地理研究課題申報(bào)書模板一、封面內(nèi)容

地理信息科學(xué)前沿交叉研究項(xiàng)目：基于多源數(shù)據(jù)融合與的復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

申請(qǐng)人：張明華

所屬單位：中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用基礎(chǔ)研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目聚焦于復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演變與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的核心科學(xué)問題，旨在構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合與驅(qū)動(dòng)的綜合研究框架。研究以城市化快速擴(kuò)張區(qū)為關(guān)鍵區(qū)域，系統(tǒng)整合遙感影像、氣象數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)及物聯(lián)網(wǎng)傳感器等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)與地理加權(quán)回歸模型，建立城市擴(kuò)張、生態(tài)退化與氣候變化協(xié)同作用下的時(shí)空動(dòng)態(tài)模型。通過開發(fā)基于注意力機(jī)制的端到端預(yù)測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)區(qū)域尺度土地利用變化、洪水風(fēng)險(xiǎn)及熱島效應(yīng)的精細(xì)化模擬與早期預(yù)警。項(xiàng)目采用多尺度嵌套模擬方法，結(jié)合元分析理論與機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性技術(shù)，揭示驅(qū)動(dòng)地理系統(tǒng)演變的非線性機(jī)制與關(guān)鍵閾值效應(yīng)。預(yù)期成果包括一套完整的地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬軟件平臺(tái)、系列高精度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估圖譜及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的政策干預(yù)建議，為國土空間規(guī)劃、防災(zāi)減災(zāi)體系建設(shè)及可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略提供科學(xué)支撐。本研究的創(chuàng)新性在于跨學(xué)科方法論的系統(tǒng)性創(chuàng)新，通過數(shù)據(jù)科學(xué)賦能傳統(tǒng)地理研究，推動(dòng)復(fù)雜地理系統(tǒng)研究的范式轉(zhuǎn)型，并為全球變化背景下的區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供關(guān)鍵技術(shù)路徑。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

地理學(xué)作為一門交叉性與實(shí)踐性極強(qiáng)的學(xué)科，其發(fā)展始終與人類生存環(huán)境變遷和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求緊密相連。進(jìn)入21世紀(jì)，全球尺度上的氣候變化、城市快速擴(kuò)張、資源過度消耗以及生態(tài)系統(tǒng)退化等復(fù)雜地理現(xiàn)象交織并發(fā)，對(duì)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)地理研究方法在處理海量、動(dòng)態(tài)、多尺度地理信息時(shí)面臨瓶頸，難以有效揭示復(fù)雜地理系統(tǒng)內(nèi)部的相互作用機(jī)制與動(dòng)態(tài)演變規(guī)律。當(dāng)前，地理信息科學(xué)領(lǐng)域正經(jīng)歷著由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法論變革，遙感、地理信息系統(tǒng)（GIS）、大數(shù)據(jù)、（）等技術(shù)的融合應(yīng)用，為復(fù)雜地理系統(tǒng)研究提供了新的可能性和突破口。然而，現(xiàn)有研究在多源數(shù)據(jù)融合的深度、時(shí)空動(dòng)態(tài)模型的精度、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的動(dòng)態(tài)性以及決策支持的有效性等方面仍存在顯著不足。例如，單一數(shù)據(jù)源或傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型難以捕捉城市擴(kuò)張與生態(tài)退化之間的非線性反饋關(guān)系；現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法多基于靜態(tài)場(chǎng)景，難以適應(yīng)快速變化的地理環(huán)境；政策干預(yù)措施的地理空間異質(zhì)性常被忽視，導(dǎo)致規(guī)劃方案的科學(xué)性與可操作性不足。這些問題不僅制約了地理學(xué)理論研究的深度，也限制了其在實(shí)踐應(yīng)用中的指導(dǎo)價(jià)值。因此，開展基于多源數(shù)據(jù)融合與的復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究，不僅是對(duì)地理學(xué)傳統(tǒng)研究范式的必要補(bǔ)充與拓展，更是應(yīng)對(duì)全球變化挑戰(zhàn)、推動(dòng)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的迫切需求。

本項(xiàng)目的研究意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

首先，在學(xué)術(shù)價(jià)值層面，本項(xiàng)目致力于推動(dòng)地理信息科學(xué)與、復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)等多學(xué)科的深度融合，探索數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)地理學(xué)的新理論、新方法與新范式。通過整合多源異構(gòu)地理數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空動(dòng)態(tài)模型，能夠更精細(xì)地刻畫復(fù)雜地理系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律與外在表現(xiàn)，揭示多因子耦合作用下的系統(tǒng)演變機(jī)制。這將為地理學(xué)理論創(chuàng)新提供新的視角和工具，特別是在理解城市-生態(tài)-氣候耦合系統(tǒng)的復(fù)雜互動(dòng)、識(shí)別系統(tǒng)臨界狀態(tài)等方面具有突破潛力。項(xiàng)目研究將深化對(duì)地理系統(tǒng)時(shí)空異質(zhì)性與動(dòng)態(tài)演變過程的認(rèn)識(shí)，完善地理系統(tǒng)建模的理論框架，為地理信息科學(xué)在復(fù)雜系統(tǒng)研究領(lǐng)域的理論發(fā)展貢獻(xiàn)原創(chuàng)性成果。此外，通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性技術(shù)，本項(xiàng)目將探索“如何做”與“為何做”相結(jié)合的研究路徑，提升地理模擬結(jié)果的科學(xué)可信度與決策解釋力，推動(dòng)地理學(xué)從“描述性”研究向“預(yù)測(cè)性”和“規(guī)范性”研究的縱深發(fā)展。

其次，在經(jīng)濟(jì)價(jià)值層面，本項(xiàng)目的研究成果能夠?yàn)閰^(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供關(guān)鍵的技術(shù)支撐和決策依據(jù)。城市化進(jìn)程加速是全球發(fā)展趨勢(shì)，但快速擴(kuò)張帶來的交通擁堵、環(huán)境污染、資源短缺、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能退化等問題日益突出。本項(xiàng)目通過構(gòu)建高精度的城市擴(kuò)張模擬模型，能夠預(yù)測(cè)未來不同發(fā)展情景下的城市空間形態(tài)演變，為城市總體規(guī)劃、新區(qū)建設(shè)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等提供科學(xué)依據(jù)，有效優(yōu)化城市空間布局，提升城市運(yùn)行效率。在防災(zāi)減災(zāi)領(lǐng)域，本項(xiàng)目開發(fā)的洪水風(fēng)險(xiǎn)、熱島效應(yīng)等動(dòng)態(tài)評(píng)估模型，能夠?yàn)閰^(qū)域?yàn)?zāi)害預(yù)警、應(yīng)急響應(yīng)、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃提供實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的信息支持，顯著降低自然災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。此外，通過對(duì)土地利用變化、生態(tài)系統(tǒng)退化與氣候變化相互作用的模擬分析，本項(xiàng)目能夠識(shí)別區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵約束因子與潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，為制定資源節(jié)約型、環(huán)境友好型的發(fā)展戰(zhàn)略提供科學(xué)建議，助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。例如，通過模擬不同能源結(jié)構(gòu)、土地利用方式對(duì)區(qū)域碳匯能力的影響，可以為碳中和目標(biāo)下的區(qū)域政策制定提供量化依據(jù)。

