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

生物计算中的元胞自动机模型生物计算是一种广泛应用于生物医学、生态学、环境科学等领域的计算科学技术，在生命科学领域具有重要的应用价值。

其中，元胞自动机（CAC）模型是一种重要的生物计算模型，它利用计算机进行模拟，可以模拟复杂生物系统中的自组织现象、动态行为和时间演化等。

一、元胞自动机模型的基本理论元胞自动机是一种基于格点的离散动力学系统，又称为离散动力学系统。

其基本理论是将时间和空间坐标离散化，并将空间上的每个点分为一个小的正方形或立方体，称为元胞。

元胞自动机在空间上排列成一个网格状结构，称为元胞阵列。

元胞内有若干个状态，每个元胞根据其自身状态和周围元胞的状态，按照一定的规则进行演化。

这种演化是基于更高级别的规则，通过这些规则，元胞可以表现出一定的自组织特性，从而模拟生物系统中的某些现象。

二、元胞自动机模型的应用1. 生态系统模拟元胞自动机模型也可用于模拟生态系统的行为，例如森林通量和生态系统中种群的分布。

实际上，1986年，Thomas和，Peterman的研究中，模拟了一个湖泊生态系统，通过模拟 algal （微藻）的数量，在不同时间的分布，研究了外部进入的营养元素对湖泊生态系统的影响。

2. 疾病传播元胞自动机模型也可以用于模拟疾病传播，例如感染病毒或细菌。

利用元胞自动机模拟疾病的传播，可以研究不同人群之间传染病的传播机制，并预测疾病传播的趋势。

2020年初的 COVID-19 疫情中，元胞自动机模型被用于模拟病毒传播，并预测疫情趋势，为政府决策者提供了科学有效的决策依据。

3. 细胞模拟元胞自动机模型可以用来模拟细胞的行为，例如细胞的组织结构、生长、分裂和死亡。

最近的一项研究使用元胞自动机模拟了肠道细胞的发育，向我们展示了细胞在肠道中的组织结构、形态变化和生长模式。

三、元胞自动机模型的优缺点1. 优点元胞自动机模型的主要优点是简单易行，易于理解和应用。

它能够模拟自然系统的复杂行为，例如非线性现象、自组织等，而不需要进行复杂的统计或计算。

元胞自动机应用概述元胞自动机的应用概述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。

到目前为止其应用领域涉及生物学、生态学、物理学、化学、交通科学、计算机科学、信息科学、地理、环境、社会学、军事学以及复杂性科学等。

下面我们将对元胞自动机在这些领域中的应用分别做简要介绍。

1.生物学领域：因为元胞自动机的设计思想本来就来源于生物学自繁殖的现象所以它在生物学上的应用更为自然而广泛。

例如元胞自动机用于肿瘤细胞的增长机理和过程模拟、人类大脑的机理探索、艾滋病病毒HIV的感染过程、自组织、自繁殖等生命现象的研究以及最新流行的克隆技术的研究等。

另外还可以用来模拟植物生长的过程。

2.物理学领域：在元胞自动机基础上发展出来的格子自动机和格子—波尔兹曼方法在计算机流体领域获得了巨大的成功。

其不仅能够解决传统流体力学计算方法所能解决的绝大多数问题并且在多孔介质、多相流、微小尺度方面具有其独特的优越性。

另外元胞自动机还被用来模拟雪花等枝晶的形成。

3.生态学领域：元胞自动机被用于兔子—草、鲨鱼—小鱼等生态系统动态变化过程的模拟展示出令人满意的动态效果元胞自动机成功的应用于蚂蚁的行走路径大雁、鱼类洄游等动物的群体行为的模拟另外基于元胞自动机模型的生物群落的扩散模拟也是当前的一个应用热点。

