耦合FLUS和Markov的快速发展城市土地利用空间格局模拟方法

模拟城市土地利用空间变化格局的研究,对未来区域规划以及实现可持续发展具有十分积极的作用。以往基于FLUS的研究栅格尺度较大,如何模拟快速发展中城市的复杂土地利用变化过程,挖掘土地利用变化驱动机制值得进一步探讨。本文构建了耦合FLUS和Markov的城市土地利用格局拟合框架,创新性地引入房价指标表征社会经济属性,以深圳为研究区,基于30 m空间分辨率小栅格尺度的土地利用分类数据和基础地理、路网河网、感兴趣点等多源空间变量,模拟不同发展情景下的未来城市土地利用空间格局,并通过随机森林进行土地利用变化驱动因素分析。研究结果表明:本文提出的耦合FLUS和Markov方法相较于传统CA模型（RFA-CA和Logistic-CA）精度更高（FoM=0.22）,能更准确地模拟快速发展中城市的土地利用变化过程;多情景土地利用格局制图结果验证了城市发展过程中生态控制线的重要性,进一步说明本文拟合框架在未来城市规划布局中的参考价值;医院、娱乐场所等的基础设施和公交、路网密度等的基础交通比自然因素（高程、坡度）对城市发展的影响更大,到海岸线距离会在一定程度上限制深圳内部土地利用变化过程。本研究所构建模型及精细制图结果,可为城市区域规划和空间格局模拟等相关研究提供参考依据和理论基础。     

顾及地类转换差异的城市空间扩展元胞自动机模型及应用研究

元胞自动机模型已经成为城市空间扩展模拟研究的重要方法之一,并得到广泛应用。然而,现有的城市扩展元胞自动机模型仍存在不足。由于元胞状态设置较为简单,从而使模型转换规则中对不同用地类型向城市用地转换的差异与强度考虑不够。基于此本文在元胞自动机模型的框架下,设计了多元结构的元胞状态及转换规则,提出了顾及地类转换差异与强度的城市扩展元胞自动机模型。在计算非城市用地向城市用地转换的转换概率时,该模型考虑了3个方面的概率：① 地形地貌、经济发展等城市发展的驱动因素对城市用地扩展的影响概率,该概率采用logistics方法进行计算;② 邻域元胞的用地类型对中心元胞转换概率的影响,该概率采用扩展摩尔型方法进行计算;③ 不同类型的非城市用地（本研究中包括耕地、林地和裸地3种类型）向城市用地转换的强度,该概率由模拟基期土地利用数据与目标年份土地利用数据的叠加,得出不同类型的非城市用地在此时间段内向城市用地转换的规模,进而确定不同类型的非城市用地向城市用地转换的强度。最后,将以上3种概率的乘积作为元胞转换的概率。通过转换概率与转换阈值的对比判断中心元胞是否在下一个阶段转换为城市用地。经过迭代计算,不断增加城市用地元胞的数量。当模拟城市用地的结果与目标年份的城市用地规模差值在一定的范围内时停止模拟,得出最终结果。模型构建完成后,本文以长株潭城市群核心区为例进行了模拟实验。以2001年该地区的土地利用数据为基期数据,模拟2010年该地区的城市用地规模和空间分布。研究结果表明,根据本文提出的模型模拟的城市扩展结果与真实数据相比具有较高的一致性。模拟结果正确率达到68.66%,比基于传统logistics回归的元胞自动机模型的模拟精度提高了4.25%,Kappa系数为0.675。该模型较好地模拟了长株潭城市群核心区城市扩展,在城市空间扩展模拟中具有较好的适应性与有效性。     

