CostMAP：开发成本表的开源软件包

但是，该曲面上的道路使用量与tapir（0.0）的空曲面上的道路使用量没有显著差异。除了tapir（0.0）的情况外，高z分数表明这三种表面之间存在很大的差异。图6：。tapir在遍历每个光栅模型（Null Surface、Traditional Surface B和CostMAP Surface B）时使用河流走廊（定义为三个连续步骤）的次数箱线图。4二氧化碳捕获和储存案例研究二氧化碳捕获和储存（CCS）可分为三步程序：（1）在二氧化碳从固定来源（如发电厂）释放到大气中之前，对其进行捕获和压缩；（2） 通过管网输送捕获的CO2；（3）将CO2注入深层地质油藏，如盐碱含水层和枯竭的油气田（Middleton和Bielicki，2009年）。第四个可选步骤是提高CCS基础设施经济可行性的步骤，涉及将捕获的CO2用于生产市场可行产品的其他制造工艺（Middleton等人，2015），例如使用碳中性胶结（Vance等人，2015）。4.1 SimCCS2.0 CCS的运输部分需要开发广泛的管网，在多个源和汇之间长距离运输大量CO2（Middleton et al.2014）。管道网络不仅对成本有重大贡献，而且网络实际上有助于推动关于在何处、多少以及何时捕获二氧化碳的决策（Middleton et al.2012a）。甚至在确定管网之前，决策者就需要定义一大组可以建造管道的潜在走廊，而这些走廊在很大程度上依赖于潜在的成本面。

SimCCS2.0软件解决了这一管道路由和网络问题，该软件开发了一个连接CO2源和水库的现实管网（Middleton和Bielicki，2009年）。SimCCS2.0考虑CCS管网的地形、社会和几何成本，以准确描述其在地理区域内部署的经济可行性。最初的SimCCS2.0软件使用了Middleton等人全面介绍的成本面和候选网络方法。（（2012b）2018年，SimCCS2.0被完全重新开发，包括更新的混合整数线性规划公式、基于Java的开源编码，以及高性能计算（Middleton等人，2018）。SimCCS2.0的最新版本与CostMAP完全集成。4.2 CCS案例研究SimCCS2.0的数据和方法使用Delaunay三角形在源和汇之间创建一个初始的理想网络，该网络不受现实世界环境或社会成本的影响（图7a）。然后，SimCCS2.0使用Dijkstra的最短路径算法（图7b）中从CostMAP检索的成本值，求解通过Delaunay三角形边连接的每个节点之间的最小成本路径。用户可以连接其他节点对。在默认成本曲面中，每个像素大致代表一平方公里的景观，其值可估计在该区域内修建管道的成本。选择最小成本路径的子集作为候选管网，该管网又对应于考虑CO2价格和运输成本等因素的可能管道路线集。图7：。SimCCS2.0 LCP分析示意图。

SimCCS2.0通过（a）Delaunay三角形的组合计算CCS管道的理想（c）候选网络，以找到最佳的空间布局，并通过Dijkstra算法利用成本面计算（b）穿过成本面的最小成本路径。对于CCS案例研究，我们使用真实数据构建了成本曲面，其中包括土地覆盖、土地所有权、地形、人口、道路、河流、铁路和管道数据的成本。我们使用美国地质调查局国家土地覆盖数据库得出土地覆盖权重（Homer et al.2015）。对于公路、河流和铁路加权，我们使用了2011年美国人口普查老虎线数据（2011年分行）。地形权重是根据美国地质调查局（USGS）的数字高程模型（DEM）计算的，该DEM被放大至1公里（Gesch等人，2002年）。管道数据由管道和危险品安全管理局提供。我们在河流、道路和铁路附近的ArcMap 10.5中创建了假设的碳源和碳汇，因此SimCCS2.0中的结果将被迫考虑交叉口和走廊。对于成本曲面，我们使用queen核创建了传统的成本曲面，并使用CostMAP中提供的新多尺度方法创建了CostMAP成本曲面。对于这两个表面，我们都将河流、道路和铁路交叉口作为屏障。接下来，我们创建了曲面，但喜欢将道路和管道作为走廊。我们在SimCCS2.0中使用具有相同源和汇数据的两个成本曲面来计算最佳CCS管道，并比较结果。4.3 CCS案例研究的数据和方法图8展示了SimCCS2.0中使用皇后核或搜索核的曲面的最佳路径结果。

