（控制理论与控制工程专业论文）扎龙湿地时空格局演变的细胞自动机模型研究.pdf

大连理工大学博士学位论文 摘要 湿地时空格局的动态演变模拟有利于监测和分析湿地格局的变化，可以形象地辅助 管理湿地资源。目前，湿地格局变化的研究多为景观指数计算分析，较少反映格局的时 空特性，不能检测具体位置的变化过程，因此难以实施更具针对性的管理措施。而模拟 湿地时空格局的动态演变恰好可以弥补景观指数分析的不足。本文针对湿地格局变化以 及已有时空数据的特点，集成神经网络、模糊逻辑、粗集理论等多种智能方法，构建细 胞自动机模型，来模拟湿地时空格局演变。主要研究内容和结果如下： f 1 ) 因为细胞自动机具有时空特性，能够模拟复杂系统的演化过程，所以本文以细 胞自动机为框架，构建了湿地时空格局演变模型。集成多种智能方法，自动实现微观状 态转化和获取宏观调节规则。本文将相同状态细胞的质心位置移动作为一种宏观调节规 则，引导细胞状态转化的方向，弥补了已有的宏观规则只是限制各个状态的细胞数量的 不足。为了有效验证所提模型结果，本文提出综合性比较方法，不仅考虑到像素点的相 似性，还考虑了斑块形状、排列对格局的影响。 ( 2 ) 针对湿地时空格局变化的复杂性和监测数据的模糊性、多尺度的特点，构建基 于样本分布特性的t a k a g i s u g e n o 模糊神经网络，实现细胞自动机的微观状态转化。该 t s 模糊神经网络基于样本的分布特性，自动确定变量语言值的隶属度函数，合理划分 模糊空间。根据所确定的隶属度函数，模糊化聚类中心来确定初始规则，并通过聚合方 法得到带有重要度的最终规则集。基于所得规则集的前件，连接模糊化层和推理层，简 化网络结构。仿真结果表明该网络比已有t s 模糊神经网络具有更高的模拟精度和更好 的泛化能力。 ( 3 ) 针对湿地社会经济资料缺乏以及难以建立公式获取数值宏观规则的问题，构建 粗集一神经网络模型，通过约简和模拟规则集获取语言值表达的宏观规则，来调节细胞 自动机中微观状态转化可能性的大小。为了提高粗集所得规则的泛化能力，本文提出用 参数表示隶属度函数的方法，将每个规则的前、后件语言值作为输入、输出数据，采用 三层前向网络实现规则集。与常用的隶属度函数向量表示法、区间表示法相比，这种方 法使得网络训练速度更快，对待识样本的推理结果更准确。 ( 4 ) 模拟和预测扎龙湿地时空格局演变。首先对扎龙湿地1 9 8 6 年+ 2 0 0 2 年的格局进 行指数分析，挖掘促使其格局变化的驱动因子。其次以1 9 8 6 年一1 9 9 9 年已有的扎龙湿地 格局为基础，利用湿地时空格局演变模型预测2 0 0 0 年2 0 0 2 年的格局变化。同时修正模 拟城镇扩展的两种细胞自动机模型，也用来预测扎龙湿地的时空格局演变。结果表明， 孙燕楠：扎龙湿地时空格局演变的细胞自动机模型研究 本文所提模型比修正模型更精确地预测出扎龙湿地的格局演变，平均预测精度约为 7 0 ，与目前细胞自动机模拟城镇扩展的精度相当。 综上，本文构建了基于细胞自动机的湿地时空格局演变模型：提出基于样本分布特 性的t s 模糊神经网络，用来计算细胞自动机微观状态转化的可能性；集成粗集理论和 神经网络构建了粗集一神经网络模型，用此模型获取语言值表示的宏观规则，来调节微 观状态转化的可能性。将该模型应用于扎龙湿地格局演化，取得了良好的预测效果。 关键词：湿地时空格局演变；细胞自动机；t - s 模糊神经网络；粗集 大连理工大学博士学位论文 a b s t r a c t t h es i m u l a t i o no fs p a t i o t e m p o r a le v o l u t i o no fw e t l a n d si su s e f u if o rm o n i t o r i n ga n d a n a l y z i n gw e t l a n dp a t t e r nc h a n g e s i tc a l lv i v i d l ya s s i s ti nm a n a g i n gt h ew e t l a n dr e s o u r c e s r e c e n t l ym o s tr e s e a r c ho fw e t l a n dp a t t e mc h a n g e sh a sf o c u s e do nl a n d s c a p ei n d i c e sa n a l y s i s n l es p a t i o - t e m p o r a lc h a r a c t e r i s t i c so fw e t l a n d sa r es e l d o mr e p r e s e n t e da n dt h ec h a n g e p r o c e s si nt h es p e c i f i cl o c a t i o nc a n n o tb em o n i t o r e d ，t h u s ，i ti sd i f f i c u l tt oc a r r yo uap e r t i n e n t m a n a g e m e n tp l a n as p a t