干扰对河口湿地生态系统的影响分析

对河口湿地生态系统所受到的自然干扰和人为干扰进行了系统辨识.重点分析了海平面上升、台风暴潮等自然干扰,围垦、大型海岸工程(填海、码头建设等)、环境污染和保护区建设等人为干扰对河口湿地生态系统结构和功能的影响.通过分析认为:人为干扰已成为河口湿地景观演变的主要驱动力,河口湿地生态系统健康发展需要加强对各种干扰的合理调控.     

改进最短距离法自动获取元胞自动机转换规则

提出了一种利用改进的最短距离算法自动获取地理元胞自动机转换规则的方法。CA的核心是如何定义转换规则,但目前主要是采用启发式的方法来定义转换规则,受主观因素影响较大。该模型通过熵化空间变量特征权重,对最短距离算法进行改进,自动获取CA的转换规则和模型参数值。并与一般的最短距离算法进行对比分析,结果表明,改进后的的最短距离算法所提取的转换规则在模拟城市发展时具有更高的精度,并且具有清晰的物理意义。     

基于地统计分析的房价空间分布差异研究———以东莞市2006年普通住宅价格为例

依据东莞市普通住宅项目交易均价数据,利用地统计学中的趋势分析方法对东莞市房价空间变化趋势进行了分析;采用普通克里格空间插值方法进行了空间局部估计,并借助ArcGIS软件和Surfer软件绘制了东莞市房价空间分布专题图,进而对东莞市房地产价格空间分布特征和差异及其成因进行了分析.     

基于小世界网络的多智能体及传染病时空传播模拟

提出建立一种新的基于小世界网络的多智能体传染病时空传播模型, 模型中多智能体系统用于反映个体间的时空动态相互作用, 而小世界网络用来表示多智能体之间的社会关系. 模型主要由智能体属性定义、移动规则、邻域、社会关系网络的构建以及智能体状态转换规则几部分所组成. 其中, 智能体社会关系网络的构建以及状态转换规则的确定是模型的核心. 与传统的传染病传播模拟模型相比, 该模型引入了个体对感染“记忆”的时间衰减效应、个体间的空间距离以及社会关系对感染的影响. 利用所提出的模型, 选取广州市为实验区, 在Swarm平台上模拟了流感的时空传播过程. 与传统的传染病系统动力学SEIR模型以及基于多智能体系统的传染病传播模型相比, 该模型的模拟结果与实际观测数据更为接近. 建立可用于真实地理环境的传染病时空传播模拟模型, 将有助于把握传染病的时空传播规律, 为相关部门控制传染病的蔓延提供科学的决策依据.     

基于多智能体的微观交通流模拟模型

在分析传统跟驰模型和元胞自动机模型不足的基础上, 提出了基于多智能体的微观交通流模型. 在模型中创建了一种新的跟驰方法, 设计了具有推理机制的汽车换道策略, 模拟城市主干路和高速公路交通流. 实验结果表明, 本模型比元胞自动机模型有更高的模拟精度, 在研究复杂交通流方面优于传统跟驰模型, 能较好地模拟堵塞、自由流和同步流等车流现象.     

基于基因表达式编程的人口预测模型

提出一种基于基因表达式编程算法(GEP)的人口预测新方法,并将该方法应用于东莞市人口预测实例问题研究。实验结果表明:由于基因表达式编程算法采用基因型与表现型相统一的编码方式、高效的遗传算子以及全局搜索的寻优方式,基于GEP算法的人口预测模型能够在样本少的情况下给出相对准确的预测结果。其验证数据的预测绝对值平均误差为0.96%,与灰色系统GM(1,1)预测模型及径向基人工神经网络预测模型相比,预测精度分别提高了18.34%、30.54%。GEP人口预测模型能够更好地挖掘人口发展的复杂非线性模式,有效防止过度拟合现象的发生,提供更为准确、合理的拟合及预测结果。     

地理模拟优化系统GeoSOS软件构建与应用

在提出的地理模拟优化系统概念的基础上,进一步构建了整合的软件系统GeoSOS,以解决地理信息系统(GIS)目前在对过程分析存在功能不足的难题。作为GIS的重要扩展,该系统由3个重要模块组成:地理元胞自动机(CA)、多智能体系统(MAS)和生物智能(SI)。地理元胞自动机模块包含了常用的CA模型,包括MCE-CA,Logistic-CA,ANN-CA,Decision-tree CA等,为用户提供了一种选择最佳模拟模型的方便环境。GeoSOS能根据训练数据,自动获取最佳的模型参数。该系统还将MAS和SI引进模型中,提高了对复杂地理过程进行分析的能力。另一特色是具备了将模拟和优化耦合的能力,由此能大大改善模拟优化的结果,为复杂的资源环境模拟和优化提供了强有力的过程分析工具。     

阿拉斯加北极滨海平原极地湖泊的水深遥感反演

 北极滨海平原地区的湖泊水体深度对理解极地地表过程和环境变化具有重要意义。利用遥感数据反演极地湖泊水体深度具有快速和大范围的优势,但目前在极地湖泊中的研究较少。以遥感探测阿拉斯加极地湖泊深度为研究目的,实施并验证了Stumpf水深反演模型对于极地湖泊深度遥感反演的工作方法,且对该地区16 380 km²范围内分布的3 187个湖泊进行了同期深度反演,并利用船载声纳仪实测湖泊水体的深度数据对反演结果进行精度验证。结果显示水深反演结果的平均绝对误差和均方根误差分别为0.37与0.54 m,表明利用遥感技术适用于反演极地湖泊的水体深度。实验结果显示阿拉斯加北部滨海平原极地湖泊平均深度具有沿山麓向滨海平原逐渐下降的趋势。     

城市居住空间分异仿真模型框架研究

城市居住空间分异研究中传统的基于微分方程的建模方法难以描述城市空间格局形成中所表现出来的复杂的时空变化，以及形成的原因。基于多智能体的“从下而上”的建模方法为研究城市空间结构提供了新的思路。以城市居住空间分异现象的仿真模拟为例，采用PEAs描述物理世界模型，ERA方案构建面向对象的逻辑模型，Swarm实现仿真。提出的PEAS-ERA-SWARM多智能体建模与实现的方法，可以使研究人员快速构建高质量、可维护的多智能体仿真应用。     

面向对象的地理元胞自动机

提出了一种面向对象的地理元胞自动机(GeoCA)。在与G IS结合的基础上,利用面向对象技术分析来设计GeoCA模拟系统,由VB AO建立一个具有良好扩展性、用户可定制和友好界面的实验平台。通过采用MCE(多准则判断)来获取GeoCA模型的转换规则。以珠江三角洲的东莞作为研究区域,在GeoCA模拟的结果上,讨论了该地区的土地利用的变化趋势及所面临的问题。