地理计算——数量地理学的新发展

2018-10-31 作者: xuzhiping 浏览: 525 次

摘要: 进入90 年代以来, 地理科学研究方法论的一个重要进展是数量地理 学迅速向全新的地理计算学发展。对于这一发展,英国里兹大学著名 地理学家Rees等提议将其定义为: 应用计算技术求解地理问题的理论、方法和过程。Rees认为,地理计算的历史与计算机在科学研究中的 ....

进入90 年代以来, 地理科学研究方法论的一个重要进展是数量地理 学迅速向全新的地理计算学发展。对于这一发展,英国里兹大学著名 地理学家Rees等提议将其定义为: 应用计算技术求解地理问题的理论、方法和过程。Rees认为,地理计算的历史与计算机在科学研究中的 引进和应用一样悠久,至少可以追溯到50 年代末、60年代初 (即地理学中的“计量革命”初期)标准主计算机(standard mainframe computer)可被应用开始,就有了科学意义上的地理 计算。只是由于受当时计算机的内存和中央处理器的运算速度的 限制, 面对现实地理世界的特殊规模和复杂性,当时的地理计算 仅仅应用了统计的或是其他数学的方法, 而这些方法早在计算机 应用之前就已经存在。60 年代以后, 由于标量计算机(scalar computer)运算速度的不断提高、并行计算结构的应用, 极大地 提高了计算机求解地理问题的能力, 推动了数量地理学向地理计算 学的发展。

1.Geocomputation的词义解析

Geocomputation从构词来看, 由前缀“Geo”和主词“Computation” 组合而成, 前者指地理计算要做什么,后者则指如何去做。但 “Geo”是指“地理”、“地质”或是泛指“地学”, 甚难作出定论, 但可从数量地理学80年代以来发展的几个重要事件得到一些较为确 切的启示。1983 年, 随着GIS技术在地理学中应用的不断扩展, Dobson首次提出了“自动地理学”(Automated Geography), 并将其定义为“描述空间性质, 解释地理现象,求解地理问题的 计算方法和计算技术的合理与成功应用”;90 年代初,在著名理论与 数量地理学家Wilson教授领衔的英国里兹大学地理学院成立了全球 第一个地理计算中心(The Center of Computational Geography), 正式启用了计算地理学的词语;1994 年,Open shaw在应用人文地理学 (Applied Human Geography)的基础上, 综合提出了计算人文地理 学(Computational Human Geography)的概念和研究议程;1996 年, 里兹大学召开了第一次国际地理计算大会, 并正式定名为 “Geocomputation 96”, 或许这是“地理计算”合成新词语的第一次出现, 会议组织者将会议的宗旨和新词语应用定义为“利用不断发展中的高性 能计算机和计算方法, 对各种求解地理问题的研究努力进行聚合”;1998 年,在“Geocomputation 98”的会议公告中,则作了进一步 定义,“地理计算学代表了计算机科学、地理学、地信息学 (Geomatics)、信息科学、数学和统计学的聚合和趋同”。

看来,Geocomputation的前缀“Geo”更多的是地理的意义而不 一定是泛指意义上的“地学概念。历次会议的组织者和与会者, 如美国的Goodchild、O,Kelly, 英国的Batty、Openshaw、Rees,奥地利的Fischer等都是当今最负盛名的理论和数量地理学家,他们把握了Geocomputation的发展主流, 也使地理计算的地理学 色彩更加明显。 在科学意义上讲,“Computation”这个词可有 两层意义,广义上泛指利用计算工(计算机)。因此,任何类型的 分析, 无论其是定量化分析或其它形式的分析, 如果以计算机为 工具,都可以被描述为“计算的”(computational)。地理计算 即是这种凭借计算机工具对地理学问题进行定量或非定量分析的 抽象概括和综合研究。狭义上讲, 计算指的是一组具体有序的 “计数”(counting)、“计算”(calculating),“估算” (reckoning)或“估计”(estimating)等所有产生量化分析结果 的操作运算, 是一种自建模至获取求解结果这一过程中模型运行的 手段。因此,地理计算的内涵可定义为对地理学时间与空间问题所 进行的基于计算机的定量化分析。 计算所描述的任何模型,无论其是广义或是狭义上的,都包含有特殊的运算对象 (即运算域operand) 和运算算子(operator)集合而成的某种 数学表达式。