基于土地利用强度的城市道路增长模拟模型与案例分析

城市交通与土地利用相互作用、相互影响。传统的城市空间模拟研究多关注交通对土地利用变化影响,缺少土地利用对路网空间形态影响的模拟。已有研究通常使用静态路网,不能表达土地利用与交通间的动态相互作用关系。本文以城市土地利用强度与城市道路网络空间分布间的正向关系,提出了基于城市土地利用强度的城市路网增长模拟模型。以唐山市为例,对其城市环路内的道路增长进行了模拟。结果表明,该模型能以城市土地利用强度的空间分布特征快速生成路网,反映城市土地利用对道路网络扩张的影响。模拟结果与实际路网具有高度的空间分布相似性。该模型可进一步与土地利用模拟模型结合,模拟城市土地利用与交通的动态相互作用。     

南京市老城区城市建筑点格局研究

城市建筑是城市形态的重要组成部分,而建筑高度对城市三维空间形态有重要的影响。目前,对城市二维形态的研究较为丰富,而对城市三维起伏形态特征及其空间分布格局方面研究较少,对城市上空利用程度及发展规律认识仍相对缺乏。本文以南京市老城区为例,基于城市数字高程模型数据,将城市建筑抽象为三维点要素,运用点格局分析法研究城市建筑三维宏观特征及建筑类型的空间分布规律。结果显示：（1）南京老城区建筑呈集聚分布,聚集性顺序是低层建筑>高层建筑>多层建筑>超高层建筑。除超高层建筑外,低层、多层和高层建筑的聚集程度,随着空间尺度先增后减,均在1.5 km尺度聚集性最大;显示1.5 km的街区单元应是城市规划管理的最适宜单元。（2）南京老城区建筑高度空间分布表现为“三高一低”,即3个高值区（新模范马路、新街口和珠江路区域）和1个低值区（集庆门区域）,它们与不同时期城市中心具有较好的对应关系;不同类型建筑与城市基准地价的相关分析显示,建筑高度的分布与城市基准地价呈现一定相关性。结果表明,点格局分析方法能有效地分析城市建筑在平面及三维的空间格局特征,进一步深化对城市形态特征的认识。     

黑河流域植被类型分布模拟分析

针对黑河流域植被类型空间分布的垂直地带性特征,本文基于支持向量机算法构建黑河流域植被类型空间分布的模拟分析模型,并运用Kappa系数和混淆矩阵检验方法对模拟精度进行检验。验证结果显示,模型总体精度（OA）值为75.54%,Kappa系数值为0.66,表明了该方法在植被分布模拟上具有较好的结果,适用于区域尺度下植被类型分布的空间模拟。模拟结果表明,该方法对半灌木-矮半灌木荒漠和温带禾草-杂类草草甸草原类型的模拟精度最高,分别为（90.20%和90.02%）;分布面积最大的植被类型（如半灌木-矮半灌木荒漠,灌木荒漠、嵩草-杂类草高寒草甸等）相比于其他面积较小的植被类型具有显著优异的模拟结果;人工经济作物、荒漠植被类型以及草原草甸等植被类型对于所选环境因子的敏感性更强,而灌丛类型和乔木类型的模拟结果在不同类型间的波动较大;空间分布上,环境要素差异性明显、植被类型丰富的上游地区具有更好的模拟结果,优于地势平坦、气候差异性小的黑河中下游地段,但模拟结果在景观形态上具有更高的破碎度。     

基于地理分区与FLUS模型的城市扩张模拟与预警

城市的快速扩张不断改变着土地资源的转化,带来了诸多生态环境问题。分析和模拟城市扩张的机制,并对城市未来土地利用变化的风险进行预警,利于合理调控城市的发展。本文提出了一种基于地理分区和未来用地模拟(Future Land Use Simulation,FLUS)模型的城市扩张模拟模型,用于模拟和预测复杂的土地利用变化。该模型利用多指标数据进行空间聚类,耦合地理分区结果进行城市扩张模拟。珠江三角洲2005-2015年的城市扩张模拟结果显示,分区下的模拟精度(FoM=0.2329,提高了9%)明显高于未分区,说明不同分区在土地利用转化上存在空间差异,该模型能更有效地模拟城市土地利用变化。另外,本文构建了一种城市扩张预警指标评价体系,用于评估城市扩张的警情。根据在2005-2015基础上预测的2025-2045年土地利用变化结果,对珠江三角洲城市扩张进行多尺度预警分析。综合预警结果显示该区域大部分城市至2045年城市扩张警情将达到中警和重警,其中东莞警情一直维持在重警。由此,未来需要加强对珠三角城市扩张的宏观调控,以此来缓解未来城市扩张的警情。     