i o t e m p o r a le v o l u t i o ns i m u l a t i o nc a nm a k eu pt h ed e f i c i e n c yo ft h e l a n d s c a p ei n d i c e sa n a l y s i s c o n s i d e r i n gt h ec h a r a c t e r i s t i c so fw e t l a n dp a t t e r nc h a n g e sa n d s p a f i o t e m p o r a ld a t a ，ac e l l u l a ra u t o m a t o nf c a ) m o d e li se s t a b l i s h e dt oi n t e g r a t ei n t e l l i g e n t m e t h o d s ，i n c l u d i n gn e u r a ln e t w o r k ，f u z z yl o g i ca n dr o u g hs e tt os i m u l a t et h es p a t i o t e m p o r a l e v o l u t i o no fw e t l a n d s t h em a i nm e t h o d sa n dr e s u l t sa r es h o w na sf o l l o w s ( 1 ) b e c a u s ec ah a ss p a t i o t e m p o r a lc h a r a c t e r i s t i c sa n di tc a ns i m u l a t et h ee v o l u t i o no f c o m p l e xs y s t e m s ，as p a t i o t e m p o r a le v o l u t i o no fw e t l a n d s ( s t e w ) m o d e lb a s e do nc ai s p r o p o s e d t h i sm o d e li n t e g r a t e ss o m ei n t e l l i g e n tm o d e l i n gm e t h o d st or e a l i z em i c r o s t a t e t r a n s i t i o no fc aa n da c q u i r em a c r o a d j u s t i n gr u l e sa u t o m a t i c a l l y i nt h em o d e lt h ec e n t r o i d p o i n tm o v e m e n to fc e l l sw i t ht h es a r f l es t a t ei sc h o s e na sam a c r o a d j u s t i n gr u l ei tc a n1 e a d s t a t ec h a n g eo fc e l l sa n do f f s e t st h el i m i t a t i o no ft h eq u a n t i t a t i v em a c r o a d j u s t i n gr u l e ，w h i c h j u s tc o n s t r a l n st h en u m b e ro fc e l l so fe v e r ys t a t e t oe v a l u a t et h er e s u l t so fc ar e a s o n a b l y ，a c o m p r e h e n s i v ec o m p a r i s o nm e t h o di sp r o p o s e d i nt h em e t h o dn o to n l yt h ep i x e it op i x e l c o m p a r i s o nb u ta l s ot h ei n f l u e n c e so ft h es h a p ea n da r r a yo fp a t c h e st ot h ep a t t e r na r e c o n s i d e r e d ( 2 ) t h ew e t l a n dp a t t e r nc h a n g e sa r ec o m p l e xa n dt h ed a t am o n i t o r i n gw e t l a n d sa r ef u z z y m a dm u l t i s c a l e ，s oat a k a g i s u g e n of u z z yn e u r a ln e t w o r kb a s e do ns a m p l e sd i s t r i b u t i o n c h a r a c t e r i s t i c s ( t s f n n s d