基于CA和MAS的哈尔滨城市土地利用变化研究

以哈尔滨市市区为研究对象,通过构建基于多特征的面向对象的分类方法,对区域2000、2010、2015三期Landsat遥感数据进行解译,将土地利用类型结合分辨率特性划分为居民地、水体湿地、林草用地、农田和未利用地五个类别。建模时,利用构建的坡度、坡向、交通、服务设施、河流水域和人口等多个因子,通过Markov模型计算旋转面积矩阵和转化概率矩阵,采用ACO(蚁群优化算法)结合类型转化概率矩阵构建CA(元胞自动机)模型土地利用类型转化规则。然后利用土地规划纲要,采用matlab平台对CA-MAS(多智能体)模型进行集成,进而对CA模型进行修正,最终得到模拟结果,实现模型耦合。最后以2015年基准数据,对2020年城市空间格局进行模拟分析。耦合模型总体精度90.88%,kappa系数0.887,一致性良好,各个地类的也达到较好模拟精度。模型总体精度、各个用户类别精度、模型的一致性和模型具体参量的模拟上均表现突出,表明CA-MAS耦合模型在城市空间格局演化模拟中效果良好,具有一定的应用潜力。

京津冀地区二次有机气溶胶形成与来源的模拟研究

近年来我国多地区发生重大的霾污染,细颗粒物(PM2.5)浓度极高,来源复杂。有机气溶胶(OA)是PM2.5的重要组成成分之一,占北半球PM2.5质量浓度的20%—90%。在重霾期间二次有机气溶胶(SOA)对OA的贡献率可达44%—71%。因此,本文利用WRF-Chem模式模拟了2017年10月23—28日京津冀地区(BTH)一次重霾污染事件,评估了亚硝酸(HONO)的非均相反应、低温影响下羟基自由基(OH)的反应速率以及挥发性有机化合物(VOCs)对SOA生成的影响。模式较好地再现了BTH的大气污染物与SOA的时空变化特征。敏感性实验分析表明:在研究期间,非均相HONO源可使区域平均SOA浓度增加30.0%;提高·OH反应的速率可使平均SOA浓度增加16.8%;同时提高排放清单中VOCs的排放量与·OH的反应速率时,SOA平均浓度可增加33.6%。并且随着污染程度的加重,SOA在OA中的占比逐渐增加。因此,除了减少一次颗粒物排放外,减少SOA前体物的排放,也是改善空气质量的重要途径之一。