基于CA模型的防城港海岸線(xiàn)預(yù)測(cè)模擬

張 鈺，王讓會(huì)

(南京信息工程大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，南京 210044)

0 引言

地理空間系統(tǒng)是地理學(xué)研究的基本對(duì)象，是自然—社會(huì)—經(jīng)濟(jì)因素相互作用的復(fù)合系統(tǒng)，地理系統(tǒng)的開(kāi)放性、非線(xiàn)性等特征決定了復(fù)雜性是其本質(zhì)屬性。因此，應(yīng)用復(fù)雜系統(tǒng)的理論方法分析地理系統(tǒng)的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性是當(dāng)前地理學(xué)研究的熱點(diǎn)之一。而元胞自動(dòng)機(jī)(cellular automata，CA)是時(shí)空離散的動(dòng)力學(xué)模型，是研究復(fù)雜系統(tǒng)的一種方法，特別適用于對(duì)空間復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模擬［1］。

CA是在20世紀(jì)40年代由Ulam首先提出，后被Von Neumann用來(lái)研究自組織系統(tǒng)的演變過(guò)程［2］。CA作為一種具有時(shí)空動(dòng)態(tài)特征的動(dòng)力學(xué)方法，被廣泛應(yīng)用到地理學(xué)的諸多領(lǐng)域，其中在城市增長(zhǎng)、擴(kuò)散和土地利用演化等模擬方面的研究最早、最深入，理論和實(shí)踐最豐富，同時(shí)也是當(dāng)前CA應(yīng)用的熱點(diǎn)之一［3］。白永良等［4］基于CA模型模擬黃河口海岸線(xiàn)演變;盛輝等［5］基于CA預(yù)測(cè)黃河三角洲海岸線(xiàn)演變。美國(guó)Couclelis［6］從理論上對(duì)CA在地理學(xué)中的應(yīng)用潛力(尤其是在模擬城市擴(kuò)張領(lǐng)域中的應(yīng)用)進(jìn)行了充分闡述;White等［7］多次應(yīng)用CA模型成功模擬了土地利用變化等。

RS和GIS技術(shù)的發(fā)展，為城市擴(kuò)展時(shí)空研究及多種數(shù)據(jù)的集成研究提供了有力支持［8］，尤其利用遙感技術(shù)進(jìn)行土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)［9］已成為當(dāng)今的熱點(diǎn)之一，而RS和GIS的集成對(duì)于準(zhǔn)確及時(shí)地掌握沿海地區(qū)海岸線(xiàn)演變情況、從宏觀上研究海岸線(xiàn)動(dòng)態(tài)變化是一種有效的方法［10］。RS和GIS技術(shù)的集成不僅可以有效地研究不同時(shí)空尺度上的景觀現(xiàn)象，為生產(chǎn)實(shí)踐和科學(xué)研究提供有用的景觀信息;而且為研究景觀空間結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)(尤其是物理、生物和各種人類(lèi)活動(dòng)過(guò)程相互之間的復(fù)雜關(guān)系)提供了一種有效的工具［11］。丁麗霞等［12］利用 RS方法對(duì)浙江省海岸線(xiàn)的變遷幅度與速度進(jìn)行調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)浙江整個(gè)海岸線(xiàn)變遷幅度與速度呈現(xiàn)由南到北逐漸變小的趨勢(shì);朱小鴿［13］和宮立新等［14］應(yīng)用多時(shí)相Landsat衛(wèi)星遙感圖像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法監(jiān)測(cè)珠江口、煙臺(tái)地區(qū)海灣、香港及澳門(mén)地區(qū)海岸線(xiàn)的變化，得出人為圍海造田及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是導(dǎo)致海岸線(xiàn)變化的主要原因的結(jié)論;Chu等［15］基于遙感圖像研究了現(xiàn)代黃河三角洲侵蝕演變模型等;王琳等［16］利用3個(gè)時(shí)相的Landsat TM/ETM+衛(wèi)星圖像，通過(guò)變化檢測(cè)和信息提取獲得廈門(mén)市及其鄰域1989—2000年海岸線(xiàn)變化信息，并分析了廈門(mén)市海域面積未來(lái)的變化趨勢(shì)及其原因等。隨著新的遙感衛(wèi)星不斷發(fā)射成功，越來(lái)越多的專(zhuān)家學(xué)者開(kāi)始利用遙感手段快速而準(zhǔn)確地獲取海岸帶數(shù)據(jù)，并越來(lái)越關(guān)注海岸線(xiàn)調(diào)查及其變化監(jiān)測(cè)等問(wèn)題。

