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基于ANN-CA的城市用地擴張模擬優(yōu)化
——以濰坊市城區(qū)為例

2019-07-02 01:00:18孟飛孟祥金陳有川邢華橋
山東建筑大學(xué)學(xué)報 2019年3期
關(guān)鍵詞:居住用地城市用地元胞

孟飛孟祥金陳有川邢華橋

(1.山東建筑大學(xué) 測繪地理信息學(xué)院,山東濟南250101;2.山東建筑大學(xué) 建筑城規(guī)學(xué)院,山東 濟南250101)

0 引言

我國正處于快速城鎮(zhèn)化階段,預(yù)計到2030年,城鎮(zhèn)化水平將達到約65%[1]。從空間模式上,我國的城鎮(zhèn)化過程主要可以概括為2類,即(1)原有大城市在改革開放背景下的快速發(fā)展;(2)新興中小城市的發(fā)展崛起。后者已經(jīng)成為當前我國城鎮(zhèn)化的重要形式,特別是在國家大力統(tǒng)籌城鎮(zhèn)一體化的背景下,中小城市的發(fā)展受到越來越廣泛的關(guān)注[2]。快速城市化也帶來一系列問題,如生態(tài)環(huán)境惡化、資源危機、大氣污染、交通擁堵等。隨著城市人口的增加,城市規(guī)模不斷擴大,土地覆蓋和土地利用格局也將發(fā)生改變[3]。通過模擬和預(yù)測未來土地利用變化,可為城市布局和規(guī)劃提供參考,使城市發(fā)展走上可持續(xù)化發(fā)展道路[4-5]。元胞自動機CA(Cellular Automata)模型是一種由局部規(guī)則控制、“自下而上”的格網(wǎng)動力模型,具有強大的空間運算和模擬復(fù)雜系統(tǒng)地理時空演化過程的能力,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于自組織系統(tǒng)演變過程的研究[6],成為研究土地利用演變的重要方法[7]。近年來,國內(nèi)外學(xué)者在CA和GIS耦合交叉方向做了深入的研究[8-12],提出了地理模擬和空間優(yōu)化系統(tǒng)GeoSOS(Geographical Simulation and Optimization Systems),其集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型ANN-CA(Artificial Neural Network-CA)[13]、邏輯回歸CA模型 Logistic-CA[14]、決策樹模型 DT-CA(Decision Tree-CA)[15]等多個城市擴張模型,為城市擴張和演變提供了一個良好的模擬平臺。陳逸敏等[16]、管超等[17]利用該平臺進行了城市空間形態(tài)模擬并均取得了很好的效果。CA模型優(yōu)勢在于通過簡單的局部轉(zhuǎn)換規(guī)則可以模擬出復(fù)雜的土地利用格局。然而,土地利用的變化受到諸多復(fù)雜的因素影響,簡單的ANN-CA模型難以模擬城市內(nèi)部復(fù)雜用地類型變化。研究表明:城市用地的轉(zhuǎn)化受到政府土地政策的強烈影響,利用土地利用總體規(guī)劃、專項規(guī)劃和詳細規(guī)劃對優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)、合理配置土地資源具有十分積極作用[18-19]。鑒于此,文章提出一種利用規(guī)劃分區(qū)優(yōu)化修正預(yù)測方案,選取土地利用規(guī)劃中城市建設(shè)用地為切入點,利用ArcGIS建立多時相高精度的土地利用現(xiàn)狀分類數(shù)據(jù)庫,運用GeoSOS平臺中ANN-CA模型提取土地利用轉(zhuǎn)化規(guī)則和土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,并結(jié)合濰坊土地利用規(guī)劃分區(qū),優(yōu)化模擬預(yù)測方案,以期從空間和數(shù)量2個方面提高模擬精度,豐富城市土地利用模擬方案,為城區(qū)土地利用發(fā)展提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域概況