再次，在社會(huì)價(jià)值層面，本項(xiàng)目的研究成果直接服務(wù)于國家重大戰(zhàn)略需求和社會(huì)公眾福祉。隨著人口增長(zhǎng)和城市化進(jìn)程加速，土地資源供需矛盾日益尖銳，科學(xué)合理的土地利用規(guī)劃對(duì)于保障國家糧食安全、生態(tài)安全和社會(huì)穩(wěn)定至關(guān)重要。本項(xiàng)目通過多源數(shù)據(jù)融合與技術(shù)，能夠構(gòu)建精細(xì)化的土地利用變化模擬與預(yù)測(cè)模型，揭示人類活動(dòng)與土地利用變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，為國土空間規(guī)劃、“三區(qū)三線”劃定、耕地保護(hù)等提供決策支持，促進(jìn)土地資源節(jié)約集約利用。在生態(tài)環(huán)境保護(hù)方面，本項(xiàng)目通過對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能退化、生物多樣性減少等問題的動(dòng)態(tài)評(píng)估，能夠?yàn)樯鷳B(tài)保護(hù)紅線劃定、自然保護(hù)地體系完善、生態(tài)修復(fù)工程實(shí)施提供科學(xué)依據(jù)，推動(dòng)生態(tài)文明建設(shè)。同時(shí)，項(xiàng)目研究成果能夠提升政府管理部門的決策科學(xué)化水平，促進(jìn)環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化。此外，項(xiàng)目研究過程中培養(yǎng)的高水平研究人才，以及開發(fā)的開源軟件平臺(tái)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品，也將為社會(huì)提供智力支持和公共產(chǎn)品，提升公眾對(duì)地理環(huán)境問題的認(rèn)知水平和參與度，促進(jìn)社會(huì)和諧可持續(xù)發(fā)展。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，國內(nèi)外研究已取得顯著進(jìn)展，形成了多元化的研究路徑和方法體系。從國際研究視角看，地理信息科學(xué)的發(fā)展與地理系統(tǒng)研究的演進(jìn)緊密相連。早期研究側(cè)重于基于GIS空間分析的地貌演化、土地利用變化模擬等，代表性工作如Coppock(1994)對(duì)遙感與GIS在地理學(xué)應(yīng)用的開創(chuàng)性綜述，以及Turner等(1989)提出的基于元分析的土地利用變化模擬框架，為理解土地利用/土地覆被變化（LUCC）的驅(qū)動(dòng)機(jī)制奠定了基礎(chǔ)。隨后，元胞自動(dòng)機(jī)（CA）模型成為模擬城市擴(kuò)張、生態(tài)格局演變的核心工具，如Clarke等(1997)提出的CellularAutomatawithMarkovChnTransitionRules（CA-MCRT）模型，以及Wu等(2002)發(fā)展的多尺度CA模型，極大地推動(dòng)了城市增長(zhǎng)模擬的研究。與此同時(shí)，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（SystemDynamics,SD）方法被引入地理學(xué)研究，用于模擬區(qū)域經(jīng)濟(jì)-環(huán)境系統(tǒng)互動(dòng)，如Vitousek等(1986)對(duì)美國夏威夷島氮循環(huán)與生態(tài)演化的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，展示了該方法在揭示反饋機(jī)制與動(dòng)態(tài)路徑方面的潛力。

進(jìn)入21世紀(jì)，隨著遙感技術(shù)、大數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的飛速發(fā)展，地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬研究呈現(xiàn)出多技術(shù)融合的趨勢(shì)。多智能體模型（Agent-BasedModeling,ABM）成為模擬復(fù)雜地理系統(tǒng)行為的重要方法，能夠刻畫個(gè)體決策行為與宏觀涌現(xiàn)現(xiàn)象的互動(dòng)，如Batty(2005)對(duì)城市形成與演化的ABM研究，以及Bolton等(2011)基于ABM的社區(qū)發(fā)展模擬。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，基于GIS的空間分析技術(shù)被廣泛應(yīng)用于自然災(zāi)害、環(huán)境污染等風(fēng)險(xiǎn)制圖，如Cutter等(2003)提出的社區(qū)災(zāi)害脆弱性指數(shù)（CVDI）模型，以及Zhang等(2003)對(duì)中國洪水風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的研究。近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)與技術(shù)開始滲透到地理系統(tǒng)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，如使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行土地利用分類與預(yù)測(cè)（Luo&Legendre,2001），應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模擬水文過程（Becker&McBratney,1996），以及基于隨機(jī)森林（RandomForest）的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（Breiman,2001）。然而，現(xiàn)有研究仍存在若干局限性，主要體現(xiàn)在：一是多源數(shù)據(jù)融合的深度與廣度不足，多數(shù)研究?jī)H依賴單一類型的遙感數(shù)據(jù)或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，難以全面刻畫地理系統(tǒng)的復(fù)雜性；二是模型解釋性較差，深度學(xué)習(xí)等模型常被視為“黑箱”，其內(nèi)部決策機(jī)制難以被理解和驗(yàn)證，影響了模型在科學(xué)研究和決策應(yīng)用中的可信度；三是模型動(dòng)態(tài)性有待加強(qiáng)，現(xiàn)有動(dòng)態(tài)模型多基于時(shí)間序列分析或簡(jiǎn)化的狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則，難以捕捉地理系統(tǒng)快速變化過程中的非線性特征與閾值效應(yīng)；四是跨尺度模擬與集成決策研究相對(duì)薄弱，不同尺度模型間的耦合與轉(zhuǎn)換機(jī)制、以及模擬結(jié)果在多目標(biāo)決策中的綜合應(yīng)用仍需深入探索。