管道最小成本路径往往在传统曲面上比在CostMAP曲面上更频繁地穿过河流、道路和铁路，尽管在每个成本曲面计算中权衡的交叉点相同。CostMAP曲面并没有完全阻止河流穿越，但解决方案通常会找到一条较短的河流穿越路径（图8）。值得注意的是，SimCCS2.0使用Delaunay三角剖分法来寻找可行的源和汇连接，并将在连接点之间找到一条路径，即使成本曲面权重很大，以防止交叉（因为所有的汇和源都需要通过至少一条可行的走廊连接）。然而，在理想情况下，LCP分析将找到使穿越成本最小化的路线。例如，在图8（c）中，传统曲面上的管网计算更容易利用河流像素。为了量化CostMAP的有效性，我们使用了以前从未应用于CCS基础设施路由的新方法。首先，在整个研究区域内，我们发现在CostMAP曲面上计算的管网使用的包含屏障（即河流、道路和铁路）的像素比传统曲面上少55%。图9：回归图显示了使用搜索内核在CostMAP曲面上生成的网络在500–5000米缓冲范围内的候选网络百分比与传统曲面之间的差异。图8：。示例区域使用相同的源和汇数据，但使用两个不同的成本光栅，比较SimCCS2.0中的河流交叉点（深色阴影像素）。较浅的颜色表示没有河流的区域。顶部显示了使用传统皇后核计算的管道（深色多段线）的结果。

底部显示了使用CostMAP中的搜索内核计算管道（深色多段线）的结果。其次，为了量化CostMAP曲面与传统方法相比在将线性特征作为路权进行加权方面的有效性，我们计算了SimCCS2.0中生成的最小成本路径网络中有多少在现有管网的0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0、3.5、4.0、4.5和5.0公里范围内（图9）。当p值为0.001时，我们发现两种表面类型之间CCS管网距离现有管网（按行定义）的距离在<0.05的概率水平上存在显著差异。在所有缓冲区距离上，使用CostMAP曲面生成的管网在缓冲区内的百分比更大。在管网1km范围内，使用CostMAP曲面生成的管网从6.9%增加到9.9%。距离2 km时，缓冲区内的管道百分比从14.1%增加到19.0%。5讨论tapir案例研究的结果表明，在CostMAP中使用新的搜索内核方法创建的成本曲面在防止交叉方面比使用皇后内核创建的成本曲面表现得更好。对于走廊方案，结果不太具有决定性。然而，CostMAP曲面B确实比传统曲面B更大程度地利用了河廊，持续性水平为0.5和0.9。这些持续性水平的使用模拟了短期和长期运动目标，其中高持续性水平对应于达到长期目标。潜在的长期目标更受走廊使用的推动（LaPoint等人，2013年）。

在这种情况下，本案例研究的结果很有希望，因为CostMAP曲面会为长期目标带来更多的道路使用。CostMAP的未来研究将包括模拟不同大小和活动性的动物，以及更特殊的运动行为（例如觅食、休息、迁徙、捕食等）。未来的研究还将包括调查CostMAP对其他类型和规模的屏障和走廊（例如，不同的河流大小、不同交通条件的道路或保护地役权）的表现。此外，其他变量，如动物的能量消耗，可以整合到成本图中，以纳入动物的“能量景观”如何影响其运动（Shepard et al.2013）。总的来说，本案例研究的结果表明，在CostMAP中创建的成本曲面的增加精度将有助于理解动物运动与环境之间的关系。对于CCS案例研究，通过更频繁地使用走廊进行成本最低的路径分析，并使用CostMAP曲面在成本较低的位置找到穿过屏障的区域，从而确定显著改善的路线。例如，图8说明了使用queen内核创建的曲面在避免交叉方面明显不如使用search内核创建的曲面准确。未来的研究将包括对使用搜索内核CostMAP创建的成本网络与使用皇后内核创建的网络进行更多的测试和量化。随着SimCCS2.0网关的完成，未来将有可能增加测试，该网关是一个高性能计算平台，将允许数千次SimCCS2.0运行。未来的研究还将包括在CostMAP中使用knight的内核。

