基于CBDI的农户耕地撂荒行为模型构建及模拟研究——以陕西省米脂县冯阳坬村为例

目前,建立于复杂性科学基础上的多智能体模型（MAS）已成为模拟研究土地利用变化的重要方法。论文在MAS理论之上,构建一个基于Category-Belief-Desire-Intention（CBDI）决策结构的MAS模型,结合NetLogo软件平台,模拟分析农户Agent土地利用行为,并将结果与Belief-Desire-Intention（BDI）模型进行比较。论文以陕西省米脂县冯阳坬村为例进行研究,分析结果表明：1）通过对基于CBDI的MAS模型验证（模型精度为87.19%）,相比于传统的BDI决策模型精度有所提高;2）NetLogo平台能够展示农户决策的过程,直观地显示MAS模型的模拟结果;3）不同类型农户耕地撂荒的主要原因有所不同,该村种植户撂荒的主要因素为地理环境认知的差异和其他类农户的影响。有待进一步解决的问题：1）不同类Agent相互影响及其量化;2）高精度基础数据的获取和梯田DEM的引入。     

基于多智能体和土地转换模型的耕地撂荒模拟研究——以陕西省米脂县为例

多模型耦合已经成为国内外模拟LUCC有效途径之一。论文通过如下步骤阐明宏观耕地撂荒格局和微观主体行为间的互动机理。首先,将微观主体间的相互作用纳入其决策,构建有限理性多智能体决策模型(Multi-Agent System,MAS);其次,通过SNNS平台的训练学习以及与历史数据对比分析,验证土地转换模型(Land Transformation Model,LTM)模拟研究区宏观撂荒格局的有效性;最后,依据多模型耦合机理,耦合MAS模型与LTM模型,形成耕地撂荒模拟模型(Cropland Abandonment Simulation Model,CASM),并基于研究区耕地撂荒的实际数据,探讨模型的合理性和可行性。结果表明:与2013年历史土地利用数据对比,CASM模型的PCM(Percent Correct Metric)系数为71%,比单独利用LTM模型的模拟精度提高3%,不仅表明CASM能够较好地模拟分析米脂县耕地撂荒空间格局分布,而且可有效揭示宏观耕地撂荒格局的微观驱动机理;同时,文章指出未来研究中要考虑政策和市场的影响,进一步完善不同层次主体决策对撂荒的影响,以此来提高模型对现实耕地撂荒的解释力。     

基于多智能体和土地转换模型的耕地撂荒模拟研究——以陕西省米脂县为例

多模型耦合已经成为国内外模拟LUCC有效途径之一。论文通过如下步骤阐明宏观耕地撂荒格局和微观主体行为间的互动机理。首先,将微观主体间的相互作用纳入其决策,构建有限理性多智能体决策模型（Multi-Agent System,MAS）;其次,通过SNNS平台的训练学习以及与历史数据对比分析,验证土地转换模型（Land Transformation Model,LTM）模拟研究区宏观撂荒格局的有效性;最后,依据多模型耦合机理,耦合MAS模型与LTM模型,形成耕地撂荒模拟模型（Cropland Abandonment Simulation Model,CASM）,并基于研究区耕地撂荒的实际数据,探讨模型的合理性和可行性。结果表明：与2013年历史土地利用数据对比,CASM模型的PCM（Percent Correct Metric）系数为71%,比单独利用LTM模型的模拟精度提高3%,不仅表明CASM能够较好地模拟分析米脂县耕地撂荒空间格局分布,而且可有效揭示宏观耕地撂荒格局的微观驱动机理;同时,文章指出未来研究中要考虑政策和市场的影响,进一步完善不同层次主体决策对撂荒的影响,以此来提高模型对现实耕地撂荒的解释力。     