4.化学领域：通过模拟原子、分子等各种微观粒子在化学反应中的相互作用进而研究化学反应的过程。

5.交通科学领域：因为涉及到车辆、司机、行人、道路条件等因素以及它们之间的相互影响和联系交通系统通常被看做是一个多粒子构成的复杂巨系统。

元胞自动机在交通中的应用沿着两条主线展开：对城市交通流的研究；对城市交通网络的研究。

由于交通元素从本质上来说是离散的而元胞自动机又是一个完全离散化的模型所以用元胞自动机理论来研究交通问题具有独特的优越性。

另外20世纪80年代以来计算机水平日新月异的发展为元胞自动机的应用提供了强有力的支持。

因此在进入20世纪90年代以后元胞自动机在交通流理论研究领域中得到了广泛的应用。

可变步长的元胞自动机智能决策疏散模型的仿真研究张艳芳;赵宜宾;张丽娟;曾文艺【摘要】将基于模糊推理的方向选择模型和通道吸引力模型,与疏散时间模型等模块进行组合,构建了基于元胞自动机的智能决策模型.在对疏散过程的描述中引入有效通道密度概念,以使密度数值能够直观反映疏散过程各个时段通道的拥挤情况,并通过对个体变步长行进方式的执行,实现对复杂疏散行为更为合理的描述.利用变步长智能决策模型对大型超市疏散过程进行描述,仿真过程能够对个体疏散路线,通道和出口密度变化等疏散特征直观表现,对疏散时间等仿真数据分析表明模型是有效的.【期刊名称】《湘潭大学自然科学学报》【年(卷),期】2014(036)002【总页数】7页(P92-98)【关键词】元胞自动机;变步长;疏散模型;模拟仿真【作者】张艳芳;赵宜宾;张丽娟;曾文艺【作者单位】防灾科技学院基础部,北京065201;防灾科技学院基础部,北京065201;防灾科技学院基础部,北京065201;北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875【正文语种】中文【中图分类】TP391.41元胞自动机[1](Cellular Automata,简称CA)的概念是由Von Neumann在1966年提出来的.由于其是一种时空离散的局部动力学模型，比较适用于空间和时间复杂的系统的动态模拟研究，从而被广泛应用于交通流[2]等多个领域.如果将模糊逻辑引入到经典的元胞自动机中，建立具有模糊规则的模糊元胞自动机(Fuzzy cellular automaton 简称FCA)可以解决实际问题中的信息模糊和条件不确定的问题.因此研究者对模糊元胞自动机进行了深入理论研究,如[3～5]，研究了FCA和CA的关系.FCA模型也被广泛应用于城市发展[6]、疾病预防[7]、交通流[8] 等各个领域.在人口密集场所中当突发事件发生时，积极有效的人员疏散是最大限度地减少生命财产损失的核心问题.利用元胞自动机研究疏散仿真问题是一个重要方向[9～11]，若结合元胞自动机和智能体两者优势,将元胞看作是一个智能体,理论上对疏散过程的描述将更加贴近真实情形:[12]利用智能体疏散模型对不同移动速度人员疏散情况进行了研究;[13]通过引入健康度的概念来研究火灾环境下不同速度人员的疏散情况;[14]借助规则处理和数值演算相结合的方法来控制智能体的行为特性,对疏散过程的整体特性与个体行为进行了综合研究;谢积鉴等[5]研究了行人博弈对疏散效率的影响,模拟了不同行人密度,出口宽度下疏散总时间受到的影响.上述基于智能体的疏散模型对智能体在信息处理和决策过程方面的研究还不是很系统.本文将在[16，17]的研究工作基础上,通过建立基于模糊推理的通道吸引力模型和方向选择模型,来构建模拟人员疏散的智能决策模型.文中引入有效疏散密度的概念及算法,以更直观表现疏散通道的拥挤程度. 现有疏散模型元胞的移动步长都是一个单元格长度,这与真实疏散过程有很大偏差,本文将采用变步长的元胞移动方式来更真实地反映疏散情景.进一步,本文将对变步长情况通道和出口处的密度变化,以及疏散时间进行系统研究,通过仿真和数据分析来验证模型的有效性.1 变步长的元胞自动机智能决策疏散模型元胞自动机(CA) 模型是定义在一个由具有离散、有限状态的元胞组成的元胞空间上，并按照一定的局部规则，在离散的时间维上演化的动力学系统，具有空间离散性与齐性、时间离散性、状态离散和有限性、同步性等基本特征.这里的空间是一个二维平面，按照均匀的网格划分，每个网格占据的空间为0.5 m×0.5 m.每个网格或被障碍物占据，或被人员占据，或为空.CA模型的更新规则是:第i个元胞在t+1时刻的状态由其自身及邻居在t时刻的状态共同决定. 本文元胞邻居用摩尔(Moore)型定义，与此相对应的,元胞的移动方向将有如图1所示的8个方向.下文将详细阐述通过基于模糊推理的通道吸引力模型、方向选择模型和疏散时间模型构建人员疏散的智能决策模型过程.1.1 基于模糊推理的疏散通道吸引力模型在大型公共场所中,都设有专用的疏散通道,通道上标有指示疏散方向标识,如果疏散人员对所处环境不熟悉,则在疏散路线的选择上会优先考虑疏散通道.如果周围有多条疏散通道,则疏散人员会根据所处位置到通道距离和通道上人员密度综合考虑选择哪条通道.考虑获取信息的模糊性,本文建立基于模糊推理的疏散通道吸引力模型. 智能体cell(i,j)在第k个方向对应的疏散通道吸引力pa_attraction{i,j}(k)按如下原则计算:距离通道近,且通道比较宽,人员密度小,则选择可能性大.为此取通道固有特征指数和通道上人员密度做为确定通道吸引力的两个因素.取智能体的第k个方向距最近通道距离为1d，通道宽度为cw,则第k个方向通道固有特征指数pa_feature(k)=1d/cw，将其8个方向对应特征归一化后仍记为pa_feature(k)(1,2,…,8).将特征指数分为三个模糊集PF={low,middle,high}={数值小，数值中，数值大}.隶属函数为梯型和三角形(如图2所示).在智能体的第k个方向对应最近通道上取以智能体所在行(列)为对称轴,长为7个元胞,宽为疏通宽度ch_w的区域, 计算通道密度为pa_density(k)=Np/7×ch_w,(k=1,2,…，8),其中Np表示对应区域上人员总数.将通道密度分成三个模糊集PD={low,middle,high}={数值小，数值中，数值大}.隶属函数为梯型(如图3所示).将第k(k=1,2,…，8)个方向上距智能体cell(i,j)最近的通道对其吸引力pa_attraction{i,j}(k)(作为输出)划分成5个模糊集,分别是P={NB,NM,ZO,PM,PB}={负大,负中,零,正大,正中},取模糊集隶属函数为梯形和三角形(如图4所示).构建推理规则表如表1所示,可完成第k个方向通道对智能体吸引力pa_attraction{i,j}(k)(k=1,2,…,8)的计算.表1 模糊推理规则表Tab.1 Table of the fuzzy reference ruleslowmiddlehighlowPBPMZOmiddlePMZONMhighZONMNB1.2 智能决策的方向选择模型[17]对环境熟悉的智能体在方向决策的时候主要考虑所处位置到门口的距离和选择方向上障碍物的密度两个因素,根据获取的信息具有模糊性的特点,本文沿用[17]构建的以距出口距离、目标方向密度为输入,以第k个方向移动可能性move_probability(k),(k=1,2,…，8)为输出的模糊推理模型.同时沿用[17]中的路线参考因子rout_factor来实现智能体的避障行为；沿用方向参考因子direction_factor使智能体保持路线选择方向的一致性.基于上述工作,可得智能体cekk(i,j)对第k个方向的选择可能性的计算公式如下:choice_vector{i,j}(k)=move_probability(k)×route_factor×direction_factor. (1)1.3 个体移动的速度与时间模型本文沿用[17]的速度模型:其速度大小的计算公式为:(2)其中V0=1.25 m/s，D表示视野范围内人员和障碍物密度.按每个元胞对应0.5m×0.5 m的空间划分,本文智能体每次移动步长step_length可为0.5 m或1 m.进而个体的每个时间步耗时为step_length/V s,疏散时间计算方法如下:(1) 由公式(2)计算个体疏散速度;(2) 计算疏散个体每一步实际耗时ti.该个体实际疏散时间其中n为疏散个体的个数;(3) 最终的疏散时间T=max {Ti,i=1,2,…,n}.1.4 智能决策疏散模型算法设计为了体现疏散出口对人员的吸引,本文引入出口影响因子exit_factor,其取值规则为：在距出口一定距离范围内,若第k个方向距出口的距离比现位置不远,则exit_factor(k)=1,否则exit_facto r(k)=0,(1,2,…,8).为了体现不同元胞对于同一位置的竞争能力不同,本文引入个体竞争力CP,其依然考虑身体强壮程度和等待次数两方面因素,按如下公式计算:(3)其中等待次数waite_time在下文的实例中最大取值为5;疏散人员体力值physical_strength∈{1.5,1.25,1}，分别表示体力强,中,弱;D为两相邻元胞距离,当目标元胞与现在元胞处在同一行(列)时,D=1,否则距离调节因子下文实例取reg_factor=0.8.下面通过对模型算法的描述详细阐述采用模块化结构构建变步长智能决策疏散模型的思路:步骤1：计算智能体(元胞)cell(i,j)对移动位置的选择可能性.