濰坊是山東省下轄的一個地級市,城區(qū)人口128.42萬人(2015年),毗鄰青島、煙臺,地處半島城市群的地理中心,是山東內(nèi)陸腹地通往沿海各城的咽喉,海、陸、空交通發(fā)達,區(qū)位優(yōu)勢明顯。濰坊氣候適宜、地形平坦,城市發(fā)展自然條件優(yōu)越。作為我國東部沿海經(jīng)濟帶重要城市,濰坊具有中等城市的典型性與代表性。自1990年以來,濰坊市城區(qū)城市化進程迅速,土地利用狀況發(fā)生顯著變化。但是也引發(fā)了一系列的土地利用問題,如耕地快速減少,土地利用效率相對低下,土地利用方式相對粗放,閑置、違法用地多,農(nóng)村居民點分散且難以整合等。2016年濰坊城區(qū)建設(shè)用地面積達147 m2/人,高于全國129 m2/人的平均水平。選取地理坐標范圍為36°34′43″~36°47′38″N,118°58′37″~119°17′57″E 的濰坊中心城區(qū)進行研究,如圖1所示。該圖基于山東省自然資源廳的標準地圖服務(wù)網(wǎng)站(http://www.sddlr.gov.cn/tplj/sdsgtzytbzdtfw/gsdt/)下載的審圖號為魯SG(2017)084的標準地圖制作,底圖無修改。

圖1 研究區(qū)地理位置示意圖

1.2 數(shù)據(jù)來源

所用數(shù)據(jù)主要包括:(1)土地利用數(shù)據(jù),解譯自2005、2011和2017年1∶500的JPEG格式土地利用現(xiàn)狀圖。基于研究區(qū)2011年谷歌地球高分辨率遙感影像,在 ArcGIS 10.2支持下,將 2005、2011和2017年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)配準到統(tǒng)一坐標系下,經(jīng)幾何精校正、人工目視解譯、精度驗證、重分類、格式轉(zhuǎn)換等操作,建立土地利用空間分布數(shù)據(jù)庫。參照GB/T 21010—2017《中華人民共和國土地利用現(xiàn)狀分類標準》[20],同時考慮到研究區(qū)土地利用現(xiàn)狀的特點以及本研究的需要,對分類系統(tǒng)做了適當調(diào)整:耕地、已獲審批而未建設(shè)的用地和其他未利用地可以直接轉(zhuǎn)為建設(shè)用地,統(tǒng)一歸入空閑用地。最終將土地利用類型劃分為空閑用地、道路廣場、居住用地、工礦倉儲、河流水域、公共服務(wù)、綠地和其他用地共8類。(2)土地利用規(guī)劃數(shù)據(jù)提取自《濰坊市土地利用總體規(guī)劃(2006—2020)》[21]和《濰坊市中心城區(qū)交通專項規(guī)劃》[22]。(3)DEM數(shù)據(jù)源自地理空間數(shù)據(jù)云的 30 m×30 m的 DEM數(shù)據(jù)(http://www.gscloud.cn/sources)。為了探究城市內(nèi)部用地類型轉(zhuǎn)化,所有數(shù)據(jù)均采用10 m×10 m柵格分辨率,且將空間約束變量進行歸一化處理并統(tǒng)一坐標系至UTM/WGS-84。模型所用變量(高程、距一般道路距離、距鐵路距離、距主要道路距離、距市中心距離)的歸一化地圖如圖2所示。

2 研究方法

2.1 ANN-CA模擬

利用GeoSOS平臺的ANN-CA模型模擬濰坊城區(qū)土地利用變化,主要分為2步:(1)利用2005、2011年2期的土地利用數(shù)據(jù)和約束空間限制因子(見表1)訓(xùn)練ANN-CA的轉(zhuǎn)化規(guī)則;(2)以2011年土地利用數(shù)據(jù)作為初始數(shù)據(jù),利用2005和2011年的轉(zhuǎn)化規(guī)則和空間變量預(yù)測出2017年土地利用。ANN-CA模型無需用戶提供確切的結(jié)構(gòu)關(guān)系,能夠有效地反映空間變量之間的復(fù)雜關(guān)系,非常適合處理多種土地利用類型之間的相互轉(zhuǎn)換問題[10]。元胞間的轉(zhuǎn)換概率由式(1)表示為

式中:為用地轉(zhuǎn)換概率;γ為[0,1] 范圍內(nèi)隨機數(shù),反映用地轉(zhuǎn)換的不確定性;netj(k,t)為隱藏層第j個神經(jīng)元所收到的信號;wj,l為隱藏層和輸出層之間的權(quán)重。

表1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CA所采用的空間變量表

2.2 基于規(guī)劃分區(qū)的空間優(yōu)化模擬

CA模型優(yōu)勢在于通過簡單的局部轉(zhuǎn)換規(guī)則可以模擬出復(fù)雜的土地利用格局。但是在實際土地利用轉(zhuǎn)換過程中還會受到“自上而下”的宏觀規(guī)劃等的影響,基于此,利用規(guī)劃分區(qū)來從宏觀角度“自上而下”調(diào)控城市用地擴張和土地利用轉(zhuǎn)換,對具體類別從空間和數(shù)量上對城市發(fā)展加以約束,即利用規(guī)劃的功能區(qū)人為約束城市類型的轉(zhuǎn)變,對模擬結(jié)果優(yōu)化修正。規(guī)劃分區(qū)修正優(yōu)化步驟為

