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城市动态模拟研究进展

刘明皓等:城市动态模拟研究进展

城市动态模拟研究进展
刘明皓 ,王耀兴 (1 重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆邮电大学中韩合作 GIS 研究所,重庆,400065)
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摘要:文章回顾了城市土地利用动态模拟基本原理、过程、方法和主要模型。研究表明:城市动 态模拟模型主要有基于经验统计方法的 CLUE-S 模型、 基于多智能主体分析方法的 ABM 模型和基于 栅格邻域关系分析方法的 CA 模型、基于土地系统结构变化及空间格局演替综合分析的 DLS 模型; 不同的模型基于不同的理论基础和方法,具有不同的优点和缺点,适用于不同的情景和数据基础 上的模拟;已有文献关于城市动态模拟的研究内容主要体现在城市演进机理和模拟工具研究、模 型的改进与完善研究以及模拟结果与过程的可视化表达研究等方面。文章最后指出了未来城市动 态模拟的发展趋势。 关键词:城市;土地利用;动态模拟;元胞自动机;系统动力学;多智能体模型;地理计算 中图分类号:TN914.53 文献标识:A

Simulating Land Use Change in Urban: Progress and Prospects
Liu Ming-hao1,Wang Yao-xing1,Li Dong-hong1,Xia Bao-bao1 (1. School of Computer Science, Chongqing University of Posts and Telecoms, Chongqing 400065, P. R. China;) Abstract:This article reviews the basic principles, process, methods and main dynamic models being used in urban. Results show that: the CLUE–S (the Conversation of Land Use and its Effects at Small region extent) based on experiential statistical methods, the ABM model based on multi-agent system, the CA (Cellular Automata) model based on raster and the DLS (Simulation of Land System Dynamic) model based on comprehensive analysis of land system structure and spatial pattern were mainly used models. Models that based on different theoretical basis and methods had both advantages and disadvantages, which will be applied to simulate according to different scenarios and data. Recent researches have focus on the study of urban evolution mechanism, models improvement and visualization about the simulation process and results. In this paper, we attempt to outline the basic concepts and general modeling framework of urban simulation, discuss the pros and cons of these models and explore their future direction in urban dynamics. Key Words: Urban; Land Use; Dynamic Simulation; CA; System Dynamics; Multi-agent System Model; GeoComputation.

收稿日期:2012-12-20 基金项目:重庆市自然科学基金 CQ CSTC (Grant NO.2011jjA30014) 资助。

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前 言*

土地系统模拟旨在回答土地系统结构在何时、 何地、 为何发生变化以及发生怎样的变化 和转换,并导致何种突出的环境效应。这些方法的实现,必须运用定量分析的方法,开展区 域用地结构情景分析,阐明土地系统动态变化机制,建立土地系统动态模拟模型[1]。模型, 尤其是建立在明确空间定位基础上的、 综合集成的多尺度动态模型, 是理解和认识区域土地 利用/覆盖变化的某些关键过程并进行定量描述, 从而对未来的土地利用变化格局和影响进 行研究评价的重要工具。 土地利用变化模型作为深入了解土地利用变化过程、 机理和环境影 [2] [3] [4] 响的重要手段 ,正在成为土地利用/土地覆被变化研究的新动向 。 本文在阅读大量文献的基础上,回顾了城市土地利用动态模拟基本原理、基本过程、基 本方法和主要模型,指出了城市用地动态模拟研究动态和未来发展趋势。

1 城市用地动态模拟基本原理
模型是对现实世界及其复杂系统的简化表达。 对城市土地利用变化进行模拟, 首先需要 捕捉影响城市动态变化的主要因素, 然后根据城市动态变化的内在机理建立城市用地变化与 影响因素之间的关系模型(图 1) 。 影响城市土地利用动态变化的因素具有综合性,尺度相关性,时间上的动态性等特征。 从综合性来看,土地利用及其变化受到自然、社会、经济等诸多因素的综合影响,且不同因 素对土地利用变化的作用方式与强度各有不同。尺度相关性是指可塑性面积单元问题 (modificable areal unit problem,MAUP) 即城市土地利用动态变化数据的分析结果随空间单 , [5] 元的尺度大小不同而不同 。土地利用的特征、土地利用变化的过程,以及各种影响土地利 用变化的因素及其作用方式等均具有一种与规模尺度紧密相关联的特点, 在不同的规模层次 上具有不同的表现形式。 时间上的动态性是指影响城市土地利用动态变化的因素随着时间的 变化而变化。 任何模型不可能全面的捕捉影响城市动态变化的所有因素, 城市系统的复杂性 导致了定量、定时、定位地模拟城市动态变化的困难性。
人文因素 自然条件

