基于生态位与多智能体的土地资源优化配置与模拟

土地资源优化配置是实现土地资源高效利用的有效途径。然而不同目标之间的竞争性、复杂性及组合挑战，成为制约土地资源时空优化配置技术推广应用的主要瓶颈。本项目拟建立动态多目标规划、生态位理论与群集智能技术在时间和空间上对土地资源进行高效及合理配置，为政府部门制定有关土地政策提供科学的决策支持。项目主要的研究内容包括：1)动态多目标的土地利用结构优化技术，实现基于可持续发展理论的土地资源时间配置模型；2)通过生态适宜性的土地利用系统生态位计算，将景观生态学理论引入土地资源优化配置中；3)将群集智能与空间数据挖掘引入到地理元胞自动机中，自动智能地获取土地利用数据转换规则，实现区域土地资源空间结构优化。项目的宗旨是探索复杂环境下如何实现土地资源在时间和空间上的高效配置，达到节约利用土地与保护生态环境的目的，为解决经济发展与环境之间矛盾提供一种科学手段。

土地资源优化配置是实现土地资源高效利用的有效途径。然而不同目标之间的竞争性、复杂性及组合挑战，成为制约土地资源时空优化配置技术推广应用的主要瓶颈。本项目在前人研究成果的基础上，以多目标动态规划方法中的逐步宽容约束（GECM）方法为基础，以社会、经济和生态效益为系统目标，设置八个方面的GECM约束条件，对广州市花都区2020年土地利用结构进行优化配置研究，并将土地利用结构优化配置结果作为约束条件，结合人工神经网络与元胞自动机(ANN+CA)模型对研究区土地利用空间布局进行模拟，结果表明：①GECM是一种较好的土地利用结构优化方法，花都区2008年建设用地规模接近于2020年的合理用地水平；②ANN+CA可以实现土地资源的空间配置与模拟。本项目通过建立动态多目标规划、群集智能技术在时间和空间上对土地资源进行高效及合理配置，模拟方案更具合理性，能实现区域土地资源优化配置的时间与空间的统一，为解决经济发展与环境之间矛盾提供了一种科学手段。