c ) i sp u tf o r w a r dt oc o m p l e t et h em i c r o s t a t et r a n s i t i o n m e m b e r s h i pf f m c t i o n so fl i n g u i s t i cv a l u e so fv a r i a b l e sa r eo b t a i n e da u t o m a t i c a l l yb a s e do n t h ed i s t r i b u t i o nc h a r a c t e r i s t i c so fs a m p l e s s ot h ef u z z ys p a c ei sp a r t i t i o n e dr e a s o n a b l y t h e c l u s t e r i n gc e n t e r sa r ef u z z i f i e db a s e do nt h em e m b e r s h i pf u n c t i o n st og e ti n i t i a lr u l e sa n dt h e s a m er o l e sm e r g ei n t oo n e i ne f f e c t ，t h ef i n a lr u l e sw i t ht h e i rd e g r e e so fi m p o r t a n c ea r e o b t a l n e d a c c o r d i n gt ot h ea n t e c e d e n tc o n d i t i o n so ft h er u l e st h ef u z z i f i c a t i o nl a y e ra n d i n f e r e n c el a y e ra r ec o n n e c t e ds ot h a tt h es t r u c t u r eo fn e t w o r ki ss i m p l i f i e d s i m u l a t i o nr e s u l t s i n d i c a t et h a tt h ep r o p o s e df u z z yn e u r a ln e t w o r kh a sb e t t e rs i m u l a t i o na c c u r a c ya n db e t t e r g e n e r a l i z a t i o na b i l i t yt h a nt r a d i t i o n a lt sf u z z yn e u r a ln e t w o r k ， ( 3 ) b e c a u s et h es o c i o e c o n o m i ci n f o r m a t i o no fw e t l a n d si sa b s e n ta n di ti sd i f f i c u l tt o d e s i g n f o r m u l at o g e tq u a n t i t a t i v em a c r o a d j u s t i n gr u l e s ，ar o u g h - n e u r a l - n e t w o r k ( r o u g h n n ) m o d e li s c o n s t r u c t e d r u l es e ta r er e d u c e da n ds i m u l a t e dt o a c q u i r et h e 孙燕楠：扎龙湿地对空格局演变的细胞自动机模型研究 l i n g u i s t i cm a c r o a d j u s t i n gr u l e s b yt h e s er u l e st h em i c r o - s t a t et r a n s i t i o np o t e n t i a l sa r c a d j u s t e d t oi m p r o v et h eg e n e r a l i z a t i o no fr u l e so b t a i n e db yr o u g hs e t ，t h ep a p e rp r o p o s e sa p a r a m e t e r r e p r e s e n t i n gm e m b e r s h i pf u n c t i o nm e t h o dw h i c ht u r n sa n t e c e d e n tc o n d i t i o n sa n d c o n s e q u e n tc o n c l u s i o n so fr u l e si n t oi n p u ta n do u t p u td a t ar e s p e c t i v e l y ，a tt h es a r t l et i m e ，a t h r e e - l a y e rf e e