对于以时空演变为特征的地理现象,其运算所涉及到的运算域和算 子都可以是空间的或是非空间的。空间与非空间的运算域,与运算 算子所包容的空间态与非空间态相互配合与依存,构成整个地理计 算的对象与方法体系。如空间运算域, 可以是几何的影像地图、体积或形状;也可能是拓扑的图单纯复形。而空间算子, 可以是经典的几何变换(平移、旋转、反射、比例等), 也可以 是拓扑变换(伸缩、挠曲、卷迭等)。它们的组合, 体现在地理 模型的类型与结构上,地理计算的模型将涉及到细胞自动机、分形、形状语法(shape grammars), 渗流(percolation)、L—系统, 以及其它一些包含有递归模式生成的模型; 而在技术方法上将体现 在地理影像的几何变换、拓扑变换、地理主题的虚拟现实表现,以及包含了基本空间算子的所有基于GIS的方法。所有这些, 正如 Turton和Openshaw所说, 对大多数地理学家来说,很多还不太熟悉, 但正是它们,构成了作为计算机科学、地理学、地信息学、信息 科学、数学、统计学聚合与趋同而成的地理计算的根本。

2.高性能计算——地理计算的基础

高性能计算(High Performance Computing)是利用基于向量或 并行处理器为基础的超级计算机硬件对大容量资料,对需要进行 实时分析与控制的系统, 对那些复杂而又不能用其他手段来处理的 现实世界(包括地理的时间、空间世界)所实施的计算。到20 世纪末, 超级计算机的容量与运算速度有可能是地理学60 年代“计量革命” 时期所用计算机的109倍, 是70 年代初期“数学模型革命”时期的 108倍;比80年代中期“GIS革命”时期高 106倍, 比基于Pentium 处理器的工作站快103倍, 有可能比 90 年代初、中期以拥有 512 个 并行处理器的Cray T 3D为代表的第一代超级计算机快102~ 103倍。正是以这种高性能为基础,地理环境中具有全球性或大区域性时、空演 变特征的地理现象(数值天气预报、全球气侯变化、GIS和RS图像解译 等)模拟才有可能真正实现,原有的一些受计算机条件限制而难以模 拟的模型得以完善、改进和运行, 进而开始探索地理环境新的认知、新的概念。基于高性能计算的模拟成为创新、认知的工具;高性能计算 成为与理论、实验具有同样重要性的科学工具, 在或是理论模型复杂, 甚至尚未建立, 或是因费用昂贵, 而使实验无法进行的情况下, 高性能计算成为求解问题的唯一有效手段。

高性能计算的实现(不仅仅在地理科学中), 依赖于迅速发展的 并行硬件及其相应的软件系统。前者,国外一些著名大学拥有以Cray T3D及 其的新一代产品、并行虚拟计算机(Parallel Virtua Machine)为 代表的并行超级计算机;后者,除一些常规并行编程语言外, 地理学家 们实施地理计算, 更多地可望借助信息通道界面 (message passing interface), 利用Fortran 90 编写的软件编码 系统其首要任务是要研究并实施将现存的向量和串行的地理代码,转换成能为像由 512 个并行处理器组成的Cray T3D这样的超级计算机 所接受的编码系统。为此需遵循一定的程序设计标准(MPI,Fortran 90),编制相应的运行软件, 保证各种转换的顺利实现, 实现利用相关编程软件系统完成那些原先因计算机性能限制而难以 进行的地理模拟, 拓展进行新的地理模型模拟。高性能计算, 以并行高速计算为特征,以多处理器、多计算机或分布式系统为 并行计算机的互联形式。