基于Agent建模的农户土地利用行为模拟研究——以陕西省米脂县孟岔村为例

以Agent强化学习（Reinforcement Learning）模型框架为基础,选择政策、市场、Agent自身及与其它Agent相互作用、土壤肥沃程度等因素作为Agent对环境认识的基础,结合环境反馈值,初步构建了农户土地利用行为决策模型,这对于从微观主体层面揭示土地利用变化的内在机理具有重要意义。论文以陕西省米脂县孟岔村为例,采用农户Agent强化学习模型,模拟了农户土地利用行为,得出以下3个结论：①经过对Agent强化学习模型的检验和验证（按面积统计误差率为5.5%）,认为该模型较适合于微观层面农户土地利用行为的研究;②该模型可定量表达政策、市场、农户自身及与其他农户相互作用等因素对农户土地利用行为决策的影响;③与离散函数的土地利用决策相比,应用连续函数表达农户的土地利用决策比较符合实际农户决策状况（农户最终决策中玉米、蔬菜和其它作物的决策值分别为0.3233、0.4035和0.2732）。同时,在文章的最后还分析了需要进一步研究和探讨的问题：①模型在实现农户决策的空间位置方面取得一定进展,但还存在决策位置失误的问题,函待进一步的研究;②对于影响农户决策的自然因素,探讨定量化表达其对农户影响作用,是下一步研究的重点。     

基于过程的农户土地利用行为模型的设计与模拟研究

通过基于过程的方式来研究农户决策行为已经成为学者们关注的焦点问题之一。论文依据Belief、Desire、Intention（BDI）决策框架,设计基于过程的农户土地利用行为决策模型。模型以农户实际决策而非效益最大化作为行为模拟的假设,对陕西省米脂县高渠乡的典型村落马蹄洼和姜兴庄土地利用变化进行模拟。模拟可以再现农户决策的动态性和反馈性,展示农户学习行为的过程及其影响,揭示农户决策变化的内在机理。利用该模型,对3 种情景下农户土地利用行为进行模拟,对比分析3 种情景的优劣,指出政府未来应当在降低市场风险、规范合作社经营、提高市场预测方面多做工作。文章最后对该种方法的优点和不足进行总结,并指出今后需要加强的方向。     

基于农户行为的土地利用人工社会模型的构造与应用

为探讨人工社会在土地利用变化研究领域中的应用,研究创建了一个模拟土地利用变化过程的人工社会模型(LUC-ASM)。该模型以农户和农民为两类主体(agents),模拟分析不同社会经济条件和政策影响下,两类主体对自己承包土地利用方式的微观决策所可能产生的宏观效应及其时空变化特征。以鄱阳湖区一个现实村落为主要研究对象,以农户从事各类生产活动的行为特征为准则,利用LUC-ASM模型模拟未来30年内该村落土地利用变化过程。结果表明,未来这一地区土地利用的变化与人口增长结构调整方式、国家土地利用与环保政策、社会经济发展态势等因素密切相关;在城市化的影响下,该地区的农业劳动力将会出现短缺,农村土地有可能被撂荒,需要及早采用政策措施予以避免。总体而言,LUC-ASM模型能够形象地反映土地利用变化过程的微观驱动机理及各种社会经济与环境因素影响的宏观效应,有助于深化我们对人与自然环境相互作用的认识。     

基于多层次模型的农户土地利用决策影响因素分析——以陕西省米脂县高西沟村为例

土地利用变化驱动力研究一直是学者们关注的热点问题之一,土地利用驱动力在不同尺度的变化也越来越受学者们关注。论文以陕西省米脂县高西沟村为研究区域,在地形图、航片解译数据及2009年实际测量数据和农户调查数据的基础上,基于多层次模型的理论,借助HLM6.07(student)软件工具,构建从地块(微观尺度)到农户(中观尺度)的二层土地利用决策影响因素模型,试图揭示微观层面土地利用决策的影响因素在不同尺度上的变化机制。研究结果表明:①农户选择种植土豆、谷子作物的土地利用决策与地块的自然因素和农户的社会经济因素有关;②农户种植土豆、谷子行为决策的影响因素存在差异;③将多层次模型应用到从微观尺度到中观尺度分析农户土地利用决策影响因素是符合实际情况的,这为进一步构建影响农户土地利用决策的因素——微观尺度(地块)、中观尺度(农户)、宏观尺度(村庄)的三层模型奠定了基础,同时为研究土地利用决策机制提供了一种方法。     

