元胞自動機在城市擴展方面的應用綜述

1、 WORD 元胞自動機在城市擴展方面的應用綜述摘要本文在介紹元胞自動機各要素的基礎上，綜述了元胞自動機用于城市擴展模擬的歷史、元胞自動機用于城市擴展模擬的具體研究方向，即在具體的模型中如何確定模型的結構和參數(shù)，并對其未來的發(fā)展趨勢進行了展望，并指出CA 中的轉換規(guī)則的擴展是在將來的研究中的一個首要問題。關鍵字：元胞自動機；城市擴展模擬；轉換規(guī)則一 引言元胞自動機(CA)是一種時間、空間、狀態(tài)都離散,空間的相互作用與時間上的因果關系皆局部的網格動力學模型,其“自下而上”的研究思路,強大的復雜計算功能、固有的平行計算能力、高度動態(tài)以與具有空間概念等特征,使得它在模擬空間復雜系統(tǒng)的時空動態(tài)演變方面具

2、有很強的能力。在城市空間動態(tài)變化的模擬研究方面, CA模型已應用到除非洲、南極洲的所有的城市模擬研究當中。 CA模型和GIS的集成,一方面增強GIS的空間模型運算與分析能力,另一方面, GIS提供的強大空間處理能力可以為CA模型準備數(shù)據(jù)和定義有效的元胞轉換規(guī)則以與對模擬結果進行可視化。同時CA模型還可以與神經網絡、主成分分析、遺傳算法、模糊邏輯以與其他研究方法相結合,以增強其在城市空間變化模擬研究方面的能力。將CA與MAS技術相結合,建立一個能夠模擬多個不同參與因子(自然系統(tǒng)) 、不同決策者(人文系統(tǒng))共同影響下的城市發(fā)展模型,以此來模擬與預測城市發(fā)展的真實狀況,將是CA模型在城市空間變化模擬

3、與預測研究中的未來發(fā)展趨勢。國元胞自動機應用研究起步較晚，受國際研究的推動，20世紀90年代末地理學界才開始類似的嘗試研究，主要集中在基于元胞自動機的LUCC和城市增長模擬，羅平從經典地理過程分析的基本理論人手，分析和闡述了CA對于經典，地理過程分析概念的表達程度的局限性，綜合地理系統(tǒng)的幾何屬性和非幾何屬性提出了基于地理特征概念的元胞自動機(GeoFeature 一CA)，周成虎等人在Batty和Xie的DUEM模型的基礎上，構建了面向對象的、隨機的、不同構的和兩個CA模型耦合的GeoCAUrban模型，并成功模擬了特區(qū)土地利用動態(tài)演化過程。何春陽、史培軍等從宏觀外部約束性因素和局部城市單元自

4、身擴展能力變化的角度建立元胞自動機模型對地區(qū)城市發(fā)展過程進行了模擬重建和不同情景預測。本文在介紹元胞自動機原理的基礎上，對比國外元胞自動機在城市擴展方面的研究現(xiàn)狀和新進展，總結近年來元胞自動機研究的熱點和聚焦所在，對其未來的發(fā)展趨勢進行預測。 二 元胞自動機在城市擴展方面的應用2.1 元胞自動機元胞自動機(Cellular Automaton)也稱細胞自動機、點格自動機等，是一種時間和空間都離散，物理參量只取有限數(shù)值集的動力系統(tǒng)理想化模型" 散布在規(guī)則網格中的每一元胞取有限的離散狀態(tài)，遵循同樣的作用規(guī)則，依據(jù)確定的局部規(guī)則做同步更新。CA最主要的特點是復雜的系統(tǒng)可以由一些很簡單的局部

5、規(guī)則來產生。元胞是CA的最小單位，而元胞空間是元胞的主要屬性。根據(jù)轉換規(guī)則，元胞可以從一個狀態(tài)轉換為另一個狀態(tài)。轉換規(guī)則是基于鄰域函數(shù)來實現(xiàn)的。一個CA系統(tǒng)通常包括4個要素：元胞(cells)、狀態(tài)(states)、鄰域圍(neighbors)和轉換規(guī)則(rules)。一個標準元胞自動機可以用數(shù)學符號表示為：A(Ld，S，N，f )式中A代表一個元胞自動機系統(tǒng)，Ld表示d 維元胞空間；S是元胞有限的離散的狀態(tài)集合；N表示一個所有領域元胞的集合(包括中心元胞)，即包含有n個不同元胞狀態(tài)的空間向量；f 則表示了中心元胞與鄰居見的轉換規(guī)則。經典的元胞自動機有初等元胞自動機、“生命游戲”、格子氣自動機

