MapReduce基于大数据的土地利用变化模型(2)
（二）研究意义
土地资源是人们赖以生活及进步所不可或缺的自然、经济前提。土地资源的有限性同人们不断增加的使用量间所存在着的问题需要正确的土地使用管理来协调。所以，土地利用变化是可持续发展和当今环境变化所研讨的关键话题，同时其受自然及人文要素在不同时空尺度上的彼此影响[17]。而建立模型是进一步理解土地使用变化进程、机理以及各种影响要素的必然措施，其目标是为了进一步地研究土地利用变化，并为政府制订有关政策给予根据，将土地资源的价值最大化，并促使资源的可持续利用。在大数据的作用下，对数据的依赖性持续加强，以数据作为剖析根本的定量分析法有逐渐代替将专家分析作为应用基础的定性分析法的趋向。对此，为应对“大数据”环境下的土地的复杂数据特征及资源环境，必须建立基于大数据的土地利用变化模型[18]。模型能够分别出作用于土地利用变化速度及结构的天然及社会要素，同时能够预估出土地利用变化所产生出的结果。另外，模型还可以协助预估出未来各种状况下的土地利用变化状况，进而保障土地规划结构的合理性。总的来说，模型增补了对土地管理系统分析的缺陷，帮助人们获得更多有价值的决策依据[19]。
二、国内外研究进展
三、基于大数据的土地利用变化模型模拟
（一）理论基础
1.元胞自动机概念
美国科学家Von Neumann以为自我复制为生命系统所具有特殊性质，并由大量的元胞构成复杂的时空离散框架，于其内进行自身的复制活动。Von Neumann把这样一种时空离散的动力学系统确立为元胞自动机（CA）。区域内的各个元胞均有其自身特殊的性质，而且都是由规定数目的离散值构成：只需遵照同样的转换规则，便能够得出元胞在其他不同时期的内在形态；同样，各个元胞自身的状态仅依据于周围元胞状态来改变，体现出同周围元胞的彼此联系；于相同的转换规则下一起变动，许多元胞经过简略的相互影响继而推进整体的动态变换。
2.元胞自动机构成
元胞自动机是由元胞、元胞空间、邻域、转换规则这四项所构成的。通俗的来说，能够把他看成一个由元胞空间及其特定的转换规则所构成的离散动力学模型。其表达方式能够采用以下函数式来进行阐述：
CA=(L,S,N,F)
CA表示元胞自动机；L表示元胞空间，是一种有序划分出的网格区域，各个元胞就由单独的网格区域对应而成，L一般为一文、二文的空间，但其在理论上能够为任何正整数文数的空间；S是元胞的离散的状态集合；N是元胞的邻域境遇，其数学公式能够表达为：
N=(S1,S2,...,Sn)
n是元胞的邻居数量，Sn∈S；F为该元胞区域的转换规则，能够将Sn映射到S上。
3.元胞自动机特点
CA模型通过应用系统单元彼此之间的作用来模拟系统的动态变换,是一种“自下而上”的建模办法；CA模型是一种时空上离散的模型,较易用于计算机建模；土地模型的变化进程是动态的繁杂的时空变换过程，CA就是一种时空动力学系统,经过分析目标的元胞空间、初始状态以及转换规则,适合用于预估具有复杂性的时空系统；CA模型并不依据比例尺的概念；CA模型与GIS栅格数据具有相同的空间数据结构，因此CA模型易与GIS及RS等地理信息技术进行集成。