人口数量

人口质量

自然控制和气象影响因子

社会经济活动

人类活动

文化活动

环境变化

居住空间 用地特征变化 活动场所 产品需求

用地需求变化变化

用地方式改变 图 1 城市用地变化驱动机理结构图

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Fig 1 Structures of driven mechanism in changes of urban land use

2 城市用地动态模拟基本过程
土地利用模型对加深人们理解城市系统变化的机制, 模拟和预测城市土地利用状况, 合 理规划城市用地空间起到了积极的推动作用。 虽然模型众多, 但这些模型在实际应用中模拟、 预测的流程大体一致, 即通常要经历情景假设、 数据处理、 模拟预测、 结果验证这四个流程。 2.1 情景假设 情景假设通常是城市动态模拟的前提条件。 合理的情景设置建立在对过去和现在城市发 展格局的合理评判, 以及对未来城市发展速度与空间扩散规律的正确评估基础上。 情景条件 对城市动态变化的解释至关重要。 2.2 数据处理 不同土地利用模型所需要的数据内容和数据格式是不一样的。 在确定具体的土地利用模 型后, 需要针对模型合理的选取数据。 数据在内容上可以分为自然环境数据和社会经济数据 两类,其中,自然环境数据主要包括地形、地貌等自然属性的描述,道路、交通和距离河流 的远近等也往往划分到这一类数据中。社会经济数据主要包括人口、经济、城市化进程等数 据。数据的格式主要包括栅格数据、矢量数据以及统计数据。栅格数据由于具有属性明显, 定位隐含,容易为计算机存储和操作,而且容易维护和修改[6]等优点,在城市土地利用模型 中得到了广泛的应用。统计数据主要来自于历年各类数据的统计或实地调查获取。有时,由 于某些原因无法获取或难以定量表达, 可通过对要素进行相关性分析, 用其他的一些可行的 因子来代替。虽然这种方法带有一定的主观性,但就有经验的工作者来说,对弥补数据采集 的不足是必须而且是有益的[7]。 2.3 模拟预测 模拟预测过程主要是根据所选择的模型, 设置特定的参数, 运用上述步骤所建立的数据 库,进行仿真实验,得到相应的实验结果,它是土地利用模型的核心部分。在这一步中,参 数校验占有重要的地位, 对模拟的结果有着很重要的影响。 如在系统动力学模型中参数的检 验工作贯穿于建模过程的始终;在元胞自动机中,校准和预测模块是模型的主体,也是最复 杂、耗时最多的部分,是预测城市增长的主体。在 CLUE-S 中,需要利用 ROC 曲线对每种 地类回归方程的拟合度进行检验来确定结果的可信度。 在多智能体中, 智能体充分发挥自治 能力和主动能力,及时的感知并反映外界环境的变化,及时的与其他的 Agent 进行交互,来 完成参数的校正。 2.4 结果验证 目前,主要有两种验证方式[8]:Kappa 系数和精度检验。 Kappa 系数表示模拟结果和验证数据之间吻合程度或者精度指标。 在地学中常采用如下 的公式来进行结果的验证:

Kappa ? ( p0 ? pc ) /( p p ? pc )
其中,

p0

为正确模拟的栅格数量所占比例;

pc

为随机情况下期望的正确模拟比例,数

值上等于土地利用类型总数的倒数;

pp

为理想分类情况下正确模拟的比例,即为 1[9]。

基于多尺度的精度检验主要是借助于 GIS 等软件的强大的空间分析处理的功能,将模 拟预测的结果和实际情况进行叠加,利用 Raster Calcuator 计算出模型的正确率。除此之外, 还有交叉表函数和卡方统计方法。

