城市土地利用演化CA模型的扩展研究

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。根据城市土地利用演化生命机制概念,构建基于地理特征的城市土地利用演化CA模型,并以深圳特区为试验区域进行实证研究。结果表明,基于城市生命机制和地理特征的城市土地利用演化CA模型,可以有效地进行城市土地利用演化的时空模拟与预测。     

长沙市土地利用格局变化的空间粒度效应

基于2003年、2006年、2009年及2013年的遥感图像对长沙市土地利用进行分类,在ArcGIS 10.0、ENVI 4.8、Fragstats 4.0和Excel 2007软件的支持下,通过上推尺度像元的比例占优法改变空间粒度,从类型水平和景观水平上分析了土地利用格局变化的粒度效应。得出以下结论：① 类型水平上,随着粒度的增大,各土地类型的指数呈现出3种变化趋势:增大、减小及无明显规律;随着时间的变化,空间粒度越小,对斑块密度及斑块形状指数变化的影响越明显。空间粒度越大,对斑块结合度和斑块集聚度变化的影响越明显。② 景观水平上,随着粒度的增大,蔓延度指数先减小后基本不变;香农多样性指数和香农均匀度指数缓慢减小;随着时间的变化,蔓延度指数呈减小的趋势,香农多样性指数和均匀度指数呈增大的趋势。90 m是本研究中分析空间粒度的最佳值。     

改进的案例推理CA模型及土地覆盖变化模拟

对基于案例推理的元胞自动机模型(CBR-CA)进行改进,将各类别的宏观转移概率添加到目标函数中,体现各类别的转变特征,并增加时间权重来确定转移概率,实现时间尺度上的模拟;由于土地覆盖变化的多样性和空间结构的复杂性,利用Monte Carlo(M-C)法确定土地覆盖的最终转换类别。选择黄河源区为试验区,利用1977年、1985年土地覆盖数据建立原始案例库,模拟了该区域1995年、2000年和2006年的土地覆盖变化,模拟的各类别转换的数量精度与实际相吻合,各年份的总体误差分别为0.002%、0.012%和0.005%,空间位置精度总体在70%以上,并进行未来土地覆盖情景预测。该模型可用于多类别、长时间序列区域土地覆盖变化的模拟与预测。     

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。     

地理元胞自动机模型的尺度敏感性及原因

地理元胞自动机模型的模拟精度会受到元胞尺度的影响。以杭州市土地利用变化模拟为例,分析了元胞尺度分别为50m×50m、100m×100m、150m×150m和200m×200m时地理元胞自动机模型的模拟精度,对地理元胞自动机模型的尺度敏感性进行了分析;并从元胞转换规则入手,研究了元胞自动机模型尺度敏感性产生的原因:(1)元胞尺度会对地理元胞自动机模型的模拟精度产生影响,元胞尺度越精细模拟精度越高;(2)元胞自动机模型的尺度敏感性与元胞尺度相关,在有些尺度区间上表现得明显,而在有些尺度区间上表现并不明显;(3)孤立元胞是元胞自动机模型尺度敏感性产生的主要原因。研究表明,随着元胞尺度的增大,元胞空间的孤立元胞增多,这些孤立元胞本身及其周围元胞具有较低的邻域函数值和较小的转换概率值,并影响了地理元胞自动机模型的模拟精度。     

基于粗集的知识发现与地理模拟——以深圳市土地利用变化为例

为了更有效地模拟地理现象的复杂演变过程,提出了用粗集理论来确定元胞自动机 (CA)不确定性转换规则的新方法。CA可以通过局部规则来有效地模拟许多地理现象的演变过程。但目前缺乏很好定义CA转换规则的方法。往往采用启发式的方法来定义CA的转换规则,这些转换规则是静态的,而且其参数值多是确定的。在反映诸如城市扩张、疾病扩散等不确定性复杂现象时,具有一定的局限性。利用粗集从GIS和遥感数据中发现知识,自动寻找CA的不确定性转换规则,基于粗集的CA在缩短建模时间的同时,能提取非确定性的转换规则,更好地反映复杂系统的特点。采用所提出的方法模拟了深圳市的城市发展过程,取得了比传统MCE方法更好的模拟效果。     