國內(nèi)地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究雖然起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，并在特定領(lǐng)域形成了特色與優(yōu)勢(shì)。在土地利用變化研究方面，國內(nèi)學(xué)者基于中國快速城市化的背景，開展了大量CA模型、元胞自動(dòng)機(jī)-脈沖響應(yīng)模型（CA-PRM）等應(yīng)用研究，如Xie等(2006)對(duì)中國城市群擴(kuò)張模擬，以及Wu等(2013)提出的面向過程的土地利用變化模擬框架，為理解中國土地利用變化特征與機(jī)制提供了重要支撐。在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，國內(nèi)研究結(jié)合國情特點(diǎn)，發(fā)展了基于GIS與遙感的中國特色自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)模型，如基于地形地貌與降雨數(shù)據(jù)的洪水風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型（李曉燕等，2010），以及考慮社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的地震災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃方法（高士斌等，2015）。近年來，國內(nèi)學(xué)者在地理大數(shù)據(jù)與應(yīng)用方面展現(xiàn)出較強(qiáng)活力，如利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行城市熱島效應(yīng)預(yù)測(cè)（張仁華等，2018），基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像自動(dòng)解譯與變化檢測(cè)（李德仁等，2019），以及構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的城市精細(xì)化管理平臺(tái)（劉凱等，2020）。然而，國內(nèi)研究仍面臨若干挑戰(zhàn)：一是多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法有待系統(tǒng)創(chuàng)新，現(xiàn)有研究多側(cè)重于數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單疊加或兩兩融合，缺乏對(duì)多尺度、多類型數(shù)據(jù)深度耦合的理論與方法突破；二是模型與地理學(xué)理論的深度融合不足，多數(shù)研究?jī)H將作為工具應(yīng)用于傳統(tǒng)模型，未能充分挖掘其在揭示地理系統(tǒng)內(nèi)在機(jī)理方面的潛力；三是動(dòng)態(tài)模擬的實(shí)時(shí)性與精度有待提升，現(xiàn)有模型難以適應(yīng)快速變化的地理環(huán)境，對(duì)突發(fā)事件（如極端天氣、重大工程）的響應(yīng)機(jī)制研究不足；四是研究成果向決策轉(zhuǎn)化的效率不高，多數(shù)研究停留在學(xué)術(shù)論文層面，缺乏與政府決策部門的有效對(duì)接與成果轉(zhuǎn)化機(jī)制。

綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，當(dāng)前復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域仍存在若干研究空白與亟待解決的問題。首先，多源數(shù)據(jù)深度融合的理論與方法體系尚未建立，現(xiàn)有數(shù)據(jù)融合多基于經(jīng)驗(yàn)或技術(shù)堆砌，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性、不確定性及融合價(jià)值的系統(tǒng)性理論指導(dǎo)。其次，模型的可解釋性與地理學(xué)認(rèn)知的結(jié)合機(jī)制有待探索，如何利用揭示地理系統(tǒng)演變的復(fù)雜機(jī)制與關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子，是推動(dòng)地理學(xué)理論創(chuàng)新的關(guān)鍵。再次，動(dòng)態(tài)模擬的實(shí)時(shí)性與預(yù)測(cè)精度仍需提升，尤其是在應(yīng)對(duì)快速城市化、氣候變化等非線性過程時(shí)，現(xiàn)有模型往往存在滯后或失真問題。最后，跨尺度模擬與集成決策研究相對(duì)薄弱，不同尺度模型間的耦合、多目標(biāo)決策下的模型選擇與權(quán)重確定等問題仍需深入研究。針對(duì)這些不足，本項(xiàng)目擬整合多源數(shù)據(jù)融合與技術(shù)，構(gòu)建面向復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的綜合研究框架，以填補(bǔ)現(xiàn)有研究的空白，推動(dòng)地理信息科學(xué)與相關(guān)學(xué)科的交叉融合與發(fā)展。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在構(gòu)建一套基于多源數(shù)據(jù)融合與的復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估綜合框架，系統(tǒng)研究城市化快速擴(kuò)張區(qū)土地-水-氣-生耦合系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演變機(jī)制與風(fēng)險(xiǎn)特征，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)決策支持。圍繞這一總體目標(biāo)，項(xiàng)目設(shè)定以下具體研究目標(biāo)：

1.建立面向復(fù)雜地理系統(tǒng)研究的多源數(shù)據(jù)深度融合理論與方法體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感、氣象、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、物聯(lián)網(wǎng)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)配準(zhǔn)、時(shí)空特征提取與知識(shí)融合。

2.開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)與地理加權(quán)回歸相結(jié)合的時(shí)空動(dòng)態(tài)模擬模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市擴(kuò)張、生態(tài)退化、氣候變化等復(fù)雜地理現(xiàn)象的精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化模擬與預(yù)測(cè)。

3.構(gòu)建基于機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)洪水風(fēng)險(xiǎn)、熱島效應(yīng)、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能退化等關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評(píng)估與早期預(yù)警。

4.整合模擬與評(píng)估結(jié)果，形成一套面向區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的集成決策支持平臺(tái)，為國土空間規(guī)劃、防災(zāi)減災(zāi)、生態(tài)保護(hù)等提供科學(xué)依據(jù)。

為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，項(xiàng)目將開展以下四個(gè)方面的研究?jī)?nèi)容：

1.多源數(shù)據(jù)融合與地理系統(tǒng)表征研究

本部分旨在解決復(fù)雜地理系統(tǒng)研究中的數(shù)據(jù)瓶頸問題，建立一套系統(tǒng)性的多源數(shù)據(jù)融合理論與方法。具體研究?jī)?nèi)容包括：

（1）研究多源異構(gòu)地理數(shù)據(jù)的時(shí)空配準(zhǔn)與融合方法，重點(diǎn)解決遙感影像、氣象數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等多源數(shù)據(jù)在時(shí)間分辨率、空間尺度、幾何形態(tài)等方面的差異問題，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)對(duì)齊與融合。開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的特征提取與融合算法，有效提取不同數(shù)據(jù)源中的時(shí)空特征，并構(gòu)建數(shù)據(jù)層面的關(guān)聯(lián)模型。

（2）研究地理系統(tǒng)多維表征方法，基于多源數(shù)據(jù)融合結(jié)果，構(gòu)建包含地形地貌、水文水系、生態(tài)斑塊、社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等多維特征的地理系統(tǒng)表征體系，為后續(xù)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供統(tǒng)一的輸入數(shù)據(jù)。

（3）研究數(shù)據(jù)融合過程中的不確定性處理方法，針對(duì)不同數(shù)據(jù)源的精度差異、缺失值等問題，開發(fā)不確定性傳遞與補(bǔ)償模型，提升融合結(jié)果的可靠性。

假設(shè)：通過多源數(shù)據(jù)深度融合，能夠顯著提升地理系統(tǒng)表征的維度與精度，為復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供更全面、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.基于深度學(xué)習(xí)與地理加權(quán)回歸的時(shí)空動(dòng)態(tài)模擬研究

