《複雜資源環境及演變下的智慧型化地理模擬及決策支持》是依託中山大學，由黎夏擔任項目負責人的重點項目。
基本介紹
- 中文名：複雜資源環境及演變下的智慧型化地理模擬及決策支持
- 項目類別：重點項目
- 項目負責人：黎夏
- 依託單位：中山大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
由於經濟的高速發展和快速的城市化，我國正面臨嚴峻的資源和環境問題。合理利用日益減少的土地資源是保持我國健康和可持續發展的關鍵之一。地理模擬和最佳化模型可以提供有效的決策支持工具。針對目前GIS對過程分析的不足，擬對GIS的前沿模擬和最佳化方向進行系統的研究，提出地理模擬系統和決策支持的框架體系及實現工具，將群智慧型(swarm intelligence)、強化學習、協同論和複雜網路等方法率先引進地理模擬和最佳化中。以城市擴張和土地利用模擬和最佳化為例，解決資源環境和社會經濟要素複雜多變下的土地資源空間最佳化配置問題。研究內容包括：（1）地理模擬系統和決策支持的框架體系；（2）分散式智慧型體及協同空間模擬與最佳化；（3）基於學習智慧型和知識的地理模擬與最佳化；（4）基於複雜網路的地理模擬與最佳化。如獲資助率先進行這些研究，將能繼續保持我們在這GIS前沿研究方向的國際優勢地位，促進GIS模擬理論和方法的發展。
結題摘要
針對地理信息系統(GIS)所缺乏的地理模擬的關鍵部分，在複雜資源環境及演變下的智慧型化地理模擬及決策支持研究中取得了一系列進展，解決了兩個關鍵科學問題：（1）快速資源環境變化下的城市模擬與空間最佳化；（2）高性能的大區域模擬。總結了複雜資源環境下的城市演變規律，對城市形態與能源消耗的關係進行了實例估測。建立了CA與ABM結合的城市和土地利用變化模擬模型，以反映複雜的人地關係，從而解決快速增長地區的土地利用變化模擬；引入城市經濟學中的時間擴展模型定義智慧型體的規則，使用經濟學理論對城市居住空間動態變化進行模擬，回答了城市居民與外部變數之間的關係；基於平行和GPU技術構建了大區域城市增長和土地利用變化模擬模型，解決了大尺度土地利用變化模擬中數據量大、計算複雜、計算時間長的難題。 將生物智慧型引入GIS，建立了一系列基於蟻群智慧型空間最佳化模型，解決大區域內地基礎設施選址、多目標路徑覆蓋、生態控制區劃定及土地利用最佳化等問題；分別建立了基於多智慧型體的空間最佳化配置模型和基於人工免疫算法的空間最佳化模型，考慮區位配置的區位特徵與形態特徵，建立了農田保護區預警模型。建立了包含多種地理模擬和空間最佳化模組的地理模擬最佳化系統，將元胞自動機、多智慧型體、生物智慧型等統一在同一框架中，是目前國際上最完整的包含了多種地理模擬和空間最佳化模組的軟體，功能超出了目前國際上常用的SLEUTH模型，為自然保護區劃定、交通線路設計、土地利用規劃等複雜區域的發展和規劃決策提供了強有力的分析工具。 項目共發表或已接納論文60篇，其中SCI論文28篇，在GIS最頂級刊物IJGIS發表論文篇高達13篇（含1篇已接納待刊）。是2009-2012年在IJGIS發表論文最多的國際作者。IJGIS總引用率連續國際排名第一。2011年第一次作為中國本土學者在地理學最權威的刊物Annals of the Association of American Geographers上發表了論文，2012年另有1篇論文再被該刊物所接納。課題組成員劉小平獲2011年全國百篇優秀博士論文、2012年中組部首批青年拔尖人才。
