大数据的土地利用变化模型
土地利用变化是当前研讨的热门议题，通过土地利用变化模型精确的预估出土地利用变化趋向是其核心目标。同时面对大数据的时代，针对土地利用变化模型在运行上花费时间较长的问题，将基于大数据技术的MapReduce模型应用于CA模型之中，建立并行化CA模型，提升其工作速率。经过试验结果能够发现，并行化CA模型在土地利用变化预测中有其优点，将大数据的技术与土地利用变化模型联合起来，能够得到更好的模拟成果。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
一、 引言 1
（一）研究背景 1
（二）研究意义 2
二、国内外研究进展 2
三、基于大数据的土地利用变化模型模拟 3
（一）理论基础 3
1.元胞自动机概念 3
2.元胞自动机构成 3
3.元胞自动机特点 3
4.土地利用类型动态度 3
（二）模拟方案 4
（三）MapReduce模型 4
（四）CA模型运行的串行实现 4
1.元胞、元胞空间及元胞状态 4
2.邻域的定义 4
3.转换规则的定义 4
（五）CA模型运行的并行实现 5
四、研究区域概况及数据分析 5
（一）研究区域概况 5
（二）数据来源 5
（三）土地利用结构变化 6
（四）土地利用类型动态度变化 6
五、结论与展望 7
（一）模型检验 7
1.模型精度检验 7
2.模型速率检验 8
（二）工作总结 8
（三）工作展望 8
致谢 9
参考文献： 10
基于大数据的土地利用变化模型
引言
引言
（一）研究背景
土地作为农业和产业生产的物质根本，与人类生活的各项活动有着紧密的关联[13]。土地利用直接反映地表的历史变迁[4]。同时，因为科学研究的深入，数字化的进一步开展，我们对全 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
球变化的理解也逐渐深入，特别是人们大量的土地开发使得土地覆盖产生改变，现如今全球30%以上的土地已经因为我们的使用而产生了改变，这也成为导致现在环境改变的关键原因和决定性要素。1995年，IGBP与IHDP两个机构一起制定出了土地利用/覆盖变化（LUCC）课题[56]，这也是为了应对当今世界变化所制定的焦点课题之一。至此，LUCC己经成为如今的关键议题[710]。
同时近几年来，大数据急速的成长为当今学术界、商业界乃至全球议论的热门话题，《Nature》及《Science》接踵出书研究大数据所提供的机缘 [11]。据IDC的报道，2011年寰球数据的发生和使用量高于1.8ZB，在之前的5年间增加了8倍，在之后会继续以每两年增进1倍的速率增加。同时，大数据中也潜藏着难以设想的机会与价值，将会给许多的领域带来突破性的进展。因而，大数据的研讨与运用吸引了各界的普遍关注。例如，产业界报告[12]和公共媒体（Economists[13]，New York Times[14]，美国国家公共广播电台[15]）中充满了大数据的相关话题；政府部门设立重大课题推进大数据的研究[16]。近年来，伴随着数字化深入生活中的各个层面，土地利用变化分析也产生了深刻的改变。现如今土地使用数据的数据量急剧增长，各种类型的土地使用数据也给进一步的解析和使用带来了困难。因此将大数据的技术和方法应用于土地利用管理等方面的工作也早已开展。运用大数据的技术与方法处理各类海量的土地数据，提升土地利用变化分析的速率及质量已成为必然的选择。
（二）研究意义
土地资源是人们赖以生活及进步所不可或缺的自然、经济前提。土地资源的有限性同人们不断增加的使用量间所存在着的问题需要正确的土地使用管理来协调。所以，土地利用变化是可持续发展和当今环境变化所研讨的关键话题，同时其受自然及人文要素在不同时空尺度上的彼此影响[17]。而建立模型是进一步理解土地使用变化进程、机理以及各种影响要素的必然措施，其目标是为了进一步地研究土地利用变化，并为政府制订有关政策给予根据，将土地资源的价值最大化，并促使资源的可持续利用。在大数据的作用下，对数据的依赖性持续加强，以数据作为剖析根本的定量分析法有逐渐代替将专家分析作为应用基础的定性分析法的趋向。对此，为应对“大数据”环境下的土地的复杂数据特征及资源环境，必须建立基于大数据的土地利用变化模型[18]。模型能够分别出作用于土地利用变化速度及结构的天然及社会要素，同时能够预估出土地利用变化所产生出的结果。另外，模型还可以协助预估出未来各种状况下的土地利用变化状况，进而保障土地规划结构的合理性。总的来说，模型增补了对土地管理系统分析的缺陷，帮助人们获得更多有价值的决策依据[19]。