基于Multi-Agent的机场安全风险管理模型研究

为了能够实时监控危险源,提高风险评价和风险控制的有效性,本文基于理性Agent的BDI模型,引入多Agent组的概念,采用结果共享通信模型作为多Agent通信求解方法,构建了基于Multi-Agent的安全风险管理模型,并对模型中各组成部分的结构和功能进行了定义和说明。最后,以某机场飞行区不停航施工为例,将基于MAS的安全风险管理模型应用于机场安全风险管理中,结果表明该模型能够对风险进行实时监控,并进行有效控制。该研究可为机场安全风险管理提供新的思路。     

非农就业与土地流转对农户耕地撂荒行为的影响——以闽赣湘山区为例

耕地撂荒是世界各国长期普遍存在的一种土地利用变化现象。基于闽赣湘山区640户农户调查数据,运用Tobit和IV-Tobit模型回归分析得出：农户家庭非农就业每提升10%,耕地撂荒占比会增加1.11%;小规模农户土地转入会提升其耕地撂荒规模,此时扩大经营规模对耕地撂荒的减缓作用甚微,而土地转出会降低非农就业对耕地撂荒的正向影响。此外,农户的劳动力、土地与农业机械等要素投入,以及灌溉条件和地块数等均稳健影响其耕地撂荒行为。农业机械化和土地流转是缓解山区耕地撂荒的重要举措,政府在推动经营规模扩大的同时,应着重提高地块规模,鼓励留村务农劳动力换工,并提升农机社会化服务水平,以及拓宽农户家庭多元化的收入机会。     

基于MAS与CA的滇池流域土地利用变化模型研究

采用多智能体(Multi-Agent System,MAS)、元胞自动机模型(Cellular Automata,CA)和GIS技术,对流域土地利用/土地覆盖变化(LUCC)进行模拟研究,分析了其空间格局变化特征。该文以滇池流域为例动态模拟了滇池流域2002年到2024年土地利用空间格局与结构,并采用点对点精度和Lee-Salle指数验证模拟结果,模拟结果的点对点精度达到82.29%,Lee-Salle总指数超过0.5。     

农户土地利用决策对农业景观格局的影响研究——以陕西省米脂县孟岔村为例

探讨微观主体——农户土地利用行为与宏观农业景观格局之间的互动机理,对于了解农户行为的变迁,认识和理解农业景观格局的演变特征和过程,进而调控农户土地利用行为和优化农业景观格局,显然具有重要的理论与现实意义。论文利用构建的农户土地利用决策模型、个体对群体与群体对整体权重影响模型,利用实际收集的陕西省米脂县孟岔村2007年与2008年数据(地籍、地块面积与农户收入等数据),探讨占优势的土地利用决策与占优势的农业景观格局关系。得出如下结论:①占优势的土地利用决策并不一定形成该土地利用方式占优势的土地利用格局;②当年占优势的农户整体土地利用决策并不一定形成次年该土地利用方式占优势的土地利用格局。并提出今后需要进一步研究与探讨的问题:①完善农户土地利用决策模型,在模型中增加风险规避、土地轮作、特殊地类转化等因素;②进一步探索整合地块面积及其空间布局与土地利用决策的方法。     

农户有限理性土地利用行为决策影响因素——以陕西省米脂县高西沟村为例

利用有限理性理论与方法进行行为决策研究已成为多样化决策研究中的热点。研究微观尺度土地利用变化中农户有限理性行为决策的影响因素,对于揭示农户土地利用驱动因子、调整农户决策行为与优化农业景观格局具有重要的理论与现实意义。论文以陕西省米脂县高西沟村为例,通过构建农户效应收益模型,利用2009—2011年农户调查数据揭示理性最优决策与农户实际决策之间的差异性;利用体现农户行为满意度的Probit模型分析有限理性决策的影响因素。结论为:①高西沟村农户理性最优决策与实际决策差异性较大,说明农户在实践中采用有限理性进行土地利用生产;②构建Probit模型模拟农户满意度决策行为态度,选取的4类变量较好地解释了农户决策的影响因子。其中,农业收入回归系数为0.78、反映相对经济地位下降变量0.41、退耕面积-0.42、耕地面积-0.62、打工收入-0.34、性别0.48、劳动力0.31,均处于显著相关水平。各变量估计结果与理论预测和实际调查结果相符合,具有较强的解释力。     

