基于CA的溢油扩散时空过程模拟及敏感性分析

为了解决传统溢油元胞自动机(cellular automata,CA)模型难以获得的模型参数问题,引入逻辑回归方法到溢油CA模型中,并构建基于逻辑回归的溢油CA模型.该模型仅需要设置起始影像和影响因子(包括海风、洋流、距离、温度与盐度)等,便可以获取模型参数并模拟出溢油扩散范围的动态变化过程.将模型应用到深海溢油实验中以验证本模型在海上溢油模拟情况,结果表明模拟结果的总精度为96.6％,Kappa系数达0.899,能够准确地模拟出溢油扩散范围.通过参数敏感性分析可发现,温度与盐度因子对模型的影响最弱,其次是距离因子.对溢油扩散影响最为显著的是海风和洋流因子.若忽略海风与洋流的影响,模拟结果与观测结果将产生较大的偏差,并无法呈现出溢油扩散中的漂移等特征.