在基于网络的协作环境中实现动态与空间显式模型的双向耦合

《Environmental Modelling & Software》：Implementing two-way coupling of dynamic and spatially explicit models in a web-based collaborative environment

　　

## 摘要要点

• 一种基于网络的协同方法实现了动态模型与空间模型之间的双向耦合。

• 耦合协议表征了异构模型之间的复杂交互作用。

• 一种可执行工作流为耦合模型的构建与计算进行了协同定制。

• 该方法在耦合森林景观模型与土地利用模型的研究案例中得到了实施。

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## 引言

动态模型与空间显式模型通过多步动态过程和反馈机制来表征系统状态的时间演化，刻画系统要素的地理位置与空间交互关系，并在多个空间和时间尺度上体现空间异质性与邻域效应（Costanza and Voinov, 2004; Pan et al., 2019）。这些模型能够表征和量化复杂时空相互作用，已被广泛应用于模拟各种地理过程。例如，土地利用演化与影响评估模型（LEAM）捕获网格单元间的空间交互并表征土地系统的动态演化（Pan et al., 2019）；基于流域的综合环境模拟器（WISE）模拟离散景观单元之间的水文连通性与碳传输（Liu et al., 2025）。

在实际地理系统中，不同过程与现象总是内在互联的：人类活动重塑地表并影响气候过程，而环境变化则制约这些过程并向人类决策反馈（Acevedo et al., 2008; Meyfroidt, 2013; Hansen et al., 2020; Chang et al., 2022）。为表征和模拟综合时空过程，耦合建模方法得到了广泛应用（Liu et al., 2017; Lü et al., 2025）。该方法可根据数据依赖关系、时间动态及底层机制将不同模型进行整合，以应对复杂和系统性问题（Cicchetti et al., 2009; Gong et al., 2006; Lin et al., 2013）。早期此类耦合建模的应用可追溯至20世纪90年代。例如，在人-自然系统研究中，耦合建模被用于表征人类活动对环境过程的单向影响（Wu et al., 1991）。随着建模向更复杂的耦合系统发展，环境变化越来越多地被认识到能够向人类活动反馈并改变其行为，从而形成动态反馈机制（Liu et al., 2007a; Liu et al., 2007b）。尽管这些模型往往运行于不同的空间和时间尺度上，但单向耦合不足以捕获模型之间复杂的相互依赖关系和迭代反馈机制（Cochrane and Barber, 2009; Zhao and Jackson, 2014）。因此，双向耦合建模受到了广泛关注（Ostrom and Nagendra, 2006; Ostrom, 2009; Kline et al., 2017; Willemen et al., 2019）。

目前，已开发了众多方法来实现耦合建模，总体上可分为紧耦合方法和松耦合方法（Karimi and Houston, 1996; Robinson et al., 2018）。在紧耦合方法中，模型代码必须在编程层面上进行重构并直接整合。虽然该方法能创建具有良好计算性能的稳定耦合模型，但需要具备高级建模能力且能获取模型源代码，因此通常由具备相关软件开发能力的专业人员完成。相比之下，松耦合方法更受领域研究者青睐，他们可直接应用现有模型而无需修改其源代码。该方法通过数据交换关系连接模型并允许模型模块独立运行，提供了高度的灵活性和可扩展性，以满足研究者多样化的耦合需求（Jaeger et al., 2005; Harvey et al., 2019; Chen et al., 2021b）。基于网络的技术（如网络通信、网络服务和分布式计算）进一步扩展了松耦合方法的优势（Goodall et al., 2011; Goodall et al., 2013; Cito et al., 2017; Qiao et al., 2019; Zhang et al., 2020）。一方面，基于网络的协同建模有助于整合分布式建模资源，从而增强模型耦合的可用性和可扩展性（Zhong et al., 2008; Rollins et al., 2014; Wang et al., 2020）。另一方面，它使不同领域的研究者能够在耦合模型构建与执行过程中交换知识、共享资源（Chen et al., 2020; Ma et al., 2021; Chen, 2026）。

基于松耦合原则，各种耦合方法及支撑系统已得到开发。早期方法如ArcGIS ModelBuilder将模型和工具组织为预定义的顺序执行工作流（Collins et al., 2015）。随后，OpenMI Configuration Editor通过可配置的数据交换机制实现独立模型之间的互操作（Becker and Burzel, 2017）。更先进的耦合方法如MedLanD Modeling Laboratory，通过耦合器来协调模型间的信息交换与模型执行，解决了模型间交互关系的组织与表征问题，从而支持耦合系统模拟（Robinson et al., 2018）。然而，现有耦合方法在适应不同模拟需求时往往需要对耦合模型进行大量调整，增加了模型用户的负担。这一局限在耦合动态模型与空间显式模型时尤为明显，因为空间尺度与数据表达形式的差异可能要求数据交换前进行空间匹配，模拟时间步长与周期的差异需要协调交互时序，而不同的交互关系与反馈结构则要求灵活配置耦合关系。为应对这些挑战，本研究提出了一种基于网络的建模方法，用于实现动态模型与空间显式模型的双向耦合。该方法支持定义双向耦合关系，包括数据交换、时间步长对齐与空间匹配，并实现协同模型设计、耦合模型构建及分布式模型的协同执行。