綜上所述，目前國(guó)內(nèi)外利用遙感圖像對(duì)海岸線(xiàn)分析的研究很多，但遙感方法、分形研究等數(shù)學(xué)模型運(yùn)用于地物研究的普適性與當(dāng)前預(yù)測(cè)演變過(guò)程及結(jié)果的效率均有待提高，因此有必要探尋一種適用性更廣、效率更高的新型遙感圖像海岸線(xiàn)分析方法，并綜合各種影響因素進(jìn)行改進(jìn)。同時(shí)，由于海岸線(xiàn)在沿海城市中的地位非常重要，而專(zhuān)門(mén)針對(duì)城市邊緣區(qū)的CA模擬預(yù)測(cè)研究還較為少見(jiàn)［11］，所以利用RS及CA技術(shù)相結(jié)合來(lái)研究海岸線(xiàn)具有一定的科學(xué)性和可行性。本文基于Matlab仿真技術(shù)運(yùn)用CA模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)海岸線(xiàn)演化狀況，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行精度檢驗(yàn)。其結(jié)果證實(shí)，用該方法預(yù)測(cè)未來(lái)海岸線(xiàn)演變狀況是可行的，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究區(qū)概況及技術(shù)路線(xiàn)

1．1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為位于中國(guó)廣西南部的防城港市，地處中國(guó)大陸海岸線(xiàn)西南端，地理坐標(biāo)為E 107°28'～108°36'，N 20°36'～22°22'。南連北部灣，北接扶綏縣、邕寧縣，東與欽州市毗鄰，西與寧明縣接壤，西南與越南交界，陸地面積6 181 km2，地勢(shì)平坦、海域面積4萬(wàn)km2。防城港市轄港口區(qū)、防城區(qū)、上思縣和東興市，全市海岸線(xiàn)長(zhǎng)584 km，嶼海岸線(xiàn)長(zhǎng)222 km，陸地邊境線(xiàn)長(zhǎng)230多km，有7個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)與越南山水相連。防城港市現(xiàn)有防城港、企沙港、江山港、京島港、竹山港等大小商港、漁港20多個(gè)，其中防城港以水深、避風(fēng)、不淤積、航道短、可用岸線(xiàn)長(zhǎng)而著名，是主樞紐港。防城港市共有5個(gè)國(guó)家級(jí)口岸，其中防城港、東興、企沙和江山為一類(lèi)口岸，峒中為二類(lèi)口岸。此外，全市岸線(xiàn)資源豐富，企沙海域具備建設(shè)10～30萬(wàn)t級(jí)泊位的天然條件。

1．2 技術(shù)路線(xiàn)

針對(duì)本文研究目的和內(nèi)容，在對(duì)所收集的研究區(qū)2000年11月、2010年10月TM圖像和文字、數(shù)據(jù)資料進(jìn)行整理的基礎(chǔ)上，制定了技術(shù)路線(xiàn)(圖1)。首先，利用ENVI軟件對(duì)獲取的研究區(qū)遙感圖像進(jìn)行幾何糾正、配準(zhǔn)等，利用ArcGIS軟件提取海岸線(xiàn)，并對(duì)其進(jìn)行重采樣;然后，根據(jù)相應(yīng)規(guī)則建立CA模型，利用蒙特·卡羅方法結(jié)合控制因素進(jìn)行判斷，確定元胞的轉(zhuǎn)化狀態(tài)，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用Matlab仿真技術(shù)實(shí)現(xiàn)海岸線(xiàn)的預(yù)測(cè)功能;最后對(duì)空間分析結(jié)果進(jìn)行精度分析。

