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基于CLUE-S 模型的广州市土地利用格局动态模拟*王 健 田光进**全 泉 蒋 晶(北京师范大学环境学院,北京100875)摘 要 选取海拔、坡度、到河流距离、铁路距离等21个驱动因子,利用CLUE -S 模型对广州市土地利用格局进行模拟,模拟结果与实际土地利用的Kappa 系数为0.8014,具有较高可信度。
利用模型对2010年广州市土地利用格局进行预测,模拟结果表明,耕地和水域分布主要受地形因素的影响,而林地受海拔高度影响更为明显。
根据预测,2005)2010年广州市土地利用斑块数增加,土地利用格局进一步破碎化;土地利用斑块形状复杂程度降低,趋于简单;多样性指数略有升高。
关键词 土地利用动态格局;CL UE -S 模型;驱动因子;广州市中图分类号 X321 文献标识码 A 文章编号 1000-4890(2010)6-1257-06Dynam ic sim ul a tion of l a nd use pattern i n Guangzhou based on CLUE-S m odel.WANG Jian ,T IAN Guang -jin ,QUAN Quan,JIANG Ji n g (School of Environm ent ,B eijing N or mal U -niversit y ,B eiji n g 100875,China ).Chinese J ournal o f E cology ,2010,29(6):1257-1262.Abst ract :Tw enty -one driv i n g facto rs ,i n cl u di n g a ltitude ,slope ,distance to ri v er ,and distance to ra il w ay ,etc .,w ere selected to si m u late the dyna m i c land use patter n o fGuangzhou based on CLUE -S m ode.l The si m u lated results had a high reliab ility ,w ith the K appa coefficient being 018014to the act u a l situati o n.The pred iction o f t h e land use pattern i n Guangzhou in 2010sho w ed that the distri b u ti o n of crop land and w ater body w ou l d be m ainly a ffected by topography ,and forestl a nd w ou ld be m o re a ffected by a ltitude .I n 2005-2010,the land use patch nu m ber and the landscape fragm entati o n in Guangzhou w ou l d be increased ,the co mp lex ity of patch shape tended to be si m p lified,and the diversity index would have a sli g ht i n crease .K ey w ords :dyna m ic land use pattern ;CL UE -S m ode;l driving force ;Guangzhou .*国家重点基础研究发展规划项目(2005CB724204)和国家自然科学基金资助项目(40571060)。
基于RS和GIS的县域土地利用变化分析1. 引言1.1 研究背景县域土地利用变化是在县域范围内土地利用类型和空间格局发生变化的现象，受自然、经济、政策等多方面因素的影响。
随着城市化进程的加快和经济社会发展的不断推进，县域土地利用变化已成为当前研究领域的热点问题。
通过对县域土地利用变化进行深入分析，可以揭示土地资源的合理利用和保护，为地方政府制定土地管理政策提供科学依据。
县域土地利用变化还对生态环境、农业生产、城乡结构等方面产生深远影响，因此对其进行研究具有重要意义。
研究背景部分需要概述县域土地利用变化的研究现状和存在的问题，提出研究的重要性和必要性。
当前，基于遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术的县域土地利用变化分析方法日益成熟，已成为研究该领域的主流方法之一。
这些技术可以有效获取和处理大量的土地利用数据，提高分析的准确性和效率，为土地利用规划和管理提供强有力的支持。
通过运用RS和GIS技术对县域土地利用变化进行分析，不仅可以揭示土地利用变化的特征和趋势，还可以为制定可持续发展的土地管理政策提供科学参考。
1.2 研究意义县域土地利用变化是一个与经济社会发展息息相关的重要问题。
随着城市化进程的加快和农村土地利用方式的不断调整，县域土地利用也发生了很大的变化。
深入研究县域土地利用变化的意义重大。
县域土地资源是农业、工业和城市建设的重要基础，研究土地利用变化可以为农业发展、城市规划和工业布局提供科学依据。
