顾及建设用地聚集与排斥性的城市扩张模拟：以义乌市为例

建设用地在空间上存在相互聚集或排斥的特性,并可能影响到城市扩张格局。本文在厘清建设用地内部以及不同类型建设用地之间聚集与排斥性的基础上,将其纳入到元胞自动机（CA）模型的发展适宜性与邻域影响因子计算中,以此构建顾及建设用地聚集与排斥性的CA-SAE模型,并将其应用于义乌城市扩张模拟的实证分析。结果表明：CA-SAE模型能够有效模拟不同类型建设用地的扩张状况,且模拟精度要优于传统CA模型。同时,多情景的模拟结果也证实了建设用地聚集与排斥性会影响到不同类型建设用地的空间分布及城市扩张形态。本文构建的CA-SAE模型创新性地将建设用地聚集与排斥性纳入到CA模型中,为开展面向不同类型建设用地的城市扩张模拟提供了思路与方法。     

京津冀地区城镇空间扩张模拟与分析

准确把握城镇扩张过程中空间形态的变化规律对城镇规划水平的提高具有重要的现实意义。当前,京津冀的协同发展已上升为国家战略,为了对京津冀远景的城镇增长进行预测,本文将北京城市空间发展分析模型(BUDEM)扩展到京津冀(JJJ)区域,构建了京津冀城镇空间发展分析模型(BUDEM-JJJ)。该模型以城市增长理论和约束性元胞自动机(Constrained Cellular Automata,Constrained CA)模型为基础,以京津冀区域为研究对象,以Logistic回归和单一参数循环方法(Monoloop)为模型参数识别方法,利用2000-2005年和2005-2010年两个历史阶段的城镇建设用地数据对模型进行了参数识别,并进行了模型验证。在此基础上,对京津冀区域2049年的城镇形态进行了多种情景模拟,分析了不同发展情景(Scenario)下京津冀地区城镇空间发展格局的变化,可为当前京津冀城镇发展方向的调整和下一轮的城镇规划提供参考。     

基于分区域的元胞自动机及城市扩张模拟

元胞自动机用于模拟城市扩张具有很好的空间建模能力,通常采用的建模方式将影响因子的空间条件作为线性要素对待,而在元胞转换规则建模中考虑影响因子的空间非线性特征更逼近真实状况.该文提出一种基于分区域的元胞自动机模型,通过划分各个全局影响因子的重要性子区域,计算不同类型区域中各因子对土地利用转换的影响强度,从而得到全区域的空间非线性转换规则.利用该模型模拟东莞市1988-1993年的城市扩展过程,并与Logistic模型模拟结果对比,表明这种有空间约束条件的分区域元胞自动机模拟精度更高,能有效模拟城市扩张的空间格局.     

人工免疫系统与嵌入规划目标的城市模拟及应用

人工免疫系统(AIS) 具有强有力的计算能力, 可以通过免疫识别、克隆选择、免疫学 习、免疫记忆等功能来进行模式识别和自适应学习。AIS 所具有的自学习、自适应和记忆的能力非常适合于复杂地理过程的研究。而元胞自动机(CA) 是研究复杂系统非常方便和有效的工具。将人工免疫系统和元胞自动机相结合, 建立了城市演变的模拟和规划模型。该模型通过改变抗体的进化变异机制, 把规划目标嵌入到AIS 算法中, 抗体将会逐渐朝着规划目标“进化”, 从而模拟出基于不同规划情景的城市发展空间格局, 为城市和土地利用规划提供决 策支持。设计了6 种不同的城市发展方案, 利用该模型模拟了不同规划方案下珠江三角洲城市的发展情景(1988-2002 年)。并比较了不同模拟情景结果城市的紧凑性: “城市中心” 和 “城市中心-高速公路”发展模式的城市形态更为紧凑, 破碎度较低; 而“镇中心” 和“道路”发展模式形成的城市形态则比较凌乱和分散。模拟结果和分析表明: “城市中心-高速 公路”是珠江三角洲最适合的城市发展模式。     