d f o r w a r dn e u r a ln e t w o r ki sa p p l i e dt os i m u l a t et h er u l e s b yt h e p a r a m e t e r r e p r e s e n t i n gm e t h o dt h en e t w o r kh a sh i g h e rt r a i n i n gs p e e da n db e t t e rr e a s o n i n g r e s u l t sf o rt e s t i n gs a m p l e st h a nt h a to fu s i n gt h eu s u a lv e c t o r - r e p r e s e n t i n gm e t h o do r i n t e r v a l r e p r e s e n t i n gm e t h o d ( 4 ) z h a l o n gw e t l a n di st a k e na sac a s es t u d yo ft h i ss t e wm o d e l l a n d s c a p ei n d i c e so f l a n d s c a p ep a t t e mo fz h a l o n gw e t l a n di nt h ep e r i o do f19 8 6 2 0 0 2a r ec a l c u l a t e da n da n a l y z e d t oe x p l o r et h ed r i v i n gf a c t o r s a n dt h e nb a s e do nt h ep a t t e r n si n1 9 8 6 1 9 9 9s t e wm o d e li s a p p l i e dt o f o r e c a s tt h es p a t i o t e m p o r a le v o l u t i o no fz h a l o n gw e t l a n df r o m2 0 0 0t o2 0 0 2 m e a n w h i l et h et w om o d e l sa p p l i e dt os i m u l a t et h ee x p a n s i o no fu r b a na r em o d i f i e dt o s i m u l a t et h es p a t i o t e m p o r a le v o l u t i o no fz h a l o n gw e t l a n d s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h e p r o p o s e ds t e wm o d e lh a sh i g h e rp r e d i c t i o na c c u r a c yt h a nt h em o d i f i e dm o d e l s t h em e a n p r e d i c t i o na c c u r a c yw i t ht h es t e wm o d e li sa b o u t7 0 w h i c hi sc o m p a r a b l ew i t hu r b a n e x p a n s i o np r e d i c t i o na c c u r a c yo b t a l n e db yc e i l u l a ra u t o m a t ar e c e n t l y i ns u m m a r y ，廿l es t e wm o d e lb a s e do nc ai sp r o p o s e d i nt h i sm o d e l 、t h et s f n n s d ci s d e s i g n e dt oc a l c u l a t et h em i c r o s t a t et r a n s f o r m i n gp o t e n t i a l so fc a ；a n dt h er o u g hs e tt h e o r y a n dn e t l r a ln e t w o r ka r ei n t e g r a t e dt oe s t a b l i s ht h er o u g h n nm o d e lw h i c hi sa p p l i e dt oo b t a i n t h em a c r o a d j u s t i n gr u l e sr e p r e s e n t e db yl i n g u i s t i cv a l u e st oa d j u s tt h ep o t e n t i a l s g o o d p r e d i c t i o ne f f e c t sa r ea c h i e v e dw h e nt h es t e wm o d e li