土地利用空間格局演化多智能體仿真

楊 鋒，王秀麗

(1. 河南城建學(xué)院測繪與城市空間信息學(xué)院，河南 平頂山 467036；2. 河南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，河南 鄭州 450002)

1 引言

土地利用生態(tài)系統(tǒng)會受到人類改變土地利用方式的影響，同時土地利用格局也會對人類活動行為產(chǎn)生制約[1]。土地利用環(huán)境與土地利用主體行為之間交互產(chǎn)生的結(jié)果即為土地利用空間格局演化模擬的過程[2]。為了實現(xiàn)對土地的合理規(guī)劃與管理，模擬分析土地利用空間格局演化規(guī)律具有一定的現(xiàn)實意義。

林樹高[3]等人構(gòu)建了評價指標(biāo)體系，基于土地利用多功能機(jī)制結(jié)合轉(zhuǎn)移矩陣模型和動態(tài)度模型分析土地的格局演變特征，根據(jù)格局演變特征通過障礙度模型和TOPSIS方法實現(xiàn)土地利用空間格局的演化模擬。實驗結(jié)果表明，該方法模擬結(jié)果與實際空間演變格局之間的擬合度較低。鞠洪潤[4]等人提取土地利用空間的幾何特征，包括斑塊分布、形狀和面積，構(gòu)建指標(biāo)體系，通過模糊C均值聚類方法獲得土地利用空間格局與各指標(biāo)之間存在的關(guān)系，完成土地利用空間格局演化模擬。實驗結(jié)果表明，該方法的Kappa系數(shù)偏低。王旭東[5]等人在Markov和FLUS的基礎(chǔ)上建立了土地利用空間格局演化模擬框架，通過隨機(jī)森林算法分析多元空間變量，包括路網(wǎng)河網(wǎng)、感興趣點和基礎(chǔ)地理等，實現(xiàn)土地利用空間格局演化模擬。結(jié)果表明，該方法的Kappa系數(shù)較低，表明方法的模擬精度不高。

為了解決上述方法中存在的問題，提出一種土地利用空間格局演化多智能體模擬方法。

2 多智能體系統(tǒng)構(gòu)建

2.1 基于多智能體的土地利用系統(tǒng)描述

2.1.1 土地利用系統(tǒng)描述

通過三元組描述土地利用系統(tǒng)lS

lS=

(1)

式中，E代表空間環(huán)境，包括土地權(quán)屬、土壤和土地利用等；集合A由土地利用參與者構(gòu)成；R代表環(huán)境與智能體之間存在的交互活動，兩者之間的交互活動主要分為以下幾種：

1)環(huán)境與智能體之間存在的交互A?E，環(huán)境與不同類型智能體之間存在不同的關(guān)系，環(huán)境在一定程度上會受到土地利用智能體的影響，但不同智能體產(chǎn)生的影響程度是存在差異的，反之，環(huán)境也會對土地利用智能體產(chǎn)生影響，土地利用智能體在環(huán)境與智能體之間的交互作用下可以對土地利用空間組織產(chǎn)生影響。

2)環(huán)境之間存在的交互E?E，土地利用的自治過程會影響環(huán)境之間的交互。

3)智能體之間存在的交互A?A，土地利用空間格局演化的決策過程在土地利用規(guī)劃過程中不僅與土地利用智能體的意圖和觀察有關(guān)，同時還與智能體之間的互相意圖和觀察之間存在關(guān)聯(lián)[6]。

2.1.2 土地利用智能體與環(huán)境描述

通過五元組描述土地利用智能體lA

lA=

(2)

式中，O代表意圖集；Y代表智能體對應(yīng)的類型；F代表愿望集；N代表信念集；V代表環(huán)境的地理位置指針。

環(huán)境可以看成一個智能體，由不同的土地利用類型構(gòu)成。與前面的智能體不同，環(huán)境智能體不存在思維狀態(tài)，由一系列單元格組成，最小的土地利用單元即為二維網(wǎng)格中的一個網(wǎng)格，劃分土地利用空間[7，8]，共獲得J列I行，通過下述公式描述環(huán)境C

C={c1，1，…，ci，j，…，cI，J}

(3)

式中，i∈I、j∈J，ci，j代表土地利用單元處于二維網(wǎng)格單元的第i行、第j列中。

環(huán)境信息存在于二維網(wǎng)格中的每個單元中，通過下述描述環(huán)境智能體lK

lK=

(4)

式中，Yr代表土地利用類型的轉(zhuǎn)換規(guī)則，存在于決策過程中；D代表環(huán)境對應(yīng)的狀態(tài)；Cij代表基本環(huán)境對應(yīng)的地理位置指針。

