[发明专利]一种改进元胞自动机的城市生态安全模拟与预测的方法有效

专利信息
申请号: 201711492325.6 申请日: 2017-12-30
公开(公告)号: CN108090624B 公开(公告)日: 2021-02-26
发明(设计)人: 刘耀林;高原;何青松;王好峰;刘艳芳 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26
代理公司: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 代理人: 唐万荣
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 改进 自动机 城市 生态 安全 模拟 预测 方法
【权利要求书】:

1.一种改进元胞自动机的城市生态安全模拟与预测的方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:

步骤1:收集研究区域内,时间尺度为Y1和Y2两个年份的数据,构建数据集,包括:生态安全压力相关数据集,记作数据集A,其数据尺度为正方形的栅格;景观生态安全状态相关数据集,记作数据集B,其数据尺度为正方形的栅格;生态安全响应相关数据集,记作数据集C;

步骤2:利用数据集A分别对Y1、Y2年份的生态安全压力值进行评价;

步骤3:利用数据集B分别对Y1、Y2年份的景观生态安全状态进行评价;

步骤4:将步骤2、步骤3得到的结果和栅格化后的数据集C按权重进行叠加计算,得到最终的Y1、Y2两个年份的生态安全值;

步骤5:将步骤4的生态安全值按照分类标准分为5个分类,分别记作CLASS1-CLASS5,进而得到Y1、Y2两个年份的城市景观生态安全综合评价分类等级图;

步骤6:对Y1年份的城市景观生态安全综合评价分类等级图中的各个分类,分别生成二值图,并进行随机采样;其方法为:

对于CLASS1:图中类型为CLASS1的研究区域赋值为1,其它类型的研究区域赋值为0,进而生成二值图;使用随机点创建工具,分别在赋值为1和0的研究区域内随机采样N个点;对于CLASS2-CLASS5,分别将本类型的研究区域赋值为1,其它四个类型的研究区域赋值为0,进而生成二值图;使用随机点创建工具,分别在赋值为1和0的研究区域内随机采样N个点;

步骤7:使用Geographically Weighted Regression工具,以步骤6赋值的字段0或1为因变量,步骤2和步骤3中使用的评价指标作为自变量,得到Y1年份的每个变量在每个空间位置上的回归系数,从而计算每个格栅转换为指定分类的概率;

步骤8:对于每个格栅,它有5个概率,分别是转向CLASS1-CLASS5的概率,在进行元胞模拟时采用赌轮盘的形式,概率越大则选中的概率越大;

步骤9:通过步骤6-步骤8中Y1年份的处理过程进行Y2年份的元胞模拟,元胞模拟结果记作Y2*,将Y2*与步骤5中的Y2进行验证,用kappa系数来度量,当Kappa系数大于阈值时,则进入步骤10,若Kappa系数不满足要求,则重复步骤6-步骤8;

步骤10:用步骤9中最终得到的元胞模拟规则进行对Y3年份的预测。

2.根据权利要求1所述的改进元胞自动机的城市生态安全模拟与预测的方法,其特征在于,步骤1中的数据集具体为:

数据集A为生态安全压力相关数据集,数据尺度为30m*30m栅格,时间尺度为Y1和Y2两个年份;数据集A包括各栅格内部的建设用地比例,人口密度,距离道路/铁路/机场最短距离、距离几何中心距离、距离商业中心距离以及5年内的建设用地增长类型;

数据集B为景观生态安全状态相关数据集,数据尺度同样为30m*30m栅格,时间尺度为Y1和Y2两个年份;数据集B包括生态服务价值、香农多样性指数、面积加权斑块分维数、斑块密度和破碎度指数;

数据集C为生态安全响应相关数据集,包括Y1和Y2年份区域的生态分区和环境规划,原始数据尺度为图斑。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉大学,未经武汉大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201711492325.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top