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3 城市动态模拟的基本方法和主要模型
3.1 模拟方法研究 从模拟方法研究看,Dawn C Parker(2003)等总结了大量土地利用变化模拟模型,并 根据模型原理将模型划分为基于数理方程的建模、系统动力学模型、统计分析模型、专家模 型、进化模型、细胞自动机模型、综合模型和基于主体的模型 8 种类型 10]。但目前建立在 明确空间定位基础上的土地系统动态模拟方法主要有基于经验统计方法的 CLUE-S 模型[11]、 基于多智能主体分析方法的 ABM 模型[12] [13]和基于栅格邻域关系分析方法的 CA 模型、基 于土地系统结构变化及空间格局演替综合分析的 DLS 模型。 城市系统是土地系统的子系统。 对城市用地扩张进行模拟的模型称为城市增长模型(GCM) 。目前国际上应用比较广泛的土 地利用变化空间模拟模型适用于城市扩展的主要有细胞自控制模型(Cellular Automata,CA) 和土地利用转换及其效应模型(Conversion of Land Use and its Effects,CLUE)等 [14]。 3.2主要模型对比 (1)经验模型 经验模型的方法, 通过建立土地利用空间分配和驱动因子之间的统计关系来模拟近期土 地利用变化的情景(蔡玉梅,2004) 。经验模型包括土地利用转换及其效应模型(CLUE) , EuClueScanner 模型和 Metronamica 模型等。 CLUE-S 模型是由荷兰瓦赫宁根大学 P.H.Verburg 等科学家组成的“土地利用转换及 其效应”研究小组在其 CLUE 模型的基础上创建而成的。CLUE-S 模型在世界多个国家和地 区的区域尺度的土地利用变化模拟中得到广泛应用。2009 年,Verburg 等[15]在原有模型基础 上开发了 Dyna-CLUE 模型,改进后的模型可以处理土地利用变化对邻域的影响,并设计了 土地利用连续变化的动态过程模拟机制,使模型更为完善。 (2)CA 模型 细胞自动机(cellular automata,CA)模型是空间显性模型中最重要的模型。Verburg 将 6 个国外现有较实用的模型(UGM/SLEUTH,Environment Explorer,CLUE and CLUE—S, IIASA—LUC,Cormas,PLM )归类,其中有 4 个是基于或包括 CA 原理的模型[16]. CA 模型从最初的生命游戏发展而来,应用于土地利用变化模型中时,运算或运行机理 建立在邻域状态和转换规则之上。Tobler(1970)首次将 CA 应用到美国五大湖地区底特律城 市的扩展模拟中[17]。随后,Couclelis H [18]对元胞自动机在地学中的应用潜力从理论上作了 充分的阐述, 奠定了元胞自动机在地理学应用中的理论框架,尤其对元胞自动机模拟城市扩 张方面的研究具有深远的影响。90 年代,Batty 等人将 CA 方法与 GIS 技术结合起来,用以 模拟空间复杂性的起源与演化,掀起了地理 CA 研究的学术热潮[19] [20] 21] [22]。 基于 CA 城市增长的模型(CA-UGM) ,其典型代表是 SLEUTH 模型。SLEUTH 由美国 加州大学 Clarke 教授领衔开发,是 Clarke 细胞自动机城市扩展模型(Clarke Cellular Automaton Urban Growth Model) 和土地利用/土地覆盖 Deltatron 模型的改进产品, 被用于模 拟、预测宏观或中观尺度城市增长时空动态 (原始功能) 和区域土地利用变化过程(扩展功 能)。 White 和 Engelen 的 Environment Explorer 模型是一个约束性 CA(constrained CA)模型。 该 模型 模拟原 理是 基于模 拟单 元转移 概率的 计算 ,这 个转移 概率是 由栅 格的 可及度 (accessibility),适应性(suitability) 和邻域效应(neighborhood effects)计算得到。Kocabas 利用 Environment Explorer 对美国圣地亚哥地区的城市和商业用地进行模拟,并使用敏感度分析 (sensitivity analysis)研究了邻域形状、距离对约束性 CA 模型结果的影响。他的研究中使用 4 种邻域形状,从 2 个栅格到 10 个栅格的邻域半径对同一研究区域进行模拟[23]。

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元胞自动机(CA)基于局部个体相互作用对城市土地利用变化进行模拟,比传统的宏观 城市模型更具有优势。但 CA 对于城市增长的过程、成因缺乏解释,且这些元胞是不能移动 的。此外,CA 模型只考虑周围的自然环境,几乎没有考虑到对城市土地利用变化起决定作 用的动态社会环境及它们的相互作用[24]。 许多 CA 模型能和 GIS 有效结合, 并使用通用程序语言或宏语言进行开发。 这两种情况 下,模拟者需要程序知识实施模拟,这使得非专业人员使用起来十分困难。一些作者已经开 发了一些独立的应用软件诸如 AUGH[25]和 iCity[26]。 (3)多智能体模型 20 世纪 90 年代以来, 随着复杂性科学思潮的兴起, 基于多智能体分析的土地利用/覆被 变化模型也逐步的建立起来。 多智能体模型在分析土地利用动态变化时, 可以充分考虑社会 动态环境各个部分之间的相互作用和社会动态环境对城市发展的影响。 鉴于多智能体模型在 模拟土地利用中的优势,越来越多的学者对基于多智能体的土地利用模型展开了研究(表 1) 。 智能体模型充分利用细胞自动机的理论框架, 并将人类行为与决策引入空间模型中, 能 更好地模拟城市的增长过程。
表 1 目标导向的智能体(ABM)模拟软件比较
[27]