移民搬迁是否加剧了山区耕地撂荒?——基于陕南三市1578户农户面板数据

山区移民搬迁是否加剧耕地撂荒关系到移民稳定性及国家粮食安全,具有重要的研究价值。基于陕西省南部地区商洛、安康、汉中3市8县(区)1578户农户调查数据,运用面板Logit和Tobit模型回归得出,移民年数对是否撂荒、撂荒面积及撂荒耕地占比在1%的水平上有正向影响;仅当移民距离超过0.5 km时,农户耕地撂荒面积及撂荒耕地占比显著增加;不同移民类型中,工程移民对耕地撂荒的影响程度最大,避灾移民影响程度最小;另外,户主特征、家庭特征、资源禀赋特征、农地流转特征显著影响了农户的耕地撂荒行为。可以得出,移民搬迁加剧了山区耕地撂荒,城镇生活的转变及务农时间机会成本的增加是耕地撂荒的主要原因。建议政府对工程移民农户进行有土安置,加大生态移民区退耕还林支持力度,扶持扶贫、避灾移民农户发展特色产业,加快农地流转信息平台建设。     

基于IAD延伸决策模型的农户耕地休养意愿研究

基于IAD延伸决策模型,通过1 004个农户样本数据的二元Logistic整体回归及分组回归分析发现：农户耕地休养意愿同时受到户主特征及家庭概况变量、耕地休养规则变量、休养环境与市场变量和认知改革变量的影响。农户生境的耕地依赖性制约了耕地休养;曾撂荒农户和未撂荒农户在4个方面变量,尤其是休养规则偏好上存在显著差异。曾撂荒农户倾向于自由度高、政府遴选权力低的休养规则,未撂荒农户更倾向于补偿标准高、有一定决策自由度的休养规则;在IAD语境下的进一步讨论表明以多元模式为代表的休养规则可能有效改善耕地质量,但在整个耕地休养的动态过程中,需要注意区分不同参与主体,选择性地允许农户参与构建相关规则,从而促进耕地休养的可持续性。     

基于Agent的城市扩张占用耕地动态模型及模拟

与传统的在景观尺度上对城市扩张占用耕地时空特征及其演变规律的研究不同,论文从微观层面提出基于Agent 的城市扩张占用耕地动态模型（Urban Encroachment on CroplandDynamic Model,UECDM）,多角度深入探索耕地向城市用地转变的驱动机理及其时空动态特征,并提出协调二者平衡的可持续发展对策。在UECDM模型中引入视域分析,通过模拟地形和观察点将视觉景观的量化评价结果应用到居民居住区位决策过程,从而分别构建包含可视域的能够更全面表征环境要素及其内部关系的元胞自动机层和不同类型Agent 相互作用的多智能体层,兼顾人类决策行为和城市空间生长自组织性。应用该模型对天津城市扩张占用耕地进行动态模拟研究,并从数量与空间格局两方面展开精度验证,Kappa 系数达到0.795,依据4 个景观格局指数计算得到模拟结果的平均相对误差为3.86%,表明模型具有较高可信度。对不同时期模拟结果的分析表明,天津城市扩张占用耕地空间主要表现为“摊大饼”式外延扩展和跳跃式“卫星城”,研究结果将为未来城市发展规划和耕地保护提供决策支持。     