融合高度特征的高分遥感影像多尺度城市建筑类型分类

城市区域建筑类型信息在城市功能区识别、城市环境变量反演等应用领域具有重要作用。本文提出一种融合高分辨率遥感影像高度特征的多尺度城市建筑类型分类方法。首先利用语义分割模型识别高分辨影像中建筑和阴影对象;然后借助建筑对象及其阴影信息在卫星成像时的几何关系估算建筑高度;最后基于多尺度图像分析思想,提取一系列表征建筑对象的高度、空间结构、几何等多尺度特征,利用机器学习方法进行建筑类型分类,并进一步分析不同粒度的建筑类型分析单元对分类结果的影响。选取福州市主城区国产高分二号高分辨率影像进行实验验证。结果表明：① 基于所提方法的建筑类型分类总体精度达到82.98%, kappa系数为0.77,分类精度优于本文中未加入高度信息的分类方法和单一尺度分类方法;② 引入高度特征有效提高了中低层居民楼和高层商住两用建筑类型的分类精度,较未加入高度特征的分类结果,总体精度提高了11.28%;③ 融合多个尺度的图像特征可有效减少粘连建筑误分为密集型建筑的情况,较单一尺度分类方法,总体精度提高了2.77%。在精细的数字表面模型数据缺失下,利用高分辨影像阴影信息可为建筑物高度估计提供一种有效的策略,提高城市建筑类型分类精度。此外,融合多粒度图像特征可提升城市区域复杂建筑类型的表征能力,进而提高分类精度。     

20世纪90年代中国东西部土地利用变化时空特征分析

在覆盖全国的1km栅格土地利用本底与动态成分数据时空信息平台支持下,应用土地利用动态度模型,分别计算了全国及东西部地区土地利用一级类型的单一和综合动态度,并分析了土地利用动态度的空间格局。通过分析东西部土地利用类型变化特征和土地利用类型转换特征,对20世纪90年代中国东西部土地利用变化过程的时空特征进行了全面分析,揭示了东西部地区土地利用变化的时空规律。并对主要土地利用类型变化的原因进行了分析。     

尺度变化的土地利用类型数据的综合研究

利用不同尺度的土地利用类型数据,表达不同的内容、传递不同的信息,可揭示不同的现象与规律。宏观的大尺度数据通常是由较精细的小尺度数据经数据综合而得。在论述土地利用类型综合特点的基础上,提出由土地利用类型尺度上推引发的土地利用类型数据综合过程,并给出类型转换、同类图斑合并、小图斑取舍与处理、数据简化与拓扑关系维护的处理流程,在一定程度上解决了土地利用类型数据的尺度上推问题。重点论述构建小图斑的多边形骨架线并将其剖分、归并入相邻图斑的小图斑处理方法,提出基于Douglas-Peucker算法改进的构造平衡线的多边形简化方法,对土地利用类型图斑进行简化,使简化前后面积及拓扑保持一致。通过对实验结果的分析表明,该方法适合于土地利用类型数据的综合,并可作为其他GIS数据尺度上推的参考方法。     

