土地利用变化模型--元胞自动机

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。

《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，其影响深远且复杂。

为了更好地理解土地利用的动态过程和预测未来可能的情景，本研究结合系统动力学模型（SDM）和元胞自动机模型（CAM）构建了一个土地利用情景模型。

该模型旨在模拟土地利用的动态过程，分析其影响因素，并预测未来可能的情景。

二、系统动力学模型与元胞自动机模型概述系统动力学模型（SDM）是一种定量的研究方法，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。

而元胞自动机模型（CAM）是一种空间显式的模型，通过模拟空间单元的演变来反映整体系统的动态变化。

这两种模型各有优势，将它们结合起来可以更好地模拟土地利用的复杂过程。

三、模型构建本研究构建的模型以土地利用系统为研究对象，包括人口、经济、政策、自然环境等多个子系统。

在系统动力学模型中，通过建立各子系统之间的因果关系和反馈机制，模拟土地利用的动态过程。

在元胞自动机模型中，将土地划分为若干个元胞，每个元胞代表一定的土地类型，如农田、城市用地、森林等。

通过定义元胞的演变规则，模拟土地利用的空间变化。

四、模型应用本研究以某地区为例，应用所构建的模型进行土地利用情景模拟。

首先，收集该地区的人口、经济、政策、自然环境等数据，作为模型输入。

然后，设定不同的情景，如自然发展情景、政策干预情景等。

通过运行模型，模拟不同情景下土地利用的动态过程和空间变化。

最后，对模拟结果进行分析和评价，得出结论。

五、结果分析通过对模拟结果的分析，可以发现以下结论：1. 人口增长和经济发展是推动土地利用变化的主要驱动力。

随着人口增长和经济发展，城市用地不断扩大，农田和森林等自然用地不断减少。

2. 政策对土地利用变化具有重要影响。

通过实施土地政策、城市规划等措施，可以有效地引导土地利用的变化方向。

3. 自然环境对土地利用变化具有制约作用。

如气候、地形等自然条件限制了土地利用的可能性。

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。

未来土地利用变化情景模拟模型(GeoSOS-FLUS)软件用户手册1.模型与软件简述FLUS模型是用于模拟人类活动与自然影响下的土地利用变化以及未来土地利用情景的模型。

该模型的原理源自元胞自动机（CA），并在传统元胞自动机的基础上做了较大的改进。

首先，FLUS模型采用神经网络算法（ANN）从一期土地利用数据与包含人为活动与自然效应的多种驱动力因子（气温、降水、土壤、地形、交通、区位、政策等方面）获取各类用地类型在研究范围内的适宜性概率。

其次，FLUS模型采用从一期土地利用分布数据中采样的方式，能较好的避免误差传递的发生。

另外，在土地变化模拟过程中，FLUS模型提出一种基于轮盘赌选择的自适应惯性竞争机制，该机制能有效处理多种土地利用类型在自然作用与人类活动共同影响下发生相互转化时的不确定性与复杂性，使得FLUS模型具有较高的模拟精度并且能获得与现实土地利用分布相似的结果。

GeoSOS-FLUS软件是根据FLUS模型的原理开发的多类土地利用变化情景模拟软件，是在其前身------地理模拟与优化系统GeoSOS的基础上的发展与传承。

GeoSOS-FLUS软件为用户提供进行空间土地利用变化模拟的功能，在对未来土地利用变化进行模拟时，需要用户先应用其他方法（系统动力学模型，或马尔科夫链）或使用预设情景来确定未来土地利用变化的数量作为GeoSOS-FLUS 的输入。

GeoSOS-FLUS软件是在Visual Studio 2010平台上基于C++语言及一系列C++开源库开发的软件。

软件的输入输出采用遥感影像处理底层库GDAL 1.9.2 (/)，因而软件可以读入各种格式的遥感影像数据及其投影坐标，并输出带坐标和投影的tiff影像模拟结果；软件界面采用Qt 4.8.5 (https://www.qt.io/download/)，能实时显示模拟区域的土地利用变化过程，方便用户的使用；软件采用的神经网络算法来自强大的Shark 3.1.0库(http://image.diku.dk/shark/)，能较快的获得各类土地分布的适宜性概率。

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E 1、E 2、…、En 的概率分别为P 1、P 2 …Pn 而0≤Pi≤1，则向量［P 1、P 2 …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E 1、E 2 … 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。

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E 1、E 2 … 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 11?P 1n P n1?P nn]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。

∑πj (k )=1n j=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 。

则有：πj (k )=∑πi (k ?1)Pij n i=1 (j=1,2,…,n) 如果某一事件在第0时刻的初始状态已知，则可以求得它经过k 次状态转移后，在第k 时刻处于各种可能的状态的概率，完成对这一事件未来发展的预测。

基于CA原理的土地利用变化模拟模型对比研究
刘吉平;王健翔;张凤;王小伦;金晶
【期刊名称】《吉林师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(45)2
【摘要】元胞自动机(Cellular Automata, CA)是当前模拟未来土地利用变化的主流方法之一,为土地利用变化研究提供了重要的载体.为了进一步深化对土地利用模拟模型的认识,以中国东北松嫩平原为研究区,采用多种基于CA原理的土地利用模拟模型,对该地区2010年和2020年土地利用状况进行了模拟预测,并与实际土地利用状况进行对比分析.结果表明,PLUS模型精度指数最高,空间模拟效果最佳,而FLUS模型则在数量模拟上表现最佳,CA-Markov模型整体表现均不如前两
者.PLUS模型和FLUS模型更适宜做松嫩平原的土地利用变化研究.
【总页数】7页(P116-122)
【作者】刘吉平;王健翔;张凤;王小伦;金晶
【作者单位】吉林师范大学地理科学与旅游学院
【正文语种】中文
【中图分类】K901
【相关文献】
1.基于不同 Logis tic模型的土地利用格局模拟对比研究--以湖北省宣恩县和咸丰县为例
2.基于Markov模型的长沙市和泉州市土地利用变化预测及对比研究
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4.基于GIS和
MCE-CA-Markov模型的高原河谷型城市土地利用变化研究与模拟预测5.基于FLUS和InVEST模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究
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