基于CA-ABM模型的福州城市用地扩张研究

以中国海西地区重要门户福州市为研究区,结合其地理位置多层次约束性条件,以地理加权回归模型作为元胞自动机(CA)层的转换规则,同时以2000-2015年多期LandsatTM/ETM+影像的城市用地情况为参照,借助GIS空间分析技术,对CA和多智能体(ABM)相耦合的城市用地扩张模型进行改进。然后利用传统的和改进后的CA-ABM模型,多角度、多层次地模拟福州市2000年、2005年、2010年、2015年城市用地扩张在微观格局上的变化。结果表明,传统的和改进后的CA-ABM模型的整体精度均在80%以上,模拟结果具有较强的可信度;改进的 CA-ABM模型模拟的点对点总体精度和Kappa系数均高于传统的CA-ABM模型,而且模拟结果更加接近实际的城市用地扩张分布情况。结论可为平衡城市化进程和合理规划城市用地提供重要的理论技术支撑。     

基于约束性CA的土地利用规划预评估及警情探测

土地利用规划是协调土地利用矛盾、实现土地可持续利用的重要空间管制措施之一。当前,规划方案的评估多偏重规划实施效果评估,对规划方案进行预评估尚不多见。该文根据我国土地利用规划框架,构建约束性CA对建设用地布局方案进行预评估,用于检测土地利用规划关于建设用地空间布局的合理性。以广州市为案例,对其2006-2020年土地利用总体规划的建设用地布局进行了预评估,对比了模拟方案与规划方案的差别,并提取冲突区域供规划决策参考。结果表明,约束性CA可以预测建设用地的空间布局,并能有效检测与规划相冲突区域,可为违法用地遥感督查提供更有效的空间信息。     

TM图像在城镇用地扩张监测中的应用——以江西省南昌市为例

在城镇建设与耕地占用矛盾日益突出的中国，加强城镇用地扩展动态监测，对引导城镇发展过程中科学用地有着重要的意义。TM图像以其、综合性，多波段，多时相，信息更新快，成本低“等特点，已成为资源与环境监测中主要技术手段。文章在分析TM图像在城镇用地信息特征的基础上，以江西省南昌市为例，尝试了TM 图像在城镇用地动态扩张监测中的应用。结果表明，通过以目视解释为主的多种解译方法的综合，并借助土地信息系统的强大空间分析功能，把TM图像作为城镇用地扩张监测的信息源是可行的。     

基于动态约束的元胞自动机与复杂城市系统的模拟

为获得复杂城市系统更理想的模拟效果,提出时空动态约束的城市元胞自动机(CA)模型。用不同区域、不同时间新增加的城市用地总量作为CA模型的约束条件,形成时空动态约束的CA模型,并利用该模型模拟1988—2010年东莞市和深圳市城市扩张过程。结果表明,利用CA模型模拟的1993年城市用地总精度比静态CA模型提高了5.86%,而且模型中的动态约束条件可以反映城市发展的时空差异性。     

建设用地扩张效率指数研究

已有的建设用地经济评价指标研究缺乏理论基础,多为比较简单的指标,科学性和可比性不强,不能有效地反映出建设用地扩张与经济增长之间的关系.基于经济学理论基础,从建设用地扩张与经济增长的相互关系出发,提出建设用地规模内生决定于整个地区的经济水平,进而构建了建设用地扩张效率指数(CLI),并据此对我国各省建设用地扩张效率以及东中西部建设用地扩张效率进行了测算.结果显示:(1)经济增长越快的省份,其建设用地扩张效率指数(CLI)越低,建设用地扩张效率越高;(2)东部地区的建设用地扩张效率普遍优于中西部地区;(3)建设用地扩张效率指数(CLI)在建设用地扩张效率测度上可比性、科学性更强.     