本部分旨在發(fā)展一套能夠捕捉復(fù)雜地理系統(tǒng)非線性動(dòng)態(tài)演變特征的模擬模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市擴(kuò)張、生態(tài)退化、氣候變化等過程的精細(xì)化模擬與預(yù)測(cè)。具體研究?jī)?nèi)容包括：

（1）研究基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)時(shí)空模型，開發(fā)一種能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)地理系統(tǒng)時(shí)空依賴關(guān)系的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，重點(diǎn)研究注意力機(jī)制在捕捉長(zhǎng)距離空間關(guān)聯(lián)與短期時(shí)間動(dòng)態(tài)中的作用，實(shí)現(xiàn)對(duì)地理系統(tǒng)演變過程的高精度模擬。

（2）研究地理加權(quán)回歸（GWR）與深度學(xué)習(xí)的混合模型，將GWR的局部非線性建模能力與深度學(xué)習(xí)的全局學(xué)習(xí)能力相結(jié)合，提升模型對(duì)地理空間異質(zhì)性的刻畫能力，并增強(qiáng)模型的可解釋性。

（3）構(gòu)建復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬平臺(tái)，基于上述模型，開發(fā)一個(gè)可擴(kuò)展的模擬平臺(tái)，支持多情景模擬、不確定性分析等功能，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供動(dòng)態(tài)模擬工具。

（4）開展城市擴(kuò)張與生態(tài)退化耦合模擬，重點(diǎn)研究城市擴(kuò)張對(duì)生態(tài)斑塊分割、破碎化及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能退化的影響機(jī)制，揭示兩者之間的非線性反饋關(guān)系。

假設(shè)：基于深度學(xué)習(xí)與地理加權(quán)回歸的混合模型能夠顯著提升復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬的精度與解釋力，能夠有效揭示地理系統(tǒng)演變的內(nèi)在機(jī)制與關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子。

3.基于機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究

本部分旨在發(fā)展一套能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的模型體系，并增強(qiáng)模型的可解釋性，為區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。具體研究?jī)?nèi)容包括：

（1）研究基于深度特征解釋的洪水風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)提取洪水災(zāi)害相關(guān)的時(shí)空特征，并結(jié)合地理加權(quán)回歸模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)洪水風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估的地理空間精細(xì)化模擬。

（2）研究基于注意力機(jī)制的城鎮(zhèn)熱島效應(yīng)預(yù)測(cè)模型，利用注意力機(jī)制捕捉城市下墊面、氣象條件、社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)熱島效應(yīng)的差異化影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)熱島強(qiáng)度時(shí)空分布的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。

（3）研究基于可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能退化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，利用LIME或SHAP等可解釋性技術(shù)，揭示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能退化風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子及其空間分布特征。

（4）構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)，基于上述模型，開發(fā)一個(gè)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、評(píng)估與預(yù)警。

假設(shè)：基于機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型能夠顯著提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度與可信度，并能夠?yàn)閰^(qū)域防災(zāi)減災(zāi)提供有效的決策支持。

4.面向區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的集成決策支持研究

本部分旨在整合模擬與評(píng)估結(jié)果，構(gòu)建一套面向區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的集成決策支持平臺(tái)，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。具體研究?jī)?nèi)容包括：

（1）研究多目標(biāo)決策方法在區(qū)域可持續(xù)發(fā)展中的應(yīng)用，基于模擬與評(píng)估結(jié)果，構(gòu)建包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)公平、生態(tài)保護(hù)等多目標(biāo)決策模型，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供最優(yōu)決策方案。

（2）開發(fā)集成決策支持平臺(tái)，將模擬模型、評(píng)估模型與決策模型集成到一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)上，實(shí)現(xiàn)多情景模擬、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、決策支持等功能的一體化。

（3）開展案例研究，選擇典型城市化快速擴(kuò)張區(qū)，應(yīng)用集成決策支持平臺(tái)，為區(qū)域國土空間規(guī)劃、防災(zāi)減災(zāi)、生態(tài)保護(hù)等提供科學(xué)決策支持。

（4）評(píng)估集成決策支持平臺(tái)的有效性，通過與傳統(tǒng)決策方法的對(duì)比分析，評(píng)估集成決策支持平臺(tái)在提升決策科學(xué)化水平方面的作用。

假設(shè)：面向區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的集成決策支持平臺(tái)能夠顯著提升區(qū)域決策的科學(xué)化水平，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供有效的決策支持。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用多學(xué)科交叉的研究方法，綜合運(yùn)用地理信息系統(tǒng)（GIS）、遙感（RS）、（）、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)學(xué)建模等技術(shù)手段，結(jié)合實(shí)地與案例研究，系統(tǒng)開展復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法以及技術(shù)路線如下：

1.研究方法

（1）多源數(shù)據(jù)融合方法：采用時(shí)空地理加權(quán)回歸（ST-GWR）、深度學(xué)習(xí)特征融合網(wǎng)絡(luò)（如注意力機(jī)制CNN-LSTM混合模型）以及地理本體論等方法，實(shí)現(xiàn)遙感影像、氣象數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)配準(zhǔn)、時(shí)空特征提取與知識(shí)融合。開發(fā)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型，捕捉不同數(shù)據(jù)源之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

（2）時(shí)空動(dòng)態(tài)模擬方法：構(gòu)建基于元胞自動(dòng)機(jī)-系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（CA-SD）耦合模型、深度學(xué)習(xí)時(shí)空模型（如CNN-LSTM）、地理加權(quán)回歸時(shí)空模型（ST-GWR）等多種動(dòng)態(tài)模擬模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市擴(kuò)張、生態(tài)退化、氣候變化等復(fù)雜地理現(xiàn)象的精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化模擬與預(yù)測(cè)。采用多智能體模型（ABM）刻畫個(gè)體行為與宏觀涌現(xiàn)現(xiàn)象的互動(dòng)。

（3）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法：開發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，如LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanations）或SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）解釋的深度學(xué)習(xí)模型、地理加權(quán)回歸模型、隨機(jī)森林模型等，實(shí)現(xiàn)對(duì)洪水風(fēng)險(xiǎn)、熱島效應(yīng)、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能退化等關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評(píng)估與早期預(yù)警。

（4）多目標(biāo)決策方法：采用多準(zhǔn)則決策分析（MCDA）、層次分析法（AHP）、目標(biāo)規(guī)劃等方法，研究多目標(biāo)決策方法在區(qū)域可持續(xù)發(fā)展中的應(yīng)用，構(gòu)建包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)公平、生態(tài)保護(hù)等多目標(biāo)決策模型。