随着全球气候变化和资源环境压力的加大，土地利用变化已经成为影响到可持续发展的重要因素，研究县域土地利用变化可以为生态环境保护和资源合理利用提供技术支撑。
县域土地利用变化还直接关系到农民的经济收入和生活质量，因此研究土地利用变化对于优化资源配置、促进农村经济发展具有重要意义。
对县域土地利用变化进行深入研究，不仅具有重要的理论意义，也具有重要的实践意义。
1.3 研究目的本研究旨在通过综合运用遥感和地理信息系统技术，深入分析县域土地利用变化的特点及规律，探讨其影响因素和未来发展趋势，为地方政府制定土地利用规划和可持续发展提供科学依据。
第22卷第12期 2020年12月加棟信歴瞄孝Journal of Geo-information Science^ ^Vol.22, No. 12Dec., 2020引用格式:张晓荣，李爱农，南希，等.基于F L U S模型和S D模型耦合的中巴经济走廊土地利用变化多情景模拟[J].地球信息科学学报，2020,22(12):2393-2409. [Zhang X R,Li A N,Nan X,e t a l.Multi-scenario simulation of land use change along China-Pakistan Economic Corridor through coupling FLUS model with S D model[J].Journal of Geo-information Science, 2020,22(12):2393-2409. ]D O I:10.12082/ dqxxkx.2020.190618基于FLUS模型和SD模型耦合的中巴经济走廊土地 利用变化多情景模拟张晓荣'李爱农'南希雷光斌、王昌博u1.中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所，成都610041;2.中国科学院大学，北京100049;3.成都理工大学地球科学学院，成都610059Multi-scenario Simulation of Land Use Change Along China-Pakistan Economic Corridor through Coupling FLUS Model with SD ModelZHANG Xiaorong12,LI Ainong'*,NAN Xi'3,LEI Guangbin1,WANG Changbo1'21. Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, China;2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;3. College of Earth Science, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, ChinaAbstract:Planning and construction of China-Pakistan Economic Corridor (CPEC)is inseparable from the scientific cognition of the spatial patterns and changing processes of land resources and eco-environment in this nd Use and Land Cover Change (LUCC)simulation can provide reliable prediction data for regional land resources management,eco-environment sustainability,and eco-environment risk assessment.In this paper, based on the coupled System Dynamics Model(SD)and future Land Use Simulation Model (FLUS),combined with the China-Pakistan Economic Corridor construction and regional eco-environment policies,various scenarios were set up to simulate the land use change of the China-Pakistan Economic Corridor,taking full advantages of the two models in macro land demand simulation and micro land allocation.Firstly,the SD-FLUS model was constructed and validated using the historical data of CPEC in2009-2015. Then the land use changes from 2016 to 2030 under three different scenarios,namely