大数据时代下城市扩展的精细化研究

• 作者: 何雪松 张中浩 陈婉珍
• 来源期刊: 城市发展研究
• 学科: 地球科学
• 关键词: 大数据 城市扩展 CA-MAS耦合模型 贝叶斯最大熵 数据同化
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 城市治理
• 页码范围: 71-76
• 页数: 6页
• 分类号: P951
• 字数: 6043字
• 语种: 中文

摘要

城市扩展是在自然、社会、经济等多种复合要素相互影响下的动态时空过程,对其进行精确模拟能够把握未来城市建设的发展形态,防止不合理的土地规划和政策带来一系列问题.提出在耦合元胞自动机和多智能体模型基础上,引入城市空间大数据并结合贝叶斯最大熵方法对多源数据进行融合来拓展数据来源.同时,综合利用模型模拟和遥感观测数据信息,基于数据同化方法优化模型参数,并减小和控制模型不确定性和累积误差,最终达到提高城市扩展模型模拟精度的目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何雪松	华东理工大学社会与公共管理学院	84	1268	18.0	34.0
2	张中浩	上海师范大学城市发展研究院	7	7	2.0	2.0
4	陈婉珍	华东理工大学社会与公共管理学院	4	12	2.0	3.0