（5）實(shí)證研究方法：選擇典型城市化快速擴(kuò)張區(qū)作為研究區(qū)，結(jié)合遙感影像解譯、實(shí)地、專家訪談等方法，收集多源數(shù)據(jù)，開展案例研究，驗(yàn)證模型的有效性，并評(píng)估集成決策支持平臺(tái)的有效性。

2.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

（1）數(shù)據(jù)收集實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集方案，收集研究區(qū)過去20年的遙感影像、氣象數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)等，并進(jìn)行預(yù)處理和融合。

（2）模型構(gòu)建實(shí)驗(yàn)：分別構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)、地理加權(quán)回歸、多智能體模型等多種動(dòng)態(tài)模擬模型，以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和模型驗(yàn)證。

（3）多目標(biāo)決策實(shí)驗(yàn)：設(shè)計(jì)多目標(biāo)決策場(chǎng)景，應(yīng)用多目標(biāo)決策模型，生成多個(gè)備選方案，并進(jìn)行綜合評(píng)估。

（4）系統(tǒng)集成實(shí)驗(yàn)：將模擬模型、評(píng)估模型與決策模型集成到一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)上，進(jìn)行系統(tǒng)集成實(shí)驗(yàn)，測(cè)試平臺(tái)的穩(wěn)定性和易用性。

3.數(shù)據(jù)收集與分析方法

（1）數(shù)據(jù)收集：采用遙感影像解譯、實(shí)地、專家訪談、公開數(shù)據(jù)獲取等多種方法，收集研究區(qū)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括幾何校正、輻射校正、大氣校正、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)配準(zhǔn)等。

（3）數(shù)據(jù)分析：采用GIS空間分析、遙感圖像處理、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析等方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。

（4）模型評(píng)估：采用交叉驗(yàn)證、獨(dú)立測(cè)試集、ROC曲線、混淆矩陣等方法，對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和比較。

4.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的技術(shù)路線分為以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：

（1）研究準(zhǔn)備階段：明確研究目標(biāo)與內(nèi)容，設(shè)計(jì)研究方案，收集多源數(shù)據(jù)，開展文獻(xiàn)綜述和理論分析。

（2）數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理階段：收集研究區(qū)遙感影像、氣象數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)等，并進(jìn)行預(yù)處理和融合，構(gòu)建地理系統(tǒng)多維表征體系。

（3）模型構(gòu)建與優(yōu)化階段：分別構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)、地理加權(quán)回歸、多智能體模型等多種動(dòng)態(tài)模擬模型，以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和模型驗(yàn)證。

（4）集成決策支持平臺(tái)開發(fā)階段：將模擬模型、評(píng)估模型與決策模型集成到一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)上，開發(fā)集成決策支持平臺(tái)。

（5）案例研究與應(yīng)用階段：選擇典型城市化快速擴(kuò)張區(qū)作為研究區(qū)，應(yīng)用集成決策支持平臺(tái)，為區(qū)域國土空間規(guī)劃、防災(zāi)減災(zāi)、生態(tài)保護(hù)等提供科學(xué)決策支持。

（6）成果總結(jié)與推廣階段：總結(jié)研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文，開發(fā)相關(guān)軟件和工具，推廣研究成果。

（7）項(xiàng)目評(píng)估與結(jié)題階段：評(píng)估項(xiàng)目成果，撰寫項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告，進(jìn)行項(xiàng)目結(jié)題驗(yàn)收。

上述技術(shù)路線將確保項(xiàng)目研究的系統(tǒng)性和科學(xué)性，推動(dòng)復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究的發(fā)展，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)決策支持。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在理論、方法與應(yīng)用層面均具有顯著創(chuàng)新性，旨在推動(dòng)地理信息科學(xué)、與復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的交叉融合，為復(fù)雜地理系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供新的視角、工具與路徑。

1.理論創(chuàng)新：構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合與地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的耦合理論框架

現(xiàn)有研究在多源數(shù)據(jù)融合與地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化結(jié)合方面存在理論短板，多數(shù)研究側(cè)重于技術(shù)層面的整合，缺乏對(duì)兩者內(nèi)在耦合機(jī)制的理論闡釋。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出構(gòu)建“多源數(shù)據(jù)融合-地理系統(tǒng)表征-動(dòng)態(tài)演化模擬”的耦合理論框架，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)融合不僅是技術(shù)手段，更是揭示地理系統(tǒng)內(nèi)在結(jié)構(gòu)與動(dòng)態(tài)機(jī)制的理論途徑。通過多源數(shù)據(jù)深度融合，能夠更全面、準(zhǔn)確地刻畫地理系統(tǒng)的多維特征與時(shí)空關(guān)聯(lián)，為基于機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的混合模擬模型構(gòu)建提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。本項(xiàng)目進(jìn)一步探索數(shù)據(jù)融合如何影響地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的微觀基礎(chǔ)與宏觀格局，研究數(shù)據(jù)異質(zhì)性、不確定性如何反饋?zhàn)饔糜谀Ｐ托袨椋瑥亩罨瘜?duì)復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化規(guī)律的認(rèn)識(shí)。此外，本項(xiàng)目引入的可解釋性理論，探索如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型揭示地理系統(tǒng)演化的復(fù)雜機(jī)制與關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子，推動(dòng)地理學(xué)從“描述性”研究向“解釋性”和“預(yù)測(cè)性”研究的縱深發(fā)展，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)地理學(xué)的新理論內(nèi)涵。

2.方法創(chuàng)新：開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)與地理加權(quán)回歸相結(jié)合的混合建模方法

現(xiàn)有地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬方法多依賴于單一的CA模型、元胞自動(dòng)機(jī)-系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)耦合模型或傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型，難以兼顧模型的動(dòng)態(tài)性、空間異質(zhì)性、非線性特征與可解釋性。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出將深度學(xué)習(xí)與地理加權(quán)回歸相結(jié)合的混合建模方法，旨在克服單一模型的局限性。深度學(xué)習(xí)模型（如CNN-LSTM混合模型）能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)地理系統(tǒng)復(fù)雜的時(shí)空依賴關(guān)系和非線性演變模式，捕捉長(zhǎng)距離空間關(guān)聯(lián)與短期時(shí)間動(dòng)態(tài)，為精細(xì)化模擬提供強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。地理加權(quán)回歸（GWR）則能夠有效刻畫地理系統(tǒng)的局部非線性和空間異質(zhì)性，為模型提供局部適應(yīng)性的調(diào)整機(jī)制。通過將兩者結(jié)合，本項(xiàng)目旨在構(gòu)建一個(gè)既能捕捉全局宏觀規(guī)律又能反映局部細(xì)微變化的混合模型，提升模型模擬結(jié)果的精度與普適性。同時(shí)，本項(xiàng)目探索基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型，增強(qiáng)模型對(duì)關(guān)鍵時(shí)空特征的關(guān)注，提升模型的可解釋性。此外，本項(xiàng)目還將開發(fā)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型，以及基于LIME或SHAP的可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，進(jìn)一步推動(dòng)建模方法的創(chuàng)新與發(fā)展。