圖1 技術(shù)流程圖Fig．1 Flow chart of technology

2 數(shù)據(jù)處理

覆蓋研究區(qū)域的Landsat TM5波段的遙感數(shù)據(jù)來(lái)源于全球土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)(global land cover facility，GLCF)及中國(guó)科學(xué)院對(duì)地觀測(cè)與數(shù)字地球科學(xué)中心網(wǎng)站。海岸線(xiàn)被國(guó)際地理信息委員會(huì)(IGDC)定為最重要的27種地表特征之一，Dolan最早定義海岸線(xiàn)為水體與陸地的自然界面［17］，現(xiàn)一般指沿海在多年的大潮時(shí)高潮所到達(dá)的界線(xiàn)。本研究首先對(duì)遙感圖像進(jìn)行圖像幾何糾正處理、子區(qū)裁取、圖像分類(lèi)及數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換等預(yù)處理;然后將分類(lèi)結(jié)果導(dǎo)入到ArcGIS中，進(jìn)行編輯處理(圖2);再利用Conversion Tools將遙感圖像轉(zhuǎn)為矢量圖，對(duì)矢量圖進(jìn)行圖斑合并等編輯操作，提取海岸線(xiàn);最終將編輯結(jié)果轉(zhuǎn)成柵格格式(圖3)。

圖2 遙感分類(lèi)圖像Fig．2 Remote sensing classification images

圖3 海岸線(xiàn)信息提取圖Fig．3 Maps of coastline in formation extraction

3 CA預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)

3．1 模型定義

將2000年和2010年的防城港遙感分類(lèi)圖像(圖2)在ArcMap中以30 m×30 m的柵格進(jìn)行重采樣，分別生成柵格數(shù)據(jù)圖像。柵格文件是由0～5組成的二維數(shù)組(0代表植被景觀柵格，1代表建筑景觀柵格，2代表水域景觀柵格，3代表農(nóng)田景觀柵格，4代表灘涂景觀柵格，5代表其他景觀柵格)，將該二維數(shù)組導(dǎo)入到Matlab仿真軟件系統(tǒng)進(jìn)行CA預(yù)測(cè)。

取該二維數(shù)據(jù)的一個(gè)3×3部分區(qū)域，利用3×3的摩爾近鄰模型(Moore neighborhood model)作為CA模型的鄰居規(guī)則進(jìn)行分析:以黑色元胞為中心，對(duì)于其8個(gè)元胞鄰域，有2個(gè)植被景觀區(qū)域(0)，占2/8;有2個(gè)建筑景觀區(qū)域(1)，占2/8;有1個(gè)水域景觀區(qū)域(2)，占1/8;有1個(gè)農(nóng)田景觀區(qū)域(3)，占1/8;有1個(gè)灘涂景觀區(qū)域(4)，占1/8;有1個(gè)其他景觀區(qū)域(5)，占1/8。將各類(lèi)地物景觀映射到［0，1］，則有:0≤P植被＜2/8;2/8≤P建筑＜2/8+2/8;2/8+2/8≤P水域＜2/8+2/8+1/8;2/8+2/8+1/8≤P農(nóng)田＜2/8+2/8+1/8+1/8;2/8+2/8+1/8+1/8≤P灘涂＜2/8+2/8+1/8+1/8+1/8;2/8+2/8+1/8+1/8+1/8≤P其他≤2/8+2/8+1/8+1/8+1/8+1/8。其中P為該景觀類(lèi)型的映射值。

以3×3的蒙特·卡羅算法為例(圖4)，Matlab將產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)P∈［0，1］，P落在圖4中的哪個(gè)區(qū)域(用黑色區(qū)域表示)，則該區(qū)域(即黑色區(qū)域)就轉(zhuǎn)變?yōu)槟姆N地物類(lèi)型(在圖4中，黑色區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)闉┩烤坝^區(qū)域(4))。

圖4 蒙特·卡羅算法應(yīng)用舉例Fig．4 Example for application of Monte Carlo method

通過(guò)程序?qū)鸥駭?shù)組迭代多次，選出仿真時(shí)間與實(shí)際時(shí)間的比值，然后從2000年開(kāi)始預(yù)測(cè)10 a后的2010年情況。結(jié)果表明，除了人為因素影響很大的區(qū)域，該算法可以較好地對(duì)海岸線(xiàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，提取出來(lái)的海岸線(xiàn)與實(shí)際的類(lèi)似，而主要的誤差來(lái)自于人類(lèi)不確定的活動(dòng)及自然因素(如新建的大型港口、填海造田、暴風(fēng)雨等)。

