Application of cellclar automata and map algebra in studies of land use changes. The neighborhood coefficients method®

• Autorzy: Werner P.

Warianty tytułu

PL

Wykorzystanie automatów komórkowych i algebry map w badaniach zmian użytkowania ziemi. Metoda współczynników sąsiedztwa

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Cellular automata are mathematical models for complex systems containing large numbers of simple identical components with local interactions. The aim of the research is to verify the hypothesis stating that existing spatial pattern and the range of area with different classes of land use show defined tendencies for further spatial development according to the geographical model. The idea of using of the neighborhood indicator in analysis of land use changes is combination the method of map algebra and two-dimensional cellular automata. The aims of research are formulating the theoretical structure of the neighborhood indicator and checking its usability in practice. During the process of simulation, socio-economic and physico-geographic tactors are not taken into consideration. According to Foteringham ( et al., 2000), one of the purposes of cartographical analysis is indirect understanding of the phenomena by analyzing spatial patterns and inferring spatio-temporal processes recognizing local hot-spots. On the basis of a statistical analysis of the neighborhood indicators the transition rules for cellular automata were formulated to the purpose of the simulation of the state of the extent of these areas in the future. The sets of the transition rules derived from the calculated neighborhood coefficients will be the base for simulations. The processes consist not only of computed transition rules but of all the neighborhood coefficients and simulation steps which are also (geo )visualized and statistically verified for the past.

PL

Obserwowana zależność dotycząca sposobu użytkowania ziemi fragmentów badanych obszarów wiąże je z rodzajem pokrycia i użytkowania terenów sąsiadujących; tzn. to w jaki sposób wykorzystywana jest gospodarczo obserwowana (badana) działka (nieruchomość) ma zdecydowanie mniejsze znaczenie dla przyszłego jej wykorzystania niż istniejące w sąsiedztwie sposoby użytkowania terenu. Sytuacja, sąsiedztwo istniejących i przeważających w danym regionie typów użytkowania fragmentów terenu (działek) jest w pewnej mierze determinantą dalszych zmian użytkowania. W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania wskaźnika sąsiedztwa w analizie zmian użytkowania ziemi łączącą w sobie metodę algebry map oraz dwuwymiarowych automatów komórkowych. Przedstawione rozważania mają na celu sformułowanie konstrukcji teoretycznej wskaźnika sąsiedztwa oraz sprawdzenie jego przydatności w praktyce. Do tego celu wykorzystano mapy zasięgu obszaru zurbanizowanego aglomeracji Warszawy w latach 1969-1996. Na podstawie analizy statystycznej wskaźników sąsiedztwa sformułowano reguły przejść w celu symulacji stanu zasięgu obszaru zurbanizowanego aglomeracji Warszawy w 2023 roku. Prezentowany model jest pierwszym autorskim opracowaniem metodyki konstrukcji wskaźników sąsiedztwa w oparciu o automaty komórkowe i próbą zastosowania funkcji zogniskowanych algebry map do symulacji zmian w modelu binarnym - prezentującym tylko dwa stany użytkowania ziemi, w celu weryfikacji i operacjonalizacji metody.

Słowa kluczowe

EN

land use; land cover; cellular automata; map algebra; neighborhood coefficient; simulation; urbanization; Warsaw

PL

użytkowanie ziemi; pokrycie terenu; automat komórkowy; algebra map; współczynnik sąsiedztwa; symulacja; urbanizacja; Warszawa

• Wydawca: Polska Akademia Umiejętności
• Czasopismo: Geoinformatica Polonica
• Rocznik: 2009
• Tom: T. 9
• Strony: 7--20
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Werner P.

• University ofWarsaw, Faculty of Geography and Regional Studies, Warsaw. Poland

Bibliografia

• 1. Beim M., 2007, Modelowanie procesu suburbanizacji w aglomeracji poznańskiej z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i automatów komórkowych, rozprawa doktorska, Uniwersytet im. Adama Mickiewicza, Instytut Geografii Społeczno-Ekonomicznej i Gospodarki Przestrzennej, Poznań.
• 2. Biłozor A., 2003, Zastosowanie logiki rozmytej do delimitacji strefy przejściowej miasta i wsi, [w:] H. Rogacki, Problemy interpretacji wyników metod badawczych stosowanych w geografii społeczno-ekonomicznej i gospodarce przestrzennej (pp. 215–223), Poznań: Bogucki Wydawnictwo Naukowe.
• 3. CiołkoszA., & Bielecka E., 2005, Pokrycie terenu w Polsce. Bazy danych CORINE Land Cover. (wyd. Biblioteka Monitoringu Środowiska), Warszawa: Inspekcja Ochrony Środowiska.
• 4. Fotheringham A. S., Brundson C., & Charlton M., 2000, Quantitative Geography. Perspectives on Spatial Data Analysis, London: Sage Publications.
• 5. Fulong W., 1999, GIS-based simulation as an exploratory analysis for space-time processes, Journal of Geographical Systems, vol. 1., 199–218.
• 6. Hagoort M. J., 2006, The Neigbourhood Rules. Land use interactions, urban dynamics & cellular automata (vol.(3)34), Utrecht: Netherlands Geographical Studies.
• 7. Longley P. A., Goodchild M. L., Maguire D. J., & Rhind D. W., 2006, GIS. Teoria i praktyka, Warszawa: PWN.
• 8. Mishan E. J., 1969, Welfare economics: Ten introductory essays. New York.
• 9. Ratajczak W., 1999, Modelowanie sieci transportowych, Poznań: Wydawnictwo Naukowe UAM .
• 10. Takeyma M., & Couclelis H., 1997, Map dynamics integrating cellular automata and GIS through Geo-Algebra, Int. J. Geographical Information Science, 11 (1), pp. 73–91.
• 11. Tobler W. R., 1979, Cellular Geography, [in:] S. Gale, & G. Olsson, Philosophy in Geography (s. 379–386), Dordrecht, The Netherlands: Reidel.
• 12. Wegener M., 1995, Current and Future Land Use Models. Travel Model Improvment Program Land Use Model. Dallas, TX.: U.S. Department of Transportation.
• 13. Werner P., 2005, Symulacja zmian zasięgu obszaru zurbanizowanego aglomeracji Warszawy. Eksperyment zastosowania automatów komórkowych, [w:] T. Czyż, & H. Rogacki, Współczesne problemy i koncepcje teoretyczne badań przestrzenno-ekonomicznych. (vol. 219, 212–219), Warszawa: Biuletyn KPZK PAN.
• 14. Whitehand J. W., 1967, Fringe Belt: a neglected aspect of urban geography, Transactions, Institute.
• 15. Wilder M. G., 1985, Site and situation determinats of land use change: an empirical exampl, Economic Geography, 61(4), 332–344.
• 16. Wolfram S., 2002, A New Kind of Science, Champaign: Wolfram Media Inc.