sa p p l i e dt os i m u l a t et h ep a t t e r n c h a n g e si nz h a l o n gw e t l a n d k e yw o r d s ：s p a t i o t e m p o r a le v o l u t i o no fw e t l a n d s ；c e l l u l a ra u t o m a t o n ；t - sf u z z y n e u r a ln e t w o r k ；r o u g hs e t 独创性说明 作者郑重声明：本博士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论支中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理 工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志 对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：塑：盘拉日期：里! ：z2 ：! 大连理工大学博士研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用 规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论 文。 作者签名 导师签名 麴! 盘堑 垒丝 盟年上月盟日 1 绪论 湿地是地球上具有多种独特功能的生态系统，它不仅为人类提供大量食物、原料和 水资源，而且在维持生态平衡、保持生物多样性以及涵养水源、蓄洪防旱等方面起到重 要作用。近年来，由于全球气候和生态环境的恶化以及人类的过度开发，湿地遭受了严 重的破坏。保护湿地和以“可持续发展”的观点利用湿地资源成为人们日益关注的焦点。 目前许多学者从不同角度研究湿地【l - 4 1 ，其中湿地时空格局演变研究对其管理、规划具有 形象的辅助功能。本文针对湿地时空格局变化的复杂性，研究如何集成各种智能方法对 其进行模拟。本章阐述了课题的研究背景与意义，通过分析目前湿地时空格局研究的内 容和方法，以及湿地时空格局演变所涉及的智能方法的研究现状，从而构建论文的整体 框架，并给出本文主要研究内容。 1 1 湿地时空格局演变模拟的研究背景与意义 v 湿地是东北地区生态环境的重要屏障，对保持当地的生物多样性以及维持生态环境 具有非常重要的作用。因此，松嫩平原湿地以及洪水资源利用的研究构成了国家自然科 学基金重点项目“松嫩平原洪水资源利用与湿地生态环境管理的研究”( 5 0 1 3 9 0 2 0 ) 的 重要组成部分。本文研究内容来源于此基金项目的第五子课题“3 s 技术支持下洪水资源 与湿地管理的研究”，研究资料的获取也得益于该基金的资助。松嫩平原上有扎龙、向 海、莫莫格等湿地，其中扎龙湿地1 9 8 7 年被批准为国家级自然保护区，1 9 9 2 年被列入国 际重要湿地名录，它对维持环境生态、保护世界珍稀濒危水禽起着举足轻重的作用，是 项目对湿地研究树立的范例和重点资助的研究对象，也是本文重要的研究对象。 湿地是人类赖以生存的三大生态环境( 湿地、森林、海洋) 之一，保护和恢复湿地 是目前世界上一个重要的研究课题【l 】。湿地时空格局演变是指在时间维上湿地空间格局 的变化情况。对其进行模拟不但可以动态演示湿地的历史变化过程、预测湿地的未来格 局，而且还可以模拟在特定条件下湿地的发展状况，形象、动态地辅助管理、规划湿地。 这项研究对湿地的预测、保护以及利用具有重要的实际意义。因此，选取适当的方法研 究和模拟湿地时空格局演变至关重要。 细胞自动机( c e l l u l a ra u t o m a t a , c a ) 作为一门新的科学嘲，因其具有的时空特点， 可作为湿地时空格局演变模拟的有力工具。细胞自动机中的细胞分布在离散的多维欧几 里德空间的晶格点上，按照局部变化的规则模拟全局的复杂空间变化，具有离散时间特 点，+ 是一种“自下丽上”的时空模拟建模框架，能够模拟复杂系统的时空演化过程。近 年来，细胞自动机模拟地理时空过程的潜力已逐渐显现出来，正受到越来越多的地理学 孙燕楠：扎龙湿地时空格局演变的细胞自动机模型研究 家以及其它领域科学家的青睐嘲。本文主要探讨如何利用细胞自动机模拟湿地空间格局 历史演变，预测湿地未来格局。湿地空间格局受到多种因素的影响，变化复杂、规律难 寻，普通细胞自动机很难胜任。而新的测量技术3 s ( 遥感，r e m o t es e n s i n g ，r s ：地理 信息系统，g e o g r a p h i ci n f o r m a t i o ns y s t e m ，g i s ；全球定位系统，g l o b a lp o s i t i o ns y s t e m ， g p s ) 技术的发展以及各种传感器的应用，为湿地的空间格局演变研究提供了多种有效 数据。然而，这些数据也存在着信息冗余、信息庞大、信息类型多样化的特点。因此， 如何充分利用这些数据，更精确、有效地模拟与预测湿地时空格局演变，是本文研究的 核心问题。