3．2 流程設(shè)計(jì)

本研究采用2000年獲取的防城港海域遙感圖像，對(duì)現(xiàn)有的地物類(lèi)型利用蒙特·卡羅算法對(duì)鄰居下一時(shí)刻的狀態(tài)進(jìn)行判定:若下一時(shí)刻元胞的地物類(lèi)型沒(méi)有改變，繼續(xù)下一次循環(huán);若元胞的地物類(lèi)型改變，則生成新的元胞。然后重復(fù)以上循環(huán)，直到遍歷遙感圖像的所有元胞，產(chǎn)生新的圖像。最后整體循環(huán)一定次數(shù)后，得到預(yù)測(cè)的圖像，從而提取出預(yù)測(cè)海岸線(xiàn)。系統(tǒng)循環(huán)過(guò)程如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)循環(huán)過(guò)程Fig．5 Process of the system cycle

3．3 預(yù)測(cè)結(jié)果

確定CA模型中離散時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。由于CA模型中的離散時(shí)間是抽象概念，因此在海岸線(xiàn)模擬中必須與實(shí)際海岸線(xiàn)建立對(duì)應(yīng)關(guān)系。本文利用陸地、海域及灘涂數(shù)目變化(表1)來(lái)確定模型的時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)。

表1 2000年和2010年防城港地物景觀元胞數(shù)統(tǒng)計(jì)Tab．1 Fangchenggang surface features landscape cellular several in 2000 and 2010

以2000－11－06獲取的TM/ETM+數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用CA模型運(yùn)行320次，依據(jù)2000年實(shí)際海岸線(xiàn)(圖3(a))預(yù)測(cè)出2010年海岸線(xiàn)，如圖6所示。

從表1和圖2可以看出，10 a期間陸地景觀(植被、建筑、農(nóng)田)元胞變化數(shù)為84．765 1萬(wàn)，水域景觀變化數(shù)為47．739 9萬(wàn)，灘涂景觀變化數(shù)為30．341 6萬(wàn)，其他景觀元胞變化數(shù)為26．537 5萬(wàn)。通過(guò)320次的迭代模擬，防城港植被景觀元胞數(shù)為142．870 3萬(wàn)，建筑景觀元胞數(shù)為45．794 6萬(wàn)，水域元胞數(shù)為92．814 2萬(wàn)，農(nóng)田景觀元胞數(shù)為16．192 4萬(wàn)，灘涂元胞數(shù)為30．867 3萬(wàn)，其他景觀元胞數(shù)為28．571 2萬(wàn)，雖然與2010年數(shù)據(jù)存在一定的差異，但是通過(guò)圖形對(duì)比，海岸線(xiàn)(圖6(b))已經(jīng)較為接近2010年實(shí)際海岸線(xiàn)(圖3(b))，可見(jiàn)通過(guò)這次模擬仿真可以較為準(zhǔn)確地確定模擬時(shí)間。由此可以推斷該模型運(yùn)行一次的時(shí)間約為0．031 a。

圖6 防城港2010年海岸線(xiàn)預(yù)測(cè)圖Fig．6 Predictive map of Fangchenggang coastline in 2010

3．4 精度檢驗(yàn)

除了上述客觀因素會(huì)影響海岸線(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果外，本次應(yīng)用的精度還受以下幾個(gè)方面的影響:

1)遙感圖像的空間與光譜分辨率。本研究?jī)H選用Landsat TM5圖像是由于受數(shù)據(jù)源的限制。許多研究和應(yīng)用實(shí)踐已經(jīng)證明，短波紅外的TM5(光譜范圍1 550～1 750 nm)或微波波段的雷達(dá)數(shù)據(jù)都具有對(duì)水體的高度敏感性。如數(shù)據(jù)源充裕的情況下，應(yīng)綜合選用多種類(lèi)的遙感數(shù)據(jù)，通過(guò)分析比較后挑選出適合目標(biāo)區(qū)的最佳波段，無(wú)疑會(huì)獲得更精確的監(jiān)測(cè)結(jié)果。TM可見(jiàn)光波段的空間分辨率為30 m，本研究為了減小不同波段圖像分辨率的差異，對(duì)TM數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，使其分辨率統(tǒng)一為60 m;然后對(duì)TM數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，導(dǎo)致不同時(shí)相的假彩色合成圖像的分辨率僅60 m，在一定程度上降低了成果精度。

2)分類(lèi)精度。本研究中監(jiān)督分類(lèi)取得了較好的結(jié)果，分類(lèi)精度達(dá)到90%。導(dǎo)致存在10%錯(cuò)分率的主要原因是沿岸高渾濁水域與淺灘、低濕地(特別是由于泥沙沉積而新形成的墾區(qū))難以區(qū)分。若使用短波紅外或雷達(dá)數(shù)據(jù)，將有可能提高分類(lèi)精度［16］。

3)圖像幾何精糾正及地圖海岸線(xiàn)數(shù)字化的精度(與應(yīng)用的遙感圖像比例尺有關(guān))。本研究主要使用1∶1 000 000比例尺的遙感圖像，判讀成圖是1∶500 000比例尺，控制點(diǎn)8個(gè)，幾何糾正誤差≤0．050 8個(gè)像元;故幾何誤差＜1 mm。

4)模型精度分析。本研究模型評(píng)價(jià)的方法主要分2步:①對(duì)模型預(yù)測(cè)出的各類(lèi)地物元胞數(shù)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，從數(shù)量上評(píng)價(jià)模型的精確度;②對(duì)模型預(yù)測(cè)出的各類(lèi)地物的空間位置進(jìn)行判斷，說(shuō)明預(yù)測(cè)模型在空間位置上的預(yù)測(cè)精度［18］。2種方法相比，數(shù)量上的精度比較簡(jiǎn)單，由于海岸帶是一個(gè)變化復(fù)雜的狹長(zhǎng)地帶，因此將研究區(qū)設(shè)置為沿海區(qū)域(約占陸地總面積的三分之一)，將沿海區(qū)域2010年預(yù)測(cè)的元胞數(shù)量除以2010年實(shí)際元胞數(shù)量，即得出預(yù)測(cè)模型數(shù)量上的精度。為得到空間位置上的精度，首先將2010年實(shí)際海岸線(xiàn)矢量圖和預(yù)測(cè)的2010年海岸線(xiàn)矢量圖進(jìn)行疊加(圖7)。

圖7 防城港2010年實(shí)際海岸線(xiàn)與預(yù)測(cè)海岸線(xiàn)疊加圖Fig．7 Overlap of the actual coastline and predictive coastline of Fangchenggang in 2010

圖7中，預(yù)測(cè)海岸線(xiàn)與實(shí)際海岸線(xiàn)比較，向海洋延伸的部分稱(chēng)為預(yù)測(cè)淤積區(qū);向陸地延伸的部分稱(chēng)為預(yù)測(cè)蝕退區(qū)。在ArcGIS軟件的支持下，通過(guò)open attribute table命令，計(jì)算出預(yù)測(cè)的2010年海岸線(xiàn)淤積區(qū)和蝕退區(qū)的面積分別為59．32 km2和75．85 km2，即預(yù)測(cè)的2010年海岸線(xiàn)與實(shí)際海岸線(xiàn)相比發(fā)生變化的面積為135．17 km2;將沿海區(qū)域2010年預(yù)測(cè)的陸地變化面積除以實(shí)際陸地面積，即得到空間位置精度為93．45%。

通過(guò)上述方法得出預(yù)測(cè)的2010年海岸線(xiàn)的數(shù)量精度為83．65%(表2)。

表2 海岸線(xiàn)預(yù)測(cè)精度Tab．2 Accuracies of the predictive coastline

預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況非常接近，雖然有部分區(qū)域存在差異，但基本上反映了海岸線(xiàn)空間分布趨勢(shì)，可見(jiàn)本文采用的時(shí)空動(dòng)態(tài)約束CA模型的預(yù)測(cè)精度能夠較好地滿(mǎn)足海岸線(xiàn)預(yù)測(cè)的需要。