如果人员对环境熟悉,则1.2节的方向选择模型choice_vector{i,j}(k),(k=1,2,…,8);当人员对环境不熟悉时,其头脑中对自己的先进路线及所处位置虽不及对环境熟悉的人,但还是有一定的感知的.所以当疏散人员对环境不熟悉时,则用1.1通道吸引力模型ch_grvitation{i,j}对上述模型进行修正,即choice_vector{i,j}(k)=β×choice_vector{i,j}(k)+(1-β)×ch_grvitation{i,j}(k)，k=1,2,…,8,其中β越大,表示对通道吸引力依赖越小,本文取β=0.3;如果智能体到达门口附近一定范围(本文设定距门口距离5 m以内),再用出口影响因子exit_factor 对方向选择可能性修正,即choice_vector{i,j}(k)=choice_vector{i,j}(k)×exit_factor(k)，k=1,2, (8)(4)步骤2：选择移动位置.计算智能体对周围邻居选择可能性choice_vector{i,j}(k)的最大值为cv_max及其对应的网格位置.若cv_max=0,则智能体不动;若cv_max>0,且与选择位置在同一直线上的下一个网格为空,则智能体对下一网格的选择可能性为cv_max*α,其中α为调节因子,表示个体对目标位置选择可能性随距离增加而减小,下文的仿真实例中取α=0.7,通过上述选择策略,本文可以实现人员在疏散过程中每次移动一步或两步的变速过程.当多个智能体选择同一位置格作为移动目标时,计算个体竞争力CP,竞争力大的移动,若多个智能体个体竞争力相同,则从中随机地选择一个移动到目标位置;其他人员再按上述规则选择各自邻居中的次优网格作为移动目标;若所有可选择的方向均不能作为目标位置,则智能体等待.步骤3：按照步骤2中每个智能体选择的目标位置,所有智能体同时移动,同时按照1.3的时间模型记录所有智能体的疏散时间、疏散速度等疏散过程数据.步骤4：重复上述过程直到所有智能体全部疏散完毕.2 基于变步长智能决策模型的大型超市疏散过程仿真及结果分析我们以大型仓贮超市为背景对疏散过程模拟仿真,对疏散现象进行更细致的研究.设定超市的长80 m,宽60 m,主疏散通道为3.5 m宽,其他通道大部分在1.5～2 m宽,紧急疏散通道上设有引导线,紧急出口有4个,宽度分别为3.5 m和3 m.对超市的平面空间进行均匀的网格划分,每个网格对应0.5 m×0.5 m的空间.每个时间步,每个网格可能被障碍物或智能体占有,也可能为空.对于不同体力的人员本文用三角形和圆点表示,其中对环境熟悉与不熟悉的人各占50%,每个人员所处位置在紧急疏散前随机确定.图5表示人员总数为1 100人的初始化疏散环境.应用第2节构建的疏散模型及算法,在matlab软件平台上对疏散过程进行模拟仿真.下方首先说明变步长疏散的合理性，然后利用模型对疏散过程仿真的数据来对疏散通道和出口人员密度随人数和时间的变化进行描述,通过合理的情景再现和数据分析表明模型的有效性与可行性.(1) 由于真实疏散环境中个体的行进本身是变步长,这样才使得疏散开始时个体快速向出口聚集,在出口疏散能力有限的情况下导致拥挤,使疏散时间变长.而固定步长的决策模型对上述现象不能很好地反映.在仿真人数为1 100人时,图6给出了第80时间步时固定步长(左图)和变步长(右图)模型的仿真结果对比，能够直观表现这一现象.从图6中左右出口疏散情况对比还可以看出,出口的障碍物形状及大小对于出口拥挤人群的形状会产生很大的影响,当出口没有障碍物或其尺寸较小时,人群的整体形状才会呈半圆形,否则会出现其他形状,这也与实际情况吻合.(2) 现有文献中对于疏散通道密度的计算基本上都是通过通道上现有个体数量与通道上能够容纳最大个体数量的比值来描述,此数字特征的大小并不能够完全反映通道真实的拥挤程度,比如疏散后期,虽然个体数量总和较小,但由于人员都集中于出口,所以对疏散影响还是比较大,但按现有计算方法得到的数字特征值很小.为此,本文引入有效通道疏散密度概念,其计算方法如下:如果通道上某一元胞周围一定范围(本文取2.5 m)内有行人,则此元胞被定义为有效元胞,有效通道疏散密度的数值由通道上个体总数与有效元胞总数的比值确定.有效通道疏散密度数值可以直观反映通道上个体的拥挤情况,图7给出不同人数的疏散中，通道密度随时间的变化曲线.从图中可以看出当人数大于800人时,疏散后期有效通道密度明显高于疏散中期(有效通道密度相对稳定的时期),表明当人数大于800人时,疏散后期会在出口处出现人员大量拥堵情况.(3) 由于大型公共场所疏散过程中的拥堵主要发生在出口,因此对各个出口的拥堵情况的分析可以为紧急疏散预案的制定提供很有价值的参考,图8给出了疏散环境中从左边开始的出口1到出口4在不同人数下的疏散情况对比.其中出口处人员密度这一数字特征是通过以出口为中心,以r(本文r=5 m)为半径的半圆内人员总数与这一范围内空格总数相除得到.从数据分析可得,如果不加任何疏散指示条件,个体根据自己判断选择方向,则出口1和出口4疏散过程持续时间最长.但由于出口1的障碍物尺寸较小,且没有隔离墙阻碍行人,所以人员聚集较快,高密度持续时间比较长.由于在选择出口4时,部分行人要绕过隔离墙,所以人员聚集速度不会太快,同时由于出口障碍物特点决定绝大部分行人不会选择沿靠墙的窄通道出去,所以出口密度不会太大,这有利于保持疏散速度.出口2和出口3疏散过程持续时间比较短,说明这两个出口的疏散能力没有得到充分利用,如果在疏散过程中加入疏散指示信息,充分利用这些空余的疏散能力,将会极大提高疏散效率.以上的数据分析结果将可为超市货柜摆放,应急疏散预案制定提供重要参考,以利于真正发生灾害时人员的快速疏散.(4) 大型公共场所的最佳容纳人数的确定对于控制灾害发生时的损失具有重要意义,图9给出了本文疏散环境下疏散时间(单位:s)随人数的变化趋势.由于曲线在人数为800时,疏散时间的变化率增加很快,表明此点是此疏散环境拥堵与否的分界点.当疏散人数从800增加到1 100人时,疏散时间从103.4 s提高到150.8 s,即疏散人数增加37.5%情况下,疏散时间增加了45.8%,表明超过分界点时,拥堵会变得很严重,导致疏散时间快速增加,则灾害发生时损失会大大增加.所以本超市的最佳容量是800人.上述分析表明本文所构建的变步长智能决策疏散模型,通过在个体行进步长和决策过程的模糊化两方面对已建模型的改进,使其对给定疏散环境下的紧急疏散过程的描述更加合理,同时模型的模拟仿真数据还可为大型公共场所的细节设计及相应紧急疏散预案的制定提供有价值的参考信息.3 结论与讨论在[17]的智能方向选择模型基础上,考虑真实的疏散过程中个体的行进是变速的,而且方向决策是完全智能化的,为此构建了可变步长的智能决策模型.此模型中个体方向决策的主要参考因素全部模糊化,以模糊推理机做为信息处理工具,模拟人脑的决策过程,以使对疏散过程的描述更加合理.考虑到疏散模型主要通过对疏散过程的描述来收集疏散信息,以达到为相关应急预案的制定提供有价值的参考的目的,所以引入了有效通道密度的概念,使决策者通过有效的通道密度的数值能够对疏散过程中各个阶段的拥挤情况有比较直观的了解,以使制定的应急预案在执行过程中更加有效.我们下一步将利用已建模型从两个方面对疏散过程进行深入研究:其一加入疏散指示信息,来对疏散过程进行控制,通过增加参考因素在对各种情况下的疏散过程进行仿真研究;其二,将疏散空间扩展到对立体空间,构建相应的模型,来描述楼房类建筑的疏散过程.参考文献[1] JOHN V N,ARTHUR W B.Theory of self-reproducingautomata[M].Urbana and London:University of Illinois Press,1966.[2] EZ-ZAHRAOUY H,JETTO K,BENYOUSSEF A.The effect of mixture lengths of vehicles on the traffic flow behaviour in one-dimensional ellular automaton[J].The European Physical Journal B,2004,40:111-117.[3] HEATHER B,PAOLA F.On the relationship between boolean and fuzzy cellular automata[J].Electronic Notes in Theoretical Computer Science,2009,252:5-21.[4] HEATHER B,PAOLA F.On the asymptotic behavior of fuzzy cellular automata[J].Electronic Notes in Theoretical Computer Science,2009,252:23-40.[5] CATTANEO G,FLOCCHINI P,MAURI G,et al. 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理论探讨摘要：土地利用变化是全球环境变化的主要因素之一。

