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。     

潜析包头稀土高新区土地利用状况

随着人口、工业化和城镇化高峰相继逼近,我国正处于经济社会全面发展的重要战略机遇期,土地资源利用面临越来越大的空间和环境压力,土地供需矛盾日益突出。开发区作为城镇发展和土地利用的重点区域,在促进经济高速发展中发挥了举足轻重的作用。本文根据笔者参与此项工作的实践,从包头稀土高新区土地利用现状入手、分析土地利用特点及存在问题,提出集约用地的措施与对策,供今后开发区土地利用参考。     

区域城镇化进程中的土地利用问题研究——以长沙县为例

从县域城镇化发展进程出发,以长沙县为例,研究探讨了城镇化进程与土地利用之间的内在关系,对区域总体用地结构、城镇内部土地利用、用地效率等方面进行了分析。在此基础上,探讨了城镇化进程中存在的土地利用问题,并从科学编制城镇用地规划和强化用地管理等方面提出了协调城镇化发展与土地利用的对策,为合理调控城镇发展与用地,以及社会主义新农村建设提供参考。     

城镇土地集约利用研究

小城镇发展战略地位的确立，加速了城镇化进程，城镇化过程中的用地粗放与人均耕地锐减之间的矛盾，是提出城镇土地集约利用的依据。从城镇土地集约利用内涵界定入手，分析了城镇土地集约利用的必要性，探讨了城镇土地集约利用定量评价的原则，从城镇存量土地产出率、土地利用强度、土地投入强度和土地可持续度4个方面建立了城镇土地集约利用评价指标总系统。指出城镇发展与土地集约利用的途径。     

政府规划约束下的城市空间增长多智能体模拟模型

构建政府规划约束下的包含多种类型智能体和环境因素的城市空间增长多智能体模拟模型,通过居民、开发商和政府三类智能体之间以及智能体与环境之间的相互作用模拟了城市空间增长情况。模型将城市建设用地规划区纳入政府的土地利用政策,探讨了政府规划因素对城市建设用地增长的影响,并根据土地集约利用的原则对模拟结果进行了优化。在Repast和ArcGIS的实验环境下,以南京市中心城区(长江以南)为研究区设置了四组土地利用情景,模拟了2001-2007年研究区的城市建设用地增长情况,对比不同情景下模型的模拟精度,说明正确合理的政府规划引导对城市空间增长的重要作用以及对模拟结果进行优化的必要性。该模型有助于揭示城市空间增长机制,为政府宏观调控政策和规划制定提供参考。     

建设新农村背景下江苏城镇化用地浅析

温家宝总理说过“土地是中华民族的生命线”，用地问题人们一直在密切关注着。江苏省在城镇化发展过程中已经积累了土地节约利用、优化布局等土地利用经验，但是目前江苏省在建设新农村背景下城镇发展过程中土地利用方面存在的小城镇建设用地秩序紊乱，园区建设规划不科学，基建用地量不断增加，征地成本偏低农民利益受损等一系列问题，由此提出创新优化调整园区建设用地，挖掘现有建设用地的空间，城镇化用地和农村用地相协调匹配，借用市场力量抑止土地浪费，清查整顿城镇发展而超标的土地等浅薄建议。     

回族聚居地区新建型城镇空间增长格局研究——以宁夏吴忠市红寺堡镇为例

回族聚居地区新建型城镇一般是指西北民族地区在扶贫工程、生态移民工程、大村庄合并等补齐短板的小康社会建设中,在适宜生产生活区域建设的回族人口占比较大的新城镇,其受政府行为和城镇规划影响深刻,与普通城镇的空间自组织与他组织相结合增长过程有着明显区别。以宁夏中部扬黄新灌区吴忠市红寺堡镇为例,利用2005年、2010年和2016年3期遥感影像,运用土地利用动态度模型、空间自相关模型和核密度估算等方法,探讨回族聚居地区新建城镇的空间增长格局特征。结果表明：（1）红寺堡镇从早期居住用地占主体的用地模式逐步转变为居住-工矿仓储-公园绿地为主导的复合型用地模式,红寺堡镇作为新建城镇,城镇空间增长初期主要以公共服务与基础设施用地、商服用地、城市院落用地为主形成城市核心区,呈星型原始增长模式;随着城镇人口的增多,城镇空间增长速度加快,空间呈现轴带状及跳跃式的混合拓展增长,在城镇规划引导下,用地类型中公园与绿地等生态用地、以高层建筑为主的住宅小区和工矿仓储用地占比显著上升,用地模式逐渐向复合型用地模式转变。（2） Global Moran’s I指数研究显示,经过近10多年的城镇建设,尤其是在科学合理的城镇规划作用下,各用地类型的空间自相关在逐渐增强,空间格局呈现集聚态势;基于3次城镇规划及土地利用规划,以功能性用地的混合布局为特征,城镇用地的总体格局没有发生剧烈变化,仅在原有基础之上进行了微调,城镇空间增长趋于稳定,用地类型、用地结构比例趋于合理,新型小城镇建设成效初见端倪。（3）作为回族聚居小城镇,红寺堡镇区清真寺空间分布格局变化较小,总体呈现西南部相对密集,东北部相对稀少的特征,与各个时段内农业聚落大范围分布有密切关系;近些年镇区出现清真寺由低密度蔓延态势向高密度蔓延转变,这种变化主要受教派体系较多的回族文化特征影响,空间分布与各教派教众人口分布的随机性有较高的一致性。     

