[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

摘要

本发明公开了一种改进元胞自动机的城市生态安全模拟与预测的方法，首先提取区域基础数据，运用生态压力‑状态‑响应模型框架进行生态安全评价，再将每一个元胞的生态安全评价因子作为自变量，生态安全评价结果作为因变量，通过融入GWR概念的CA模型进行模拟规则的提取，最终进行其他年份城市景观生态安全的动态模拟和预测。本发明的方法将GWR概念融入到传统的元胞自动机模型中，能够反映一个变量在空间上不同位置的影响力，该方法解决了当前生态安全模拟中的研究尺度不够精细，无法精确反映内部异质性的问题。

主权项

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，分别重复以上方法；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。