6、和“能自我復制的元胞自動機”等。下面介紹生命游戲的構成與規(guī)則：(1 )元胞分布在規(guī)則劃分的網格上；(2 )元胞具有0 ，1 兩種狀態(tài)，0 代表“死”， 1 代表“生”；(3)元胞以相鄰的8個元胞為鄰居，即Moore鄰居形式；(4)一個元胞的生死由其在該時刻本身的生死狀態(tài)和周圍八個鄰居的狀態(tài)決定。CA(元胞自動機)模型具有高度的靈活性、開放性、強大的復雜計算功能、固有的平行運算能力、高度動態(tài)以與具有空間概念等特征。使得它在模擬空間復雜系統(tǒng)的時空動態(tài)演變方面具有很強的能力。目前元胞自動機被廣泛應用于模擬各種物理系統(tǒng)和自然現(xiàn)象。元胞自動機作為一種具有時空動態(tài)特征的動力學方法。具有模擬二維空間演化過程

7、的能力，該方法被廣泛應用到地理學的諸多領域。其中，元胞自動機在城市擴展方面應用最早，同時也是當前元胞自動機應用研究的熱點。2.2 歷史發(fā)展城市是一個復雜的動態(tài)巨系統(tǒng)，具有復雜的自組織現(xiàn)象。自然因素和社會經濟因素在不同的時間、空間尺度上相互作用、相互影響，共同作用于城市系統(tǒng)的演變，使演變具有很大的不確定性，無法使用數(shù)學公式進行表達和模擬。但元胞自動機的特點使得它成為城市空間復雜系統(tǒng)演化動態(tài)模擬的主要方法。 在20世紀70年代, Tobler將元胞自動機的概念引入地理學研究,他用CA 模型來模擬當時美國五大湖邊底特律地區(qū)城市的迅速擴展,并且他認為類似元胞自動機的地理模型的采用是分析模擬地理動態(tài)現(xiàn)象

8、的一次方法革命。在20世紀80年代, Couclelis對元胞自動機在城市擴展方面的應用潛力從理論上作了充分的論述,她認為在城市發(fā)展政策和城市發(fā)展模擬中,不確定性的特點決定了要用這類模型來進行建模。尤其是對元胞自動機模擬城市擴散的闡述,對后來這方面的研究有深遠的影響。進入20世紀90年代,越來越多CA 模型應用于城市增長的模擬研究中。White 和Engelen多次成功地應用元胞自動機模型模擬了城市的土地利用變化,如美國Cincinnati市的城市增長,全球氣候變化對Caribbean島土地利用構成變化的影響研究等。Deadman等利用CA來模擬加拿大Ontario地區(qū)的農村居民點的擴過程,

9、獲得了很好的結果.Phipps、Cecchini等很多學者都將CA模型應用于城市形態(tài)、城市擴展以與城鎮(zhèn)用地狀況的模擬研究。 Bessusi等用CA模型對意大利東北部城市的擴散進行了模擬,取得了很好的效果,并且將其應用于城市規(guī)劃的實踐當中。曾輝、Sui and Zeng用元胞自動機模型對市郊區(qū)的城市擴展情況進行了模擬分析。Barredo等在分析了數(shù)字城市的復雜性和其他特征的基礎上,用CA模型對愛爾蘭的Dublin市從1968年到1998年的城市增長情況進行了模擬分析,并且用分形維數(shù)和比較矩陣的方法對模擬結果進行了檢驗。2.3 研究現(xiàn)狀由于人們對元胞自動認識的側重點的不同和具體城市的特性，元胞自動