1986-2010年成长型旅游小镇用地演变格局——河北省野三坡旅游区三坡镇的案例实证

旅游小镇是近年旅游业发展的重要热点和乡村城镇化的主要方向之一。研究采取参与式农村评估(PRA)、GIS和高清遥感图像相结合的方法,反演了1986-2010年旅游城镇三坡镇土地利用的演变过程。结果显示:其土地利用在空间上表现为离心扩散和向心集聚交替,集约程度不断提高;扩张速度经过了缓慢增长(1986-1995年),快速扩展(1995-2005年),稳定发展(2005-2010年)3个阶段;在功能变化上,由传统城镇的单一功能向多元旅游功能转变。以旅游住宿、餐饮、购物、娱乐用地不断扩展为核心,旅游企业空间集聚成为旅游城镇成长的主要形式。在驱动机制上,以自然地理环境约束为基础,外部旅游市场需求拉动,市场主体的理性选择和政府干预与调控等成为旅游城镇用地演变的主要动力。     

小城镇空间结构变迁的形式和动力

小城镇向心增长的空间过程主要表现为郊区城镇化、内城更新改造、反向扩展3种形式，是小城镇对农村人流、物流的集聚和内部空间结构的优化。小城镇离心增长的空间过程主要表现为城镇郊区化、产业区位变迁、外向扩展3种形式，是小城镇生产力发展到一定阶段后城镇要素向近郊区的扩散。小城镇向心增长和离心增长是集聚与扩散相互作用的表现，社会经济发展是小城镇空间变迁的根本动力，功能－形态互适机制是其演变的主要机制。     

快速城镇化过程中的中国城镇土地利用特征

主要利用国土资源部土地利用变更调查数据, 从城镇土地数量、人均城镇土地、城镇 建设占地、城镇内部用地结构和城镇土地空间格局及其时空变化等方面分析了中国城镇化快 速发展阶段的城镇土地利用现状, 并将这一阶段的主要城镇土地利用问题归结为总量失控、 粗放利用、影响宏观经济平稳运行、影响耕地保护和粮食安全、危及社会和谐发展、土地利 用结构失调, 以及生态环境恶化等方面, 最后从合理引导城镇扩张并加强农地保护、优化区 域和城镇内部用地结构布局、多手段节约集约利用城镇土地、统筹协调区域城乡居民点建设 用地, 以及防治并举促进城镇土地生态良性化等角度探讨了城镇化健康发展的用地策略。     

Spatiotemporal urbanization processes in the megacity of Mumbai,India: A Markov chains-cellular automata urban growth model

Several factors contribute to on-going challenges of spatial planning and urban policy in megacities, including rapid population shifts, less organized urban areas, and a lack of data with which to monitor urban growth and land use change. To support Mumbai's sustainable development, this research was conducted to examine past urban land use changes on the basis of remote sensing data collected between 1973 and 2010. An integrated Markov Chains–Cellular Automata (MC–CA) urban growth model was implemented to predict the city's expansion for the years 2020–2030. To consider the factors affecting urban growth, the MC–CA model was also connected to multi-criteria evaluation to generate transition probability maps. The results of the multi-temporal change detection show that the highest urban growth rates, 142% occurred between 1973 and 1990. In contrast, the growth rates decreased to 40% between 1990 and 2001 and decreased to 38% between 2001 and 2010. The areas most affected by this degradation were open land and croplands. The MC–CA model predicts that this trend will continue in the future. Compared to the reference year, 2010, increases in built-up areas of 26% by 2020 and 12% by 2030 are forecast. Strong evidence is provided for complex future urban growth, characterized by a mixture of growth patterns. The most pronounced of these is urban expansion toward the north along the main traffic infrastructure, linking the two currently non-affiliated main settlement ribbons. Additionally, urban infill developments are expected to emerge in the eastern areas, and these developments are expected to increase urban pressure.     