Tab2. Object-oriented packages for agent-based modeling. SWARM 开发单位 Santa Fe RePast 芝加哥大 学 Ascape Brookings Institute.Wash ington.D.C CORMAS CIRAD,Mont pelier.France

Institue/SW ARM Developmen t 开发时间 开发网址 1990 年代 http://www.s warm.org

1999 http://www. repast.sourc eforge.net

1997 http://www.tro ok.edu.ea/dyn amics.models/ ascape

1996 http://www.ci rad.fr

开发语言

Objective C/java

java

java

smalltalk

操作系统

Unix/linix, Mac OSX,Windo ws

Unix/linix, Mac OSX,Wind ows 开发中

Unix/linix,Ma c OSX,Window s 试用版本

Unix/linix,M ac Windows

与 GIS 接 口

Kenge/GIS 实 验 室







MAPINFO 中输入和输 出数据,与 ARCVIEW 可 以 通 过 ODBC 和

http://www. gis.usu.edu/s warm

DDE 进行连 接

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(4)系统动力学模型 系统动力学 SD (System Dynamics)模型是一种研究动态发展、大规模、高阶次、非线性 关系的复杂社会、经济环境系统的方法。系统动力学模型 SD(System Dynamics)在遵循系统 的整体性和层次性原则的前提下,从系统工程的角度来研究、分析问题,着眼于复杂系统内 部,重视各个子系统间因果反馈关系的作用,以定性分析为先导,以定量分析为支持,分析 研究系统内部结构与其动态行为的关系,寻觅解决问题的关键。 系统动力学(system dynamic,SD)模型能从宏观上反映土地利用系统的结构、功能和行 为之间的相互关系, 从而考察系统在不同情景下的变化和趋势, 多运用于区域时间尺度可持 续发展研究中,但是系统动力学也有“先天的不足” ,即缺乏空间因素的处理功能,这使得 的系统动力学模型可以较好地描述某个因素变量在时间上的动态变化, 但无法描述和反映某 个因素在空间分布上的变化,然而这正是地理学研究的关键[28]。

4 国内外研究动态与趋势
4.1研究动态 自 1990 年起,国际科学联合会(ICSU)和国际社会联合会(ISS)就开始积极筹划全 球性综合研究计划。1999 年,IGBP 和 IHDP 发变了《土地利用/土地覆被变化科学研究计划 (LUCC)研究实施策略》 。提出将土地利用过程分析、土地利用/覆被变化的人类响应、综 合的全球和区域模型作为研究的主题。国际上许多学者开展了广发的研究。目前,国内外学 者在有关城市动态模拟的研究内容可以概括为以下几个方面: 4.1.1 机理和模拟工具研究 近年来,国外的学者们不断地开发出新型的、更具有代表性的新模型。国内的学者在吸 收国外先进模型时, 由于构建模型时的出发点和所要解决的问题各不相同, 需要对相关模型 的机理做深入的研究。 邓祥征等在对机理研究的基础上构建了土地系统动态模拟系统 (DLS) [2] [29] 。黎夏等建立了整合的模拟优化分析平台 GeoSOS . 针对 CA 模型的起源并不是针对地 理系统,标准 CA 必须扩展这一现象,周成虎、孙站利等在对国内外相关模型进行了研究和 介绍的基础上,提出了地理元胞自动机的概念。随后又提出了面向对象的、随机的、不同构 的 GeoCA-Urban 模型,在元胞自动机中引入空间数据等来模拟和预测城市用地的发展[30]。 4.1.2 模型的改进与完善 模型的改进一方面是从模型的内部机理出发,改进模型的不足[31][32][33] [34]。例如,针对 CLUE-S 模型采用 Logistitc 回归分析忽略空间数据自相关的不足,吴桂平,曾永年用 AutoLogitstic 回归分析改进了 CLUE-S,取得了较好的模拟效果[31]。 模型改进的另一方面是整合不同的模型如空间模型与非空间模型的结合和空间模型与 空间模型的结合,提高模拟精度和解释能力[35] [36]。当前在空间模型与空间模型的结合方面, 主要是将智能体、人工神经网络等相关领域的知识引入到 CA 中来,实现 CA 模型和上述模 型的优势互补[37]。 将人文因素如规划理念融入模型。 增加模型的适用性也是模型研究的一个重要方面。 在 现有城市动态模拟模型中加入约束性条件, 模拟城市增长, 将成为未来不同发展情景模式下 的城市空间布局模拟的主要方法。 部分学者已经开始关注在城市模型中引入约束条件来控制 [38] 39] 模拟过程即约束性模型 。 van Vliet et al (2009)主要研究了邻域约束问题[40]。 Zhang J. Q. et al.(2011) 使用 Markov chain 和 CA 结合,使用层次分析法 AHP,确定约束性参数[41]。而 对于已有的城市模型少有考虑约束条件的时空复杂性问题[42]。 4.1.3 模拟过程与结果的可视化表达 一些动态模型如 CA 具有强大的建模能力, GIS 具有强大空间分析和可视化表达能力。 而