二、国内外研究进展
当前使用的土地利用变化模型涵盖了Markov模型[20]、类似杜能模型[21]、多元统计模型[22]、CLUE/CLUES模型[23]、系统动力模型[24]等，另外CA模型的发展与运用近年来得到了普遍关注。
上个世纪40年代末Von Neumann和Stanislaw提出了元胞自动机（Cellular Automata, CA）。20世纪60年代，Tobler发觉元胞自动机在预估多变的土地利用变换方面颇具优点，并将其纳入地理学的研讨中，而且将元胞自动机用于建设五大湖地域的城镇扩充进展模型，获得了成功。之后20年，美国加州大学的Helen初次在城镇模拟中应用了CA模型，经过对虚拟城市的扩充进行预测，得出了简略的部分规则可以对繁杂的整体结构发生作用的论断，进一步推动了将此模型运用于城镇土地利用变化项目的研讨。Batty等应用CA模型预测荷兰的城镇扩张[25]。Xie推出了动态的城镇发展模型，通过元胞自动机原理阐述具备分形分维和自相似特征的城镇扩张[26]。White经过建立约束性CA模型成功地预测出了Cincinnati地域土地利用变动的状况，取得了显著的成就。中国教授马世发应用海内外的研究成果，采纳约束型元胞自动机研讨城乡建设用地存在的空间结构，表明了元胞自动机是一项极具特色的时空评估模型，能够给予政策参考建议[27]。吴浩等人对元胞自动机模型中所包含的尺度敏感性议题做出全面讨论，剖析出元胞自动机各项间的彼此作用关系，验证了元胞自动机中各种尺度要素彼此间包含的关联性[28]。还有教授应用多准则评价方法确立元胞自动机各影响要素，创立出依据宏观经济学原理的元胞自动机模型，将此模型运用于城镇土地利用变化预估也能够具有较好作用。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
一、 引言 1
（一）研究背景 1
（二）研究意义 2
二、国内外研究进展 2
三、基于大数据的土地利用变化模型模拟 3
（一）理论基础 3
1.元胞自动机概念 3
2.元胞自动机构成 3
3.元胞自动机特点 3
4.土地利用类型动态度 3
（二）模拟方案 4
（三）MapReduce模型 4
（四）CA模型运行的串行实现 4
1.元胞、元胞空间及元胞状态 4
2.邻域的定义 4
3.转换规则的定义 4
（五）CA模型运行的并行实现 5
四、研究区域概况及数据分析 5
（一）研究区域概况 5
（二）数据来源 5
（三）土地利用结构变化 6
（四）土地利用类型动态度变化 6
五、结论与展望 7
（一）模型检验 7
1.模型精度检验 7
2.模型速率检验 8
（二）工作总结 8
（三）工作展望 8
致谢 9
参考文献： 10
基于大数据的土地利用变化模型
引言
引言
（一）研究背景
土地作为农业和产业生产的物质根本，与人类生活的各项活动有着紧密的关联[13]。土地利用直接反映地表的历史变迁[4]。同时，因为科学研究的深入，数字化的进一步开展，我们对全 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
球变化的理解也逐渐深入，特别是人们大量的土地开发使得土地覆盖产生改变，现如今全球30%以上的土地已经因为我们的使用而产生了改变，这也成为导致现在环境改变的关键原因和决定性要素。1995年，IGBP与IHDP两个机构一起制定出了土地利用/覆盖变化（LUCC）课题[56]，这也是为了应对当今世界变化所制定的焦点课题之一。至此，LUCC己经成为如今的关键议题[710]。