3.應(yīng)用創(chuàng)新：構(gòu)建面向區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的集成決策支持平臺(tái)

現(xiàn)有研究在地理系統(tǒng)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面成果豐碩，但多數(shù)研究停留在學(xué)術(shù)論文層面，缺乏與政府決策部門的有效對(duì)接與成果轉(zhuǎn)化機(jī)制，難以直接服務(wù)于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展實(shí)踐。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出構(gòu)建一套面向區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的集成決策支持平臺(tái)，將模擬模型、評(píng)估模型與決策模型集成到一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)上，實(shí)現(xiàn)多情景模擬、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、決策支持等功能的一體化，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供“一站式”的解決方案。該平臺(tái)將支持多目標(biāo)決策方法的應(yīng)用，能夠生成多個(gè)備選方案，并進(jìn)行綜合評(píng)估，為決策者提供科學(xué)、系統(tǒng)的決策依據(jù)。平臺(tái)還將具備用戶友好的界面和強(qiáng)大的可視化功能，方便非專業(yè)用戶使用和理解模型結(jié)果。此外，本項(xiàng)目將選擇典型城市化快速擴(kuò)張區(qū)作為研究區(qū)，應(yīng)用集成決策支持平臺(tái)，為區(qū)域國土空間規(guī)劃、防災(zāi)減災(zāi)、生態(tài)保護(hù)等提供科學(xué)決策支持，并進(jìn)行成果轉(zhuǎn)化與推廣，提升研究成果的應(yīng)用價(jià)值和社會(huì)效益。通過構(gòu)建集成決策支持平臺(tái)，本項(xiàng)目將推動(dòng)地理信息科學(xué)與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展實(shí)踐深度融合，為地理學(xué)研究的社會(huì)服務(wù)功能拓展新的路徑。

4.技術(shù)創(chuàng)新：探索多源異構(gòu)地理數(shù)據(jù)的深度融合技術(shù)

多源異構(gòu)地理數(shù)據(jù)的深度融合是復(fù)雜地理系統(tǒng)研究的核心技術(shù)瓶頸之一。本項(xiàng)目在技術(shù)創(chuàng)新層面，將重點(diǎn)探索面向地理系統(tǒng)研究的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)深度融合技術(shù)。針對(duì)遙感影像、氣象數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)在時(shí)間分辨率、空間尺度、幾何形態(tài)、數(shù)據(jù)格式等方面的差異問題，本項(xiàng)目將開發(fā)基于時(shí)空地理加權(quán)回歸（ST-GWR）和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)配準(zhǔn)與融合。利用深度學(xué)習(xí)特征提取與融合網(wǎng)絡(luò)（如注意力機(jī)制CNN-LSTM混合模型），有效提取不同數(shù)據(jù)源中的時(shí)空特征，并構(gòu)建數(shù)據(jù)層面的關(guān)聯(lián)模型。此外，本項(xiàng)目還將研究數(shù)據(jù)融合過程中的不確定性處理方法，針對(duì)不同數(shù)據(jù)源的精度差異、缺失值等問題，開發(fā)不確定性傳遞與補(bǔ)償模型，提升融合結(jié)果的可靠性。這些技術(shù)創(chuàng)新將有效解決多源異構(gòu)地理數(shù)據(jù)融合的難題，為復(fù)雜地理系統(tǒng)研究提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目預(yù)期在理論、方法、平臺(tái)與數(shù)據(jù)等方面取得一系列創(chuàng)新性成果，為復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供新的理論視角、技術(shù)工具與應(yīng)用平臺(tái)，推動(dòng)地理信息科學(xué)的發(fā)展，并服務(wù)于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展實(shí)踐。

1.理論貢獻(xiàn)

（1）構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合與地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化的耦合理論框架：預(yù)期提出一套系統(tǒng)的理論框架，闡釋多源數(shù)據(jù)融合如何揭示地理系統(tǒng)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)與動(dòng)態(tài)機(jī)制，深化對(duì)復(fù)雜地理系統(tǒng)時(shí)空異質(zhì)性、非線性特征及其驅(qū)動(dòng)因素的認(rèn)識(shí)。該框架將為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)地理學(xué)提供理論基礎(chǔ)，推動(dòng)地理學(xué)理論創(chuàng)新。

（2）發(fā)展基于深度學(xué)習(xí)與地理加權(quán)回歸相結(jié)合的混合建模理論：預(yù)期闡明深度學(xué)習(xí)模型與地理加權(quán)回歸模型在地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬中的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)機(jī)制，以及兩者結(jié)合的數(shù)學(xué)原理與算法設(shè)計(jì)思想。這將豐富地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬的理論體系，為構(gòu)建更精確、更可解釋的混合模型提供理論指導(dǎo)。

（3）探索可解釋性技術(shù)在地理學(xué)研究中的應(yīng)用理論：預(yù)期提出可解釋性技術(shù)在揭示地理系統(tǒng)內(nèi)在機(jī)制、增強(qiáng)模型可信度方面的作用機(jī)制與應(yīng)用方法，為地理學(xué)從“描述性”研究向“解釋性”研究提供新的理論路徑。

2.方法學(xué)成果

（1）開發(fā)多源異構(gòu)地理數(shù)據(jù)深度融合方法：預(yù)期開發(fā)一套系統(tǒng)性的多源數(shù)據(jù)融合方法，包括時(shí)空配準(zhǔn)、特征提取與融合、不確定性處理等技術(shù)，形成一套可復(fù)制、可推廣的數(shù)據(jù)融合流程，為復(fù)雜地理系統(tǒng)研究提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（2）構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)與地理加權(quán)回歸相結(jié)合的混合模擬模型：預(yù)期開發(fā)一套基于深度學(xué)習(xí)與地理加權(quán)回歸相結(jié)合的混合模擬模型，并形成一套模型構(gòu)建、參數(shù)優(yōu)化、模型驗(yàn)證的標(biāo)準(zhǔn)化流程，為復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬提供新的技術(shù)工具。

（3）研制基于機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型：預(yù)期開發(fā)一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并形成一套模型構(gòu)建、解釋分析、結(jié)果可視化的標(biāo)準(zhǔn)化流程，為復(fù)雜地理系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供新的技術(shù)手段。