即融合湿地时空数据作为细胞自动机的数据源和状态转化规则，是利用细胞 自动机模拟湿地时空格局演变的先决条件。要解决这一核心问题就必须引进数据融合理 论。数据融合的根本思想是融合各种不同的信息，以便获得比单个信息源更准确、更全 面的结果。在此基础上，选取细胞自动机作为一种框架，构建以智能融合方法为核心的 细胞自动机模型，为细胞自动机研究打开新的局面。此外，在湿地时空格局演变研究背 景下的细胞自动机研究，拓展了细胞自动机的应用领域，而将细胞自动机与控制思想相 结合，预测外力作用下的湿地空间格局，对于湿地的管理、保护具有实际的应用价值。 1 2 湿地时空格局研究现状 湿地研究最早可追溯到1 7 世纪【7 】，随着研究的深入，人们逐渐认识到湿地的各种功 能，如蓄水、调控径流、净化水质、调节气候以及为野生动植物提供栖息地等【邮。为了 科学地管理、利用湿地，许多科学家从不同角度进行了研究，包括湿地生态系统的能量 传递、生物物种多样性的研究；不同地理位置的湿地生态环境特点研究；湿地种类研究； 湿地管理措施的探索研究；湿地恢复研究等1 3 9 - 1 1 】。从景观生态学角度来看，不仅需要研 究湿地生态系统自身发生、发展和演化的规律特征，而且需要探索合理利用、保护和管 理湿地的途径和措施。 景观格局主要指大小和形状不一的景观斑块在空间上的排列，它是景观异质性的重 要表现，同时又是各种生态过程在不同尺度上作用的结果 1 3 】。景观格局及其变化是景观 生态学的基础研究。景观格局包括时间格局和空间格局，空间格局在时间维上的变化称 为时空格局变化或景观格局变化。由于湿地时空格局对湿地功能和变化过程有着重要的 影响，同时也影响着湿地内部种群动态、生物多样性和生态系统过程等生态学过程，其 变化还会对区域乃至全球气候变化产生深刻的影响，加快气候变化的速度【1 2 1 ，因此，研 究和分析湿地时空格局变化，可以探究湿地景观变化的原因和机制，解释生态环境的相 互作用过程和演化规律，从而为合理利用湿地资源提供依据。 大连理工大学博士学位论文 格局指数( l a i l d s c 印ei i l d i c e s ；l a l l d s c 印ep a r e mm e t r i c s ) 计算是目前分析景观格局 变化的主要手段。自2 0 世纪7 0 年代提出距今，已有多种格局指数的计算方法，发展较 为成熟。其中，f r a g s l a t s 是计算格局指数常用软件之一，它包含了上百种计算斑块 水平和景观水平的格局指数的方法【1 4 】。现阶段分析景观格局变化的首要问题是如何从中 选择独立的、可表现生态环境特性的指数集【1 5 1 。 国内对湿地时空格局变化的研究始于2 0 世纪9 0 年代，主要采用景观格局空间分布 特征指数( 景观多样性指数、优势度指数、均匀度指数及斑块分维数) 和景观异质性指 数( 聚集度及破碎化指数、廊道密度指数、斑块密度指数) 等十余种指数来研究湿地景 观格局的变化【1 6 】。我国湿地资源丰富，因所处地理位置的不同，湿地的变化、发展及其 影响因素亦不相同。我国许多湿地研究者，通过地理信息系统处理遥感影像来计算景观 指数，研究了不同地理位置湿地景观格局的变化情况。蒋卫国、汪爱华等分析了三江平 原湿地的格局变化情况f l “1 9 】；郭跃东、张洪岩等对洮儿河下游的向海、月亮泡等湿地的 格局变化进行研究1 2 0 ，2 1 ；郭笃发在缓冲区分析的基础上探讨了黄河三角洲滨海湿地的景 观指数的变化情况圈；其它位置的湿地景观格局也得到了数值上的分析2 5 】。总的来看， 上述研究利用地理信息系统处理解译后的遥感影像，来计算破碎化指数、分形维数等景 观指数，进而分析湿地格局的变化趋势，预测未来格局或寻找引起格局变化的原因。由 于缺乏湿地监测的遥感影像，使得只能用有限的几幅影像分析格局变化。蒋卫国、宁龙 梅、赵淑清等利用马尔柯夫矩阵对未来的地物分布面积进行预测f 1 7 2 4 筇】。然而，对于湿 地管理者，无论是指数分析方法还是马尔柯夫矩阵的预测方法都难以确定具体位置的变 化情况，由于缺乏空间特性，也很难将随时间变化的地理过程可视化。 国外对湿地的研究多集中在湿地生态环境评价方法、不同地理位置的湿地类型、环 境保护措施等方面【2 睨踟。对于湿地格局变化的研究也多是利用遥感影像，同时借助地理 信息系统对湿地格局进行指数分析。在恢复湿地景观的研究中，不同学者采用景观指数 对不同恢复措施所产生的格局变化效果进行分析。l a t l l r o pr g 等利用f r a g s t a t s 中的 几种景观指数研究美国新泽西州的沼泽湿地在三种不同的措施下的格局变化情况【2 9 】。在 湿地景观格局历史变化过程研究中，也是计算多种景观指数进行分析。m i c l l i r of 等通过 计算相对重要性指数、相似指数等，对日本中部的n a g a m 河流湿地的格局变化特性进行 分析p o j 。l i uj a 等选取分形维数分析人类活动对美国加尔维斯敦沿海湿地格局的影响 d i o 对湿地格局变化的研究还包括，利用地理信息系统叠加、交叉、缓冲、统计分析几 年的地理空间数据，得到格局的变化情况，挖掘格局变化的潜在原因【3 2 j 3 1 。