为了研究土地利用和世界环境变化的关系，现已出现了多种土地利用覆盖变化驱动力模型，包括基于经验 的评价模型和基于物理过程的机制研究模型。

但土地利用覆盖变化模型需要从单 一尺度发展为多空间尺度，因此以各类学科交叉重叠为主流的综合-混合类模型 必然成为未来土地利用覆盖变化驱动力模型的核心。

关键词:土地利用覆盖变化模型；多空间尺度随着人口的增长和科技的完善，为了 满足人类日益增长的物质文化需求，人类在生产生活中会持续改变土地的使用形 态，这直接导致了土地利用范围扩张、利 用程度加强，也改变了地球表层形态、以及生物物理循环和生物物种的平衡，造成 全球气候的显著变化（罗湘华,2000）。

近年来我国大举建设，大力发展基础设施， 在全国各个区发展的基础上，也建设导致的土地& 此，在我国讨论土地利用覆盖变化的驱动力 和模 来发展为土地利用 基础，为 在 为 土地利用覆盖变化是生态环的驱动，“人类-环”的 用全球环境造成 。

土地利用覆盖变化 的研究方向 ，，土地利用覆盖变化模 三为 个 程 模 ， 土地利用 理和， 来会 和化 发展；，土地利用覆盖变化模的 变化 的模模 的 程，各种模 的足；，土地利用覆盖变化模的发， 导致模 建的 度；，以模多为局部均衡分析模型，来土地利用覆 盖变化应从“人类-环”这一高层次角 度解决科学难点 ；五，土地利用覆 盖变化的未来的发展层次、尺度的综 。

虽然 模已尺度发展为尺度，尺度上仍是模中值得深入的重点问题；第六，需 建个针对土地利用覆盖变化模型的 标和规范，并且为了提升模模效果规范其数选择。

人们开发引入社会驱动力的土地利用覆盖模型，除了基于济理论的评价模型，还 广泛的基于高尺度的综合模。

论哪种模，都没全面解释土地覆盖变化的机理过程，无法精 来的发展 。

一、土地利用覆盖变化模型的相关 问题（一）区域尺度大部分区尺度的土地覆盖变化模 型既没强调结构，也没强调功能，其限于个学科或个过程中。

双向航道船舶交通流元胞自动机模型及仿真全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：一、双向航道船舶交通流双向航道船舶交通流是指在特定水域内，存在来往的双向船舶流动。