10、機在城市擴展方面的應用也是百家爭鳴，與其對應的結果當然也是百花齊放。截至到目前為止，元胞自動機在城市擴展方面的應用研究主要集中在以下方向：2.3.1 單純CA模型的應用在CA模型的模擬過程中,城市形態(tài)的演變過程可以很方便地動態(tài)顯示出來。盡管城市發(fā)展受一系列復雜的因素所影響,但CA模型可以有效地模擬各種可能條件下城市發(fā)展的狀況,從而探討城市發(fā)展的趨勢。元胞轉換規(guī)則的獲取和定義是CA模型的核心，轉換規(guī)則中的參數(shù)對模擬結果有重要影響，如何有效地定義和獲取這些參數(shù)是模擬真實對象演變的關鍵。因此，對轉換規(guī)則的研究也必然是專家或學著熱衷的領域，這主要體現(xiàn)在：（1).基于案例推理的元胞自動機城市擴展模擬：元

11、胞自動機在研究大區(qū)域或模擬時間較長時，想要定義的具體規(guī)則來反映城市各地理現(xiàn)象的演變與其影響要素之間的復雜關系有較大的困難。基于案例推理的CA模型是利用案例推理來決定元胞狀態(tài)的轉變，例如從非城市用地轉變?yōu)槌鞘杏玫氐倪^程。由于對k最近鄰算法進行了改進，將空間距離也引進相似度的計算中，使得案例推理能隱含地反映隨空間而變化的動態(tài)轉換規(guī)則。而且，由于在模擬過程中也將新的遙感數(shù)據(jù)加入到案例庫中，所得案例庫也是動態(tài)更新的，因此可以反映隨時間而變化的動態(tài)轉換規(guī)則。將該模型應用于大區(qū)域的珠江三角洲城市演變中實驗結果顯示。其模擬的空間格局與實際情況吻合較好與常規(guī)的基于Logistic的CA模型進行了對比。所獲得的

12、模擬結果有更高的精度和更接近實際的空間格局特別在模擬較為復雜的區(qū)域時有更好的模擬效果。（2).基于分區(qū)域的元胞自動機城市擴展模擬：元胞自動機用于模擬城市擴具有很好的空間建模能力,通常采用的建模方式將影響因子的空間條件作為線性要素對待,而在元胞轉換規(guī)則建模中考慮影響因子的空間非線性特征更逼近真實狀況。該文提出一種基于分區(qū)域的元胞自動機模型,通過劃分各個全局影響因子的重要性子區(qū)域,計算不同類型區(qū)域中各因子對土地利用轉換的影響強度,從而得到全區(qū)域的空間非線性轉換規(guī)則。利用該模型模擬市1988 1993 年的城市擴展過程,并與Logistic 模型模擬結果對比,表明這種有空間約束條件的分區(qū)域元胞自動機

13、模擬精度更高,能有效模擬城市擴的空間格局。 通過劃分重要性子區(qū)域,約束了模擬過程中城市增長的空間條件,使得模型充分考慮到區(qū)域部各個因子權重的空間差異,分區(qū)域進行計算,這與實際土地利用變化的非線性特征更為符合;而且這種方法物理意義清晰、易于解釋,有利于用戶優(yōu)化參數(shù),使模擬結果貼近實際情況。對市土地利用變化的模擬也表明,由于引入了空間約束條件,在模擬過程中更好的約束了城市的擴形態(tài)。（3).基于神經網絡與元胞自動機的城市擴展模擬：利用人工神經網絡適用于復雜信息的非線性預測特性，將神經網絡與元胞自動機相結合,從不同時相遙感數(shù)據(jù)中挖掘城市擴展土地利用演變的規(guī)律,自動找到土地利用元胞的轉換規(guī)則,并以該規(guī)則

14、反演和預測城市的擴展演變。它能夠更客觀地確定元胞轉換規(guī)則,挖掘城市空間擴展規(guī)律,實現(xiàn)城市擴展反演和預測。以省義烏市為實證案例,對模型檢驗與優(yōu)化,與同期義烏城市發(fā)展狀況基本相吻合。2.3.2 CA模型與GIS的集成應用由于CA模型被認為是一種擴展的地理信息系統(tǒng),隨著GIS技術的迅速發(fā)展, CA與GIS的集成引起了很多學者的興趣。所有這些研究大大推動了CA模型在城市模擬中的應用, GIS為CA的規(guī)則制定提供了重要的信息來源, CA的空間不再是固定不變的,借助GIS可以把空間的分異性引進CA模型中。 CA模型和GIS的集成, 一方面增強了GIS的時空動態(tài)建模功能,將CA作為動態(tài)空間模擬的一種框架納入

