SLEUTH模型简介及应用.ppt

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1、SLEUTH模型简介及应用提纲1.SLEUTH模型概述3.SLEUTH模型应用2.SLEUTH模型原理1.SLEUTH模型概述SLEUTH是CA模型的一种实现,是模型所需的6种输入图层的首字母缩写而成(地形坡度slope,土地利用landuse,排除图层exclusion,城市空间范围urbanextent,交通网络transportation,地形阴影hillshade)由美国加州大学克拉克(Clarke)教授开发,它是关于城市空间增长与土地利用变化的模型,假设未来现象可以由过去真实演化趋势模拟得到,同时假设历史

2、增长趋势是持续的,并在全球范围得到广泛应用。SLEUTH模型包含三个模块:测试模块、校准模块和预测模块。SLEUTH模型运行的基本单位:增长环1.测试模块:确保模型正确编译和运行(基础)2.校准模块:对历史时期城市增长和土地利用变化的模拟,从而产生最佳的增长系数(重要)3.预测模块:在不同的预案下,利用校准模块的增长系数预测未来城市空间变化及土地利用变化情况(应用)SLEUTH所需数据SLEUTHSlope坡度Landuse土地利用Excluded排除层Urban城市范围Transportation交通Hillsh

3、ade阴影坡度:该模型定义临界坡度为CRITICAL_SLOPE,用百分比坡度值表示,范围为0-100,通常从数字高程模块(DEM)中计算生成。土地利用:土地利用编码采用整型编码,每个像元值代表一种唯一的土地利用类型,像元值取值范围为O-255。排除层:该层用来定义限制城市化区域的控制层,取值域范围为0-255,0表示该区域可以完全城市化,任何大于100的值都表示该区域不能城市化。城市范围:城市范围用一个二进制分类表示,取值范围为0-255,0表示非城市区域,可以用任何一个大于0小于255的整数值表示城市区域。交通

4、:道路不一定是二制形式,可以用相对权重值来表示,如(0,l,2,4)、(0,25,50,100)或用道路的相对可达性来表示(high,medium,fow,none)。阴影层:为了使模拟的城市空间扩展过程具有更好的空间视觉效果,阴影层作为一个背景层嵌入,但不参与模型的运算。该层也通常从DEM中提取。2.SLEUTH模型原理SLEUTH模型根据历史数据对模型进行校核,选取适合于具体区域的参数值,实现模型的地方化,共有5个参数和4种增长规则影响城市的增长,5个参数分别为散布参数(dispersioncoefficien

5、t)、繁殖参数(breedcoefficient)、传播参数(spreadcoefficient)、道路吸引力参数(roadcoefficient)、坡度系数数(slopecoefficient)4种增长规则分别为:自然增长、新兴建城区增长、边缘增长、沿交通网络增长。以下详细介绍每种增长规则的增长原理。2.1自发增长:所谓自然型增长是指在城市内部,一些空地、草地等非城市用地慢慢转变为城市用地,使得较松散的城市内部逐渐充实,同时也表现在城市外部随机产生的城市化点。2.2边缘增长:城市的边缘型增长是指以原有的城市为核心

6、,在其周围生长出新的城市元胞,它是城市发展导致空间向外扩展的必然结果。整个过程从动力机制上来说,是一种以向心力为主、离心力为辅的相互作用的增长过程。 增长原则: For每个已城市化细胞; IfP>传播系数; If相邻细胞城市化个数>=2,;相邻细胞非城市化系数>=1 {相邻细胞中可以城市化的非城市化的细胞进行城市化}2.3新兴建城区增长:建立新的城区是一种离心力为主的城市增长类型,即城市发展的卫星城模式或开发区模式。产生这种类型的城市增长的原因是城市社会经济的发展需要突破原有城区的各种限制条件,一般在紧邻原有城区的

7、附近创建新城区,形成城市扩展的新的增长点。 增长原则: For每个新城市化细胞; IfP>繁殖系数; If相邻细胞城市化个数>=2,; {以相邻城市化细胞为中心}; For1toA {相邻细胞中可以城市化的非城市化的细胞进行城市化}2.4沿交通网络型增长:城市沿交通网络扩展是一种向心力的作用,这种向心力是沿着交通干线的。随着工业化的发展,吸引更多农民到城市里工作,居民为了节省交易费用,必然居住在交通沿线,同时由于交通网络的线状发展空间有限,所以城市沿交通网络向外扩展的速度很快 增长原则: For每个新城市化细胞;

8、IfP>繁殖系数; {以R为半径搜索最近的道路细胞} For1to道路细胞 {PB=游走完的道路细胞} {A=以PB为中心相邻细胞城市化个数} IfA>=2,; {以相邻城市化细胞为中心}; For1toA {相邻细胞中可以城市化的非城市化的细胞进行城市化}2.5自修改规则:增长环是SLEUTH模型运行的基本单位。对于每一个增长环,其城市增长速率为四种不同类

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