提出基于集合卡尔曼滤波(EnKF)的元胞自动机(CA)模型.在CA模型中,由于不同的样本会训练出不同参数值的转换规则,且获取的转换规则在整个模拟过程中不能改变等原因,误差在模拟过程中会不断累积.本文在CA模型中引入集合卡尔曼滤波的数据同化方法,建立了基于集合卡尔曼滤波的数据同化CA模型,同化遥感观测数据,根据得出的同化值修正模拟结果使之向真实情况逼近.利用该模型模拟了广东省东莞市的发展情景(1995年-2005年),实验表明,与传统CA模型相比,基于集合卡尔曼滤波的CA模型能够融合遥感观测数据,并能更有效地模拟城市扩张过程,达到良好的模拟效果.
元胞自动机 地理模拟 城市扩张模型 数据同化 集合卡尔曼滤波