15、GIS分析中,另一方面, GIS提供的強大空間處理能力可以為CA模型準備數(shù)據(jù)和定義有效的元胞轉換規(guī)則以與對模擬結果進行可視化,方便CA 模型的校驗和決策支持。在國際上，Couclelis就基于CA模型的城市擴展模擬的理論和元胞自動機模型與GIS的集成方法一直在進行深入地研究,這位科學家是用一種柵格式的GIS與CA模型相集成,來模擬城市的空間變化。Xie提出了城市發(fā)展動態(tài)模型,該模型以元胞自動機理論來描述和模擬具有自相似和分形分維特征的城市與其發(fā)展過程,并借助地理信息系統(tǒng)技術和元胞自動機模型對Buffalo市的土地利用變化進行了有效地模擬。相比于國際，國顯峰、偉宏將CA模型的四元組進行了擴展,形

16、成了擴展的ECA 模型,并將其作為GIS的一個模塊,在Arc / Info的Grid環(huán)境下,用AML 和Visual Basic語言將其集成到GIS系統(tǒng). 利用該模型對市自1992年以來的城市擴展情況進行了模擬,模擬的結果與實際情況比較吻合. 利用這個CA模型也對市2006和2015年的未來發(fā)展趨勢進行了預測,同樣其預測的精度有待未來市發(fā)展的真實狀況來檢驗。2.3.3 CA模型與其他研究方法相結合的應用由于城市系統(tǒng)本身是一個復雜的巨系統(tǒng),其空間變化的影響因素很多,而各個城市的發(fā)展情況又千差萬別,任何一種模型或者模擬方法都很難做到對每一個城市的空間變化做出精確地模擬。CA模型也不例外,它也有它自

17、身的局限性,若與其他的研究或模擬方法相結合將有助于對城市空間變化的精確描述與模擬。有人將元胞自動機模型和多因子評價模型(multi criteria evaluation, MCE)有機集成,并在Arc / Info GIS中應用AML 和C語言,在統(tǒng)一的用戶界面上實現(xiàn)了GIS和CA模型、MCE模型的集成,在這一平臺的支持下,嘗試著對市的城市增長進行了模擬,取得了較好地模擬效果. 隨后又不斷地將其早期建立的元胞自動機模型進行修正,并且與社會經濟模型相耦合,在對地區(qū)城鎮(zhèn)土地利用變化的模擬中取得了較好的效果。Jenerette在CA 模型的轉換規(guī)則上,引入了遺傳算法,并且對美國Phoenix地區(qū)過

18、去80余年的城鎮(zhèn)土地利用狀況進行了模擬。Ward建立了一個與社會經濟、生物物理模型相結合的約束CA模型,用該模型對澳大利亞昆士蘭東南部快速城市化地區(qū)的城市增長情況進行了模擬。2.4 基于CA模型的城市空間變化模擬的未來發(fā)展趨勢 用CA模型對城市化的過程和發(fā)展趨勢進行模擬和預測研究,進而為城市規(guī)劃等相關部門提高科學的決策依據(jù),有著重大的現(xiàn)實意義。然而前述所有CA與其應用研究中沒有考慮人為因素的主觀決策行為。其實,在城市的發(fā)展過程中,一個城市的行政主管領導(例如市長)以與城市規(guī)劃人員的主觀決策行為起著非常重要的作用,但是CA模型不能模擬主觀因素的決策行為,這也就是CA 模型在城市模擬研究中的瓶頸之所在,當然也就降低了城市發(fā)展模擬與預測的精度。在空間環(huán)境下自組織的假定意味著CA僅僅能被應用于這樣的一些空間系統(tǒng),也就是只能對在時空上是靜態(tài)的規(guī)則、元胞與鄰域響應的空間系統(tǒng)。然而狀態(tài)、規(guī)則與鄰域不必是靜態(tài)的, CA本身沒有提供賦予狀態(tài)、規(guī)則和鄰域動態(tài)特征的方法,所以在空間決策過程中對人類主觀影響因素的模擬是有限的。許多研究者都強調將人文系統(tǒng)集成到空間模型中的重要性.Multiagent systems(MAS)提供了一種既包含人類決策行為又不削弱自組織功能的方法，正好能夠彌補CA的不足。MAS與CA在某種程度上可以說是有一定的重