基于GIS和MAS的城市用地扩展模拟研究

发布时间：2020-10-11 16:55

　　 在当今这个经济快速发展的社会,城市用地变化是城市化的重要研究方向,至始至终都是国内外众多学者们讨论的热点话题。城市作为社会、经济和文化高度聚集的一种空间表现,保障人类各种各样生产生活活动的进行。由于经济快速发展,人口增加以及农业人口的涌入,城市需要不断调整土地利用格局与分布以适应城市内部功能的需求。同时,由于城市的快速发展,各种问题也随之而来,这严重阻碍了城市的发展。城市用地扩展就是参与城市用地扩展的各微观主体之间的相互作用以及与地理空间环境相互影响的过程。因此,首要任务就是清楚微观主体之间的相互关系,以及如何做出的决策行为,决策行为如何影响城市土地类型转化,从而“自下而上”地对城市用地格局进行模拟。本文选取了阿克苏市中心城区作为实验区域,并以此展开一系列研究。主要内容如下:一、城市用地扩展的特征与驱动机制研究。对阿克苏市中心城区1999-2014年15年来城市用地空间扩展的特征进行分析,并选取了11个具有代表性的社会经济因子与城镇用地进行相关性分析、主成分分析和回归分析。研究表明,城镇用地扩展的规模和速度具有明显的阶段性特点,呈现先增加后减小的趋势。影响城市用地扩展的主要宏观驱动力是:经济增长、人口增长、一二三产业结构调整、社会发展。二、基于多主体建模技术的模型构建。首先,对参与城市用地扩展过程的行为主体进行分析,阐述了个体行为与城市用地格局的相互关系、Agent类型的划分以及Agent之间的相互作用关系。在此基础上,构建个体空间决策的MAS城市用地扩展模拟模型。最后结合基于地理加权回归模型的空间环境局部影响特征分析,实现了土地利用类型的空间转化决策模型。三、在Netlogo6.0仿真环境下进行模型模拟。以阿克苏市中心城区2009年城镇用地栅格数据为基础,模拟了2009-2014年城镇用地变化量,得到2014年城镇用地模拟结果。并分别从全局和局部角度对模拟结果进行了检验。结果显示,模拟结果与真实结果在全局空间上差异不大,但在局部空间存在一定的差异。出现差异是因为模型侧重于利用Agent在区位选择中的偏好和地理空间环境的经验,对现实中突发的政策和产业经济调控考虑不周,同时,也说明一些人为的经济活动是不可控的。四、城市用地扩展模型应用。结合阿克苏市城市总体规划和土地利用总体规划,尤其是了解城市土地利用类型转化的演变历程、机制以及未来发展状况,分别构建了政策因子、全局特征因子、局部空间特征因子。并在此基础上,以全局经济社会发展为主线构建规划情景主线,然后对三种情景下的城市用地演变进行模拟,得到三种情景下的城镇用地分布图。并且引入景观格局指数和城镇用地集约利用水平评价进行对比分析。结果显示,在空间形态上,高速的经济社会发展对城镇用地景观格局的影响比较大。在经济高速发展、人口增长、经济重心偏向二、三产业、城镇化率升高的同时,无论是城市用地的规模还是增长速度都将保持快速增长的状态。城市用地扩展模拟对未来的土地利用提供了行之有效的建议。
【学位单位】：新疆大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：TU984.113;P208
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景
        1.1.1 选题依据
        1.1.2 项目支撑
    1.2 国内外研究综述
        1.2.1 国外城市用地扩展研究进展
        1.2.2 国内城市用地扩展研究进展
    1.3 研究内容与目的及意义
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究目的
        1.3.3 研究意义
        1.3.4 研究技术路线图
第二章 研究区概况与数据处理
    2.1 研究区概况
        2.1.1 自然条件
        2.1.2 经济社会条件
        2.1.3 土地利用现状
    2.2 数据源与数据预处理
        2.2.1 数据来源
        2.2.2 数据预处理
第三章 城市用地扩展特征与驱动力
    3.1 城市用地扩展特征分析
        3.1.1 研究区城镇用地信息提取
        3.1.2 城镇用地规模变化分析
        3.1.3 城镇用地空间格局变化
    3.2 城市用地扩展驱动力分析
        3.2.1 经济社会发展与城市用地扩展
        3.2.2 驱动因素及变量相关性分析
        3.2.3 驱动因素主成分分析
        3.2.4 驱动因素回归分析
    3.3 本章小结
第四章 城市用地扩展模拟模型
    4.1 城市用地扩展多主体分析
        4.1.1 主体行为与城市用地空间格局
        4.1.2 主体类型划分
        4.1.3 主体相互之间的关系
    4.2 城市用地扩展模拟模型框架
        4.2.1 概念模型
        4.2.2 集成GIS和MAS的模型总体框架
        4.2.3 模型模拟流程
    4.3 主体空间决策模型
        4.3.1 利用Agent空间决策模型
        4.3.2 开发Agent空间决策模型
        4.3.3 政府Agent空间决策模型
            4.3.3.1 政府Agent决策依据
            4.3.3.2 政府Agent决策
        4.3.4 三大Agent决策下土地利用类型转化概率
    4.4 基于地理加权回归的环境因素局部影响特征
        4.4.1 地理加权回归模型
        4.4.2 空间权重函数
        4.4.3 确定权重函数带宽
        4.4.4 基于Logistic GWR的城镇用地适应性概率分布
    4.5 本章小结
第五章 模型应用实例
    5.1 基于GWR Logistic的城镇用地适宜性分布概率
        5.1.1 地理空间环境影响因素
        5.1.2 全局空间自相关特征检验
        5.1.3 GWR结果分析
    5.2 利用Agent分类及偏好权重确定
        5.2.1 利用Agent类别划分
        5.2.2 不同类别利用Agent影响因子偏好权重
    5.3 模型验证
        5.3.1 阿克苏市中心城区城市用地变化模拟
        5.3.2 模型精度检验
    5.4 基于三种情景下模型运行结果分析及评价
        5.4.1 区域发展战略与土地利用战略
        5.4.2 规划情景特征因子分析
            5.4.2.1 政策特征因子
            5.4.2.2 全局特征因子
            5.4.2.3 局部空间特征因子
        5.4.3 规划情景构建
        5.4.4 规划情景模拟分析
            5.4.4.1 模拟结果分析
            5.4.4.2 模拟结果对比分析
            5.4.4.3 规划情景调控建议
    5.5 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 研究结论
    6.2 可能的创新点
    6.3 不足与展望
参考文献
致谢
在读期间发表论文及参与科研项目

【参考文献】

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本文编号：2836859