Baseline Development (BD)scenario,Investment Priority Oriented (IPO)scenario,and Harmonious Development (HD)scenario,were simulated.Results show that: (1) The relative error of demand simulation was less than 9%, and the overall accuracy and Kappa coefficient of the simulation were over 90%against the actual land use data in 2015, which indicates the SD-FLUS coupling model effectively reflected the land use change pattern of the China-Pakistan Economic Corridor.The model could be used for further simulation of land use changes in CPEC under different收稿日期:2019-10-20;修回日期:2020-01-11.基金项目：中国科学院战略性先导专项“地球大数据科学工程”子课题(XDA19030303);国家自然科学基金项目（41631180、41801370、41701433);中国科学院成都山地所“一三五”重要方向性项目（SDS-135-1708)。
人工智能在土地资源管理中的应用研究在土地资源管理中，人工智能（Artificial Intelligence, AI）的应用成为了一个热门的研究话题。
随着全球人口不断增长和城市化进程的加速，有效管理土地资源变得尤为重要。
传统的土地资源管理方法已经无法满足快速变化的需求，而人工智能的出现为土地资源管理提供了全新的解决方案。
人工智能在土地资源管理中的应用可以从多个方面进行研究和探索。
首先，人工智能可以帮助土地资源的智能化评估和分析。
传统的土地资源评估需要大量的人力资源和时间成本，而人工智能可以通过学习和分析大量的土地数据，自动化地进行土地资源评估，提高评估的准确性和效率。
通过结合卫星遥感、地理信息系统（Geographic Information System, GIS）和机器学习算法，人工智能可以快速识别土地的类型、潜在价值和适宜用途，并提出科学合理的土地利用规划建议。
其次，人工智能可以在土地资源管理中实现精准农业和农作物产量预测。
农业是土地资源的主要利用方式之一，在农业生产中，人工智能可以通过分析土地和气象数据，实现精确的农作物生长模拟和预测。
通过结合传感器技术、无人机和机器视觉等技术手段，人工智能可以实时监测土地和作物的健康状况，并提供精细化的农事管理建议。
这不仅可以提高农业生产的效率和质量，还可以减少化肥、农药等资源的使用，推动农业向可持续发展方向转变。
除了农业，人工智能还可以在城市土地资源管理中发挥重要作用。
随着城市化进程的加速，城市土地资源管理面临着诸多挑战，如土地的合理利用、城市拓展规划等。
人工智能可以通过分析城市土地数据、人口迁移数据等，提供科学决策支持和城市规划建议。
例如，人工智能可以预测人口增长趋势，为城市规划提供合理的发展方向；人工智能还可以通过分析交通流量、城市设施等数据，优化城市布局和交通规划。
此外，人工智能还可以在土地资源保护和环境管理中发挥积极作用。
土地资源的可持续利用和环境保护是现代社会所面临的重大挑战，而人工智能可以通过分析土地利用数据、监测地下水位、土壤污染等指标，实现土地资源的动态监测和保护。
国有土地资源优化配置与智能工程技术融合研究摘要：随着人口的不断增长和经济的快速发展，我国城市化进程进入了快速发展阶段。
在此过程中，土地资源成为一个重要的问题。
如何合理地利用城市空间和发展潜力，保护城市土地资源，成为当前亟待解决的重要课题之一。
国有土地资源优化配置、土地资源利用率提高与智能技术行业发展有着密切的关系，选择合适的工作方案以及先进的技术模式，尤其是与智能工程技术进行有机地协调，为国有土地资源优化配置提供重要的技术支撑，进一步完善配置模式，提高土地节约集约利用水平。
关键词：国有土地资源；配置；智能工程技术引言土地资源是经济社会活动的基础和载体，节约集约利用土地是深化土地供给侧结构性改革、促进经济发展方式转变和经济结构调整的必然要求。
优化国有土地资源优化配置，加强与智能工程技术相互融合，利用智能工程技术优化提升土地资源配置的多种场景，整合相关土地资源管理和利用多个部门之间的数据资源、信息技术、审批流程、全生命周期监管等，提高土地资源的配置效率。
1土地资源管理的定义土地资源管理指对城市内的土地进行规划、开发、使用及保护等方面的管理工作。
这种管理工作的目的是满足城市发展需求的同时,最大限度地减少土地资源浪费和破坏,保障市民的生活质量和社会稳定。
可以进一步分析出城市土地资源管理的具体内容。
具体而言,它包括四个方面：一是土地利用规划,即通过科学合理的规划来确定不同区域的用途和发展方向；二是土地市场调控,即通过制定相应的政策法规来规范土地市场的运作方式,确保其公平公正；三是土地储备建设,即通过建立大量的土地储备库来保证未来城市的发展需求能得到满足；四是对土地环境影响的评估和治理,即通过对土地开发项目进行严格的环保审查和监管,防止土地资源的过度开采和污染。
