Symulacje zmian pokrycia terenu i użytkowania ziemi z wykorzystaniem modelu agentowego

Katarzyna Giełda-Pinas
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych
Instytut Geoekologii i Geoinformacji
Polska

Streszczenie

Modelowanie agentowe (ABM) jest przykładem geomodelowania opartego na wykorzystaniu i przetwarzaniu danych przestrzennych czyli związanych z systemami informacji geograficznej. Jest to jedna z najlepiej przystosowanych metod służących do modelowania sprzężonych systemów naturalnych i społecznych (CHANS), a zarazem relacji człowiek-środowisko. System odzwierciedlany w modelu agentowym składa się z obiektów i elementów umieszczonych w przestrzeni modelowej, która stanowi modelowy obraz Pojezierza Gnieźnieńskiego, a kluczową rolę w całym procesie odgrywają agenci – jednostki decyzyjne modelu, którymi w omawianym systemie są rolnicy.
Opracowany model agentowy służy do symulacji zmian pokrycia terenu i użytkowania ziemi będących jednym z istotniejszych syntetycznych wskaźników przemian w środowisku geograficznym. Prezentowany model agentowy oparty jest na schemacie działania związanym z przystępowaniem rolników do wybranych pakietów Programu Rolnośrodowiskowego 2007-2013, które wymuszają na nich ściśle określone działania proekologiczne. Model umożliwia modelowanie różnych scenariuszy postępowania rolników, przez co pozwala uzyskać zarówno realne, jak i abstrakcyjne (100% zainteresowania ofertą PRŚ) konfiguracje pokrycia terenu i użytkowania ziemi. Ten sposób modelowania jest szczególnie przydatny w kontekście funkcjonowania środowiska geograficznego opartego o ścisłe relacje człowiek-środowisko. Dodatkowo może służyć, jako narzędzie wykorzystywane w procesie wspierania podejmowania decyzji, w prognozowaniu rozwoju środowiska, w planowaniu przestrzennym oraz w ocenie oddziaływania na środowisko.

Słowa kluczowe:

modelowanie agentowe; systemy informacji geograficznej (GIS); zmiany pokrycia terenu i użytkowania ziemi; sprzężone systemy naturalne i antropogeniczne; rolnictwo zrównoważone

Pełny tekst:

PDF

Bibliografia

Beven K., 2002: Towards a coherent philosophy for modelling the environment. The Royal Society. Proc. R. Soc. Lond. A, 458, 2465-2484.

Brown D. G., 2006: Agent-Based Models. [In:] Geist H. (ed.), The Earth’s Changing Land: An Encyclopedia of Land-Use and Land-Cover Change. Greenwood Publishing Group, Westport: 7-13.

Dzieszko P., Bartkowiak K. Giełda-Pinas K. 2013a: Agenci w modelowaniu agentowym. Roczniki Geomatyki t. 11, z. 4(61): 17-23, PTIP, Warszawa, ISSN 1731-5522.

Dzieszko P., Bartkowiak K. Giełda-Pinas K. 2013b: Modelowanie agentowe – nowoczesna koncepcja modelowania w GIS. Roczniki Geomatyki t. 11, z. 4(61): 7-16, PTIP, Warszawa, ISSN 1731-5522.

Crooks A.T., Castle C., 2012: The Integration of Agent-Based Modeling and Geographical Information for Geospatial Simulation, [In:] Heppenstall A.J., Crooks A.T., See L.M., Batty M. (eds.), Agent-Based Models of Geographical Systems, Springer, Dordrecht: 219-252.

Giełda-Pinas K., Ligmann-Zielinska A., Zwolinski Z., 2015: Simulations of land use/cover changes in lakes catchments due to requirements of agri-environmental programme 2007-2013. W recenzji, Limnological Review, ISSN 1642-5952.

Gwiazdowicz M., 2010: Środowisko przyrodnicze na obszarach wiejskich – zagrożenia i szanse. Studia BAS 4(24): 247-272. ISSN 2080-2404.

Henle, K., Alard, D., Clitherow, J., Cobb, P., Firbank, L., Kull, T., McCracken, D., Moritz, R.F.A., Niemelä, J., Rebane, M., Wascher, D., Watt, A., Young, J., 2008: Identifying and managing the conflicts between agriculture and biodiversity conservation in Europe – a review. Agriculture, Ecosystems & Environment 124 (1-2): 60-71, ISSN 0167-8809.

Kennedy B., 2012: Modeling human behavior in Agent-Based Models. [In:] Heppenstall A.J., Crooks A.T, See L.M., Batty M., (eds.), Agent-Based Models of Geographical Systems, Springer, Dordrecht: 167-179.

Ligmann-Zielinska A., 2010: Agent-based models, [In:] Encyclopedia of Geography, SAGE Publications, http://www.sage-ereference.com/geography/Article_n14.html

Liu J., Dietz T., Taylor W.W., Carpenter S., Folke C., Alberti M., Redman C., Schneider S.H., Ostrom E., Pell A., Lubchenco J., Ouyang Z., Deadman P.; Kratz T., Provencher W., 2007: Coupled human and natural systems. Ambio: A Journal of the Human Environment 36 (8): 639-649.

Longley P.A., Goodchild M.F., Maguire D.J., Rhind D.W., 2005: Geographical Information Systems and Science. Wiley, New York.

Matthews, R., Gilbert, N., Roach, A., Polhill, J., Gotts, N., 2007: Agent-based land-use models: a review of applications. Landscape Ecology 22 (10): 1447-1459. Springer Netherlands. ISSN 1803-2427 (print) ISSN 1805-4196 (on-line).

Parker, D.C., Manson, S.M., Janssen, M.A., Hoffmann, M.J., Deadman, P., 2003: Multiagent systems for the simulation of land-use and land-cover change: a review. Annals of the Association of American Geographers 93 (2): 314-337.

Pawlewicz A., Bórawski P. 2013: Realizacja program rolnośrodowiskowego w Polsce. Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu XV, 2: 271-276, ISSN 1508-3535.

Zwoliński, Z., 1998: Geoindykatory w badaniach współczesnej dynamiki geosystemów. [W:] Pękala K. (red.), Główne kierunki badań geomorfologicznych w Polsce. Stan aktualny i perspektywy. Lublin: 223-227.

Zwoliński Z., 2009: Rozwój myśli geoinformacyjnej, [W:] Zwoliński Z. (red.), GIS – platforma geografii, Bogucki Wyd. Naukowe, Poznań: 9-21.

Valbuena D., Verburg P.H., Veldkamp A., Bregt A.K., Ligtenberg A., 2010: Effects od farmer’s decision on the landscape structure of a Dutch rural region: an agent-based approach. Landscape and Urban planning, Springer: 97: 98-110, ISSN 0169-2046.

Źródła internetowe (dostęp 15.12.2014 r.)

Baza danych o mokradłach. Zakład Ochrony Przyrody Obszarów Wiejskich IMUZ Falenty. www.imuz.edu.pl

Corine Land Cover 2006: Główny Inspektorat Ochrony Środowiska. http://clc.gios.gov.pl/

Dane statystyczne. Główny Urząd Statystyczny www.stat.gov.pl/

Wektorowa mapa Vmap Level 2. Główny Urząd Geodezji i Kartografii http://www.gugik.gov.pl/