(1)通過GeoSOS平臺中ANN-CA模型分別模擬單類別城市用地擴張演化,默認模擬單類為擴張類,非模擬用地類為不變類,即非模擬類在模擬過程中不發(fā)生變化,其擴張類轉(zhuǎn)換元胞數(shù)的計算由式(2)表示為

式中:Wj第j類城市用地轉(zhuǎn)化數(shù)目;M為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取轉(zhuǎn)化總數(shù);mj為第j類城市用地實際轉(zhuǎn)化數(shù);aj為該類別增速vj與平均增速的比值。

(2)根據(jù)轉(zhuǎn)化優(yōu)先級矩陣確定沖突用地的土地利用類型,得到最終修正模擬結(jié)果。地類間相關(guān)系數(shù)依據(jù)相關(guān)系數(shù)值大小確定,相關(guān)系數(shù)越高說明該發(fā)展功能區(qū)內(nèi)該地類更易“存活”,各城市土地利用之間的相關(guān)性由Pearson's空間相關(guān)系數(shù)求得,根據(jù)相關(guān)性確定優(yōu)先轉(zhuǎn)換等級[23]??臻g相關(guān)性計算由式(3)表示為

式中:p為2組變量的相關(guān)系數(shù);X、Y為兩組變量;E(X)、E(Y)分別為變量X、Y的期望;Var(X)、Var(Y)分別為變量X、Y的方差。

3 結(jié)果分析

3.1 城市用地空間相關(guān)系數(shù)與轉(zhuǎn)化優(yōu)先級

根據(jù)該區(qū)主干道和土地利用優(yōu)先級將城市劃分成不同區(qū)域,一類區(qū)域即核心區(qū)為公共服務(wù)優(yōu)先區(qū)、二類區(qū)域為優(yōu)先居住區(qū)、三類區(qū)域為外圍的工礦倉儲優(yōu)先區(qū)[21-22]。由式(3)求得各城市用地間空間相關(guān)系數(shù),并根據(jù)空間相關(guān)系數(shù)確定各城市用地的轉(zhuǎn)換優(yōu)先級矩陣,結(jié)果見表2??臻g相關(guān)系數(shù)越高說明兩者的空間聯(lián)系越緊密,地類間轉(zhuǎn)化的優(yōu)先級別也就越高。從空間相關(guān)系數(shù)來看,居住用地與公共服務(wù)用地空間相關(guān)系數(shù)為0.995,則居住用地和公共服務(wù)用地之間轉(zhuǎn)化優(yōu)先級為2,僅次于其自身的轉(zhuǎn)化優(yōu)先級(自身相關(guān)系數(shù)為1,轉(zhuǎn)化優(yōu)先級也為1),依次類推居住用地與工礦倉儲用地的空間相關(guān)系數(shù)為0.864,轉(zhuǎn)化優(yōu)先級為3,其他用地構(gòu)成較為復(fù)雜,因此不設(shè)置轉(zhuǎn)化優(yōu)先級。

表2 空間相關(guān)系數(shù)和轉(zhuǎn)化優(yōu)先級表

3.2 土地利用格局變化分析

轉(zhuǎn)移矩陣能較好地展示不同土地利用類型之間的轉(zhuǎn)變情況。2005、2011和2017年研究區(qū)域主要土地利用類型地類轉(zhuǎn)移概率矩陣見表3??梢钥闯觯?005至2011年,研究區(qū)空閑用地轉(zhuǎn)化總概率為0.046,其中轉(zhuǎn)為道路廣場和居住用地的概率分別為0.049和0.067;居住用地和道路廣場用地轉(zhuǎn)入量較大,轉(zhuǎn)入總概率分別為0.208和0.194,成為城市擴張的主要增長方式。2011至2017年,各土地利用類型中居住用地轉(zhuǎn)移總概率達到0.334,成為研究區(qū)變化最顯著的地類,空閑用地的轉(zhuǎn)移概率為0.041,與2005至2011年變化速率有所下降,說明城市用地從單一擴張式發(fā)展向內(nèi)部用地協(xié)調(diào)優(yōu)化方式的轉(zhuǎn)變。

