土地利用主体微观行为的群集智能模拟及其宏观涌现机制研究

项目名称： 土地利用主体微观行为的群集智能模拟及其宏观涌现机制研究

项目编号： No.41261043

项目类型： 地区科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 李红波

作者单位： 昆明理工大学

项目金额： 48万元

中文摘要： 我国正面临的形势是土地资源供需矛盾日益尖锐、人地关系日趋紧张。为深究群体活动与自然过程相互作用机理，本项目通过GIS、元胞自动机、多智能体等技术集成构建土地利用行为群集智能模型，模拟异质性土地利用主体微观决策行为及其人地关系相互适应的空间过程，揭示不同群体之间交互行为与地理环境相互影响的空间演化规律，探索一定地域土地利用主体微观局部行为涌现成宏观地理空间效应的内在机理，旨在建立微观主体土地利用行为与宏观层面土地利用规划的空间关联机制，为规范国土空间开发秩序、完善土地利用规划理论与方法上有所贡献。研究内容包括：(1)土地利用主体的空间行为决策因子分析及行为指标构建；(2)土地利用主体之间的互动行为关联性分析；(3)土地利用多源数据融合与数据库构建；(4)基于案例推理的土地利用主体智能化设计；(5)微-宏观涌现行为的群集智能模型构建；(6)模型的空间效应检验；(7)土地利用行为规范的提炼。

中文关键词： 土地利用；城乡土地配置；多智能体模拟；地理信息系统；行为分析模拟

英文摘要： The contradiction between supply and demand of land resources becomes more and more sharpening and the regional man-land relationship is more tensional in china．In order to delve deeply into the interaction mechanism between groups activity and natural process, this proposal integrates GIS, Cellular Automaton and Multi-agents to develop the swarm intelligence model for land use action. Then the model is used to simulate the micro-decision behaviors of heterogeneous land users, and the spatial adaptation process between man and land. Furthermore, the simulation process reveals the spatial interaction evolution rule of geographic environment and interactive behaviors of groups, and explores the internal mechanism by which the local micro-interaction of land users emerges into macro-geographic spatial effects in one given region. Therefore, the purpose is to establish the spatial correlation mechanism between land micro-users' behavior and land use macro-planning in order to contribute to the spatial administrable order of land development, and improvement of land use planning theory and methods. The research includes: (1) To analyze the spatial behavior determinants of land use agent, and to construct behavior indicators, (2) To analyze the correlation of the interaction between land use agents, (3) To build mu

英文关键词： land use；urban and rural land allocation；agent-based modeling；Geographical Information System；behaviour analysis modeling