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## 章节摘录

### 基于网络的协同双向耦合建模方法基本设计

为支持在基于网络的协同环境中系统化地实现双向模型耦合，我们首先分析了耦合关系的交互行为与时空特征，以识别模型耦合过程中需要表征的关键要素（Li et al., 2023）。基于此分析，我们开发了协同双向模型耦合的基本框架，支持从概念性耦合关系向结构化

### 双向耦合模型的协同构建

由于时空建模场景的多样性，耦合模型在构成要素上往往存在差异，其内部组件与耦合关系必须具备适应性以满足各种耦合需求。为构建满足特定研究目标的耦合模型，研究者需协同选择适当的目标模块，并基于理论理解或机理

### 双向耦合模型的计算控制

动态模型与空间显式模型的耦合关系可通过模型耦合协议来定义。然而，执行耦合模型模拟仍面临挑战，特别是在任务调度、数据传输与状态反馈方面。我们提出了一种基于计算工作流的协同计算方法。其基本思想是将图结构的模型耦合协议转化为机器可读的执行工作流，并协调数据

### 原型系统

为便于双向模型耦合的在线协同，我们开发了一套耦合建模原型系统（图9）。该系统由三个主要组件构成：资源管理中心、模型耦合工作区和计算工作区。资源管理中心负责模型、方法和数据资源的管理与控制。特别地，该组件确保不同角色之间的安全访问与私有化使用。模型耦合工作区

### 结论与未来工作

为提高动态模型与空间显式模型双向耦合的效率，本研究提出了一种在线协同耦合建模方法。该方法实现了具有空间匹配与时间对齐功能的双向耦合模型的构建与计算。通过定制模型耦合描述文档，模型开发者可协同设计模型结构，包括模型模块及其交互关系。耦合模型的计

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## CRediT作者贡献声明

Fengyuan Zhang（张文韬）：验证、数据整理。

Zaiyang Ma（马在阳）：写作—审阅与编辑、监督、方法论、经费获取。

Yongning Wen（温永宁）：验证、形式化分析。

Songshan Yue（岳松山）：方法论、概念构思。

Min Chen（陈敏）：写作—审阅与编辑、监督、项目管理。

Shenbao Xuan（宣沈宝）：验证、软件、数据整理。

Hengyue Li（李恒跃）：写作—审阅与编辑、写作—原始草稿、软件、方法论、概念构思。

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## 未引用参考文献

Gong and Lin, 2006; Li et al., 2026; Wu, 1991; Yue et al., 2015; [10]。

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## 软件可用性

软件名称：Dynamic and Spatially Explicit Models Coupling System（动态与空间显式模型耦合系统）。

开发者：Hengyue Li（李恒跃）、Shenbao Xuan（宣沈宝）、Zaiyang Ma（马在阳）。

联系方式：[e-mail]

首次可用年份：2025年。

编程语言：JavaScript、JAVA。

可用平台：https://geomodeling.njnu.edu.cn/coupling

数据与代码可用地址：https://gitee.com/veznan111/coupling

文档：关于应用安装、测试和部署的详细文档可在以下地址找到：//gitee.com/veznan111/coupling/blob/main/README.md

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## 数据可用性

本研究的数据、源代码和支持材料已公开存放在Zenodo：https://doi.org/10.5281/zenodo.20325918。

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## 利益冲突声明

? 作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：鉴于其作为Environmental Modelling & Software期刊编辑的角色，Min Chen（陈敏）未参与本文的同行评审，且未接触本文同行评审的相关信息。本文编辑流程的全部责任已委托给另一位期刊编辑Sondoss El Sawah负责。

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## 致谢

我们感谢编辑和匿名审稿人提出的详细建议和意见。我们对OpenGMS团队的其他成员表示衷心感谢。本研究得到了中国国家自然科学基金（NSFC）的支持[资助号：42361144884, 42401574, 42301539]。

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**作者：** Hengyue Li（李恒跃）| Shenbao Xuan（宣沈宝）| Zaiyang Ma（马在阳）| Fengyuan Zhang（张文韬）| Songshan Yue（岳松山）| Yongning Wen（温永宁）| Min Chen（陈敏）