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将模拟模型与 GIS 结合一直是学者们努力的方向。目前的耦合方法有 2 种:一种是选择不 同的指标数据在数理模型中进行计算,将结果数据通过地理编码与 GIS 的空间数据进行连 接,实现结果的可视化[43]。一种是利用 GIS 空间分析的数据进行数理模型的计算,然后再 将结果进行可视化。第 2 种方法是目前的主流耦合方法。 4.2 趋势与展望 综上所述, 国内外众多学者对城市动态模拟作了大量的研究, 这些成果对我们进一步探 讨城市动态变化有着十分重要的借鉴和启示。 但是由于国内对城市动态的研究尚处在起步阶 段,理论研究尚不成熟;并且城市动态在我国的发展也是日新月异,变化的实践也对我们的 理论探讨不断提出新的课题。今后的任务和面临的问题是: 4.2.1 引进新理论与新技术,增强模型解释力 目前土地利用模型在模拟城市内部结构的变化机理过程时仍有一定的局限性。 虽然系统 动力学、 多智能体等研究方法的出现使得研究城市演变的驱动因子有了进一步的改进, 但是 在描述城市微观结构, 城市内部合理的布局时仍显得不尽人意。 这给城市规划决策和合理的 布局城市结构带来一定的困难。 需要进一步加强模型的机理研究, 增强模型解释现实的能力。 城市是个复杂系统, 首先, 决定土地利用及其时空变化是多种因素如人文因素和自然因 素共同作用的结果。其次,在复杂的人地关系地域系统中,诸多的社会、经济、技术与自然 环境条件之间的相互作用并非一种简单的线形关系。 城市土地利用动态模拟的关键在于捕捉 影响城市动态变化的主导因素,构建多尺度动态模型,定量、定性、定位、定时地模拟城市 动态变化。目前城市动态模拟方面,理论研究不够深入,实际应用性不强,往往缺乏对人文 因素的思考和城市动态变化机理的探究,因此,需要加强理论和模型的机理研究,采用更先 进的模型定量化的模拟非线性城市动态发展, 提高模拟的准确性。 土地利用的深入性研究期 待人地关系理论的发展和新理论与新技术(如智能计算等)的引进,其突破性的标志应该是 具有较强解释能力的可操作性模型的建立。 4.2.2 模拟的精度和模型的适用性研究 提高模拟的精度和适用性一直是城市动态模拟努力的方向。 提高模拟的精度和适宜性除 了加强城市演变机理研究外,其次是如何处理尺度问题和模型的区域适用性问题。 尺度问题: 尺度是任何科学研究都必须考虑的问题。 不合理的研究尺度将降低结果的质 量,甚至导致错误的结论。尺度有包括时间尺度和空间尺度。 在不同的时间和空间尺度上的土地利用变化, 往往具有不同的驱动力, 或者说各种影响 因子的作用存在着尺度差异。不合理的研究尺度将降低结果的质量,甚至导致错误的结论。 今后将进一步增强动态模型对土地利用变化的尺度和层次分析功能。 区域适用性问题:每个研究区都具有不同的区域特征。不同的地形、地貌、气候环境、 经济发展阶段、人口数量与质量、经济活动等是推动城市土地利用变化的驱动力。人们在使 用具体的模型进行模拟预测时都是做了一定的前提、 假设, 目前还没有一个适应于不同区域 的通用性模型。 4.2.3 可视化表现与计算效率问题 土地利用模型在模拟土地利用动态变化时具有一定的优势,但是在结果可视化表现时, 需要借助于 ArcGIS 等工具,单纯的用地动态模拟模型要么表现形式单一,要么不具有可视 化表现的能力。在运用 ArcGIS 等软件进行可视化展示时,需要进行数据格式的转化,在转 化过程中可能会造成数据信息的丢失等问题。 计算机科学的发展和新技术的出现为城市动态模拟提供了新的手段和工具, 特别计算机 方法为基本科学工具的处理地理信息和分析地理现象的地理计算科学的出现, 为地理信息处 理与管理、地理数据挖掘、地理过程建模模拟提供了基础。遥感技术的发展使得城市动态模 拟有了丰富的数据基础, 但由于保密机制的影响, 城市动态模拟研究在数据获取方面还存在

