Symulacje zmian pokrycia terenu i użytkowania ziemi z wykorzystaniem modelu agentowego

• Autorzy: Giełda-Pinas K

Warianty tytułu

EN

Simulations of changes in land cover and land use with application of agent-based model

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Modelowanie agentowe (ABM) jest przykładem geomodelowania opartego na wykorzystaniu i przetwarzaniu danych przestrzennych czyli związanych z systemami informacji geograficznej. Jest to jedna z najlepiej przystosowanych metod służących do modelowania sprzężonych systemów naturalnych i społecznych (CHANS), a zarazem relacji człowiek-środowisko. System odzwierciedlany w modelu agentowym składa się z obiektów i elementów umieszczonych w przestrzeni modelowej, która stanowi modelowy obraz Pojezierza Gnieźnieńskiego, a kluczową rolę w całym procesie odgrywają agenci – jednostki decyzyjne modelu, którymi w omawianym systemie są rolnicy. Opracowany model agentowy służy do symulacji zmian pokrycia terenu i użytkowania ziemi będących jednym z istotniejszych syntetycznych wskaźników przemian w środowisku geograficznym. Prezentowany model agentowy oparty jest na schemacie działania związanym z przystępowaniem rolników do wybranych pakietów Programu Rolnośrodowiskowego 2007-2013, które wymuszają na nich ściśle określone działania proekologiczne. Model umożliwia modelowanie różnych scenariuszy postępowania rolników, przez co pozwala uzyskać zarówno realne, jak i abstrakcyjne (100% zainteresowania ofertą PRŚ) konfiguracje pokrycia terenu i użytkowania ziemi. Ten sposób modelowania jest szczególnie przydatny w kontekście funkcjonowania środowiska geograficznego opartego o ścisłe relacje człowiek-środowisko. Dodatkowo może służyć, jako narzędzie wykorzystywane w procesie wspierania podejmowania decyzji, w prognozowaniu rozwoju środowiska, w planowaniu przestrzennym oraz w ocenie oddziaływania na środowisko.

EN

Agent-based modeling is an example of geomodeling based on spatial data, i.e. the data connected withgeographic information systems. Using agent-based modeling makes it possible to simulate functioning of natural systems, social systems or coupled human and natural systems (CHANS). ABM approach is one of the best-adapted methods for modeling coupled social-natural systems due to its characteristic elements – agents. When a system is reflected in the model it is built of objects and elements placed in the model space. A key role in the whole process is played by agents – individual decision-making model entities. The agent-based model developed for this paper is created to simulate changes in land use and land cover and to show the environmental effects of this process, which is one of the most important synthetic indicators in the geographical environment. The model developed can be used for different space scales and it based on the process in which farmers take action participation in selected packages of Agri-environmental Programme 2007-2013, which require them to strictly defined environmental activities. The model allows to simulate different scenarios of implemented decision role, thereby resulting in different, both real and abstract, configurations of land use and land cover patterns. This way of modeling is especially useful in the context of CHANS. It can serve as a tool in supporting decision-making processes, in predicting the environmental changes and development, spatial planning and environmental impact assessment.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie agentowe; system informacji geograficznej; GIS; zmiany pokrycia terenu i użytkowania ziemi; sprzężone systemy naturalne i antropogeniczne; rolnictwo zrównoważone

EN

agent-based modeling; geographical information system; GIS; land cover and land use changes (LUCC); coupled human and natural systems (CHANS); sustainable agriculture

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
• Czasopismo: Roczniki Geomatyki
• Rocznik: 2015
• Tom: T. 13, z. 1(67)
• Strony: 7--19
• Opis fizyczny: Bibliogr. 22 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Giełda-Pinas K

• Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych, Instytut Geoekologii i Geoinformacji, Polska