最后,还需要认识到城市土地资源管理的重要性。
随着城市化的不断深入,土地资源的需求量越来越大。
因此,只有通过科学合理的土地资源管理才能有效地应对这些问题,实现可持续的城市发展目标。
多主体模型在土地利用动态模拟中的研究进展左良优;戴尔阜;张明庆【期刊名称】《首都师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(038)003【摘要】Land use is a complex and dynamic process.As a means of complex system research,multi-agent model can better simulate the complexity of the land system,and has great application prospects.In this paper,the basic theory and concept of multi-agent model were introduced,the situation of dynamic simulation in urban and rural land use with multi-agent model was analyzed,the applications of multi-agent model in land use were summarized,and the direction of land use simulation was discussed.%土地利用变化是一个复杂的动态变化过程,作为复杂系统研究的重要工具,多主体模型能够更好地模拟土地系统中的复杂性问题,具有更大的优势和极大的应用前景.本文简要介绍了多主体模型的概念和基本理论;从主体选择、模拟侧重点等方面,对多主体模型在城市和农村土地利用动态模拟中的研究现状进行了分析;总结了多主体模型在土地利用应用中取得的进展,探讨了其未来发展方向,以期为今后的土地利用变化模拟研究提供参考.【总页数】7页(P59-65)【作者】左良优;戴尔阜;张明庆【作者单位】首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048;中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室,北京100101;首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048【正文语种】中文【中图分类】F301.2【相关文献】1.智能体模型在滇池流域土地利用结构变化动态模拟中的应用 [J], 徐兰声;李佐军2.基于智能体模型的土地利用动态模拟研究进展 [J], 田光进;邬建国3.基于FLUS模型的花都区土地利用动态模拟研究 [J], 马小宁; 林沛锋; 陈美招4.基于CLUMondo模型的多情景土地利用变化动态模拟——以广西沿海城市为例[J], 郭瑞琦; 陆波; 陈恺霖5.基于CA-Markov模型的东江流域土地利用动态模拟 [J], 叶娇;罗莉;肖志峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
人工智能方法在风景园林中的运用进展摘要：随着时代的发展，人工智能在艺术创作方面的作用越来越明显。
风景园林绿化工程是城市发展中的重要组成部分，做好风景园林绿化施工管理工作，能够从根本上提高城市的环境质量和空气质量，有利于城市生态环境的可持续发展，最大限度地满足人们对生活环境的需求。
人工智能的出现为风景园林研究智能化、数字化提供了机遇与挑战。
本文介绍了人工智能在风景园林研究中的作用。
建立混合智能系统模型是风景园林研究向智能化、数子化、自动化发展的必然趋势。
关键词：人工智能方法；风景园林；运用进展前言这个瞬息万变的社会中，每个行业都必须进行相应的更改以更好地应对社会的挑战并在市场中占有一席之地，否则它将被历史的洪流裹挟，而景观工程将不会也不例外。
随着现代社会的飞速发展，越来越多的城市开始重视园林绿化工程的建设，园林绿化工程可以有效改善居民的居住环境，提高市民的生活质量。
并增加了整个城市的幸福感。
本文主要探讨人工智能方法在风景园林中的运用，将促进风景园林智能化发展。
1风景园林工程的内涵园林绿化是人类社会不断发展的产物，被称为景观工程。
随人们生活水平的不断提高，对景观项目的追求也越来越高，风景园林工程的建设为人们提供一个更适合休闲和生态的场所，以便当代人可以暂时摆脱繁重的工作，通过园林绿化项目的建设，感受花园的景观并有效改善生态。
环境质量降低了当地环境污染。
同时，景观工程还可以促进大量相关产业的发展，为该地区创造更多的就业机会，有效地增加当地经济收入，并确保该地区的整体经济发展。
可以说，景观工程的发展水平可以增加经济效益和社会效益。
需要及时保护景观建筑，以确保总体景观正常运行，景观建筑可以长期发展并成为该地区的代表性产业，受建筑水平的影响以及景观设计的水平。
因此，景观建筑的施工技术和维护措施对整个工程具有十分重要的意义。