2.2 多智能體系統(tǒng)構(gòu)建

單個智能體無法有效解決和完整描述現(xiàn)實生活中存在的系統(tǒng)問題，多智能體系統(tǒng)擁有分布式計算能力和并行計算能力，可有效解決單智能體存在的問題[9，10]。多智能體系統(tǒng)指的是由若干個可計算個體構(gòu)成的智能系統(tǒng)，可以在相同系統(tǒng)中實現(xiàn)同一個目標(biāo)，每個個體在智能系統(tǒng)中都具有協(xié)作能力和協(xié)同運(yùn)行能力，可以決策自身在系統(tǒng)中的行為。

多智能體系統(tǒng)的優(yōu)點較多，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1)多智能體系統(tǒng)屬于協(xié)作式系統(tǒng)；

2)多智能體系統(tǒng)在運(yùn)行過程中支持分布式應(yīng)用；

3)智能體之間在系統(tǒng)中通過協(xié)調(diào)和通訊解決問題；

多智能體系統(tǒng)通常由關(guān)系集合、智能體結(jié)合和環(huán)境構(gòu)成。

1)環(huán)境，描述的是智能體在工作狀態(tài)下的活動背景，一般分為兩種情況，分別是動態(tài)環(huán)境和靜態(tài)環(huán)境。

2)智能體集合，描述的是可以根據(jù)外界信息作出相關(guān)反應(yīng)的對象在環(huán)境中構(gòu)成的集合，不同集合的功能和結(jié)構(gòu)都存在差異，智能體的選取在實際過程中通常將影響力作為依據(jù)[11，12]。

3)關(guān)系集合包括以下三種：

①智能體之間存在的關(guān)系，通常包括促進(jìn)關(guān)系、協(xié)作關(guān)系和競爭關(guān)系等；

②環(huán)境與智能體之間存在的關(guān)系，在實時動作時，智能體會根據(jù)環(huán)境的不同作出相應(yīng)的反應(yīng)，能夠獲取外界環(huán)境中存在的信息；

③要素在環(huán)境中存在的關(guān)系。

根據(jù)上述分析，給出多智能體系統(tǒng)構(gòu)建的流程如圖1所示。

圖1 多智能體系統(tǒng)建模流程圖

2.3 土地利用空間格局演化模擬實現(xiàn)

基于2.2節(jié)構(gòu)建的多智能體系統(tǒng)，從環(huán)境要素、居民要素以及政府要素等多方面出發(fā)，模擬分析土地利用空間格局演化特征。

2.3.1 影響要素分析

土地利用/覆蓋層：土地利用空間格局演化模擬的核心是土地利用/覆蓋層及其產(chǎn)生的變化。

交通通達(dá)層：交通便捷程度可通過交通通達(dá)性得以衡量，道路在交通通達(dá)性衡量過程中可以分為普通公路和高速公路，公路對位置的空間吸引力表示為Rt，通過指數(shù)距離衰減函數(shù)計算Rt

Rt=v1S1e-N1Fe+v2S2e-N2Fh+v3S3e-N3Fc

(5)

式中，v1、v2、v3代表不同距離影響因子對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，滿足v1+v2+v3=1；S1、S2、S3，N1、N2、N3分別代表不同空間影響因素對應(yīng)的衰減系數(shù)和強(qiáng)度系數(shù)；Fe、Fh、Fc分別代表與高速公路、普通公路和城市中心之間存在的距離。

土地價格層：住房價格會受到地價的影響，居民的收入之間存在差異，關(guān)注住房價格的程度也不相同。

公共設(shè)施效用層：公共設(shè)施與商業(yè)中心、醫(yī)院、公園和娛樂設(shè)施之間的距離都會影響公共設(shè)施效用的評價結(jié)果。

環(huán)境質(zhì)量層：用Lij表示二維空間網(wǎng)格中存在的網(wǎng)格；用Rg表示人均綠地面積，其計算公式如下

(6)

式中，M(J(Lij))代表居民用地網(wǎng)格的數(shù)量；M(H(Lij))代表綠地網(wǎng)格的數(shù)量。

用Re表示環(huán)境質(zhì)量評價結(jié)果，其計算公式如下

Re=VgRg+VwSwe-NwFw

(7)

式中，Vg代表綠地對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)；Vw代表水體對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)；Nw、Sw分別代表水體空間影響的衰減系數(shù)和強(qiáng)度系數(shù)。

教育資源層：指的是住宅周圍的圖書館數(shù)量和學(xué)校教學(xué)質(zhì)量等。

2.3.2 多智能體及行為決策

1)居民Agent及其行為決策

用Ret表示位置Lij的環(huán)境質(zhì)量，a為其偏好系數(shù)，用Rt表示Lij的交通通達(dá)程度，d為其對應(yīng)的權(quán)重；設(shè)I(t，ij)代表的是第t個居民在候選位置Lij處產(chǎn)生的位置效用，其表達(dá)式如下：

I(t，ij)=aRet+bRen+cRt+dRp+eRce+φij

(8)