Bibliografia

• 1. Beven K., 2002: Towards a coherent philosophy for modelling the environment. The Royal Society. Proc. R. Soc. Lond. A, 458, 2465-2484.
• 2. Brown D. G., 2006: Agent-Based Models. [In:] Geist H. (ed.), The Earth’s Changing Land: An Encyclopedia of Land-Use and Land-Cover Change. Greenwood Publishing Group, Westport: 7-13.
• 3. Dzieszko P., Bartkowiak K. Giełda-Pinas K. 2013a: Agenci w modelowaniu agentowym. Roczniki Geomatyki t. 11, z. 4(61): 17-23, PTIP, Warszawa, ISSN 1731-5522.
• 4. Dzieszko P., Bartkowiak K. Giełda-Pinas K. 2013b: Modelowanie agentowe – nowoczesna koncepcja modelowania w GIS. Roczniki Geomatyki t. 11, z. 4(61): 7-16, PTIP, Warszawa, ISSN 1731-5522.
• 5. Crooks A.T., Castle C., 2012: The Integration of Agent-Based Modeling and Geographical Information for Geospatial Simulation, [In:] Heppenstall A.J., Crooks A.T., See L.M., Batty M. (eds.), Agent-Based Models of Geographical Systems, Springer, Dordrecht: 219-252.
• 6. Giełda-Pinas K., Ligmann-Zielinska A., Zwolinski Z., 2015: Simulations of land use/cover changes in lakes catchments due to requirements of agri-environmental programme 2007-2013. W recenzji, Limnological Review, ISSN 1642-5952.
• 7. Gwiazdowicz M., 2010: Środowisko przyrodnicze na obszarach wiejskich – zagrożenia i szanse. Studia BAS 4(24): 247-272. ISSN 2080-2404.
• 8. Henle, K., Alard, D., Clitherow, J., Cobb, P., Firbank, L., Kull, T., McCracken, D., Moritz, R.F.A., Niemelä, J., Rebane, M., Wascher, D., Watt, A., Young, J., 2008: Identifying and managing the conflicts between agriculture and biodiversity conservation in Europe – a review. Agriculture, Ecosystems & Environment 124 (1-2): 60-71, ISSN 0167-8809.
• 9. Kennedy B., 2012: Modeling human behavior in Agent-Based Models. [In:] Heppenstall A.J., Crooks A.T, See L.M., Batty M., (eds.), Agent-Based Models of Geographical Systems, Springer, Dordrecht: 167-179.
• 10. Ligmann-Zielinska A., 2010: Agent-based models, [In:] Encyclopedia of Geography, SAGE Publications, http://www.sage-ereference.com/geography/Article_n14.html
• 11. Liu J., Dietz T., Taylor W.W., Carpenter S., Folke C., Alberti M., Redman C., Schneider S.H., Ostrom E., Pell A., Lubchenco J., Ouyang Z., Deadman P.; Kratz T., Provencher W., 2007: Coupled human and natural systems. Ambio: A Journal of the Human Environment 36 (8): 639-649.
• 12. Longley P.A., Goodchild M.F., Maguire D.J., Rhind D.W., 2005: Geographical Information Systems and Science. Wiley, New York.
• 13. Matthews, R., Gilbert, N., Roach, A., Polhill, J., Gotts, N., 2007: Agent-based land-use models: a review of applications. Landscape Ecology 22 (10): 1447-1459. Springer Netherlands. ISSN 1803-2427 (print) ISSN 1805-4196 (on-line).
• 14. Parker, D.C., Manson, S.M., Janssen, M.A., Hoffmann, M.J., Deadman, P., 2003: Multiagent systems for the simulation of land-use and land-cover change: a review. Annals of the Association of American Geographers 93 (2): 314-337.
• 15. Pawlewicz A., Bórawski P. 2013: Realizacja program rolnośrodowiskowego w Polsce. Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu XV, 2: 271-276, ISSN 1508-3535.
• 16. Zwoliński, Z., 1998: Geoindykatory w badaniach współczesnej dynamiki geosystemów. [W:] Pękala K. (red.), Główne kierunki badań geomorfologicznych w Polsce. Stan aktualny i perspektywy. Lublin: 223-227.
• 17. Zwoliński Z., 2009: Rozwój myśli geoinformacyjnej, [W:] Zwoliński Z. (red.), GIS – platforma geografii, Bogucki Wyd. Naukowe, Poznań: 9-21.
• 18. Valbuena D., Verburg P.H., Veldkamp A., Bregt A.K., Ligtenberg A., 2010: Effects od farmer’s decision on the landscape structure of a Dutch rural region: an agent-based approach. Landscape and Urban planning, Springer: 97: 98-110, ISSN 0169-2046.
• 19. Baza danych o mokradłach. Zakład Ochrony Przyrody Obszarów Wiejskich IMUZ Falenty. www.imuz.edu.pl
• 20. Corine Land Cover 2006: Główny Inspektorat Ochrony Środowiska. http://clc.gios.gov.pl/
• 21. Dane statystyczne. Główny Urząd Statystyczny www.stat.gov.pl/
• 22. Wektorowa mapa Vmap Level 2. Główny Urząd Geodezji i Kartografii http://www.gugik.gov.pl/