这种情况下，船舶之间的冲突和碰撞可能性较大，交通管理也较为复杂。

研究双向航道船舶交通流的行为规律对提高船舶交通的安全性和效率具有重要意义。

二、元胞自动机模型元胞自动机是由斯蒂芬·沃尔夫勒姆在20世纪80年代提出的一种离散动力学模型，适用于模拟细胞、动植物种群、城市交通等多种复杂系统的行为规律。

其核心理念是将空间离散化为若干个细胞，然后通过规则来描述细胞之间的相互作用，从而模拟整体系统的行为。

三、双向航道船舶交通流元胞自动机模型1. 状态定义在双向航道船舶交通流的元胞自动机模型中，每个细胞可以处于航道内或航道外的状态。

航道内的细胞可以分为左右两个方向，分别表示船舶在航道内的行驶方向。

2. 规则定义- 交通规则：船舶在航道内遵循规定的航行规则，例如避让规则、优先通行规则等。

- 船舶行为规则：船舶在元胞中的移动遵循一定的行为规则，例如航速、转向等。

- 碰撞规则：在两船相遇时，根据不同的碰撞规则进行处理，以避免碰撞事件的发生。

4. 仿真实验通过对双向航道船舶交通流元胞自动机模型的仿真实验，可以观察航道内船舶的运动规律、交通拥堵情况、碰撞概率等。

根据仿真结果可以调整航道交通管理策略，提高船舶交通的安全性和效率。

结论双向航道船舶交通流元胞自动机模型及仿真研究为船舶交通管理提供了一种新的思路。

通过对航道交通流的行为规律进行建模和仿真，可以为船舶交通管理提供科学依据，提高船舶交通的安全性和效率。

未来，可以进一步完善模型，对不同类型航道、不同规模的船舶交通进行研究，以期实现更加智能化的航道交通管理。

第二篇示例：引言航道交通管理一直是船只导航领域的重要课题之一，尤其是双向航道船舶交通流管理。

为了让船舶能够安全、高效地在航道上航行，研究人员一直在探索各种交通管理方法。

来稿日期:1998210土地利用动态变化研究方法探讨王秀兰 包玉海(中国科学院遥感应用研究所,北京　100101) 摘　要　本文从全球变化的研究热点——“土地利用 土地覆盖变化”的涵义及研究内容出发,概括分析了土地利用变化研究的方法—土地利用变化模型的建立,阐述了各类模型的涵义及在土地利用变化研究中的意义,并重点介绍了定量研究土地利用动态变化的几种模型—(1)土地资源数量变化模型;(2)土地资源生态背景质量变化模型;(3)土地利用程度变化模型;(4)土地利用变化区域差异模型;(5)土地利用空间变化模型;(6)土地需求量预测模型。

关键词　土地利用　土地利用动态变化　模型1　引言面对当前日益加剧的人口—资源—环境问题,全球变化研究成为近年来国际上最为活跃的研究领域之一。

而在众多的全球变化问题中,土地利用 土地覆盖变化研究显得尤为重要,其原因有二:首先,土地利用 土地覆盖变化是引起其它全球变化问题的主要原因,因而在全球环境变化和可持续发展研究中占有重要地位;其次,地球系统科学、全球环境变化以及可持续发展涉及到自然和人文多方面的问题,而在全球环境变化问题中,土地利用 土地覆盖变化可以说是自然与人文过程交叉最为密切的问题。

因而隶属于“国际科学联合会(I CSU )”的IGB P 和隶属于“国际社会科学联合会(ISSC )”的H PP ,希望以此为突破口,推动全球问题的综合研究。

建立土地利用 土地覆盖变化(简称LU CC )模型是深入了解土地利用 土地覆盖变化成因、过程,预测未来发展变化趋势的重要手段,也是土地利用 土地覆盖变化及全球变化研究的主要方法。

长期以来,在许多研究领域,人们从不同的角度出发,构建了大量的模型,对土地利用 土地覆盖变化的研究起到了积极的作用。

本文从全球变化的研究热点—“土地利用 土地覆盖变化”的涵义及研究内容出发,阐述了研究土地利用 土地覆盖变化的几类模型,并重点介绍了定量研究土地利用动态变化的几种模型:(1)土地资源数量变化模型;(2)土地资源生态背景质量变化模型;(3)土地利用程度变化模型;(4)土地利用变化区域差异模型;(5)土地利用空间变化模型;(6)土地需求量预测模型。

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-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:元胞自动机（Cellular Automaton，CA）是一种模拟分布式系统的计算模型，由数学家约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）和斯坦利斯拉夫·乌拉姆（Stanislaw Ulam）于20世纪40年代末提出。