2人工智能技术运用的优势人工智能管理技术也就是基于其他计算机科学技术逐步发展形成起来的独立一门学科和综合技术，实际上就是在各种计算机技术平台上通过模拟的对人的全部大脑进行展开的对图像和处理数据的进行智能化逻辑分析和综合处理，人工智能最大的优势就是说它能够针对人类信息进行加以实时收集和分析处理，从而完全替代了对人类进行展开式的海量数据计算。
文章编号：1672-5603（2019）02-11-5土地利用变化智能体模型研究进展贺增红*（云南师范大学旅游与地理科学学院，云南 昆明 650500）摘 要 土地利用/覆被变化是在自然、社会和人类决策者的时空多尺度综合作用下发生的，具有高度的复杂性。
基于复杂系统理论并以土地使用决策者为核心的智能体模型对于描述人地关系中的“人本”思想和复杂交互具有重要的意义。
文章在对基于智能体模型的内涵以及应用领域进行分析的基础上，指出目前智能体模型的发展主要面临三个方面的问题：数据可获得性、行为建模的制约以及模型校准和验证。
综合目前研究的进展与面临的问题，提出了基于智能体模型的发展趋势：（1）大数据与数据价值挖掘；（2）多角度探索决策规则；（3）创新校准和验证方法。
关键词 智能体模型；模型问题；发展趋势中图分类号：F301.24 文献标识码：AResearch Progress of Agent Model in Land Use Change SimulationHe Zenghong（College of Tourism and Geographic Sciences, Kunming Yunnan 650500）Abstract: Land use/cover change occurs under the combined effects of natural, social and human decision makers in time and space, with a high degree of complexity. The agent model based on complex system theory and based on land use decision makers is of great significance for describing the "human-centered" thinking and complex interaction in human-land relationship. Based on the analysis of the content of the agent-based model and the application field, the paper points out that the development of the agent model mainly faces three challenges: data availability, behavioral modeling constraints, and model calibration and verification. Based on the current research progress and challenges, the development trend based on agent model is proposed: (1) big data and data value mining; (2) multi-angle exploration decision rules; (3) innovation calibration and verification methods.Keywords: agent-based model; model challenges; model prospects*第一作者简介：贺增红，男，1993年生，硕士研究生，主要从事资源环境遥感应用研究。
E-mail: moyuduye123@。
收稿日期：2019-04-12； 改回日期：2019-05-13。
土地利用/覆被变化（Land use/Cover change, LUCC）系统是社会生态系统的重要组成部分，对全球气候变化、生物多样性以及可持续性发展等具有重要影响。
因此，通过一定的方式获得对LUCC 的认知极为重要。
模型模拟是常见的认知客观世界的手段，模型的描述解释能力可以提高人们对土地变化系统起因、过程和结果的理解，而模型的预测能力则能够为更合理的土地利用提供建议。
LUCC 是在生物物理因素、社会经济因素与土地使用者的多时空尺度下综合作用形成的，具有高度的复杂性。
因此，模型模拟需要考虑多重驱动因素以及因素之间的关联作用，以解释土地系统的复杂性问题。
传统的LUCC 模型多以经济学、统计学和地理学等著。
然而，这些模型对土地使用决策者的重视不足，对土地变化系统的多尺度与层次以及复杂反馈关系的分析也较为欠缺，导致对实际土地变化系统的模拟能力一般。
因此需要更好的方法来深入理解土地变化系统。
复杂系统理论作为复杂性科学的一部分，能够对系统的无序性、动态性以及多层次耦合性等特性进行描述，可以对土地系统的复杂性进行很好的描述[1]。
而基于智能体的模型（Agent-Based Model, ABM）是描述复杂系统的重要手段，能够为土地变化系统的微观模拟和复杂性研究提供新的思路。