贵阳城市土地利用变化及共环境效应

从城市土地利用的范围（规模）、土地利用功能和用地形态等方面阐述了贵阳城市土地利用变化过程、特征、趋势,探讨了土地利用变化的驱动力因子,并对近代贵阳城市土地利用变化所带来的系列环境效应进行了分析评述。     

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。     

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。     

贵阳城市土地利用变化及其环境效应

从城市土地利用的范围 (规模 )、土地利用功能和用地形态等方面阐述了贵阳城市土地利用变化过程、特征、趋势 ,探讨了城市土地利用变化的驱动力因子 ,并对近代贵阳城市土地利用变化所带来的系列环境效应进行了分析评述。     

Examining the sensitivity of spatial scale in cellular automata Markov chain simulation of land use change

Understanding the spatial scale sensitivity of cellular automata is crucial for improving the accuracy of land use change simulation. We propose a framework based on a response surface method to comprehensively explore spatial scale sensitivity of the cellular automata Markov chain (CA-Markov) model, and present a hybrid evaluation model for expressing simulation accuracy that merges the strengths of the Kappa coefficient and of Contagion index. Three Landsat-Thematic Mapper remote sensing images of Wuhan in 1987, 1996, and 2005 were used to extract land use information. The results demonstrate that the spatial scale sensitivity of the CA-Markov model resulting from individual components and their combinations are both worthy of attention. The utility of our proposed hybrid evaluation model and response surface method to investigate the sensitivity has proven to be more accurate than the single Kappa coefficient method and more efficient than traditional methods. The findings also show that the CA-Markov model is more sensitive to neighborhood size than to cell size or neighborhood type considering individual component effects. Particularly, the bilateral and trilateral interactions between neighborhood and cell size result in a more remarkable scale effect than that of a single cell size.     

土地利用景观格局空间尺度效应研究

城市土地利用景观格局研究对城市规划设计和土地资源管理具有重要的理论价值和现实意义,而研究尺度的选择是其必不可少的部分。本文基于景观生态学方法,以武汉市为研究区域,选取聚集分散指数、斑块类型指数、形状指数三种类型指数对土地利用景观格局进行分析,同时引入层次分析法,研究武汉市土地利用景观格局的空间尺度效应及其响应特征,结果表明武汉市土地利用景观格局具有明显的空间尺度效应,随着空间尺度的增大,景观破碎程度增大,景观分布越来越分散,景观异质性减小,斑块之间连接度越来越弱。在此基础上,建立最佳尺度选择模型,并基于分型理论对最佳尺度的合理性进行验证,最终得出武汉市土地利用景观格局研究的最佳空间尺度为60 m。     

Simulating urban land use change by integrating a convolutional neural network with vector-based cellular automata

ABSTRACT

Vector-based cellular automata (VCA) models have been applied in land use change simulations at fine scales. However, the neighborhood effects of the driving factors are rarely considered in the exploration of the transition suitability of cells, leading to lower simulation accuracy. This study proposes a convolutional neural network (CNN)-VCA model that adopts the CNN to extract the high-level features of the driving factors within a neighborhood of an irregularly shaped cell and discover the relationships between multiple land use changes and driving factors at the neighborhood level. The proposed model was applied to simulate urban land use changes in Shenzhen, China. Compared with several VCA models using other machine learning methods, the proposed CNN-VCA model obtained the highest simulation accuracy (figure-of-merit = 0.361). The results indicated that the CNN-VCA model can effectively uncover the neighborhood effects of multiple driving factors on the developmental potential of land parcels and obtain more details on the morphological characteristics of land parcels. Moreover, the land use patterns of 2020 and 2025 under an ecological control strategy were simulated to provide decision support for urban planning.     

