第24卷 第5期
自 然 资 源 学 报V ol 24N o 5 2009年5月J OURNAL OF NATURAL RESOURCES M ay ,2009
收稿日期:2008-08-22;修订日期:2008-12-02。
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(40830532);国家自然科学基金资助项目(40801236);国家杰出青年基金资助项目(40525002);国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA12Z206)。
作者简介:杨青生(1974-),男,青海乐都人,讲师,博士,主要研究遥感与地理信息模型及应用。E m ai :l qs y ang2002@
基于元胞自动机的土地资源节约利用模拟
杨青生1,2
(1 广东商学院资源环境学院,广州510230;2 中山大学地理科学与规划学院,广州510275)
摘要:为模拟节约土地资源的城市可持续发展形态,以珠江三角洲城市快速发展的东莞市为
例,运用元胞自动机(C A )、地理信息系统(G IS)和遥感(RS)从历史数据中建立城市空间扩展的
C A,将土地资源节约利用程度与城市用地空间聚集程度相结合,在评价城市用地空间聚集程度
的基础上,通过不断增加离市中心距离权重和离公路距离权重,调整CA 的参数,模拟节约土地
资源,城市用地在空间上紧凑布局的城市形态,并以调整参数的模型(离市中心距离权重为
-0 006,离公路权重为-0 024)模拟结果为基础,分析了实现城市用地空间上紧凑发展,土地
资源节约利用的政策:到2010年,东莞市离市中心27k m 范围内的适宜地区可规定为鼓励城市
发展区,27~34k m 范围内的适宜地区可规定为限制性城市发展区,其它地区为非城市发展区。
关 键 词:土地资源;节约利用;紧凑;元胞自动机
中图分类号:F301 24;P208 文献标识码:A 文章编号:1000-3037(2009)05-0753-10
1 引言
元胞自动机(C ellular Auto m ata ,简称CA )具有强大的空间运算能力,可以有效地模拟复杂的动态系统。近年来,CA 已被越来越多地运用在城市模拟中,取得了许多有意义的研究成果[1~3]。CA 可以模拟虚拟城市,验证城市发展的相关理论,也可以模拟真实城市的发展,
如W u 等模拟了广州市的城市扩展
[4];黎夏和叶嘉安模拟了东莞市的城市扩张[5]。同时,用CA 可以模拟未来的城市规划景观,如黎夏等模拟了珠江三角洲地区城市不同发展条件下的规划景观[6,7]。这些研究表明,C A 能模拟出与实际城市非常接近的特征,可以由此预测未来城市的发展及土地利用变化,为城市和土地利用规划提供决策依据。
CA 的特点是通过一些简单的局部转换规则,模拟出全局的、复杂的空间模式。为了模拟城市,除了运用CA 的局部转换规则外,还要在转换规则中引入影响城市扩展的区域变量和全局变量。转换规则中的这些变量对应着很多参数,这些参数值反映了不同变量对模型的 贡献 程度。研究表明,这些参数值对模拟的结果影响很大。目前,C A 主要通过多准则判断(MCE )
[8]、层次分析法(AH P)[9]和主成分分析[10]、自适应模型[11]、人工神经网络模型
[5]、决策树[12]等方法确定模型的参数值。笔者也采用粗集[13]、支持向量机[14]、贝叶斯分类[15]、空间动态转换规则[16]等方法研究了非线性、动态转换规则模拟城市发展。目前,采用CA 模拟虚拟城市系统和真实城市系统已经非常成熟,模型的精度也越来越高,而模拟可
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自 然 资 源 学 报24卷持续发展的城市系统模型较少,可持续发展的城市系统模拟对城市发展更有意义,也可以扩展CA在城市系统模拟中的应用,是目前城市C A研究的重点之一。
为节约土地资源,形成土地资源可持续发展的城市形态,以珠江三角洲城市高速发展的东莞市为例,采用CA建立城市空间增长的一体化模型,将土地资源节约利用情况与城市用地空间聚集度相联系,评价城市用地聚集程度的基础上,交替动态地调整CA模型的参数,模拟节约土地资源,城市在空间上 沿市中心发展的紧凑发展形态,探讨了实现城市紧凑发展的对策。
2 方法
2 1 城市CA
利用CA模型可以有效地模拟城市空间结构的演变过程,其模拟过程是由转换规则来控制的。在定义CA的转换规则时,需要确定模拟对象的一系列影响因素。城市空间结构演变受诸多因素影响,包括区域的社会经济条件、人口状况等;离市中心的距离、离道路的距离等空间变量也对城市的发展有重要的影响;另外,邻近范围的影响是CA模型的主要考虑因素。
城市空间结构演变和空间变量之间的关系,可以利用城市经济学中投标地租理论来说明。按照单一中心城市投标地租理论,城市土地利用变化的主要因素是离市中心的距离。随着离市中心距离的增加,可进入性降低而交通费用在增加。不同的土地利用者按照土地利用的方式会支付不同的地租,这种支付的地租就是投标地租。土地交易中,支付最高地租的用户就可以得到这块土地,从而使土地利用类型发生转化。当然,实际的土地转换非常复杂,不仅受到土地元胞本身的属性、所处的区位、交通条件和地理条件、邻近范围土地利用类型等的作用,政府规划因子、保护区等对城市发展的空间结构有重要的影响。
因此,在城市模拟中,需要根据这些诸多因素来确定土地转化的概率。这种土地转化的概率可以通过多元逻辑回归模型表达。运用逻辑回归模型的CA模型为城市模拟提供了新的思路。模拟城市时,元胞的城市发展概率与这些全局变量、区域变量、局部变量有关。这种关系可以用逻辑回归模型表示,逻辑回归模型的变量参数值可通过历史数据校正,基于逻辑回归模型校正CA转换规则的公式如下:
p ij=
exp(z i,j) 1+exp(z i,j)
=
1
1+exp(-z ij)
(1)
式中,p ij表示i,j元胞在交通、商业中心、居住中心等区域空间变量的作用下,元胞的城市发展条件概率。其中,z ij的计算如下:
z ij=a0+a1x1+a2x2+!+a n x n(2)式中,x1,x2,!,x n为区域空间变量,如离公路的最短距离,离铁路的最短距离,离商业中心、居住中心的最短距离等,a0,a1,!,a n为相应各变量的回归系数。
考虑到邻近范围城市化元胞对中心元胞的影响,定义邻域作用值:
t ij=∀
3#3
con(s ij=urban)
3#3-1
(3)