一种耦合进化算法与FLUS模型的土地利用变化模拟模型

研究如何在土地利用变化模拟过程中更为科学、客观地设置模型参数，对于避免复杂模型由于参数设置不当导致模拟效果不佳的问题具有重要意义。本文通过耦合进化算法（Evolutionary Algorithm,EA）与FLUS模型，构建了具有参数寻优功能的EA-FLUS模型。该模型首先通过进化策略对FLUS模型中人工神经网络模型的参数进行寻优，以提升对各土地利用类型出现概率分布的预测准确率，在此基础上结合地理分区，利用带精英策略的遗传算法与进化策略的组合对FLUS模型中元胞自动机模型的参数进行调整，以提升模拟精度。在实证研究阶段，本文以桂林市为实验区，通过对土地利用变化进行分区模拟来分析EA-FLUS模型的改进效果，此外还设置了自然发展、耕地保护、生态优先3种情景来模拟桂林市2020—2030年的土地利用变化。结果表明：(1)进化算法对参数的寻优结果相比于基于经验以及土地利用变化历史特征的参数设置，更加贴近实验区的政策导向，更能体现各土地利用类型在不同区域间多样的发展趋势；(2) EA-FLUS模型相较于FLUS模型，在加入地理分区的土地利用变化模拟中更具优势，其模拟结果总体精度、Kappa系数、...     

基于数字高程模型的城市地表开阔度研究——以南京老城区为例

 城市地表开阔度是对地表形态开阔程度的定量描述,间接反映了通风、日照等城市物理性能。本文基于城市数字高程模型,以自然地形较为起伏的丘陵城市——南京为例,采用以光线追踪算法为核心的栅格计算模型,对南京老城区的地表开阔度进行了计算,并以典型样区分析和街区统计为方法,综合分析了建筑与自然地形对城市地表开阔度的影响,结果表明:南京老城区公共绿地、广场以及文物古迹用地的地表开阔度相对较高,均大于0.8,社区中心和居住用地的地表开阔度相对较低,均小于0.6,突出特点是居住用地地表开阔度小于金融商业用地。地表开阔度相对较低的街区主要临近主干道,形成较为明显的西北——东南方向分布的条带状特征,整体呈现出中心条带低四周高的宏观特征。     

武汉居民建筑物碳排放反演计算和时空分析

居民建筑物（民用住宅建筑物）碳排放对节能减排策略制定及城市可持续发展具有重要影响。针对目前城市碳排放计算方法尺度较大且缺乏居民建筑物碳排放一致性计算的问题,本文提出一种多源数据融合的城市居民建筑物碳排放定量计算方法。该方法首先采用自上而下的策略,结合夜间灯光图像,将武汉市居民碳排放总量分配到每个地块;然后采用自下而上的策略,构建由地块规划因子、社会经济因子以及单体居民建筑物形态因子组成的居民建筑物碳排放反演模型。论文使用该方法计算了武汉市所有单体居民建筑物的电能消耗碳排放量,研究结果表明：① 居民建筑物碳排放量在空间分布上呈现由中心城区向郊区不断递减的模式,和人口分布有着密切的关系;② 居民建筑物碳排放量分布具有异质性,呈现出长尾分布的特性,其中89%的居民建筑物的碳排放量低于平均值1.28 t,而11%的居民建筑物的碳排放量高于平均值;③ 同一地块上的居民建筑物碳排放量差异相对较小,地块之内平均标准差为7.66 t,而不同地块上的居民建筑物碳排放量差异相对较大,地块之间平均标准差达到51.30 t;④ 居民建筑物的碳排放量更容易受到规划因子中的容积率影响,社会经济因子中的人口密度影响,以及居民建筑物形态类型的影响。论文研究方法及相关研究成果可以为城市居住区可持续规划等问题提供决策支持。     