南京市热岛效应变化时空特征及其与土地利用变化的关系

利用遥感数据和气象统计数据分析自1985年以来南京市热岛效应变化的时空特征及其与土地利用变化的关系。结果表明:自1985年以来,南京市热岛效应强度和范围在增长。南京市的年均温逐年上升,与郊区六合县的温差呈上升趋势;南京市建成区内4级热岛效应面积增加了107.88km²。热岛效应增长在空间上存在差异,大厂>雨花台>市辖区>栖霞>浦口>江宁。南京市土地利用变化的结果使得热岛效应空间分布更广泛,城镇居民点及工矿用地利用强度变化最大的地方即城市热岛效应增加最多的地方,两者在空间上具有很好的吻合;而和城镇居民点及工矿用地的扩展规模没有很好的空间相关性。     

北京市土地利用变化的空间分布特征

土地利用变化是全球变化中的重要组成部分 ,是短期内人类活动对自然环境施加影响的显著表现形式。本文基于遥感和地理信息系统技术 ,利用LandsatTM图像的解译成果 ,分析了北京市 1985～ 2 0 0 0年土地利用变化的空间分布特征。研究表明 ,在这 15年的时间里 ,北京市林地和城乡、工矿、居住用地的转移趋势明显 ,两者的转移率分别达到 4 0 78%和37 60 % ,主要以林地内部、林地向草地转移、居住用地的内部和工矿废弃地还林还草等类型为主。同时 ,各类土地利用类型的净变化呈现出明显的区域差异。     

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.     

土地变化模型方法综述

土地系统变化长期以来不仅是地理学研究热点,也是资源环境经济学、生态学、城市规划等多学科领域关注的主题。构建模型模拟土地变化能够促进理解人地相互作用机制,模拟结果可为土地资源优化与资源环境政策制定提供依据。不同研究者基于不同学科理论、应用多种方法构建土地变化模型,模型从早期关注自然覆被类型变化发展到对人类决策行为的刻画,从统计方法发展到更突出空间分布的元胞自动机方法,以及更聚焦土地变化过程的经济学方法和多主体方法。未来土地变化模型发展方向为：在多尺度进行多方法耦合,对土地变化过程进行更为明晰地刻画,将土地变化模型与其他地球系统模型耦合等方面,进一步能够促进解释复杂人地系统,并推进模型在决策支持层面的应用。     

基于土地集约利用的长株潭城市群建设用地供需仿真模拟

土地集约利用反映了土地利用的综合状态,是协调土地供需平衡的重要指标。运用系统动力学（SD）构建城市建设用地供需反馈关系回路以及指标变量函数,在此基础上,建立长株潭城市群建设用地供需系统模型,仿真模拟低土地集约利用度、中等土地集约利用度、高土地集约利用度三种不同状态条件下,2016-2030年区域的建设用地、工业用地和居住用地供需变化趋势。结果表明：① 研究区用地规模仍处于扩张状态,城市建设用地数量增长速度总体较快。但三种发展状态下用地增长规模、速度存有差异;② 在低集约度模式下,建设用地规模及供地数量大,易造成土地资源的浪费;高集约度模式下,建设用地供给紧缩,用地规模增长缓慢,总规模偏小,不利于城镇化的良性发展;中等集约度模式则在用地规模和供给量上均与社会经济发展相适应,能体现现代城市发展理念;③ 工业用地占建设用地比例保持在15%~21%之间,其中低集约度模式下比例逐年上升,中等和高集约度模式下呈缓慢下降并趋于稳定之势;居住用地占建设用地的比例维持在27%~35%之间,其中低集约度和中等集约度模式用地占比呈下降趋势,高集约度模式比例总体维持在较高水平。研究通过对三种发展模式的设定,确定了不同指标在三种模式下的变化趋势,可为土地供需决策优化、城市建设规划及土地供给侧结构性改革提供科学参考。