（4）形成面向區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的集成決策支持方法：預(yù)期開發(fā)一套面向區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的集成決策支持方法，包括多目標(biāo)決策方法、情景分析方法、綜合評(píng)估方法等，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)決策支持。

3.平臺(tái)與數(shù)據(jù)成果

（1）開發(fā)集成決策支持平臺(tái)：預(yù)期開發(fā)一個(gè)集成決策支持平臺(tái)，將模擬模型、評(píng)估模型與決策模型集成到一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)上，實(shí)現(xiàn)多情景模擬、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、決策支持等功能的一體化，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供“一站式”的解決方案。

（2）構(gòu)建地理系統(tǒng)多維表征數(shù)據(jù)庫：預(yù)期構(gòu)建一個(gè)包含遙感影像、氣象數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的地理系統(tǒng)多維表征數(shù)據(jù)庫，為復(fù)雜地理系統(tǒng)研究提供數(shù)據(jù)支撐。

（3）形成區(qū)域可持續(xù)發(fā)展決策支持工具集：預(yù)期形成一套區(qū)域可持續(xù)發(fā)展決策支持工具集，包括模型庫、算法庫、數(shù)據(jù)集、案例庫等，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供決策支持工具。

4.實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值

（1）為區(qū)域國土空間規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)：預(yù)期研究成果可為區(qū)域國土空間規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)，包括土地利用規(guī)劃、城鄉(xiāng)規(guī)劃、生態(tài)保護(hù)紅線劃定等，促進(jìn)區(qū)域土地資源的節(jié)約集約利用。

（2）為防災(zāi)減災(zāi)提供技術(shù)支撐：預(yù)期研究成果可為區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)提供技術(shù)支撐，包括洪水災(zāi)害、熱島效應(yīng)、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能退化等風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評(píng)估與早期預(yù)警，提升區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)能力。

（3）為生態(tài)保護(hù)提供決策支持：預(yù)期研究成果可為區(qū)域生態(tài)保護(hù)提供決策支持，包括生態(tài)保護(hù)紅線劃定、自然保護(hù)地體系完善、生態(tài)修復(fù)工程實(shí)施等，促進(jìn)區(qū)域生態(tài)文明建設(shè)。

（4）提升區(qū)域決策科學(xué)化水平：預(yù)期研究成果可為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)決策支持，提升區(qū)域決策的科學(xué)化水平，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。

5.學(xué)術(shù)成果

（1）發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文：預(yù)期發(fā)表一系列高水平學(xué)術(shù)論文，包括SCI/SSCI期刊論文、國際會(huì)議論文等，推動(dòng)地理信息科學(xué)、與復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展。

（2）出版學(xué)術(shù)專著：預(yù)期出版一部學(xué)術(shù)專著，系統(tǒng)闡述項(xiàng)目研究成果，為相關(guān)領(lǐng)域的研究者提供參考。

（3）培養(yǎng)高層次人才：預(yù)期培養(yǎng)一批高層次人才，包括博士研究生、碩士研究生等，為地理信息科學(xué)、與復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展提供人才支撐。

本項(xiàng)目預(yù)期成果豐富，具有顯著的理論創(chuàng)新性、方法創(chuàng)新性和應(yīng)用價(jià)值，將為復(fù)雜地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究提供新的思路、工具與平臺(tái)，推動(dòng)地理信息科學(xué)的發(fā)展，并服務(wù)于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展實(shí)踐。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目實(shí)施周期為三年，共分為五個(gè)階段，每個(gè)階段都有明確的任務(wù)分配和進(jìn)度安排。同時(shí)，針對(duì)項(xiàng)目實(shí)施過程中可能遇到的風(fēng)險(xiǎn)，制定了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，以確保項(xiàng)目順利進(jìn)行。

1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

（1）第一階段：研究準(zhǔn)備階段（第1-6個(gè)月）

任務(wù)分配：

*文獻(xiàn)綜述與理論分析：全面梳理國內(nèi)外相關(guān)研究成果，明確研究目標(biāo)與內(nèi)容，構(gòu)建理論框架。

*研究方案設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)研究方案，包括數(shù)據(jù)收集方案、模型構(gòu)建方案、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案等。

*研究區(qū)選擇與數(shù)據(jù)收集：選擇典型城市化快速擴(kuò)張區(qū)作為研究區(qū)，收集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。

*數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括幾何校正、輻射校正、大氣校正、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)配準(zhǔn)等。

進(jìn)度安排：

*第1-3個(gè)月：文獻(xiàn)綜述與理論分析，研究方案設(shè)計(jì)。

*第4-5個(gè)月：研究區(qū)選擇與數(shù)據(jù)收集。

*第6個(gè)月：數(shù)據(jù)預(yù)處理。

（2）第二階段：模型構(gòu)建與優(yōu)化階段（第7-24個(gè)月）

任務(wù)分配：

*構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)模擬模型：開發(fā)基于CNN-LSTM混合模型的地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬模型。

*構(gòu)建基于地理加權(quán)回歸的動(dòng)態(tài)模擬模型：開發(fā)基于ST-GWR的地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬模型。

*構(gòu)建基于多智能體模型的動(dòng)態(tài)模擬模型：開發(fā)基于ABM的地理系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬模型。

*構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型：開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)可解釋性技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。

*模型參數(shù)優(yōu)化與模型驗(yàn)證：對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和模型驗(yàn)證。

進(jìn)度安排：

*第7-12個(gè)月：構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)模擬模型。

*第13-18個(gè)月：構(gòu)建基于地理加權(quán)回歸的動(dòng)態(tài)模擬模型，構(gòu)建基于多智能體模型的動(dòng)態(tài)模擬模型。

*第19-21個(gè)月：構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。

*第22-24個(gè)月：模型參數(shù)優(yōu)化與模型驗(yàn)證。

（3）第三階段：集成決策支持平臺(tái)開發(fā)階段（第25-36個(gè)月）

任務(wù)分配：

*平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)集成決策支持平臺(tái)的架構(gòu)。

*模型集成：將模擬模型、評(píng)估模型與決策模型集成到平臺(tái)上。

*平臺(tái)開發(fā)：開發(fā)集成決策支持平臺(tái)的功能模塊。

*平臺(tái)測(cè)試與調(diào)試：對(duì)平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試與調(diào)試。

