虑景观的空间分布和数量 配置, 其功能和过程是通常的数学模型无法表达出 来的, 计算机技术的发展为其提供了解决办法。在 景观变化和景观格局优化中, 通过计算机将数学模 型与空间位置结合起来, 编制计算机程序进行生态 过程在空间上的模拟, 即空间直观模型。空间景观 模型需要输入与空间位置联系的植被、 土壤、 气象等 参数, 并且定义一系列空间上的生态过程规则, 根据 空间每一位置上的对象某一时刻状态变量按相应的 变化规则模拟下一时刻的状态变量, 如空间直观景 观模型能够计算景观内的水分循环和物质流动, 是
收稿日期: 修订日期: !$$8 5 4! 5 49; !$$% 5 $! 5 !8 基金项目: 国家 “"%9” 项目 (编号: 。 !$$!+:4446$8)
[9]
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景观格局优化方法研究进展
由于景观格局优化的问题从本质上说是利用景
观生ห้องสมุดไป่ตู้学原理解决土地合理利用的问题, 随着景观 生态学原理日益渗透到土地合理利用的问题中, 格
[**]
(*)同质性、 齐性: 元胞空间内的每个元胞的变 化都服从相同规律; 元胞的分布方式相同, 大小、 形 状相同, 空间分布规则整齐; (’)空间离散: 元胞分布在按照一定规则划分 的离散的元胞空间上; (2)时间离散: 系统的演化按照等间隔时间分 步进行; 即 !5* ! 时刻的状态构形只对下一时刻, 时刻的状态构形产生影响; (3)状态离散有限: 元胞自动机的状态只能取 有限个离散值; (4)同步计算 (并行性) : 各个元胞在 ! 5 * 时刻 的状态变化是独立的行为, 相互没有任何影响。 (6)时空局部性: 每一个元胞状态的下一时刻 ! 取决于其周围邻域中的元胞的当前 ! 5 * 的状态, 时刻的状态, 即所谓时间、 空间的局部性。 一般认为, 某个领域的模拟问题能否借助元胞 自动机完成, 取决于具体问题是否符合上述几点限 制条件。 $"# 元胞自动机的本质特征 必须指出, 以上元胞自动机的几个特征, 很大程 度上, 是常见的、 标准的元胞自动机的一些共性, 或 者是在实现时为了适应现有工程技术条件 (主要是 数据获取和计算机设备) 而具备的特点, 不能把它们 都当作元胞自动机的本质特征, 否则就会得出一些 狭隘的结论。例如, 景观生态学许多研究者就认为, 元胞自动机不太适宜模拟某些生态系统过程 (如物 质循环、 能量流动) , 模拟过程也难以体现景观变化 的机理。这就是把以上几个典型元胞自动机的特点 (元胞的大小形状相同; 状态用离散数值表示, 可具 有的状态总数有限; 先验的邻域定义明确而一致; 局 部转化规则在所有位置一致) 当作其不能更改的本 质特征而造成的固步自封。本文认为, 元胞自动机 最本质的特征只有以下三个, 注意它们并不是从以 上几个一般特征中抽取几个然后换一种表达方法: (*) 状态的表达在空间上的离散性。状态值本 身可以是连续值, 也可以是多元向量。在复杂多样 的景观中, 甚至可以在不同的地点采用不同质的状 态表达, 元胞大小、 形状各异, 当然, 这会给计算机的 实现带来较大困难, 但也可以通过空间位置相互对 应的若干个元胞自动机共同模拟来解决。 (’) 状态变化的表达在时间上的离散性。状态 变化可以不局限于相邻时刻的依赖性, 例如, !5*
[#] 。因此, 在 局优化成了土地利用规划的核心内容
缺乏专门的可以指导格局定量优化的理论的情形 下, 景观格局优化的方法和技术仍然逐渐丰富起来, 尽管直接而明确地应用格局和过程相互作用规律来 进行优化的工作仍然很少。 然而, 传统的直接来自于土地利用格局优化的 景观格局优化方法, 如线性规划、 灰色系统规划、 层 次分析法、 系统动力学模型等等, 缺乏定量的空间处
["] 物质输入和过程在空间位置上的函数 。 [!]
化模型常采用空间直观模型。 !"$ 元胞自动机应用于以模拟演化为核心的景观 格局优化中的合理性 景观格局优化的方法经历了由定性分析评估到 定量计算、 由静态优化到动态模拟、 由固定条件下的 孤立寻优到可变条件下的趋势分析、 由数量配置为 主到预测空间变化的过程, 定量、 可变、 动态的空间 模拟将是景观格局优化方法研究的主要方式。 景观格局变化与景观过程改变互为因果, 了解 格局演变时空规律及其演变驱动机制是结合生态过 程进行景观格局分析和优化的前提与基础。但现阶 段对景观格局、 过程和功能相互作用的研究还不够 成熟, 还不能满足对景观格局优化的理论指导要求。 将上述两方面结合起来看, 一方面景观格局优化 对动态的空间模拟提出越来越高的要求, 另方面空间 模拟迟迟得不到景观尺度上定量化规律的有力支持, 使得传统 “自上而下” 的优化思路难以依靠模型实现 自动化; 要在目前景观生态学的基础研究水平上解决 这个矛盾, 似乎只有采纳复杂性科学所倡导的复杂性 研究方法— — — “自下而上” 的构模方法, 针对特定的生 态过程, 将生态过程结合到景观格局分析中。 在这方面, 元胞自动机具有天然优势。基于元 胞自动机的空间直观模型不关心景观尺度上定量化 的规律, 而是直接在较低的一个尺度上, 从景观组成 单元入手, 模拟它们的状态和局部相互作用, 即能在