南通市建设用地扩张情景模拟与景观生态效应

选择城镇化进程快速、区位条件特殊的南通市作为案例,集成CLUE-S模型与Auto-logistic回归模型构建适合不同情景的建设用地扩张的动态分布模型。通过1987年以来遥感影像获取的4个时段的南通市建设用地增长时空特征分析提取先验知识规则,模拟在基准、经济发展、生态保护等情景下建设用地增长与空间布局,通过景观学知识分析其空间扩张的生态效应。结果表明,1987年以来,南通市建设用地扩张剧烈,空间上围绕城区和乡镇中心快速蔓延,呈现“轴线增长-内部填充”交替的周期性波动规律。Kappa系数与模拟正确率（PCM）显示,构建的复合集成模型具有较高的可靠性,能够应用于对未来建设用地空间分布的模拟。模拟结果显示未来建设用地扩张集中在城镇周边,其中在经济发展情景下还有向东部沿海滩涂扩展的趋势。由于扩张剧烈,在建设用地集中区呈现出融合成更大面积分布区的现象。建设用地空间扩张的斑块密度和景观形状指数均较高,景观格局趋于不稳定,破碎化相对严重。     

太湖流域城乡建设用地扩张热区与洪涝危险性评价

城乡建设用地变化及其与环境系统关联机制是流域土地可持续利用的重点方向。采用多期数据及空间分析技术,揭示太湖流域城市化进程最为迅速时期的城乡用地扩张特征及其洪涝危险性。结果表明:1985—2010年城乡用地扩张增量高达5 406. 02 km~2,扩张增率2000年后急剧上升,以大城市为核心集聚型扩张,上海及沿沪宁线扩张热区持续增加,而沪杭线及沿江扩张热区动态变化;城乡用地扩张从洪涝危险低级区向高级区转移,呈现趋势不明型、低增高减-低减高增型以及低减高增型3种类型,而高危险区新增用地有66. 2%来自新区开发;城乡建设用地需求与低洪涝危险区有限供给的矛盾是主因,城镇发展与土地利用政策演变是主推力。高危险区城乡扩张给其自身及其下游都带来更高的洪涝威胁和防洪投资,建议重点研究新区用地优化与海绵设施建设。     

多智能体与元胞自动机结合及城市用地扩张模拟

运用多智能体(Agent)和元胞自动机(CA)结合来模拟城市用地扩张的方法,将影响和决定用地类型转变的主体作为Agent引进元胞自动机模型中,Agent在CA确定的城市发展概率的基础上,通过自身及其周围环境的状况,综合各种因素的影响做出决策,决定元胞下一时刻的城市发展概率。运用Agent的决策结果,对CA模型中以随机变量体现的不确定性通过Agent决策行为给予地理意义的新解释。以城市郊区—樟木头镇为例,对1988～1993年城市用地扩张进行了模拟研究,取得了良好的模拟效果。     

基于CA与AO的区域土地利用变化模拟研究——以三峡库区为例

运用元胞自动机(Cellular Automata)与AO(ArcObject) 相结合的方法, 在VB 环境下编程来 进行三峡库区地类变化模拟研究。以1995 年和2005 年的土地利用图为基础数据, 比较研究期各 地类的变化数量与方向以确定地类转换之间的优先级, 然后确定地类的转换概率。研究结果表明 此方法便于理解与操作, 同时模拟精度高; 预测结果说理性强, 其结果显示三峡库区城镇建设用 地增加, 耕地面积减少, 水域的面积在增加。其预测结果可以指导库区的土地利用规划, 为库区有 效土地管理提供参考。     

基于元胞模型的河道纵剖面调整动态模拟

纵剖面的调整是河道演化的重要内容,其对于河道整治及水沙灾害机理研究都具有重要意义。利用多年观测资料可以较为精确地分析和推断河道纵剖面的调整过程。但是,这种方法不能从过程机理上对纵剖面的调整进行模拟分析。而自然条件下河道边界条件的复杂性使得对河道纵剖面演化的物理过程模拟有很大困难。元胞自动机是一个时间、空间和状态都离散的动力模型,是研究复杂系统动态演化过程的有力工具。本文以黄河尾闾河道为例,利用一维元胞模型对河道纵剖面的调整进行动态模拟。模拟揭示了河道纵剖面在初始形态、不同水沙组合以及河道延伸等情况下的演化规律与趋势。     