上述研究主 要利用遥感影像，同时辅助其它的空间矢量数据对格局变化进行分析，其中所用到的相 孙燕楠：扎龙湿地时空格局演变的细胞自动机模型研究 关软件包括遥感影像处理软件：e r d a si m a g i n e ；地理信息系统软件：a r c t n f o 、a r c e d i t ； 格局指数计算软件：f r a g s n 虹s 等。 综上，在国内外湿地空间格局的研究中，大多通过对格局指数的分析，寻找格局变 化的规律以及驱动力，然而这些研究很难以驱动力为基础，形象地模拟格局演变过程和 预测湿地新的格局。从景观生态学角度研究湿地较为迫切，但湿地格局的变化研究多是 计算分析格局指数或利用回归方法、马尔柯夫矩阵预测湿地面积大小，对其格局的动态 演变( 即湿地形态和位置的变化、与其它地物的动态转化) 的模拟预测研究较少。 1 33 s 技术在湿地时空格局变化监测中的应用 湿地时空格局演变的研究建立在新的调查、监测手段( 新的数据获取、处理工具) 的出现和发展上。3 s 技术地理信息系统( o i s ) 、全球定位系统( g p s ) 、遥感技术( r s ) ， 是目前对地观测系统中空间信息获取、存储管理、更新、分析和应用的三大支撑技术。 地理信息系统是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的，该系统用来支持空间数据的 采集、管理、分析、建模和显示，以解决复杂的规划和管理问题d 4 1 ，可存储、产生各种 空间数据，包括由纸质地图矢量化得到的矢量数据：由g p s 测点、等高线纸质地图、以 及通过遥感影像得到的高程数据；各种分辨率的栅格数据；空间分析操作产生的各种矢 量或栅格数据等。全球定位系统是由2 4 颗人造卫星、地面站、g p s 信号接收机组成的全 球无线导航与定位系统，提供精确的定位信息，包括经纬度、高程等信息【3 5 1 。遥感技术 主要指从远距离高空以及外层空间的各种运载平台上利用可见光、红外、微波等电磁波 探测仪器，通过摄影或扫描、信息感应、传输和处理来研究地面物体的形状、大小、位 置及其与其所处环境的相互关系的现代科学技术，是一种快速进行大区域空间数据采集 和分类的有效手段，提供的数据包括航空遥感以及卫星遥感图像等 3 6 1 。g i s 、g p s 、r s 三者之间相互依赖、相互补充，许多应用工程或应用项目需要综合利用这三大技术的特 长，方可形成和提供所需的对地观测、信息处理、分析模拟的能力。g p s 与r s 为g i s 提供了丰富的数据来源，补充与更新地理信息系统数据库。而g i s 则是一个数据存储、 分析处理的容器，向g p s 提供定点专题信息，辅助遥感影像的几何配准和解译分类。r s 为g p s 提供定位的遥感信息查询，g p s 则辅助遥感监测设备的空中测量，以及遥感影像 的几何校正以及解译结果实地验证。3 s 技术之间的相互关系如图1 1 所示。 描述湿地的各种时空数据包括地理信息系统下的地形拓扑数据、高程栅格数据；遥 感所提供的各时期的影像数据以及g p s 测点的位置、属性信息等。各种数据的处理分析 也是时空格局变化研究不可缺少的，而地理信息系统就是一种专门处理空间数据的平台。 所以3 s 技术在湿地格局演变模拟的研究中起举足轻重的作用。3 s 技术在湿地研究领域 大j 奎鼍j t i 大学博士学位论文 g 提供或更新空间定位信息 图1 13 s 相互作用 f i g 1 1i n t e r a c t i o no f 3 s 中的应用始于2 0 世纪8 0 年代，而我国从2 0 世纪9 0 年代才开始使用3 s 技术对湿地进行 调查研究【3 ”町。近十几年来3 s 技术在湿地景观动态变化监测方面取得了深入的研究成 果，一大批新型高精度和高准确度的湿地自动监测仪器设备的研制和普及应用，有力地 推动了湿地生态过程的研究。特别是遥感技术的进步，为湿地研究提供了大尺度数据， 避免了实地测量的艰辛和错误【3 9 1 。湿地格局的演变模拟，既需要大尺度的空间数据，又 需要周围地物的分布信息，同时还必须获取不同时间段的地物分布情况。这些都离不开 新技术尤其是3 s 技术的应用，与传统的数据搜集方式相比，3 s 技术简便、快速、不易 出错。在湿地研究中，3 s 技术所起的作用各不相同。遥感技术是监测湿地变化的主要手 段。周围地物的变化影响着湿地的功能和价值，而卫星遥感可提供湿地周围地物的变化 信息。研究湿地的主要卫星包括l a n d s a tm s s 、l a n d s a tt m 和s p o t 】。卫星遥感不但提 供全局的空间信息和各种空间分辨率的图像数据，而且相对航空照片，其成本较低。g p s 可提供定位信息，辅助遥感影像的配准、解译。刘振乾等在三角洲湿地资源研究中，利 用g p s 辅助遥感影像判读和检验判读结果：在卫星图片上选取一条路线，然后利用g p s 进行野外考察，建立解译标志；为验证解译的正确性，在每个采样点记录经纬坐标和湿 地类型【3 司。美国麻省理工学院e n d q u er v 等设计了环境数据采集系统e n v 盯，利用g p s 为其它信息的获取提供定位1 4 0 1 。地理信息系统则存储、分析、管理空间数据，提供中间 分析数据或最终的分析结果。 