多层次矢量元胞自动机建模及土地利用变化模拟

城市规划对土地利用变化起着重要的引导作用,各层次规划相互支撑、互为补充,自上而下影响着土地利用格局的演变。矢量元胞自动机以不规则的地理实体作为基本单元,可以更逼真地表达客观复杂的城市用地空间结构。然而,当面向具有层次协同性、空间引导性和管控传导性等特征的城市规划时,其元胞多层次体系构造、层次间协同方法和转换规则获取等关键问题凸显出来。本文以江阴市2007年、2012年、2017年3期土地利用现状数据为基础,在多层次矢量元胞自动机建模基础上,模拟了2017年土地利用变化,通过模拟结果与用地现状对比分析,对模型个别参数进行了修正,进一步提高了模型的可行性与适用性,进而预测了2022年城市土地利用格局。模拟结果显示,中心城片区建设用地发展已经趋于饱和,澄南、澄东南和澄东片区建设用地扩张较为明显,有逐步形成“中心城区—城镇组团—村庄”三级城乡空间聚落体系的趋势。最后利用FoM指标对模拟结果进行了评价,得到整体和各片区的精度基本都大于或接近于0.21,表明模拟结果精度较高,其构建的模型在面向多层次规划的用地变化模拟方面具有更好的效果。     

Modeling Spatial Processes of Urban Growth in African Cities: A Case Study of Nairobi City

Africa's urban population growth has been especially rapid, averaging about 5% per year over the past two decades. As a result, many urban areas have experienced dramatic growth that is seriously outstripping the capacity of most cities to provide adequate services for their residents. Although population growth and urbanization rates in Africa have slowed recently due to a number of factors including HIV/AIDS, urban growth is still expected to double by 2030, leading to dramatic sprawl with serious environmental and social consequences. Using Nairobi as an example of a rapidly urbanizing African city, we studied the dynamics of land use and land cover change using satellite data and addressed the need for models and urban management tools that can guide sustainable urban planning policies. Cellular Automata, which integrate biophysical factors with dynamic spatial modeling, are used in this study. The model was calibrated and tested using time series of urbanized areas derived from land use/cover maps, produced from remotely sensed imagery, with future urban growth projected to 2030. Model assessment results showed high levels of accuracy, indicating that simulation findings were realistic, thereby confirming the effectiveness of the model. Results further showed that the model is a useful and effective tool to foresee the spatial consequences of planning policies in the context of many African cities. The forecast for Nairobi showed unsustainable sprawl.     

A CA-based land system change model: LANDSCAPE

Cellular automata (CA) models are widely used to simulate land-use changes because of their simplicity, flexibility, intuitiveness and ability to incorporate the spatial and temporal dimensions of processes. A small number of CA-based models have been developed to simulate changes in multiple land uses, most of which use the hierarchical allocation strategy and/or inertia factors to enable these CA models to do so accurately. However, only some of these models allow explicit determination of the allocation sequence for active land uses according to the hierarchical allocation strategy and the objective calculation of inertia factors. In this paper, we proposed a CA-based model, i.e. the LAND System Cellular Automata model for Potential Effects (LANDSCAPE), with a hierarchical allocation strategy and resistances, to simulate changes in multiple land uses. Furthermore, we introduced effective ways to objectively determine the allocation sequence for active land uses and calculate resistances for individual land uses. The results show that the LANDSCAPE model, with a calibrated allocation sequence and resistances, is reliable and accurate for simulating multiple land-use changes.     

资源环境保护下天津市用地空间增长模拟

从资源承载和生态保护的角度预测城镇土地利用变化,是实现国土空间用途管制的客观需求。以典型缺水城市天津市为研究区,采用系统动力学模型预测土地利用规模、最小成本路径法构建生态廊道和FLUS模型模拟土地利用变化等方法,分别模拟自然扩张和资源环境保护情景下天津市2035年土地利用情况。结果表明：① 资源约束条件显著制约城镇人口和建设用地的超量发展,随着资源约束增强、科技发展增速,人口和建设用地增长量随之降低,城镇GDP保持稳定增长。② 天津市重要生态廊道以南北向联系为主,东部和北部生态廊道重要性较高,部分生态廊道由于路径较长或距离建设用地较近而面临被蚕食挤压的风险。③ 水体湿地在资源环境保护情境下面积略有增长,在自然扩张情境下则延续以往不可持续的发展模式,出现向草地退化的情况,部分生态源地和廊道受到耕地侵占和建设用地扩张的影响。④ 受交通发展和京津职住分离的影响,天津市城镇建设用地增长主要发生在蓟州、武清和宝坻区。此外,在资源环境保护情景下,中心城区和滨海新区增长率较低,津南区表现出较大发展潜力。以资源环境承载约束城镇扩张,能够为国土空间规划实践提供科学引导。     