文章从介绍ABM的基本内涵及在LUCC研究的适用性出发，分析该模型在LUCC应用中面临的问题，并以此为基础，对模型发展前景进行展望，以期为基于智能体的模型在土地利用/覆被变化系统中的研究（ABM/LUCC）提供思路。
1 ABM的内涵与应用1.1 ABM的内涵ABM是在复杂系统理论的基础上对微观实体的行为机制进行研究，其模拟的对象是agent，可以称为智能体、代理或者主体等，文中采用智能体进行表述。
智能体可以是个人、家庭、政府等社会组织结构中的任何层次，不同的层次代表着各自在土地使用中所拥有的决策能力。
因此可以在多个尺度上研究系统，并且可以将各部分以不同比例规定整合成一个整体。
ABM模型通过对智能体的异构决策和行为进行模拟，从而解释土地系统内部微观主体作用下导致的变化现象，一般由智能体、对象、环境和决策规则四部分构成[2]。
智能体所表示的行为主体通常具有自主性、异质性、适应性和学习能力等特性[3]，从而对目标进行决策。
目标对象则是智能体所作用的客观事物，不同层次的智能体所能决策的对象的属性不同。
环境指智能体和对象所在的空间范围，包括社会环境和物理环境两部分，社会环境一般指社区等具有人文色彩的区域，物理环境表示地形等自然间的复杂交互关系。
智能体模型在LUCC研究中具备以下优势。
首先它能够模拟实体的属性和行为以及实体之间的相互作用，并通过自下而上的模拟方式将微观决策与宏观现象关联起来，而这种对微观行为主体的模拟是传统经验统计模型所欠缺的[4]。
其次，ABM/LUCC能够将社会过程和非经济因素如政策规划、受教育程度等纳入决策，考虑智能体所处的社会背景因素，从而实现更真实的模拟。
最后，ABM具备连接社会和环境过程的能力，能够将不同层次智能体对环境的影响以及环境对智能体的反馈作用更好的表达出来，凸显社会组织结构的层次与LUCC空间变化尺度的交互。
使用智能体作为模拟的基本单元，其弊端在于将智能体的行为与空间区域联系起来存在困难，并且难以充分表现空间行为。
虽然这个问题的一部分与数据可用性有关，但将基于栅格的经验模型中的空间分析与ABM中社会结构的层次相结合可较好地表示空间和社会组织[5]。
1.2 ABM/LUCC应用研究尽管ABM模型在土地变化科学的模拟中有着巨大的优势，但并不是所有的模拟过程都需要用到智能体模型，一般适用于需要突出人类主体作用或者可能出现突发现象的情况[6]。
此时，个体的行为是非线性的，表现出路径依赖、迟滞、非马尔科夫行为或学习和适应等时间相关性，统计学方法难以全面刻画这些行为，只能通过阈值设定、规则制定或者非线性耦合等进行解释。
在应用领域方面，ABM/LUCC主要应用于城市LUCC模拟、农业LUCC模拟和自然资源管理应用模拟[7]。
城市LUCC中个体属性的差异以及个体之间的交互反馈关系能够对城市形态变化与城市土地利用变化产生影响。
如周淑丽等[8]采用城市土地利用现状图，构建了矢量多智能体城市扩张动态模型，将模型应用于广州市番禺区，模拟了其2003-2008年城市扩张情况，并取得85.83%的较好总体精度。
大多数农业LUCC模拟的智能体以农户为例，模拟农户决策对农村土地利用变化、区位选择或者生态环境变化的影响。
如彭金金等[9]以武汉市黄陂区为例，构建智能体模型对农村居民点的分布进行空间优化配置以提高分布状况的整体适宜性，模拟结果优于粒子群优化和遗传算法的模拟结果，验证了智能体模型在空间优化配置研究方面的适用性。
在自然资源管理应用方面，ABM 应用于各类型自然资源的管理。
如Elsawah等[10]将基于智能体的模型与社会生态模型相结合，应用于南澳大利亚葡萄灌溉用水分析，最终表明决策者在多学科知识的支持下显著提高了灌溉用水决策能力。
总体而言，运用ABM模型在模拟非线性土地变化系统或者描述智能体的主体作用时，可以取得较好的模拟结果。
2 ABM发展面临的问题ABM是研究复杂土地变化系统的重要工具，可以对微观土地变化现象及过程做出合理的描述和解释。
但分析目前的案例研究可以发现智能体模型在LUCC研究中主要在三个方面存在问题：数据可获得性、行为建模以及模型校准和验证。
2.1 数据可获得性数据是LUCC分析的基础，ABM使用的数据主要有定性和定量两种类型。
定性数据包含使用文本/单词表示的信息，一般通过访谈等方式获取。
定量数据包含可以数字化的信息。
ABM/ LUCC的数据问题主要表现再数据欠缺和数据尺度转换。
（1）数据欠缺。
微观尺度上的LUCC模拟一般需要高清影像图和更为详实的社会经济统计数据，而高清影像图较为难以获取，且获取成本高，这在进行农村区域LUCC模拟时尤为明显。
此外，在通常情况下不可能为个人或者集体行为收集长时间序列数据，收集这些数据的频率和时长等都是需要考虑的问题，而这些数据对于智能体属性的描述很关键。
最后，已有研究的调查数据通常将智能体视为孤立的个体[11]，忽视了智能体之间的相互影响。
（2）数据尺度转换。
指与一个分析单元相关的数据可以被拆散并重新聚合到另一个单元以实现多尺度LUCC模拟，例如社区的决策行为所需数据可应用于更高级别的城市规划模拟。
由于ABM数据基本上是个体级别的数据，数据较为庞杂，在进行更高级别的模拟时，如何从个体级别的数据中产生更高层次的行为描述数据是需要面对的问题。
2.2 行为建模的制约智能体的行为建模是ABM集中研究的问题。
智能体通过决策规则来对其行为和属性进行模拟，规则的定义是基于决策社会结构而非地理空间位置。
在决策规则制定过程中，智能体异质性与关联性以及环境差异性都会成为其制约因素。