基于POI数据的城市建筑功能分类方法研究

对建筑物进行建模与分析是智慧城市建设的重要任务之一。将城市中数量庞大的建筑物按功能分类,辅助认知城市内部空间结构,对政府部门开展人口估计,土地管理,城市规划等工作具有重要意义。本文以蕴含丰富语义信息的兴趣点（POI, Point of Interest ）作为主要信息源,针对POI分布稀疏导致大量建筑物无法识别出功能的问题,改进了传统的城市功能区定量识别方法。该方法为建筑物内部及周边一定区域范围内的POI赋予反距离权重,通过计算不同类型POI的加权频数密度比例来识别建筑物功能类型。文中以北京市西四环中路附近5000多栋建筑物为例进行实验验证,实现了将目标区域内的建筑物按功能类型划分为居住、商业、公服和3种混合类型,识别率达93.04%,与人工判别的结果对比得出总体分类精度达91.18%。该方法采用易于获取的互联网POI数据,可以实现大范围建筑物功能类型的快速自动化识别,丰富了城市建筑模型语义属性,扩展了POI数据的应用范围。     

POI辅助下的高分辨率遥感影像城市建筑物功能分类研究

城市建筑物是城市的重要组成部分,对城市建筑物进行功能分类可以为城市功能区划分提供有利依据,辅助政府部门对城市规划、土地利用、资源、人口等方面的分布与分配进行管理与决策,有助于推进城镇化建设的可持续发展。仅利用目前的遥感分类技术难以对高分辨率遥感影像的城市建筑物信息进行功能分类,然而将遥感、互联网兴趣点（Point of Interest, POI）数据以及GIS技术有效地结合在一起,可以更为细致地分析城市信息,不仅实现了建筑物功能分类,而且提高了分类的准确率与可信度。本文首先选取卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）方法对高分辨率遥感影像数据进行建筑物提取;然后,对POI数据的城市商服、公建和住宅用地进行核密度分析;最后分别统计每个建筑物3种用地的核密度平均值,并将该值设置为此建筑物的属性值,并结合POI数据的实际情况选择具有最佳功能分类精度的属性值作为阈值提取3种用地信息,从而完成不同功能的城市建筑物分类。精度评价结果表明,该方法对3种用地的提取效果良好,分类精度达到86%以上。     

日照市城市发展方向地质环境研究与建议

日照市是山东半岛城市群建设的重要组成部分，该文从地质环境角度出发，对目照市城市建设综合开发用地、高层建筑用地、低层建筑用地、矿产资源开发用地、城市垃圾填埋场用地和地质环境保护用地6种用地类型分别进行了地质环境适宜性评价及综合分析，提出了日照市城市建设发展方向建议。     

基于多维感知的城市活力空间特征研究

基于多维感知对城市活力进行综合评价并探索其用地特征,是提升城市智慧化水平、实现精准规划和有机更新的重要基础。本研究以厦门岛为例,基于社交媒体签到数据、夜间灯光影像数据、POI数据和LBS大数据,从社会、经济、文化和空间4个维度感知城市活力,使用核密度、数据网格化和最优聚类法,分析城市活力的空间特征,并探讨不同活力区域的土地利用结构、功能多样性和开发强度等用地特征。研究发现：① 基于多源数据的城市活力多维感知方法可精准、有效评估城市空间特征和发展动态;② 厦门岛社会、经济、文化和空间维度城市活力的空间分布存在一定差异,4类活力区域呈现出西部连绵成带、东部围绕商务区和大型设施集中的特征;③ 各类活力区域的用地特征存在较大差异。第一类区域的公共管理与公共服务用地占比和第二类区域的商业服务业用地占比最高,均接近20%。集聚可显著提升城市活力,建设用地周边1000 m范围内的功能混合度更为重要。居住和商业服务业设施用地的活力水平随着开发强度的降低而降低,高值区容积率均在2.0以上。     