式中，Ren代表位置Lij的教育資源，b為教育資源的偏好系數(shù)；Rce代表位置Lij的公共設(shè)施便利性，e為其權(quán)重；φij代表隨機(jī)擾動項。

在居民選址過程中引入離散選擇模型[13]，設(shè)P(t，ij)代表居民選擇位置Lij的概率，可通過下式計算得到

(9)

2)房地產(chǎn)商Agent及其行為決策

選擇投資地區(qū)時，房地產(chǎn)商應(yīng)該把居民位置選擇特點放在首要位置[14]，為了提高房產(chǎn)銷售量需要選擇與居民意愿相符的位置開發(fā)。在土地開發(fā)過程中，自身利益直接影響著房地產(chǎn)商的相關(guān)行為決策。

設(shè)Fp代表的是投資過程中房地產(chǎn)商獲得的利潤，其計算公式如下

Fp=Jp-Zp-Fc

(10)

式中，Jp代表住房銷售價格；Fc代表建造住房時房地產(chǎn)商的成本；Zp代表土地價格。

3)政府Agent及其行為決策

房地產(chǎn)商將用地申請?zhí)峤唤o政府相關(guān)部門后，政府會對比開發(fā)前后的土地利用情況，根據(jù)對比結(jié)果得出接受概率。

用PA表示政府原始接受該地理位置的概率，設(shè)PA*代表政府接受地理位置Lij的概率，可通過下式計算得到

PA*=PA+hΔP1+hΔP2

(11)

式中，ΔP1、ΔP2代表隨著房地產(chǎn)商申請次數(shù)的增加，政府接受概率的增加幅度；h代表申請土地開發(fā)的次數(shù)[15，16]。

根據(jù)環(huán)境、居民以及政府等要素分析結(jié)果，利用建立的多智能體系統(tǒng)，模擬土地利用空間格局演化特征，實現(xiàn)土地利用空間格局演化模擬分析[17，18]。

3 實驗與分析

為了驗證土地利用空間格局演化多智能體模擬方法的整體有效性，需要展開相關(guān)測試。采用多土地利用空間格局演化多智能體模擬方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法對土地利用空間格局演化展開模擬。實驗中涉及的數(shù)據(jù)與圖像來自全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)(https：∥www.webmap.cn)，在該系統(tǒng)中下載地表覆蓋數(shù)據(jù)以及地形圖，然后采用MATLAB仿真軟件進(jìn)行處理，以保證實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性。

測試上述方法的空間擬合度，空間擬合度越高，表明方法在土地利用空間格局演化模擬過程中的模擬結(jié)果與實際情況越貼近，測試結(jié)果如圖2所示。

圖2 不同方法的空間擬合度

分析圖2可知，針對不同類型的土地，所提方法的空間擬合度均在90%以上，說明其模擬分析結(jié)果具有一定的可信性。因為所提方法將多智能體系統(tǒng)應(yīng)用于土地利用空間格局演化模擬過程中，通過居民行為決策、房地產(chǎn)商行為決策和政府行為決策完成土地利用空間格局的演化模擬，提高了空間擬合度。

將Kappa系數(shù)作為評價指標(biāo)，測試所提方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法的模擬精度，當(dāng)Kappa系數(shù)高于0.8時，表明方法具有較高的模擬精度，測試結(jié)果如圖3所示。

圖3 不同方法的Kappa系數(shù)

由圖3可知，在土地利用空間格局演化模擬過程中所提方法的Kappa系數(shù)均高于0.8，明顯高于文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法，表明所提方法具有更高的模擬精度。

為了更加形象地顯示土地利用空間演化模擬效果，通過圖片的形式展示不同方法對實驗研究區(qū)域土地利用空間變化的模擬結(jié)果，如圖4所示。

圖4 不同方法的土地利用空間格局模擬結(jié)果

由圖4可知，所提方法的土地利用空間格局模擬結(jié)果與實際土地利用空間格局基本相符，而文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法的模擬結(jié)果與實際土地利用空間格局演變結(jié)果存在偏差，說明所提方法的模擬精度更高，這是由于該方法通過構(gòu)建的多智能體系統(tǒng)，從多角度出發(fā)，充分了解區(qū)域居民、環(huán)境等因素對土地利用空間的需求，在考慮上述因素的基礎(chǔ)上，模擬區(qū)域土地變化特點更加符合實際情況。

4 結(jié)束語

土地利用空間格局演化信息在很多大氣、環(huán)境和資源預(yù)測中具有重要作用，因此，研究土地利用空間格局演化模擬方法具有應(yīng)用意義。目前土地利用空間格局演化模擬方法存在空間擬合度低和Kappa系數(shù)低的問題，提出土地利用空間格局演化多智能體模擬方法，該方法在土地利用空間格局演化模擬過程中引入了多智能體系統(tǒng)，提高了模擬結(jié)果的空間擬合度，同時提高了模擬精度。