進(jìn)度安排：

*第25-28個(gè)月：平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)。

*第29-32個(gè)月：模型集成。

*第33-35個(gè)月：平臺(tái)開發(fā)。

*第36個(gè)月：平臺(tái)測(cè)試與調(diào)試。

（4）第四階段：案例研究與應(yīng)用階段（第37-48個(gè)月）

任務(wù)分配：

*案例研究：選擇典型城市化快速擴(kuò)張區(qū)作為研究區(qū)，應(yīng)用集成決策支持平臺(tái)，進(jìn)行案例研究。

*成果轉(zhuǎn)化：將研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供決策支持。

進(jìn)度安排：

*第37-42個(gè)月：案例研究。

*第43-48個(gè)月：成果轉(zhuǎn)化。

（5）第五階段：項(xiàng)目評(píng)估與結(jié)題階段（第49-52個(gè)月）

任務(wù)分配：

*項(xiàng)目成果總結(jié)：總結(jié)研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文，開發(fā)相關(guān)軟件和工具。

*項(xiàng)目評(píng)估：評(píng)估項(xiàng)目成果，撰寫項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。

*項(xiàng)目結(jié)題驗(yàn)收：進(jìn)行項(xiàng)目結(jié)題驗(yàn)收。

進(jìn)度安排：

*第49-50個(gè)月：項(xiàng)目成果總結(jié)。

*第51個(gè)月：項(xiàng)目評(píng)估。

*第52個(gè)月：項(xiàng)目結(jié)題驗(yàn)收。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略

（1）技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：在模型構(gòu)建與優(yōu)化階段，可能會(huì)遇到模型構(gòu)建困難、模型參數(shù)優(yōu)化困難、模型驗(yàn)證困難等技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，將采取以下措施：

*加強(qiáng)技術(shù)攻關(guān)：技術(shù)攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，對(duì)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行攻關(guān)。

*引進(jìn)外部專家：引進(jìn)外部專家，提供技術(shù)指導(dǎo)。

*開展合作研究：開展合作研究，共同解決技術(shù)難題。

（2）數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：在數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理階段，可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)收集困難、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)等數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，將采取以下措施：

*多渠道收集數(shù)據(jù)：通過多種渠道收集數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性。

*加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制體系，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

*數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)的安全。

（3）進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：在項(xiàng)目實(shí)施過程中，可能會(huì)遇到進(jìn)度滯后風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，將采取以下措施：

*制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃：制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃，明確每個(gè)階段的任務(wù)和進(jìn)度。

*加強(qiáng)項(xiàng)目管理：加強(qiáng)項(xiàng)目管理，定期檢查項(xiàng)目進(jìn)度。

*及時(shí)調(diào)整計(jì)劃：根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)調(diào)整計(jì)劃，確保項(xiàng)目按期完成。

（4）應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)：在案例研究與應(yīng)用階段，可能會(huì)遇到研究成果難以應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，將采取以下措施：

*加強(qiáng)與決策部門的溝通：加強(qiáng)與決策部門的溝通，了解決策部門的需求。

*開展定制化開發(fā)：根據(jù)決策部門的需求開展定制化開發(fā)。

*提供技術(shù)培訓(xùn)：為決策部門提供技術(shù)培訓(xùn)，幫助他們更好地使用研究成果。

通過上述時(shí)間規(guī)劃和風(fēng)險(xiǎn)管理策略，本項(xiàng)目將確保項(xiàng)目順利進(jìn)行，取得預(yù)期成果。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所、北京大學(xué)、清華大學(xué)等高校和科研院所的資深研究人員和青年骨干組成，團(tuán)隊(duì)成員在地理信息系統(tǒng)、遙感科學(xué)、、復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域具有豐富的專業(yè)背景和深厚的研究經(jīng)驗(yàn)，能夠覆蓋項(xiàng)目研究的所有關(guān)鍵環(huán)節(jié)，確保項(xiàng)目研究的順利進(jìn)行和預(yù)期目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

1.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

（1）項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張教授，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所研究員，博士生導(dǎo)師。長(zhǎng)期從事地理信息系統(tǒng)、遙感科學(xué)和地理空間分析研究，在地理空間數(shù)據(jù)挖掘、土地覆蓋變化模擬、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估等方面具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)和深厚的學(xué)術(shù)造詣。曾主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目2項(xiàng)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文80余篇，其中SCI論文50余篇，多項(xiàng)研究成果獲得省部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)。

（2）項(xiàng)目副負(fù)責(zé)人：李博士，北京大學(xué)地理學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)閺?fù)雜地理系統(tǒng)建模、在地理學(xué)中的應(yīng)用、城市地理學(xué)等。在深度學(xué)習(xí)、多智能體模型、地理加權(quán)回歸等領(lǐng)域具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)，曾參與多項(xiàng)國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，其中SCI論文20余篇。

（3）核心成員A：王工程師，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系博士，研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、地理信息科學(xué)等。在深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)、可解釋、時(shí)空數(shù)據(jù)分析等方面具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)，曾參與多項(xiàng)國家級(jí)科研項(xiàng)目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文20余篇，其中SCI論文10余篇。

（4）核心成員B：趙研究員，中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心研究員，研究方向?yàn)樯鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)、生態(tài)保護(hù)與修復(fù)、地理空間分析等。在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估、遙感應(yīng)用、地理空間模型集成等方面具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)，曾主持多項(xiàng)國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，其中SCI論文30余篇。

（5）核心成員C：劉博士，復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授，研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)、可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)、地理空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、空間溢出效應(yīng)、政策評(píng)估等方面具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)，曾主持多項(xiàng)國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文20余篇，其中SCI論文10余篇。

（6）核心成員D：陳工程師，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所高級(jí)工程師，研究方向?yàn)檫b感數(shù)據(jù)處理、地理信息系統(tǒng)工程、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等。在遙感數(shù)據(jù)處理、地理信息系統(tǒng)工程、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等方面具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)，曾參與多項(xiàng)國家重大科技專項(xiàng)，開發(fā)多個(gè)地理信息系統(tǒng)軟件平臺(tái)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文10余篇。

2.團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式

（1）項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：負(fù)責(zé)項(xiàng)目的總體策劃、協(xié)調(diào)和監(jiān)督管理，主持關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，撰寫項(xiàng)目申報(bào)書、結(jié)題報(bào)告和學(xué)術(shù)論文，負(fù)責(zé)與資助機(jī)構(gòu)和合作單位的溝通聯(lián)絡(luò)。

（2）項(xiàng)目副負(fù)責(zé)人：協(xié)助項(xiàng)目負(fù)責(zé)人開展項(xiàng)目研究，負(fù)責(zé)模型構(gòu)建與優(yōu)化方面的研究工作，主持深度學(xué)習(xí)模型、地理加權(quán)回歸模型和多智能體模型的開發(fā)與測(cè)試。

（3）核心成員A：負(fù)責(zé)算法研究，包括深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)、可解釋技術(shù)等，參與模型構(gòu)建與優(yōu)化工作。

（4）核心成員B：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)融合與地理系統(tǒng)表征研究，包括多源數(shù)據(jù)融合方法