由此可见，3 s 技术提供的时空数据具有多角度、多传感器的特点，包含了冗余、互 补和协同的信息，数据量庞大、结构复杂，从不同的角度反映了同一研究对象不同的特 点，有必要将其集成起来，以便更精确、更全面的描述事物的本质。冗余信息是由多个 孙燕楠：扎龙湿地时空格局演变的细胞自动机模型研究 独立传感器提供的关于环境信息中同一特征的信息，冗余信息的融合可以减少测量噪声 等引起的不确定性，提高整个系统的精度；互补信息是指在一个多传感器系统中，每个 传感器提供的关于环境信息中不同特征的信息，互补信息的融合可减少由于缺少某些环 境特征而产生的对环境理解的歧义，提高系统描述环境的完整性和正确性；协同信息是 指一种信息的处理必须依赖的另一种信息，与协同信息融合可以完善系统自身的分析处 理功能【4 ”。李德仁院士1 9 9 7 年提出的3 s 技术集成系统涉及许多方面，包括3 s 集成系统 的实时空间定位、3 s 集成系统的一体化数据管理、3 s 集成系统中可视化技术理论与方法 等- 4 2 1 ，其中3 s 数据的整合、处理也是3 s 技术集成的首要任务。 1 4 细胞自动机应用研究进展 w o f r a m 教授在an e w 硒n do fs e i e n c e 一书中提出，新科学的基本思想是“简单 的行为可以产生复杂的结果”【5 l 。o s u l l i v a n 在其博士论文的开篇，引用了k e i l l e r 的话指 出，“世界的神秘是可见的而非不可见的” 4 3 1 。而细胞自动机( c a ) 恰恰具有这样的特 性，可以将复杂的现象通过简单的行为生动地描述出来。 细胞自动机是一种时间、空间、状态都离散的网格动力学模型，其空间的相互作用 和时间的因果关系都是局部的。不同于一般的动力学模型，c a 模型没有明确的方程形 式，而是包含了一系列模型构造的规则，凡是满足这些规则的模型都可以算作是c a 模型。 确切地讲，细胞自动机是一类模型的总称，或者说是一个方法框架。一个标准的c a 模型 由五个基本要素构成：细胞空间、细胞及其状态、邻域、离散的时间和局部转化规则。 细胞自动机最早由v o nn e u m a nj 和u l a ms 在2 0 世纪5 0 年代提出，c o n w a yj 于1 9 7 0 年 编制的“生命游戏”( t h eg a m eo fl i f e ) 是一个在计算机上实现的最著名的细胞自动机 模型 4 5 】，揭示出细胞自动机模拟复杂系统的无限潜力，因此，“生命游戏”被认为是细 胞自动机研究的真正开始。1 9 8 4 年w o l f r a ms 研究了简单的一维两状态三邻域细胞自动机 在2 5 6 种规则下所产生的复杂现象，进一步引发了利用细胞自动机模拟复杂系统的研究 【舶】。进入2 0 世纪9 0 年代细胞自动机广泛应用于各种复杂系统的模拟中，主要应用领域为 计算机图形学、生物学、医学、模式识别、交通、并行计算、复杂的社会经济现象模拟、 地理学系统的模拟等。 由于c a 提供了理解空间复杂性起源与作用的可能性，所以它被引入了地理学的研究 中，主要侧重于对森林火灾、交通流、城市热岛效应、城市土地利用时空变化的模拟和 预测，其中研究较为成熟的是对城市土地利用时空变化的模拟和预测。2 0 世纪7 0 年代， t o n e rw 认识到c a 在模拟复杂地理现象方面的优势，首次正式采用c a 的概念来模拟当 时美国五大湖区底特律市用地的迅速扩展 4 7 1 。1 9 8 5 年c o u c m i sh 对c a 模型在城市发展动 一6 一 大连理工大学博士学位论文 态模拟中的应用做了开创性的工作【4 9 】。1 9 9 8 年w uf 集成c a 模型和多标准评价 ( m u l t i - c r i t e r i ae v a l u a t i o n ，m c e ) 模型，在a r c i n f o 中应用a m l 和c 语言在统一的界面上 实现了g i s 、c a 和m c e 模型的集成 4 9 1 。1 9 9 9 年b a t t ym 等利用c a 和分形理论对城市的形 成和扩展进行了深入细致的研究垆哪。2 0 0 1 年w h i t er 等应用c a 模型对美国辛辛那提市的 城市增长、全球气候变化对加勒比岛土地利用格局变化的影响进行了系统研究f 5 1 】。c l a r k e k c 在2 0 0 2 年利用s l e u t h ( s l o p em a p ；l a n d u s cm a p ；e x c l u s i o nl a y e r ；u r b a ne x t e n td a t a ； t r a n s p o r t a t i o n ；h i l l s h a d em a p ) 细胞自动机模型，对欧洲的里斯本、波尔图等城市扩展模 拟取得了较好的结果口2 】。随后，s l e u t h 模型得到了广泛的应用，2 0 0 3 年j a n t zc a 利用 此模型仿真不同政策t c h e s a p e a k e 海湾地区城镇土地扩展状况【5 3 】；同年h c r o l dm 也是利 用该模型分析了s a n t ab a r b a r a 城镇的增长情况【卅；2 0 0 5 年x i a ng 2 0 0 5 年) ( i 趴g 同样用此 模型模拟t t