它被广泛应用于各个领域，如物理学、生物学、社会科学等，并且在计算科学中也具有重要地位。

元胞自动机模型由一系列的离散的、相互联系的简单计算单元组成，这些计算单元分布在一个规则的空间中，每个计算单元被称为细胞。

细胞根据一组规则进行状态转换，通过与其相邻细胞的相互作用来改变自身的状态。

这种相邻细胞之间的相互作用可以通过直接交换信息实现，也可以通过间接地通过规则来实现。

元胞自动机的基本原理是根据细胞的局部状态和相邻细胞的状态来决定细胞下一时刻的状态。

这种局部的状态转换会逐步扩散并影响整个空间，从而产生出复杂的全局行为。

元胞自动机非常适合用于模拟大规模复杂系统中的行为，如群体行为、自组织系统、流体力学等。

元胞自动机的应用领域非常广泛。

在物理学中，它可以用于模拟晶体的生长、相变过程等。

在生物学中，元胞自动机可以模拟细胞的生命周期、生物群体的演化过程等。

在社会科学中，它可以模拟群体行为的形成、传播等。

此外，元胞自动机还被应用于计算科学中，用于解决许多复杂的计算问题，如图像处理、数据挖掘等。

尽管元胞自动机具有许多优势和广泛的应用，但它也存在一些局限性。

首先，由于元胞自动机的状态转换是基于局部规则进行的，因此难以精确地模拟某些复杂系统中的具体行为。

其次，元胞自动机的规模和计算复杂度随着细胞数量的增加而增加，这限制了其在大规模系统中的应用。

此外，元胞自动机模型的抽象性也使得人们难以解释其内部机制及产生的全局行为。

在未来，元胞自动机仍将继续发展。

随着计算能力的提高，我们可以采用更精确的数值方法和更复杂的规则来描述系统的行为。

国土与自然资源研究２０１９Ｎｏ．２ＴＥＲＲＩＴＯＲＹ＆ＮＡＴＵＲＡＬＲＥＳＯＵＲＣＥＳＳＴＵＤＹ·７·文章编号：１００３－７８５３（２０１９）０２－０００７－０７基金项目：国家自然科学基金：“基于生态位与多智能体的土地资源优化配置与模拟”（４１００１０５４）；广东省大学生科技创新培育专项资金：“农村低效建设用地二次开发的关键技术探索与研究”（ｐｄｊｈ２０１９ａ００７７）基于ＦＬＵＳ模型的土地利用空间布局多情景模拟研究———以广州市花都区为例林沛锋，郑荣宝*，洪晓，郑雪，郑沃林（广东工业大学管理学院，广东广州５１０５２０）摘要：随着二十一世纪全球城市化的快速发展，我国城市化进程现正处于新阶段，新型城市化要求我们要引导城镇用地合理扩展，提高城镇用地利用效率，促进土地资源优化配置和城市空间的合理布局，实现区域协调可持续发展。

本研究为实现城市土地利用在空间上科学合理分布，利用ＦＬＵＳ模型对未来城市用地的空间布局进行多情景模拟预测，为土地利用规划编制和城市规划提供有价值的参考。

本研究以广州市花都区为实验区域，基于花都区２０１０年的土地利用现状数据，利用ＦＬＵＳ模型在３０ｍ×３０ｍ尺度下模拟２０１５年的土地利用状况，与花都区２０１５年的土地利用现状进行可靠性验证，通过马尔科夫法预测２０２５年花都区的各地类土地利用数量，建立耕地保护、生态保护和城市发展三种情景模拟花都区土地利用空间分布。

结果表明，ＦＬＵＳ模型模拟结果的Ｋａｐｐａ指数高达０．８８６９，总体精度为０．９１３２，ＦＯＭ指数也符合标准水平，模型模拟精度高，在不同情景模拟下的土地利用空间布局均呈现出相当的合理性和科学性，模拟结果可为城市规划布局和土地利用规划提供有价值的参考。

关键词：ＦＬＵＳ模型；土地利用；优化配置；空间布局；情景模拟；花都区中图分类号：Ｆ３０１．２４文献标识码：ＡSimulatio n of land use spatial layoutbased on FLUS model———A case study of Huadu District,GuangzhouL IN Pei-feng et al（School of Management,Guangdong University of Technology,Guangzhou510520,China）Abstract:With the rapid development of global urbanization in the21st century,China's urbanization process is now in a new stage.New urbanization requires us to guide the rational expansion of urban land use,improve the efficiency of urban land use,promote the optimal allocation of land resources and the rational layout of urban space,and achieve regional coordination and sustainable development.In order to realize the scientific and rational spatial distribution of urban land use,the FLUS model is used to simulate and predict the spatial distribution of urban land use in the future,which provides valuable reference for land use planning and urban planning.In this study,Huadu District of Guangzhou City was taken as the experimental area.Based on the data of land use status in Huadu District in2010,the FLUS model was used to simulate the land use situation in2015at the scale of 30m*30m.The reliability of the model was verified with the current land use situation in Huadu District in2015.The number of land use in Huadu District in2025was predicted by Markov method,and cultivated land protection,ecological protection and protection were established.Three scenarios of urban development simulate the spatial distribution of land use in Huadu District.The results show that the Kappa index of FLUS model simulation results is as high as0.8869,the overall accuracy is0.9132,FOM index also meets the standard level,and the model simulation accuracy is high.The spatial layout of land use under different scenarios shows considerable rationality and scientificity.The simulation results can provide valuable reference for urban planning layout and land use planning.Key words:FLUS model;Land use;Optimize configuration;%Spatial layout;Scenario simulation;Huadu district引言随着二十一世纪全球城市化的快速发展，城市化已成为全球变化最明显的特征之一，城市扩展日益成为当前和未来土地利用变化的主要特征［１］，这一现象已引起学术界的广泛关注［２］。

生态系统建模与仿真的关键方法有哪些关键信息项1、生态系统建模的类型：＿___________________________2、仿真的主要技术手段：＿___________________________3、数据采集与处理方法：＿___________________________4、模型验证与评估指标：＿___________________________5、模型应用领域：＿___________________________1、生态系统建模的类型11 基于个体的模型基于个体的模型将生态系统中的生物个体作为基本单元，考虑个体的属性、行为和相互作用。