從空間結(jié)構(gòu)來看,城市整體格局總體走勢仍然以原有城區(qū)為核心,沿主要交通干線擴展,如圖3所示。2005至2011年土地利用變化劇烈,約11%的空閑用地轉(zhuǎn)化為城鄉(xiāng)建設(shè)用地,其中居住用地迅速從32.3%增加至36.5%。道路廣場用地由9.2%擴張至11.3%,但居住用地、工礦倉儲以及公共服務(wù)用地占城市主導(dǎo)的地位并未發(fā)生改變,占城市用地百分比分別由2005年的59%、24.5%、12.2%轉(zhuǎn)變?yōu)?011年的57.5%、29.3%、11.8%。城市用地內(nèi)部景觀格局變化顯著,公共服務(wù)用地的布設(shè)對城市用地轉(zhuǎn)換空間分布具有明顯影響。新建交通要道周邊城市用地擴張顯著,說明道路對城市用地擴張的重要影響。受城市地價等因素影響,2011至2017年城市居住用地和公共服務(wù)用地迅速填充城區(qū)內(nèi)部空閑用地,成為城市擴張的主力軍,分別增長16%、4%,增速與2005至2011年期間相同;工礦用地向城郊外圍遷移,也反映出城市結(jié)構(gòu)功能的變化公共綠地、其他用地和河流水域幾乎沒發(fā)生變化。

表3 研究區(qū)2005、2011和2017年主要地類轉(zhuǎn)移概率矩陣表

圖3 研究區(qū)土地利用分類圖

3.3 優(yōu)化方案驗證與精度評價

為有效檢驗?zāi)M結(jié)果的可靠性,將在整體和元胞兩級尺度上對模擬結(jié)果進行精度驗證評價。采用Kappa系數(shù)定量的反映模擬結(jié)果的整體精度[24]。Pontius等[25]提出的優(yōu)質(zhì)性能指數(shù)FoM(Figure of Merit)定量地檢驗元胞尺度上的模擬精度。Kappa系數(shù)越高說明其模擬精度越高,Kappa系數(shù)計算由式(4)表示為

式中:k為Kappa系數(shù)值;PO為觀測值指的是2幅圖像柵格類別一致部分占總的比例;PC為期望一致部分比例。其計算公式由式(5)表示為

式中:n為圖像柵格像元總數(shù);;s為2幅圖像柵格像元值對應(yīng)相等的像元數(shù);a1為圖像真實柵格為1的像元數(shù);a0為圖像真實柵格為0的像元數(shù);b1為模擬圖像柵格為1的像元數(shù);b0為模擬圖像柵格為0的像元數(shù)。

FoM值越大,用于城市土地利用發(fā)展模型的元胞尺度模擬結(jié)果精度越高,其中值一般在 0.01~0.25之間。FoM的計算由式(6)表示為

式中:F為FoM的值;A為觀測狀態(tài)為“變化”而模擬結(jié)果為“未變”的元胞個數(shù);B為觀測狀態(tài)為“變化”且模擬結(jié)果為“變化”的元胞個數(shù);C為觀測狀態(tài)為“變化”且模擬結(jié)果為“變化”但變化類型有誤的元胞個數(shù);D為觀測狀態(tài)為“未變”而模擬結(jié)果“變化”的元胞個數(shù)。

通過驗證模擬結(jié)果顯示,優(yōu)化后ANN-CA模型Kappa系數(shù)為0.86,較ANN-CA模擬方法Kappa系數(shù)提高0.1,F(xiàn)oM指數(shù)則由0.08提高到0.10。2017年濰坊規(guī)劃分區(qū)ANN-CA土地利用模擬圖如圖4所示,從空間分布來看,利用規(guī)劃分區(qū)優(yōu)化后城市擴張模擬結(jié)果精度明顯提高,更符合城市擴展真實情況,適用于濰坊城區(qū)擴張模擬預(yù)測。2017年濰坊城區(qū)各土地利用類型面積占比如圖5所示,2種模擬結(jié)果各地類面積占比都和實際用地類型較為貼近,與模擬過程轉(zhuǎn)換元胞數(shù)直接相關(guān),但空閑用地、居住用地占比優(yōu)化模擬結(jié)果更為接近真實值,反映規(guī)劃分區(qū)優(yōu)化結(jié)果在數(shù)值應(yīng)該更符合真實情況。同時發(fā)現(xiàn)未優(yōu)化的ANNCA模擬結(jié)果空閑用地占比明顯低于實際情況,在模型運行中,空閑用地屬于最易轉(zhuǎn)化類,而原始數(shù)據(jù)中某些開發(fā)用地是不合理的,而元胞自動機通過樣本訓(xùn)練將這些數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)納入發(fā)展種子向周圍擴張,造成城市擴張呈現(xiàn)碎片化,從圖4(a)中可以看出某些顆粒狀地物分布,而規(guī)劃優(yōu)化通過地類的優(yōu)先級替代在一定程度上很好的消除了顆粒地物現(xiàn)象。