基于扩展CA的文化传播时空模拟研究

文化传播影响因素复杂，具有空间上的相邻、不相邻、选择、随机等扩散形式和时间上的遗传特征，其时空模拟必须借助复杂系统研究方法。元胞自动机模型（CA）与GIS集成在地理过程模拟方面具有很大的优势。文中在分析元胞空间关系和元胞邻居描述的基础上，提出元胞邻居存在几何间上的邻接形式和空间上不邻接但属性上相关的邻居形式。据此，通过对文化革新扩散的实质、空间形式、影响因素等分析，对立了基于邻居扩展CA的文化传播系统模型，并利用该模型对文化传播现象进行了实验研究，取得了比较满意的实验结果。     

基于BDI决策的MAS-CA模型黄海海滨城镇格局模拟研究——以大连金石滩为例

基于BDI决策MAS-CA模型,利用1998年、2003年、2008年和2013年土地利用数据,对大连金石滩2020年和2030年城镇区域面积进行模拟,Kappa系数达到0.635。研究结果表明：① BDI决策补充了MAS-CA模型决策的不足,使得模型整体框架进一步完善,模拟结果具体准确,精度达到89.1%。② 金石滩城镇用地呈现出依附海岸线和交通线的格局,向海岸线靠拢,城镇用地在中部区域比较集中且城镇用地有向周围区域扩张的趋势,葡萄沟村、河咀子村、庙上村、什字街村转变最大。③ 从金石滩城镇格局的模拟结果发现,海岸线因素引导着城镇格局的转变方向。滨海地区的生态环境容易被破坏,政府应该采取措施寻找土地利用与生态环境保护的完美平衡点。     

元胞模型在地貌演化模拟中的应用浅析

元胞自动机是一个时空离散的动力学模型,是复杂系统的研究方法之一。从80年代后期开始,在许多领域都得到广泛的应用与发展。地貌是一个非线性动态复杂系统,元胞自动机模型(或更广意义上的元胞模型)为研究复杂地貌系统的动态演化提供了新的方法论工具。本文根据近些年国内外该领域的研究成果,对元胞模型在地貌演化模拟中的应用及进展进行了探讨,并分析了元胞模型方法在地貌演化模拟中的优势和不足。     

基于遥感数据的建三江垦区城镇用地扩张时空特征及驱动力分析

在RS和GIS的支持下集成多源数据,重建了建三江垦区下辖农场1990年、2000年、2010年和2015年4个时期的城镇用地格局。应用动态度模型等探讨了建三江垦区城镇用地扩张的时空特征及区域差异,分析了其驱动因素。结果表明：① 1990~2015年,建三江垦区城镇用地面积增加了3 237.5 hm²,平均扩张速率为130 hm²/a,扩张速率最显著的阶段是2000~2010年。② 垦区下辖农场城镇用地扩张时空差异明显,建三江管局所在城镇扩张面积最大;浓江农场扩张相对比例最大;动态度模型分析发现二道河农场扩张速度最快,勤得利农场的城镇用地扩张速率最慢,扩张面积最小。③ 建三江垦区以农场为城镇单元的建设用地扩张模式主要为线性轴状扩张。④ 城镇人口数量、经济水平的不断提升、产业结构的优化与区域政策极大地促进了垦区城镇用地的扩张,交通条件是城镇扩张速率和模式的重要影响因素。     

元胞自动机在城市模拟中的误差传递与不确定性的特征分析

元胞自动机(Cellular Automata,简称CA)已越来越多地用于地理现象的模拟中,如城市系统的演化等。城市模拟经常要使用GIS数据库中的空间信息,数据源中的误差将会通过CA模拟过程发生传递。此外,CA 模型只是对现实世界的近似模拟,这就使得其本身也具有不确定性。这些不确定因素将对城市模拟的结果产生较大的影响,有必要探讨CA在模拟过程中的误差传递与不确定性问题。本文采用蒙特卡罗方法模拟了CA误差的传递特征,并从转换规则、邻域结构、模拟时间以及随机变量等几个方面分析了CA不确定性产生的根源。发现与传统的GIS模型相比,城市CA模型中的误差和不确定性的很多性质是非常独特的。例如,在模拟过程中由于邻域函数平均化的影响,数据源误差将减小;随着可用的土地越来越少,该限制也使城市模拟的误差随时间而减小;模拟结果的不确定性主要体现在城市的边缘。这些分析结果有助于城市建模和规划者更好地理解CA建模的特点。