这种模型能够详细地模拟个体的生长、繁殖、死亡等过程，以及个体之间的竞争、捕食、共生等关系。

111 优势可以捕捉到生态系统中的随机性和异质性，对于研究生物多样性和物种共存等问题具有优势。

112 局限性计算成本较高，对于大规模生态系统的模拟可能受到限制。

12 系统动力学模型系统动力学模型通过建立系统中各个变量之间的因果关系和反馈机制来描述生态系统的动态变化。

它侧重于研究系统的整体行为和长期趋势。

121 优势能够处理复杂的系统结构和非线性关系，有助于理解生态系统的稳定性和适应性。

122 局限性对于微观层面的生物过程描述相对简单。

13 空间明确模型空间明确模型考虑生态系统中生物和环境因素的空间分布和相互作用。

它可以更好地反映生态过程的空间异质性和扩散效应。

131 优势为研究生态系统的空间格局和生态过程的空间尺度效应提供有力工具。

132 局限性数据需求较大，模型构建和参数化较为复杂。

2、仿真的主要技术手段21 蒙特卡罗模拟蒙特卡罗模拟通过随机抽样和重复计算来模拟生态系统中的不确定性和随机过程。

它可以用于评估模型的不确定性和风险。

211 应用场景常用于模拟物种的随机扩散、种群的随机波动等。

212 实施步骤确定随机变量和概率分布、进行随机抽样、计算模拟结果的统计量。

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。

元胞自动机模型在城市交通流模拟中的应用第一章：引言随着城市化的不断加速，城市交通流成为了城市运行中至关重要的组成部分。

如何高效地管理和规划城市交通，成为了城市发展的重要课题。

而元胞自动机模型作为一种重要的仿真工具被广泛应用于城市交通流模拟中，能够模拟城市交通的复杂流动。

本文将讨论元胞自动机模型在城市交通流模拟中的应用并分析其优势和不足。

第二章：元胞自动机模型元胞自动机是由冯·诺依曼在1950年代中期提出的，是一种抽象的离散动力学系统，由一些简单的局部规则来描述整个系统的行为。

元胞是一个计算单元，可能处于一些离散的状态之一。

当局部规则被应用于元胞的状态时，整个系统就会发生变化。

元胞自动机可用于模拟复杂的自然或社会现象，如交通流。

第三章：城市交通流模拟城市交通模拟是一种仿真技术，可以模拟城市道路网络流量以及各个交通参与者之间的相互作用。

现代城市交通模拟通常基于计算机建模技术，能够精确地描述城市交通中的各个要素，如车辆、行人等，并计算其在时空上的分布与运动。

通过交通模拟，可以优化交通系统，提高交通效率。

第四章：元胞自动机模型在城市交通流模拟中的应用元胞自动机模型是城市交通模拟中的一种重要的建模技术。

它通过将城市交通网络离散化，将交通系统划分为单个空间单元，从而模拟道路上的交通流量和交通参与者之间的相互作用。

元胞自动机模型能够精确地描述道路上的交通情况，模拟车辆的行驶路径和速度，并考虑车辆之间的相互作用。

同时，元胞自动机模型还可以模拟行人、自行车等不同类型的交通参与者，在交通规划方面具有很大的价值。

第五章：元胞自动机模型的优势与其他建模技术相比，元胞自动机模型具有一些优势。

首先，元胞自动机模型可以模拟非线性关系，能够更好地反映真实的交通场景。

其次，元胞自动机模型可以模拟复杂的交通现象，如拥堵、事故等，可以为交通规划提供较为准确的数据支持。

此外，元胞自动机模型非常适合进行探索性研究和情景分析，可以帮助决策者更好地了解交通系统的运作，并制定更好的交通规划。

城市建设用地扩张研究中CA模型的应用摘要：本文首先介绍了元胞自动机基本理论及其应用于城市建设用地扩张研究中表现的特性。

其次，就城市建设用地扩张的特点，阐述了研究中如何定义元胞自动机。

然后以Idrisi Andes软件中集成的Markov模型和CA模型为研究工具，重点提出了研究方法及思路。

最后总结分析了利用成熟CA模块研究城市建设用地扩张的利弊。

关键词：建设用地；扩张；CA随着人类生存需求和经济活动的日趋加剧，特别是近年城市化水平的不断提高，给耕地保护和经济发展带来了巨大压力。

为了合理有序的推进城市化建设，必须加强城市用地扩张的管理，提高城市用地规划的水平。

城市用地是城市复杂巨系统的一部分，其扩张的演变过程遵循一定规律，受到地理条件、基础设施、社会经济、政治、人口、国家政策法规和人类活动等因素的影响。

目前，元胞自动机（CA）模型与GIS技术相结合，进行城市用地扩张的动态模拟日益成为研究热点，作为时空演化分析和模拟的工具，将元胞自动机模型和GIS技术引入城市建设用地扩张的研究中，能够弥补统计分析模型的不足，提供具有时空特性的分析结果。

一、基本概念元胞自动机（CA）由V on Neumann在20世纪40年代提出，用于研究自复制系统的逻辑特性。

元胞自动机是一种时间、空间、状态都离散，空间相互作用及时间因果关系皆局部的网格动力学模型（周成虎等，1999）。

分布在规则格网中的每一个元胞拥有有限的离散状态，按照一致的作用规则，根据确定的局部规则同时同步更新元胞状态，完成整个元胞空间的变化。

大量元胞通过简单的相互作用完成系统的动态演化。

与传统的动力学模型不同，元胞自动机不是由明确的函数或模型确定，而是一系列模型在确定的构造规则条件下的有机组合。

遵守这些既定构造规则的模型都可以称作元胞自动机模型。

所以元胞自动机是一种解决问题思想，或者说是一个方法框架。

元胞自动机由元胞、元胞空间、元胞状态、邻域、转换规则和离散时间构成。

元胞自动机元胞自动机(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。

散布在规则格网 (Lattice Grid)中的每一元胞(Cell)取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则作同步更新。

大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化。

不同于一般的动力学模型，元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定，而是用一系列模型构造的规则构成。

凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。

因此，元胞自动机是一类模型的总称，或者说是一个方法框架。

其特点是时间、空间、状态都离散，每个变量只取有限多个状态，且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。

元胞自动机的构建没有固定的数学公式，构成方式繁杂，变种很多，行为复杂。

故其分类难度也较大，自元胞自动机产生以来，对于元胞自动机分类的研究就是元胞自动机的一个重要的研究课题和核心理论，在基于不同的出发点，元胞自动机可有多种分类，其中，最具影响力的当属S. Wolfram在80年代初做的基于动力学行为的元胞自动机分类，而基于维数的元胞自动机分类也是最简单和最常用的划分。

除此之外，在1990年， Howard A.Gutowitz提出了基于元胞自动机行为的马尔科夫概率量测的层次化、参量化的分类体系(Gutowitz, H. A. ,1990)。

下面就上述的前两种分类作进一步的介绍。

同时就几种特殊类型的元胞自动机进行介绍和探讨S. Wolfrarm在详细分忻研究了一维元胞自动机的演化行为，并在大量的计算机实验的基础上，将所有元胞自动机的动力学行为归纳为四大类 (Wolfram. S.，1986)::自任何初始状态开始,经过一定时间运行后，元胞空间趋于一个空间(1)平稳型平稳的构形，这里空间平稳即指每一个元胞处于固定状态。