基于元胞自动机的城市用地变化研究

城市土地利用演化的实质是人为干预下城市生态景观的自组织机制作用过程；元胞自动机（CA）所独有的特征和构模方式使其在模拟复杂性系统如城市系统等方面表现出强大的模拟能力。利用ASTER影像数据，在CA模型下对福州市2010年和2020年的城市用地进行了模拟。从而为城市规划提供决策支持服务，对真正合理地利用城市土地，实现城市可持续发展具有重要意义。     

Simulating urban land-use changes at a large scale by integrating dynamic land parcel subdivision and vector-based cellular automata

Cellular automata (CA) have been widely used to simulate complex urban development processes. Previous studies indicated that vector-based cellular automata (VCA) could be applied to simulate urban land-use changes at a realistic land parcel level. Because of the complexity of VCA, these studies were conducted at small scales or did not adequately consider the highly fragmented processes of urban development. This study aims to build an effective framework called dynamic land parcel subdivision (DLPS)-VCA to accurately simulate urban land-use change processes at the land parcel level. We introduce this model in urban land-use change simulations to reasonably divide land parcels and introduce a random forest algorithm (RFA) model to explore the transition rules of urban land-use changes. Finally, we simulate the land-use changes in Shenzhen between 2009 and 2014 via the proposed DLPS-VCA model. Compared to the advanced Patch-CA and RFA-VCA models, the DLPS-VCA model achieves the highest simulation accuracy (Figure-of-Merit = 0.232), which is 32.57% and 18.97% higher respectively, and is most similar to the actual land-use scenario (similarity = 94.73%) at the pattern level. These results indicate that the DLPS-VCA model can both accurately split the land during urban land-use changes and significantly simulate urban expansion and urban land-use changes at a fine scale. Furthermore, the land-use change rules that are based on DPLS-VCA mining and the simulation results of several future urban development scenarios can act as guides for future urban planning policy formulation.     

一种顾及驱动因子重要性的双约束RF-Patch-CA城市扩张模拟方法

城市扩张模拟为实现土地资源合理分配与制定城市发展规划政策提供依据。该文针对传统元胞自动机(CA)在城市扩张模拟中存在城市元胞密集区域团簇现象,耦合随机森林(RF)与基于斑块(Patch)扩张的CA模型,在顾及驱动因子重要性基础上构建基于斑块最大面积和城市扩张总量的双约束RF-Patch-CA模型,并利用该模型模拟重庆主城都市区2010-2017年城市扩张。结果显示:该模型总体精度达97.62%,相比传统的RF-CA、ANN-CA和Logistic-CA模型,Kappa系数分别提高了0.0222、0.0231和0.0245,FoM分别提高了0.0376、0.0391和0.0414;在景观相似度上,该模型相比以上3种模型分别提高了40.92%、41.16%和32.33%,最接近真实情况,而且避免了模拟结果产生城市元胞团簇现象,有效提高了城市扩张模拟精度。     

基于交通可达性的广佛都市区城市扩展的模拟与分析

可达性是连接土地利用与交通建设的关键环节,对城市扩展具有指向性。利用Auto-Logistic回归的CLUE-S模型,预测区域发展与交通规划两种情景下2020年广佛都市区的城市扩展,分析了1982~2020年交通可达性格局演变与城市扩展特征,并在此基础上揭示二者的耦合关系。结果表明：CLUE-S模型在城市扩展上具有较好的预测能力,且加入可达性因子有助于提高模拟精度;1982~2020年广佛都市区空间和时间可达性格局由双核心圈层结构演变为单核心圈层结构,且时间可达性格局有明显的交通主干道指向性;城市扩展强度与扩展差异逐渐拉大,预测2020年扩展区域集中在白云与花都交界处、天河黄埔一带、顺德部分乡镇;都市区由无序扩张转变为交通指向性,随着可被开发的土地的减少,交通指向性的影响减弱;初期的城市用地规模越大,交通可达性提高越显著,但随着交通基础设施先行建设的开展,城市规模对交通可达性的正向影响减弱。未来侧重于完善站点的公共配套设施和提高土地利用效率等方面。     

Evolving United States metropolitan land use patterns

We investigate spatial patterns of residential and nonresidential land use for 257 United States metropolitan areas in 1990 and 2000, measured with 14 empirical indices. We find that metropolitan areas became denser during the 1990s but developed in more sprawl-like patterns across all other dimensions, on average. By far, the largest changes in our land use metrics occurred in the realm of employment, which became more prevalent per unit of geographic area, but less spatially concentrated and farther from the historical urban core, on average. Our exploratory factor analyses reveal that four factors summarize land use patterns in both years, and remained relatively stable across the two years: intensity, compactness, mixing, and core-dominance. Mean factor scores vary by metropolitan population, water proximity, type, and Census region. Improved measurement of metropolitan land use patterns can facilitate policy and planning decisions intended to minimize the most egregious aspects of urban sprawl.