3．5 預(yù)測(cè)未來(lái)

從防城港2010年實(shí)際海岸線(xiàn)與預(yù)測(cè)海岸線(xiàn)疊加中可以看出(圖7)，防城港口岸附近及龍門(mén)港鎮(zhèn)以北變化較大，經(jīng)分析了解到這些區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速、人類(lèi)活動(dòng)頻繁，表明人類(lèi)活動(dòng)等因素或大或小地影響了海岸線(xiàn)的變化，這些因素有待考慮。為進(jìn)一步說(shuō)明海岸線(xiàn)預(yù)測(cè)情況，可以根據(jù)2010年防城港海岸線(xiàn)遙感分類(lèi)圖像的柵格圖(圖2(b))預(yù)測(cè)2020年防城港海岸線(xiàn)的變化，研究中模型迭代次數(shù)仍然為320次，預(yù)測(cè)結(jié)果如圖8所示。

圖8 防城港2020年海岸線(xiàn)預(yù)測(cè)圖Fig．8 Predictive map of Fangchenggang coastline in 2020

上述2次預(yù)測(cè)結(jié)果清晰地反映了防城港海岸線(xiàn)的變化趨勢(shì)。在數(shù)量結(jié)構(gòu)上，2000—2020期間年防城港海岸線(xiàn)淤積面積明顯增加，整個(gè)陸地有擴(kuò)展趨勢(shì);在空間分布上，2000—2020年期間龍門(mén)港鎮(zhèn)以北和防城港口岸附近出現(xiàn)的淤積現(xiàn)象最為明顯;在流向上，有不少灘涂逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)殛懙?，表明城市化進(jìn)程不可避免地侵占了海洋、灘涂等。GIS空間分析結(jié)果(圖9)表明，2000—2010年期間，防城港海岸帶淤積面積達(dá)233．20 km2，蝕退面積達(dá) 23．86 km2。這種劇烈的土地利用變化，已經(jīng)造成一系列的資源和環(huán)境問(wèn)題，如果不采取有效的治理措施，則會(huì)進(jìn)一步影響該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境安全。

圖9 防城港2000年與2010年實(shí)際海岸線(xiàn)疊加圖Fig．9 Fangchenggang overlap of the actual coastline in 2000 and 2010

4 結(jié)論

1)利用CA模型預(yù)測(cè)海岸線(xiàn)的變化是可行的，其關(guān)鍵在于元胞迭代次數(shù)的確定。將實(shí)際海岸線(xiàn)和預(yù)測(cè)海岸線(xiàn)疊置，通過(guò)數(shù)量精度及空間位置精度分析，2010年預(yù)測(cè)的數(shù)量精度為83．65%，空間位置精度為93．45%，可見(jiàn)預(yù)測(cè)的海岸線(xiàn)跟實(shí)際的海岸線(xiàn)相似度很高，表明通過(guò)CA模型預(yù)測(cè)海岸線(xiàn)是海岸線(xiàn)預(yù)測(cè)的一種良好策略。

2)利用CA模型預(yù)測(cè)出來(lái)的2020年海岸線(xiàn)具有一定的參考價(jià)值。CA模型的預(yù)測(cè)分析結(jié)果可以為研究區(qū)土地利用規(guī)劃提供依據(jù)，幫助制定有效的土地管理措施和方針政策。

3)CA模型研究的不足之處在于元胞轉(zhuǎn)化規(guī)則的確定仍需要進(jìn)一步研究，并且需要加入更多的自然、社會(huì)因素(如人口、物流等)，以求預(yù)測(cè)結(jié)果更接近于實(shí)際情況。通過(guò)對(duì)CA模型的改進(jìn)以及轉(zhuǎn)換規(guī)則的深入研究，將可以得出更好的預(yù)測(cè)結(jié)果。然而，國(guó)內(nèi)通過(guò)CA模型對(duì)海岸線(xiàn)整體性研究較少，因此這方面研究具有較大的發(fā)展空間及現(xiàn)實(shí)意義。

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