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许多瓶颈;其次,定量化研究城市动态发展期待处理、分析和模拟城市地理现象的新的方法 和工具的出现,提高计算效率,特别涉及宏观区域研究,更需要数据、计算工具和云平台的 共享。 4.2.4 模型的实用性问题 降低模型在使用过程中的专业性要求, 使模型利用研究中得以推广, 其关键是建立具有 较强解释能力的可操作性强的实用模型。另外,传统模型对城市演变的理解、计算工具与计 算能力的不足、 数据的难以获取性与有效性等成为传统模型的固有缺陷和发展桎梏。 城市演 进的动力问题,空间数据的分辨率问题,模型的实用性问题,模型现实性问题等都需要进一 步的研究[44] [45]。

参考文献 [1] 邓祥征.土地系统动态模拟[M].北京:中国大地出版社.2008. DENG Xiang-zheng. Simulation of Land System Dynamic.Beijing:China Dadi Press,2008. [2] Veldkamp A and Fresco L O. Exploring land use scenarios,an alternative approach based on actual land use.Agricultural systems,1997,55(1): 1-17. [3] Lambin E F.modeling and monitoring land-cover change processes in tropical regions. Progress in Physical Geography,1997,21(5):375-393. [4] 蔡运龙.土地利用/土地覆被变化研究:寻求新的综合途径[J].地理研究, 2001,20(6):645~ 652. Cai Yun-long.A study on land use/cover change: the need for a new integrated approach[J].Geographical Research, 2001, 20(6): 645~652. [5] 王远飞,何洪林.空间数据分析方法.北京:科学出版社.2007. Wang Yuan-fei.He Hong-lin.Spatial data analysis methods. Beijing:Science Press,2007. [6] 田永中,徐永进,黎明等.地理信息系统基础与实验教程[M].北京:科学出版社. Tian Yong-zhong,Xu Yong-jin, LiMing.Geographic information systems and experimental tutorial. Beijing:Science Press,2010. [7] 于兴修,杨桂山.中国土地利用/覆被变化研究的现状与问题.地理科学进 展.2002.21(1):51-57. YU Xing-xiu,YANG Gui-shan. The Advances and Problems of Land Use and Land Cover Change Research in China[J].Progress in Geography,2002,21(1):51-57. [8] Pontius Jr RG. Quantification error versus location error in comparison of categorical maps[J].Photogrammetric Engineering&Remote Sensing,2000, 66(8): 1011-1016. [9] 刘仁志,沙博.CLUE-S模型在规划环境测评中的应用[J].应用基础与工程科学学 报,2011,19(1):64-73. LIU Ren-zhi,SHA Bo. The application of CLUE-S model in planning environmental impact assessment[J].Journal of Bas ic Science and Engineering ,2011,19(1):64-73. [10] CHEN Hai, LIANG Xiao-ying, GAO Hai-dong , WANG Tao. A review on multi-agent system for the simulation of land-use and land-cover change[J]. Journal of Natural Resources. 2008, 23(2) :345-352. [11] Veldkamp, A. and Fresco, L.O. CLUE - CR : an integrated multi-scale model to simulate land use change scenarios in Costa Rica[J].Ecological Modelling,1996,91:231-248.