Multi-Agent System 模型在土地利用/覆盖变化中的研究进展

在微观与中宏观尺度上,MAS模型可以反映景观中具有自动性、异质性和分散性的人类决策,利于阐明智能体对自然与社会经济环境的适应机制。因而在自然资源管理、农业经济和城市模拟等领域得到广泛应用。目前,该模型的研究主要集中在智能体决策、智能体相互作用、模型多尺度、模型检验与验证等几个方面。综合分析得出如下结论:①智能体决策框架还需进一步完善,特别有限理性决策框架(Bounded Rationality)还需进一步完善;②智能体之间相互作用的研究仍停留在定性的、概念性的水平,还需进一步研究定量分析智能体相互作用的方法;③在多尺度研究中,第一种尺度转化途径机理明确,但决策的空间显性(spatially-explicit)表达较为困难;第二种途径可以表达空间显性,但决策与土地利用变化之间的逻辑解释不强;第三种途径可以表达土地利用过程中决策与复杂性关系,但智能体之间的相互作用处理较为简单;④还需加强对模型的检验与验证方面的研究,探索验证人类复杂行为的技术方法。     

CLUE-S模型及其在奈曼旗土地利用时空动态变化模拟中的应用

在对目前常用的土地利用变化模型进行调研的基础上,认为CLUE-S模型是众多模型中适用于区域土地利用变化研究的一种较好的模型;它是根据系统论的观点,在深刻理解土地利用系统内土地利用变化特征(包括关联性、竞争性、稳定性以及等级性等)的基础上构建而成,具有同步模拟不同土地利用变化的能力。论文以奈曼旗为例,根据1985年的空间图形数据,结合道路、居民点、城镇、水域的分布、以及地形和土壤等驱动因素,对其2000年的土地利用变化格局进行模拟;并用2000年的土地利用现状图对模拟结果进行检验。结果显示,在基本单元(500m×500m栅格)的水平上,模拟的正确率为85%,Kappa指数值是0.80。说明CLUE-S模型具有成功模拟区域土地利用时空动态变化的能力,是值得向国内同行推荐的一种较好的LUCC模型。     

AnnAGNPS模型数据库的建立及径流模拟应用——以桃江流域农业区为例

AnnAGNPS模型可以连续模拟和预测来自流域的地表径流、沉积物、污染负荷。借助GIS平台及1stOp(tFirst Optimization)工具,以桃江小流域农业区为例,详述了AnnAGNPS模型数据库(包括土壤、土地利用、地形、气象、作物管理、径流曲线等)相关参数的提取和确定过程;并基于已建立的数据库对桃江流域农业区的径流进行了模拟和适用性评价,采用的3个评价指标(相对误差Re<10%,效率系数Ens≥0.9,相关系数R2>0.9)均达到较高精度要求,表明AnnAGNPS模型适用于桃江流域研究区的径流模拟,反映了数据库建立的正确性。     

移民搬迁是否加剧了山区耕地撂荒?——基于陕南三市1578户农户面板数据

山区移民搬迁是否加剧耕地撂荒关系到移民稳定性及国家粮食安全,具有重要的研究价值。基于陕西省南部地区商洛、安康、汉中3市8县（区）1578户农户调查数据,运用面板Logit和Tobit模型回归得出,移民年数对是否撂荒、撂荒面积及撂荒耕地占比在1%的水平上有正向影响;仅当移民距离超过0.5 km时,农户耕地撂荒面积及撂荒耕地占比显著增加;不同移民类型中,工程移民对耕地撂荒的影响程度最大,避灾移民影响程度最小;另外,户主特征、家庭特征、资源禀赋特征、农地流转特征显著影响了农户的耕地撂荒行为。可以得出,移民搬迁加剧了山区耕地撂荒,城镇生活的转变及务农时间机会成本的增加是耕地撂荒的主要原因。建议政府对工程移民农户进行有土安置,加大生态移民区退耕还林支持力度,扶持扶贫、避灾移民农户发展特色产业,加快农地流转信息平台建设。     

基于MAS的制导雷达网络化抗干扰作战体系结构研究

通过对地空导弹网络化抗干扰作战的分析,结合DAI(Distributed Artificial Intelligence,分布式人工智能)技术中的MAS(Multi-Agent System,多智能体系统)技术,建立了基于MAS的制导雷达网络化抗干扰作战系统,并给出了该系统的Agent组成框架,定义并说明了各Agent的功能及相互关系.