同时近几年来，大数据急速的成长为当今学术界、商业界乃至全球议论的热门话题，《Nature》及《Science》接踵出书研究大数据所提供的机缘 [11]。据IDC的报道，2011年寰球数据的发生和使用量高于1.8ZB，在之前的5年间增加了8倍，在之后会继续以每两年增进1倍的速率增加。同时，大数据中也潜藏着难以设想的机会与价值，将会给许多的领域带来突破性的进展。因而，大数据的研讨与运用吸引了各界的普遍关注。例如，产业界报告[12]和公共媒体（Economists[13]，New York Times[14]，美国国家公共广播电台[15]）中充满了大数据的相关话题；政府部门设立重大课题推进大数据的研究[16]。近年来，伴随着数字化深入生活中的各个层面，土地利用变化分析也产生了深刻的改变。现如今土地使用数据的数据量急剧增长，各种类型的土地使用数据也给进一步的解析和使用带来了困难。因此将大数据的技术和方法应用于土地利用管理等方面的工作也早已开展。运用大数据的技术与方法处理各类海量的土地数据，提升土地利用变化分析的速率及质量已成为必然的选择。
（二）研究意义
土地资源是人们赖以生活及进步所不可或缺的自然、经济前提。土地资源的有限性同人们不断增加的使用量间所存在着的问题需要正确的土地使用管理来协调。所以，土地利用变化是可持续发展和当今环境变化所研讨的关键话题，同时其受自然及人文要素在不同时空尺度上的彼此影响[17]。而建立模型是进一步理解土地使用变化进程、机理以及各种影响要素的必然措施，其目标是为了进一步地研究土地利用变化，并为政府制订有关政策给予根据，将土地资源的价值最大化，并促使资源的可持续利用。在大数据的作用下，对数据的依赖性持续加强，以数据作为剖析根本的定量分析法有逐渐代替将专家分析作为应用基础的定性分析法的趋向。对此，为应对“大数据”环境下的土地的复杂数据特征及资源环境，必须建立基于大数据的土地利用变化模型[18]。模型能够分别出作用于土地利用变化速度及结构的天然及社会要素，同时能够预估出土地利用变化所产生出的结果。另外，模型还可以协助预估出未来各种状况下的土地利用变化状况，进而保障土地规划结构的合理性。总的来说，模型增补了对土地管理系统分析的缺陷，帮助人们获得更多有价值的决策依据[19]。
二、国内外研究进展
当前使用的土地利用变化模型涵盖了Markov模型[20]、类似杜能模型[21]、多元统计模型[22]、CLUE/CLUES模型[23]、系统动力模型[24]等，另外CA模型的发展与运用近年来得到了普遍关注。
上个世纪40年代末Von Neumann和Stanislaw提出了元胞自动机（Cellular Automata, CA）。20世纪60年代，Tobler发觉元胞自动机在预估多变的土地利用变换方面颇具优点，并将其纳入地理学的研讨中，而且将元胞自动机用于建设五大湖地域的城镇扩充进展模型，获得了成功。之后20年，美国加州大学的Helen初次在城镇模拟中应用了CA模型，经过对虚拟城市的扩充进行预测，得出了简略的部分规则可以对繁杂的整体结构发生作用的论断，进一步推动了将此模型运用于城镇土地利用变化项目的研讨。Batty等应用CA模型预测荷兰的城镇扩张[25]。Xie推出了动态的城镇发展模型，通过元胞自动机原理阐述具备分形分维和自相似特征的城镇扩张[26]。White经过建立约束性CA模型成功地预测出了Cincinnati地域土地利用变动的状况，取得了显著的成就。中国教授马世发应用海内外的研究成果，采纳约束型元胞自动机研讨城乡建设用地存在的空间结构，表明了元胞自动机是一项极具特色的时空评估模型，能够给予政策参考建议[27]。吴浩等人对元胞自动机模型中所包含的尺度敏感性议题做出全面讨论，剖析出元胞自动机各项间的彼此作用关系，验证了元胞自动机中各种尺度要素彼此间包含的关联性[28]。还有教授应用多准则评价方法确立元胞自动机各影响要素，创立出依据宏观经济学原理的元胞自动机模型，将此模型运用于城镇土地利用变化预估也能够具有较好作用。
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