FLUS模型对佛山城镇建设适宜性评价的验证与修正分析

发布时间：2020-11-22 06:37

　　 自然资源本底摸查、空间承载能力和开发适宜性评价是国土空间规划的基础性工作。随着AI时代的带来,从智能化角度探索一种更为客观、科学的城镇建设适宜性评价方式成为了可能。文章以佛山为例,基于FLUS模型对未来城镇空间进行模拟,比对分析其模拟结果与城镇建设适宜性评价结果的异同。研究表明,两种分析结果总体上基本一致,但由于城镇建设适宜性评价采用的是一种"千层饼"叠加的空间分析方法,无法反映空间要素之间的相互作用,从而导致评价结果与预期值有所偏差。因此,在对空间要素流动密集地区进行城镇建设适宜性评价时,应充分考虑空间要素之间的相互作用,基于FLUS模型的模拟结果对城镇建设适宜性评价结果进行修正,从而得到更切合实际的评价结论。
【部分图文】：

研究技术路线

图2 单因子评价结果运算得出各项驱动因素的权重排名如图6所示。可以看出,佛山的城市发展社会经济类驱动因素的影响最大,特别是公司企业和生活服务设施对城市化有较大的推动作用,在很大程度上起到了城市化发源点的作用。而交通因素的影响居于其次,对城市的拓展方向有较大的驱动与引导作用。相比之下,自然条件的影响较小。

图4 基于系统动力学预测的城市用地规模预测结果通过BP神经网络,输入上述驱动力因子进行网络训练。训练神经网络的数据是在遥感分类图像上随机采样产生的训练点,得到各个空间变量与其对应的土地利用的值。利用该训练样本对神经网络进行训练,神经网络通过自学习获得模型参数,而后将土地利用数据与相关的空间变量输入训练好的神经网络,自动计算出每个单元对应于相关土地利用类型的转换概率,得到最终的城市发展概率,从而确定土地利用的动态变化(图7)。
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本文编号：2894287