在系统的组成上, 当今流行的主流并行计算机都是可扩放的并行机, 包括共享存储的对称多处理器(Symmetric Multi-Processors)、分布存储的大规模并行机(Massively Parallel Processors)和工作 站机群(Cluster of Workstations)。整个高性能并行运算,其应用 分为计算密集型(computeintensive)、数据密集型(data-intensive) 和网络密集型(network-intensive)3 大类。在地理现象研究中,像数值天气预报这样的大数据处理当属计算密集型的高性能计算 应用, 而像GIS的可视化计算应是数据密集型的高性能计算,至于现在正在研究发展中的GIS、GPS和RS的集成技术和应用中所 涉及到的, 将是计算数据和网络 3 种密集型高性能运算的综合, 其真正意义上的实现还需作很大努力。

3.地理计算模型和方法的实践

地理计算包含了丰富的模型和方法体系, 自90年代以来, 原有的一些 理论与数量地理学中的模型,在地理系统研究中继续广为应用并不断 赋予新的内涵的同时,一些新的理论方法与模型, 如神经网络模型 (Neural Network)、遗传算法模型(Genetic Programming)、细胞 自动机模型(Cellular automata), 模式参数随机抽样模型 (Random Sampling of Model Parameters)、模糊逻辑模型 (Fuzzy Logic)、改进了的地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression )等不断被引入并成为地理计算的核心;而地理研究的实践, 更多的是充分利用GIS技术, 结合GPS和RS 技术,以向量或并行计算器为基础的超级计算机为工具, 对 “整体性”、“大容量”资料所表征的地理学问题实施高性能 计算,探索并构筑新的地理学理论与应用模型。

这些整体性、大容量资料所表征的地理问题,在人文、经济、社会、城市地理学的相关研究中,有诸如城市中金融、交易所之间以电话 为载体的信息流, 在城市内核、边缘区通勤职工起讫点之间人流等 的预测,有跨国大区域人口普查、人口预测、人口规划问题,有 城市内部作为城市基础的生命单元的家庭、社区的类型、结构、功能、组织等的重构,有城市信息产业、信息经济发展规律、机制、扩散等的模拟, 有城市不同时间、空间尺度上的形态演变动力学等, 均可概略地纳入“空间互作用”、“人口与人群”、“城市动力学” 三大研究主题。

3.1 空间互作用

空间互作用是地理学理论和应用研究的最重要命题, Wilson将重力 模型发展为最大熵模型。Turdon和Openshaw对英国行政区之间的通勤 职工流(一个107643••10764阶的矩阵)在台式工作站上求解单约束 模型, 运算时间 18 小时, 双约束模型运行264小时;而在转换成 Cray所提供的内存共享模式(Shared Memory Model)下进行并行化处理, 在工作站上需91小时才能完成的双约束模型赋值计算,在Cray T3D上 缩短为 171 s。在对一个有 2775 个出发地和822个可能目的地所构成 的大区域零售网络中, 欲在这 822 个目的地中选择 60个最佳区位,以使整个零售网络的效益最大化。如顾客的行为符合空间互作用模型的 基本假设, 那么模型可能的解将有 822!/60! 个,这在普通的计算机 上几乎难以想象, 而在Cray T3D 上成功实施了并行处理,有效地进 行了求解。

3.2 人口与人群

作为人文地理学研究核心之一的区域人口的模型与模拟研究, 在计算 机技术发展的推动下,近年内集中于探索模型分辨力的提高。Rees研究 和设计的欧共体人口模型ECPOP(European Community Population),利用并行高性能计算, 将模型的稳健性(robustness)和灵敏度作为 一个整体进行研究、模型预测时,可同时获取预测结果和各种有关参 数的置信区间。ECPOP是一个以女性出生率占优势为特征的两性别人口 组群生存模型(Cohort•survival),包容了欧共体成员国与欧共体外 国家、成员国之间、各成员国国家内部几个层次上的人口迁移,设计了 各种不同的生育率、死亡率和人口迁移率,其生育率考虑了低估算、高估算和平均水平三种方案, 而迁移率则利用了零迁移、维持现今 迁移率、估计经济增长条件下人口迁移率增长和逆城市化对人口迁 移的可能影响等4 种模型。