然而，SimCCS2.0的目标之一是在区域甚至大陆范围内解决CCS的LCP场景。图10说明了CostMAP在几分钟内计算复杂国家规模成本曲面的能力。添加knight内核的缺点是它的计算要求更高（Bevan 2011）。目前，CostMAP在相对较短的时间内创建加权成本曲面和加权成本网络（对于具有690万像素和4800万条图形边缘的光栅，计算运行时间约为5分钟）。在更精细的规模下，骑士的内核将不那么密集，并且可以提高成本网络的准确性。关于knight的内核在多大程度上提高了准确性，一直存在一些疑问（Bevan 2011），然而，在某些情况下（例如，陡坡），knight的内核在寻找成本较低的路线方面更为准确（Yu、Lee和Munro Stasiuk 2003）。此外，由于我们的加权系统不是简单的累计有效成本面，而是累加、布尔和非线性决策的组合（Kuby et al.，2011；Middleton et al.，2012b），因此难以采用多准则决策分析（MCDA）方法。权重对结果的影响可能很大，因此我们有长期的未来计划，从实际管道项目中定量确定权重，并以非线性方式将其与地理变量联系起来。目前，我们的权重是根据文献和专家意见制定的，而不是正式的MCDA方法。然而，在一个专注于大型CO2管道铺设的正在进行的项目中，我们将继续使用当前的方法，尤其是考虑到天然土地和其他环境正义变量对管道建设的敏感性。

在不久的将来，我们计划使用CostMAP作为一种工具，让社区参与参与者映射。除了这里介绍的案例研究之外，CostMAP还可以用于其他任何数量的专注于布线的项目。特别是，CostMAP和SimCCS2.0的集成将允许无缝分析到其他路线规划途径中（例如地下输电线、天然气和水管），并可能成为规划大规模线性基础设施扩建和维护以降低成本和提高效率的宝贵工具（Kielhauser 2018）。图10:CostMAP为管道案例生成的国家成本表。高成本地区（红色）大多是密集的城市地区。中等成本地区（黄色）包括美洲原住民土地（如纳瓦霍族）、河流和湿地（如密西西比三角洲）、地形陡峭的地区（如落基山脉和内华达山脉）以及其他保护区。请注意，由于“平均涂抹”（单元重量在八个方向上的平均值）或单元既是屏障又是走廊，单单元屏障和走廊在GIS输出中很少可见（单元格可以同时作为两个单元格，这在2D光栅图像中无法显示。由于平均涂抹减少或不存在，因此可以清楚地看到多个单元格宽的屏障，如主要河流。6结论本研究解决了成本光栅和网络生成中的一个关键研究缺口：适当地表示走廊和屏障，并定量测量其影响。勘误已知rs和屏障在通过成本光栅的路由中起着关键作用，我们的新方法应该可以显著提高准确性。我们还引入了一种创新的方法，从统计上量化成本面上的壁垒和走廊的影响。

该统计方法的一个关键发现是，在CostMAP曲面上生成的管线使用的像素所包含的屏障比在传统GIS成本曲面上创建的管线少55%。事实上，在这两个案例研究中，CostMAP中使用的搜索核在限制交叉口和利用走廊方面的精度高于光栅曲面和成本网络中的传统皇后核。因此，研究结果表明，与传统方法相比，我们的新方法显著提高了在成本栅格和网络中呈现走廊和障碍的性能。虽然我们的结果令人鼓舞，但我们知道特征的权重会影响CTLCP分析。随着我们未来计划从现有路由中定量开发权重，我们旨在消除基于文献或专家知识分配权重时可能出现的歧义。作为本研究的一部分，我们还引入了一种新的工具CostMAP，该工具自动将新的走廊和障碍方法纳入成本曲面和网络。尽管该工具本身并不具有变革性，但它确实允许研究人员和其他用户方便地表示精确的走廊和障碍物，以便进行布线。此外，由于CostMAP是开源的，因此可以很容易地对其进行修改，以解决项目特定的问题，包括自定义权重方法和新的数据层。例如，我们关注环境正义，并计划使用CostMAP确定保护区和敏感区周围的CCS管道路线。我们正在继续开发CostMAP，并计划包括其他功能，使其更易于研究人员进行LCP分析。CostMAP可在github上访问：https://github.com/simccs/costmap.参考文献Bevan，A.H.2011。理解运动和领土的计算模型。

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