不随时间变化而变化。

(2)周期型:经过一定时间运行后，元胞空间趋于一系列简单的固定结构(Stable Paterns)或周期结构(Perlodical Patterns)。

预测城市土地利用变化的空间模型一、引言随着城市化进程的加快，城市土地的利用方式也在发生着翻天覆地的变化。

如何在城市土地的规划与管理中预测土地利用变化的趋势和模式，对于城市的可持续发展具有重大的意义。

本文旨在介绍几种预测城市土地利用变化的空间模型，希望能够为城市土地的规划与管理提供一些有价值的参考。

二、基于马尔科夫链的模型马尔科夫链是一种统计模型，它可以用来描述在一组状态之间的转移概率。

在城市土地利用变化的研究中，马尔科夫链模型可以将城市土地利用变化的过程看作是一系列的状态转移，从而预测不同时间点的城市土地利用状态。

例如，在一个城市中，有一块农业用地希望转变为城市用地。

马尔科夫链模型可以通过分析历史数据，计算出该农业土地在未来几年内成为城市用地的概率，从而为城市的土地规划提供参考。

三、基于细胞自动机的模型细胞自动机是一种用来模拟复杂系统的计算方法，它将空间划分为一系列的小格子，并通过规则来模拟小格子之间的交互。

在城市土地利用变化的研究中，细胞自动机模型可以划分城市区域成为多个小区，并模拟这些小区内土地利用的变化。

例如，在一个城市中，有一块老旧工业用地希望转变为住宅用地。

细胞自动机模型可以通过模拟不同时间点内人口数量和就业结构的变化，预测这块工业用地在未来几年内转变为住宅用地的可能性。

四、基于遗传算法的模型遗传算法是一种模拟生物进化过程的计算方法，可以在多个解中搜索最优解。

在城市土地利用变化的研究中，遗传算法可以优化城市土地利用的布局，从而实现土地的高效利用。

例如，在一个城市中，有一块商业用地希望转变为住宅用地。

遗传算法模型可以通过优化住宅用地和商业用地的布局，实现城市土地的高效利用。

五、基于神经网络的模型神经网络是一种通过模拟神经元之间的连接和传递信息的计算方法，可以用于模拟非线性系统的行为。

在城市土地利用变化的研究中，神经网络模型可以将多个影响城市土地利用的因素综合起来，预测未来城市土地利用的趋势和模式。

Pathfinder疏散软件与元胞自动机模型对比Pathfinder疏散软件与元胞自动机模型对比疏散是城市规划和建筑设计过程中一个重要的考虑因素。

在紧急情况下，疏散系统的效率可能会直接关系到人民的生命安全。

传统的疏散软件和元胞自动机模型是目前应用最广泛的两种疏散模型。

本文将对这两种模型进行对比，以帮助读者更好地理解它们的优劣势。

首先，我们来介绍一下Pathfinder疏散软件。

Pathfinder是一款由Thunderhead Engineering公司开发的商业疏散软件，用于模拟建筑物内的人员疏散过程。

它通过建立人员行为和建筑环境之间的关联模型，预测和优化疏散路径。

Pathfinder使用了一种基于离散事件仿真的方法，将人群分为不同的群体，每个群体都具有特定的行为特征，例如行走速度和避让偏好。

通过模拟人员的移动和交互，Pathfinder可以帮助用户分析和评估疏散效率，设计安全出口位置和通道。

相比之下，元胞自动机模型是一种不同的疏散模型。

元胞自动机模型是一种基于规则的离散动力学模型，可以通过简单的局部规则描述全局行为。

在疏散模型中，每个个体被视为一个元胞，其行为受到其周围邻近元胞的影响。

元胞自动机模型假设个体之间的交互是基于相邻元胞的状态，例如附近的密度和路径阻塞程度。

通过迭代更新每个元胞的状态，元胞自动机模型可以模拟整个疏散过程。

两种模型在疏散模拟中都具有一定的优势。

Pathfinder疏散软件具有可视化和交互性强的优点。

用户可以方便地在软件界面上设计建筑物和人员模型，并通过图形展示人员行动轨迹。

Pathfinder还提供了丰富的分析工具，用户可以根据实验结果调整模型参数和布局设计，来优化疏散路径。

此外，Pathfinder还可以模拟特殊情况下的人员行为，例如进退urbortunities，这在实际疏散过程中可能是关键因素。

然而，Pathfinder疏散软件也有一些局限性。

由于采用了离散事件仿真方法，Pathfinder对于复杂场景中大规模人员模型的模拟可能存在一定的计算复杂度。

土壤 (Soils), 2003, 35 (6): 456~460①试论元胞自动机模型与LUCC时空模拟汤君友1杨桂山2（1 东南大学交通学院南京 210096； 2 中国科学院南京地理与湖泊研究所南京210008）摘要对土地利用变化过程的模拟和预测，需要地理信息系统(GIS)等相关技术的支撑。

但目前GIS不能完整地表达地理实体的时态信息和时空关系，缺乏时空分析和动态模拟的能力。

元胞自动机（Cellular Automata，简称CA）是一种“自下而上”的动态模拟建模框架，具有模拟地理复杂系统时空演化过程的能力。

本文从元胞自动机的原理和特征入手，介绍了CA模型的构造方法，对CA模型应用于土地利用变化过程的动态模拟及预测的可操作性进行了探讨，并分析了其应用现状，存在的问题及前景。

关键词元胞自动机（CA）；模型；土地利用/覆被变化(LUCC)；时空模拟中图分类号 P208土地利用/覆被变化（LUCC）研究已经成为全球变化研究的前沿和热点课题，LUCC模型是深入了解土地利用和覆被变化复杂性的重要手段，其作用和目的可以概括为:对土地利用和覆盖变化过程进行描述、解释、预测和制定对策[1]。

LUCC过程是一种非线性动力学过程，具有复杂的自组织现象。

自然因素和社会经济因素在不同时间、空间尺度上错综复杂，相互作用，影响土地利用变换，使这种变换具有较大不确定性。

元胞自动机模型（CA）近年来被广泛运用于地理时空过程模拟中，因此，利用CA对LUCC进行动态模拟，定量探讨土地利用变化过程和驱动机制，并进行预测，对区域可持续发展、土地利用规划与土地管理决策意义重大。

目前国内一些学者对LUCC过程的监测和动态模拟分析大都采用遥感、全球定位系统、地理信息系统等空间信息技术，通过对多时相遥感图像或土地利用图进行空间叠加运算，求出各时期土地利用类型的转移矩阵（Conversion Matrix），进而分析引起土地利用变化的过程。