文章目录

1 引言

2 Auto Pa CA模型原理

2.1 城镇建设用地需求预测

2.2 生态系统服务功能重要性评估

2.3 城镇开发建设适宜性评价

    2.3.1 基于随机森林模型评价城镇开发建设适宜性

    2.3.2 考虑空间约束的城镇开发综合适宜性

2.4 城镇增长布局模拟

2.5 模型参数地域化自校正

3 研究区概况和数据来源

3.1 研究区概况

3.2 数据来源及处理

4 结果与分析

4.1 模型校正和有效性验证

    4.1.1 模型参数校正

    4.1.2 模型有效性验证

4.2 2035年城镇增长情景模拟

    4.2.1 2035年城镇建设用地需求预测

    4.2.2 城镇增长情景设计

    4.2.3 2035年城镇增长情景模拟与分析

5 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

文章摘要:理解城镇增长过程、模式、机理并预判未来发展趋势,对优化城镇空间布局,促进城市可持续发展有重要意义。元胞自动机模型（Cellular Automata, CA）是研究城镇增长过程、模式的有效技术手段,但传统CA模型对城镇增长过程和空间模式的协同考虑不足。本研究构建了基于斑块（Patch）的城镇CA模型AutoPaCA,实现对城镇增长过程及空间模式的协同表征和精细控制,将城镇增长过程分为边缘增长和跳跃增长两种形式,并实现了对不同形式下城镇斑块位置、形状和面积大小的精细控制,同时考虑城镇空间模式的集聚性、整体形态及空间约束。此外,还提出使用景观格局分析法分析历史时期城镇增长过程和模式,并结合遗传算法实现对模型参数的地域化自动校正,降低人为主观因素对模拟结果的影响。将模型应用于长沙市1995—2035年的城镇增长模拟与多情景分析。结果表明,构建的AutoPaCA模型可以取得较好的模型精度,200次模拟结果的互异邻域相似性指数均值达到0.486;在生态保护情景下,长沙市城市内部生态结构保存完好,且表现出更为明显的长株潭一体化趋势,说明本研究提出的AutoPaCA模型及参数校正方法是有效的。

文章关键词:

论文分类号:F299.21