城市局域动态人口估算方法与模拟应用

获取城市局部区域内的实时人口是应急决策等诸多城市管理应用需要解决的问题。但时空的不确定性导致了估算操作的困难:空间范围不确定,即给定的城市区域是可变的;时间不确定,即估计的时间事先不可知。根据城市居民的总体出行规律,居民日常活动基本以城市建筑为中心,或者认为居民因受建筑物所承载功能的吸引而出行。鉴此,给定区域内的静态人口可使用区域内的居住型建筑,以及人均住房建筑面积等统计数据来估算,而动态人口的估算则需要确定每类建筑物在不同时刻所吸引的居民人数。为此,引入建筑物修正系数和建筑物吸引率两个指数。修正系数是其他类型建筑物的容纳能力与作为基准的居住型建筑物的容纳能力之比。通过修正系数可获得每类建筑物的额定容纳人数。吸引率是不同时刻每类建筑物的实际容纳人数与其额定容纳人数的比值。根据居民出行的一般时间分布,将一天按照休息日和节假日分别都划分成七个时段,建筑物类型参照调查城市交通出行率时的分类划分。利用居民出行和交通出行率调查资料等数据,估算每类建筑物的修正系数和吸引率,计算区域内的实时人口数,模拟了一起突发化学品泄漏事故,将所提方法应用到模拟场景的动态人口估计中,并对方法应用中的问题进行了讨论。     

基于局地气候分区的济南市热环境空间分异及其 影响因素

城市地表覆被及空间结构不同,导致热岛效应不同,城市热环境存在空间差异。局地气候分区（LCZ）在城市热岛研究方面得到了广泛应用。合理划分LCZ、科学制定LCZ分类标准,是基于LCZ研究城市热岛的关键技术问题。本文基于济南市城市路网、DEM和建筑大数据划分LCZ,利用Landsat 8遥感影像反演地表温度,采用克里金法进行气温空间插值,以地表温度和气温综合表达城市热环境。在此基础上,采用方差分析方法研究了城市热环境的空间分异特征和LCZ类内热环境差异,采用相关分析方法研究了城市热环境的影响因素。结果表明：① 济南市地表温度和4:00、8:00、14:00的气温空间分布格局差异明显,存在较高温度异常值的LCZ数量分别占全市LCZ总数的0.25%、1.60%、4.05%和3.96%。建筑密集区域地表温度较高,同时包含分散的较高气温区,呈现热岛效应;② 不同类型LCZ的地表温度和不同时刻气温平均值存在明显差异。高层低密度、高层中密度、中层低密度等类型存在较高气温异常值的数量分别占较高异常值总数的47.37%和33.33%、9.65%,类内热岛效应明显;③ LCZ类型不同,类内热岛效应存在差异。低层低密度、中层低密度、高层低密度和高层中密度等类型所处位置高程不同,其方差分析的P值均小于0.05,热岛效应存在显著差异;④ LCZ所处位置高程不同,建筑空间分布指标对城市热环境的影响各异。总体而言,地表温度与建筑平均高度呈负相关,且达到了0.05以上的显著性水平,而气温与之呈正相关,且达到了0.001的显著性水平;城市热环境与建筑基底面积及建筑体积的平均值和标准差、建筑密度、容积率等指标的正相关性达到了0.001的显著性水平,这些指标对城市热环境的正向影响作用明显。     

Spatio-temporal patterns of intra-urban land use change in Beijing, China between 1984 and 2008

Urban internal structure is essential information for urban geography researchers and urban planners or managers. This research aims to examine the spatial structure changes of internal urban land use based on the interpreted datasets of 1984 and 2008. Spatio-temporal patterns of internal land use conversion and urban expansion are analyzed, and then dominant driving factors (e.g., social economy, population growth and urban planning) were identified. The results indicate that Beijing′s intra-urban layout has experienced tremendous adjustment from compact to disperse configure, otherwise its function objects have shifted from the major economic and industrial development before the 1990s to the combination with cultural, high-technological and inhabitable city at present. The dominant urban land use transformations include the relocation of industrial lands from core districts to suburban or other provinces, and the accelerating expansion of residential areas and green spaces for supplying the demand of housing and ecological protection. Although Beijing′s urban planning has experienced three major adjustments and improvement since the 1980s, its optimization of urban internal patterns still remains a challenge.