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[12] Hatem Chebeane,Florence Echalier.Towards the use of a multi-agents event based design to improve reactivity of production systems[J].Computers & Industrial Engineering,1999,37:9-13. [13] 史忠植.智能主体及其应用[M].北京:科学出版社 2000. Shi Zhong-zhi. Intelligent Agents and Applications .Beijing:Science Press,2000. [14]蔡玉梅,刘彦随,宇振荣,PeterH.Verburg.土地利用变化空间模拟的进展-CLUE-S 模型及其 应用[J].地理科学进展,2004,23(4):63-71. Cai Yu-mei,Liu Yan-sui,Yu Zhen-rong, PeterH.Verburg. Progress in modeling spatial land use change:CLUE-S model and its application[J].Progress in Geography,2004,23(4):63-71. [15] Peter H.Verburg and Koen P. Overmars . Combining top - down and bottom - up dynamics in land use modeling: exploring the future of abandoned farmlands in Europe with the Dyna - CLUE model [ J ].Landscape Ecology, 2009,24(9) : 1167-1181 . [16] Peter H. Verburg, Paul P. Schot, Martin J. Dijst and A. Veldkamp. Land use change modelling: current practice and research priorities[J]. GeoJournal,2004, 61(4) :309 - 324. [17] Tobler W.R. A computer movie simulating urban growth[J].he Detroit region[J].Economic Geography, 1970,46: 234-240. [18] Couclelis H . Cellular worlds : A frame work for modeling micro-macro dynamics [J].Environment and Planning A, 1985, 17: 585-596. [19] Clarke,K., Hoppen, S., Gaydos, L. A self-modifying cellular automaton model of historical urbanization in the San Francisco Bay area [J]. Environment and Planning B:Planning and Design, 1997,24,247–261. [20] wu F, Webster C J. Simulation of 1and development through the integration of cellular automata and multicriteria evaluation [J]. Environm ent and Planning B:Planning an d Design, 1998.25:103-126. [21] wu F. Calibration of stochastic cellular automata:The application to rural-urban 1and conversions [J].Internationa1 Journa1 of Geographical Information Science,2002, 16(8):795-818. [22] 何春阳,史培军,陈晋,潘耀忠,李晓兵,李京,李月臣,李景刚.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[J].Science in China (Series D),2005,35(5):464-473. He Chunyang, Shi Peijun, Chen Jin et al. Developing land use scenario dynamics model by the integration of system dynamics model and cellular automata model[J].Science in China (Series D),2005,35(5): 464-473. [23] Kocabas V, Dragicevic S. Assessing cellular automatamodel behaviour using a sensitivity analysis approach.Computers Environment and Urban Systems, 2006, 30(6):921-953. [24] 刘小平,黎夏,张啸虎,陈刚强,李少英,陈逸敏.人工免疫系统与嵌入规划目标的城市模拟 及应用[J].地理学报,2008,63(8):882-894. LIU Xiaoping, LI Xia, ZHANG Xiaohu, CHEN Gangqiang, LI Shaoying, CHEN Yimin. Embedding Urban Planning Objective by Integrated Artificial Immune System and Cellular Automata[J]. Acta Geographica Sinica, 2008, 63(8): 882-894. [25] Besussi,E., Cecchini, A., Rinaldi, E., The diffused city of the Italian north-east: identification of urban dynamics using cellular automata urban models[J]. Computers Environments and Urban Systems. 1998,22 (5), 497–523. [26] DANIEL S, SUZANA D. A GIS-based irregular cellular automata model of land-use change[J]. Environment and Planning B:Planning and Design, 2007, 34(4): 708–724. [27] 吴文斌,杨鹏,柴崎亮介,唐华俊,陈仲新.基于 Agent 的土地利用/土地覆盖变化模型的研究 进展[J].地理科学,2007,27(4):573-578.

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WU Wen-Bin,YANG Peng,SHIBASAKI Ryosuke et al.Agent-Based Mode for Land-Use/Cover Change: A Review[J]. Scientia Geographica Sinica, 2007, 27(4):573-578. [28] 孙战利.空间复杂性与地理元胞自动机模拟研究[J].地球信息科学,1999,1(2):32-37. Sun Zhanli. Spatial Complexity Analysis and a Geographical Model Based on Cellular Automata (GEOCA)[J].Ceo-information Science,1999,11(2): 32-37. [29] 黎夏,李丹,刘小平等,地理模拟优化系统 GeoSOS 软件构建与应用[J].中山大学学报(自然 科学版), 2010,49(4):1-15. LI Xia,LI Dan,LIU Xiao-ping, et al. The Implementation and Application of Geographical Simulation and Optimization Systems(GeoSOS) [J]. ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS SUNYATSENI. 2010,49(4):1-15. [30] 周成虎,孙站利,谢一春.地理元胞自动机研究[M].北京:科学出版社,1999. Zhou Cheng-hu, Shun Zhan-li, Xie Yi-chun. Geographic Cellular Automata Study. Beijing: Science Press, 1999. [31]吴桂平,曾永年,冯学智,肖鹏峰,王珂.CLUE-S 模型的改进与土地利用变化动态模拟——以 张家界市永定区为例[J].地理研究,2010,29(3):460-470. WU Gui-ping, ZENG Yong-nian, FENG Xue-zhi, XIAO Peng-feng, WANG Ke. Dynamic simulation of land use change based on the improved CLUE-S model: A case study of Yongding County, Zhangjiajie[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2010, 29(3): 460-470. [32]. 杨青生.地理元胞自动机及空间动态转换规则的获取 [J].中山大学学报(自然科学 版),2008,47(4):122-127. YANG Qing-sheng. Dynamic Transition Rules for Geographical Cellular Automata[J].ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS SUNYATSENI,2008, 47(4): 122-127. [33]. 杨 青 生 , 黎 夏 . 多 智 能 体 与 元 胞 自 动 机 结 合 及 城 市 用 地 扩 张 模 拟 [J]. 地 理 科 学,2007,27(4):542-548. YANG Qing-Sheng,LI Xia.Integration of Multi-agent Systems with Cellular Automata for Simulating Urban Land Expansion[J]. Scientia Geographica Sinica 2007, 27(4) 542-548. [34]潘影,宇振荣,段增强,R.Doluschitz.邻域距离对细胞自动机模型模拟土地利用变化精度的 影响[J].农业工程学报,2010,26(3):309-315. Pan Ying, Yu Zhen-rong, Duan Zeng-qiang, et al.Neighhorood-based method for land-use spatial pattern analysis and its application[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2010, 26(3): 309-315. [35].梁友嘉,徐中民,钟方雷.基于 SD 和 CLUE-S 模型的张掖市甘州区土地利用情景分析[J]. 地理研究,2011,30(3):564-576. LIANG You-jia,XU Zhong-min,ZHONG Fang-lei.Land use scenario analyses by based on system dynamic model and CLUE-S model at regional scale: A case study of Ganzhou district of Zhangye city[J].Geographical Research,2011,30(3):564-576. [36].Ji Han, Yoshitsugu Hayashi, Xin Cao, Hidefumi Imura, Application of an integrated system dynamics and cellular automata model for urban growth assessment: A case study of Shanghai, China[J]. Landscape and Urban Planning,2009,91,133-141. [37] 全泉,田光进,沙默泉.基于多智能体与元胞自动机的上海城市扩展动态模拟[J].生态学 报,2011, 31(10): 2875-2887. Quan Quan,Tian Guang-jin, Shan mo-quan. Dynamic simulation of Shanghai urban expansion based on multi-agent system and cellular automata models[J].Acta Ecologica Sinica,2011, 31(10) :2875-2887.