该模型经并行化处理, 在 256 个处理器的计算机上运行约2.8 万次,求解得到至 2020年的欧共体人口预测及有关参数出生率、死亡率、迁移速率的上、下置信限和相应的估算标准误差, 除欧共体外迁移 率估算标准误差约为70%外,其它均在30%上下。该方法为研究资料 不确定性在模型中的传播及相关预测结果的影响提供了基础,这在 利用普通计算机或工作站的常规模型中是难以实现的。

3.3 城市动力学

城市形态生成演化的时间—空间动力学过程,即城市形态学的研究是 城市地理学理论研究的新发展, 与以城市景观、人居环境设计为主体 的城市规划学中的城市形态学有重叠,但更多的是差异。城市地理学 研究城市形态,突出人类活动、人口发展、土地利用变化、经济发展、社会进步、城市内部社会马赛克(社区)演变所导致的城市形态外延 扩展的空间—时间过程的动力学机制,通过模拟,预测城市演变的 未来形态。

像城市形态分形特征的研究,从开始之初的研究城市体系等级规模所 蕴涵的分形本质研究(即G.K.齐夫模型中的负幂指数q和帕雷托分布 中的负幂指数b, 极有可能就是城市体系形态分维数的表现,发展为 对具体城市本身分形特征的研究。其基本的假设是: 一个城市, 由城 市中心(CBD)向外, 随径向距离增加,人口密度、土地利用、经济活 动强度等亦呈负幂指数式衰减。这种衰减形式, Batty等认为有可能 是城市分维形态的某种表现。通过对美、英等国近10余个不同规模城 市的研究, Batty相信这些城市具有分形城市的共同特征, 每个城市 在不同历史时期分维数的差异,则有可能是城市演化内在机制演变的 反映。这种分形城市的研究, 其基础是作为城市内部人类活动基本单 元的社区的结构、功能等演变的形式、强度及社区间的关联,是由城市 宏观(体系)形态学向城市微观(本体)形态学的发展与延伸,而这 只有基于GIS、RS、GPS技术, 凭借高性能计算才能得以实现。

在城市形态学研究中,几乎与城市分形研究相同时, 基于细胞自动机 理论的城市生成、发展、演化模拟, 在高性能计算的支撑下, 其模拟、预测城市形态的能力,正在为越来越多的地理学家们所重视。城市细胞 自动机模拟的基本假设是: 城市是一个开放的自组织有机体,其生成、发展过程可类比于细胞组织的裂变与扩展。作为城市细胞基本单元的 城市社区, 是城市活动的高位势场所在, 高位势场向外、向相邻细胞 单元扩散,不断激发新的、次一级细胞单元的活动, 从而推动城市 核心向城市外缘的发展。Batty、White应用细胞自动机模拟专用软件 系统,利用GIS作支撑,成功地进行了城市细胞自动机形态生成模拟,国内亦有学者开始这一领域的研究工作。相信, 在高性能计算支撑下,城市演化动力学的研究有可能真正揭示城市演化的本质, 进而预测城 市的未来形态, 通过模型参数调整探索城市可持续发展的未来之路。

地理学正向整体地理学、元地理学发展, 其研究的内容,无论其是 自然地理的或是人文地理的, 其研究的方法, 无论其是定性的或是 定量的,在高性能计算的时代,都将成为可能。Geocomputation理论、方法、模型等, 对大多数地理学家来说, 可能都还比较陌生,但正如 Geomatics在经过相当长一段时间的地学领域研究的实践后才为广大 地学工作者所接受那样,地理计算学也将最终为地理学家们所承认而 成为地理科学殿堂中的重要一员。可以肯定, 地理计算理论、方法、模型、算法的不断完善, 高性能计算设备的发展和普及,地理学家 们的广泛参与, 终将把地理科学推向一个全新的水平。

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