圖4 2017年濰坊規(guī)劃分區(qū)ANN-CA土地利用模擬圖

圖5 2017年濰坊城區(qū)各土地利用類型面積占比圖

3.4 發(fā)展預(yù)測

以2017年歷史土地利用數(shù)據(jù)為初始數(shù)據(jù),假設(shè)未來濰坊城區(qū)未來發(fā)展趨勢不變的前提下,利用優(yōu)化ANN-CA模型模擬濰坊城區(qū)2025年土地利用狀況,結(jié)果如圖6所示。如果以現(xiàn)有趨勢和方式發(fā)展,濰坊城區(qū)的擴張趨勢將以現(xiàn)有城區(qū)為中心,依托交通干線迅速向城市外圍擴展,約有4.34%的空閑用地繼續(xù)轉(zhuǎn)化成城鎮(zhèn)用地。城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)布局發(fā)生轉(zhuǎn)變,部分工礦倉儲用地向城市外圍擴展,其發(fā)展?jié)撃苓M一步釋放(約增加2.14%),公共服務(wù)區(qū)呈現(xiàn)集聚—分散態(tài)勢,即繼續(xù)在老城區(qū)集聚,又隨著城市發(fā)展向城市外圍點散分布,而新增5.21%的居住用地則伴隨城市的發(fā)展不規(guī)則擴張,也是城鎮(zhèn)用地主要擴張方式。此外,公共服務(wù)設(shè)施用地對城市擴展具有明顯導(dǎo)向作用,其中值得注意的是綠地的擴張較為明顯(增加約1.76%),究其原因可能是模擬過程綠地屬于不可轉(zhuǎn)化為其他用地類型,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)遞進式模擬預(yù)測使得該用地得以增強,與濰坊市政府2015年提出的“森林城市,生態(tài)濰坊”的建設(shè)目標較為吻合,也側(cè)面反映規(guī)劃修正模擬結(jié)果必要性,其精度較為可信。然而未來濰坊城區(qū)土地利用壓力將進一步增大,土地轉(zhuǎn)化能力將進一步下降,建設(shè)用地布局更加緊湊,因此規(guī)劃部門應(yīng)在城市進一步發(fā)展中對城鎮(zhèn)化的方式和規(guī)模進行優(yōu)化調(diào)整。

圖6 2025年濰坊城區(qū)土地利用預(yù)測圖

4 結(jié)論

在分析了2005、2011、2017年濰坊市城區(qū)土地利用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,運用ANN-CA模型,采用規(guī)劃分區(qū)優(yōu)化方案分別模擬了濰坊城區(qū)2017和2025年城市空間擴展情況,經(jīng)對比驗證分析,主要結(jié)論如下:

(1)2005至2017年濰坊城區(qū)土地利用空間分布功能轉(zhuǎn)換明顯,主要表現(xiàn)為空閑用地面積減少,而居住用地、城市道路用地面積增加,同時工礦倉儲用地外圍擴展,城市發(fā)展中心向城市北部偏移。

(2)優(yōu)化后模擬結(jié)果精度從數(shù)值和空間上均要高于ANN-CA直接模擬結(jié)果。依據(jù)規(guī)劃分區(qū)優(yōu)化方案較好考慮了城市發(fā)展的自然和社會限制因素,加入宏觀規(guī)劃因子在一定程度上彌補ANN-CA模擬的不足,對ANN-CA模型應(yīng)用于模擬城市內(nèi)部多類別轉(zhuǎn)化和擴張?zhí)峁┝烁嗫赡?,是對當前城市擴張模型模擬方案的有益補充。

(3)模擬結(jié)果顯示,預(yù)測至2025年濰坊城區(qū)土地利用變化依舊顯著,居住及工礦用地和交通運輸?shù)孛娣e將會繼續(xù)增加,而綠地及空閑用地面積則會繼續(xù)縮小。

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