刘明皓等:城市动态模拟研究进展

[38] Clarke, K.C., Gaydos, L J.,Loose-coupling a cellular automaton model and GIS: long-term urban growth prediction for San Francisco and Washington/Baltimore. International Journal of Geographical Information Science, 1998.12(7):699–714. [39] 黎夏,叶嘉安.约束性单元自动演化 CA 模型及可持续城市发展形态的模拟[J].地理学 报,1999,54(4):289-298. LiXia, Ye Jia-an. Constrained cellular automata for modelling sustainable urban forms[J]. Acta Geographic Sinica, 1999, 54(4): 289-298. [40] Jasper van Vliet, Roger White, Suzana Dragicevic. Modeling urban growth using a variable grid cellular automaton.Computers, Environment and Urban Systems, 2009, 33: 35-43. [41] Zhang Q. A.,Ban Y. F.;Liu J. Y.,Hu Y. F.. Simulation and analysis of urban growth scenarios for the Greater Shanghai Area, China, Computers Environment and Urban Systems,2011,35(2): 126-139. [42] Ying Long, Zhen-jiang Shen. An urban model using complex constrained cellular automata: long-term urban form prediction for Beijing. International Journal of Society Systems Science. 2011,3(1):159 -173. [43] 王 新 军 , 安 沙 舟 . 基 于 GIS 与 CLUE-S 模 型 的 土 地 利 用 规 划 研 究 [J]. 草 业 科 学,2010,27(5):122-129. WANG Xin-jun, AN Sha-zhou. Study on land-use planning based on GIS and CLUE-S models[J].Pratacultural Science, 2010,27(5):122-129. [44] 刘妙 龙 ,陈 鹏. 基于细 胞自 动机 与多 主体 系统 理论 的城 市模 拟原 型模 型 [J]. 地理 科 学,2006,26(3):292-298. LIU Ming-Long,CHEN peng.A Prototype of Urban Simulation Model Based on the Theories and Methodologies of Cellular Automata (CA) and Multi-Agent System (MAS)[J]. Scientia Geographica Sinica, 2006,26(3):292-298. [45] Jian-zhou Gong, Yan-sui Liu, Bei-cheng Xia, Guan-wei Zhao.Urban ecological security assessment and forecasting, based on a cellular automata model: A case study of Guangzhou[J].China Ecological Modelling,2009, 220,3612–3620. 作者简介: 刘明皓(1970-),男,湖南安乡人,博士研究生。主要研究方向为地 理信息系统应用研究。E-mail:liumh@cqupt.edu.cn。

王耀兴(1987 -),男,山东人,硕士。主要研究方向 为计算机应用研究。
cs1cs2@126.com


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