基于MO-PSO模型的常州市土地利用优化配置研究

发布时间：2017-09-24 10:03

  本文关键词：基于MO-PSO模型的常州市土地利用优化配置研究

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【摘要】：近年来,生态环境恶化的现象愈演愈烈,威胁着民众的生存安全,因而生态环境保护成为了社会各界共同关注的热点。习近平同志提出的“既要金山银山,也要绿水青山”的相关论断以及《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》关于生态文明建设的显著着墨,都强调了协调好生态保护和经济建设之间关系的重要性。然而,我国当前的经济增长来源仍旧以要素投入为主,土地资源供需矛盾突出,国家土地安全受到严重威胁。土地作为各种陆地生态系统的载体,其利用方式的不合理会对各类生态系统的空间分布格局和服务功能造成消极影响,导致经济发展与生态环境之间不协调关系的产生。另外,过去简单叠加专题地图的原始土地利用优化配置(Land Use Optimal Allocation,简称LUOA)方式虽然具有简单易行的优势,但存在工作量大且易受规划工作者主观偏好影响等局限,已无法满足现今发展的需求。因此,如何始终秉承生态文明理念,以绿色发展、循环发展、低碳发展为前提,理性分析土地资源分布情况和供需关系,突出生态效益的重要地位,建立相对科学、客观、公正的优化配置模型,从而实现土地资源在数量和空间上的合理配置和可持续利用,成为当前迫切需要研究和解决的关键问题。生态系统服务价值评估(Ecosystem Services Valuation,简称ESV)将无形的生态效益贡献转换为了具象的价值形态,有利于定量描述区域生态环境保护的实现情况,从而为统筹安排土地利用结构和布局,系统改善生态环境建设提供了衡量手段。多目标模型(Multi-objective Model,简称MO)能够将决策者的各项需求以函数形式有机结合起来,通过数学方法加以转换和求解,符合LUOA需兼顾多方效益的要求。粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)以信息共享机制为核心,通过粒子间的相互协作与竞争,促进种群发展,实现优化搜索,其内在的并行机制和全局优化的特点适用于解决目标函数多、优化变量多、目标不明确或常规方法难以奏效的复杂多目标优化问题。研究以江苏省常州市新北区、武进区、金坛市和溧阳市组成的区域为研究区,集成了土地利用数据、遥感影像数据、规划材料及相关社会经济数据,在有关ESV、MO模型和PSO原理和方法的支持下,进行了集数量结构调整与空间布局优化为一体的LUOA模型构建工作的研究。论文主要研究内容包括：(1)生态系统服务价值的评估与分析通过梳理国内外相关文献,在传统生态系统划分体系的基础上,创新增加人居生态系统和工业生态系统,用于表征人为活动对生态系统服务功能产生的影响。采用市场比较法和成本逼近法,对研究区的ESV值进行了评估,并利用敏感性指数对价值系数结果的适用性进行分析评价。运用灰色关联模型和计算地理重心的方法,探究了用地变化与生态系统服务价值之间的耦合关系。(2)土地利用多目标模型的构建以ESV值最大化、用地适宜度最大化、空间聚集度最大化和土地转用成本最小化为目标构建组合函数,并从政策引导和趋势预测角度设置了用地数量结构的约束条件,共同组成LUOA的MO模型,为后续PSO算法的迭代提供适应度值的计算依据和约束规则。另外,在GIS/RS技术的支持下,对全域范围内各类用地的适宜度进行了评价,为函数的运用提供研究基础。(3)基于PSO算法的土地利用优化配置在土地利用MO模型的基础上,结合PSO原理,从编码方式、用地固定单元、基本参数和初始化等方面,进行针对性设置,并通过对比分析配置策略在目标函数实现情况、数量结构、景观格局和生态公平等方面的结果,证实多目标粒子群优化(Multi-objective Particle Swarm Optimization,简称MO-PSO)模型在LUOA领域的可行性。研究结果表明：(1)研究所得的ESV价值系数通过了敏感性验证,证明了其结果真实可信且适用于该片区域；(2)分析ESV值与用地变化间的耦合关系可知,湿地生态系统用地的空间布局对于ESV值的分布多寡影响最为显著;(3)配置策略中同类型用地的破碎化程度加剧,但湿地生态系统始终保持着较大优势度,区域ESV值有所增加,空间布局的边缘效应更加显著,生态布局愈发公平,这些变化不仅能够促进斑块间物质和能量的流通,而且有利于减轻生态补偿负担,并且揭示研究区内仍存在土地资源可通过农居点提升改造或废弃工矿用地复垦等手段加以挖掘,从而验证了MO-PSO模型在LUOA领域的可行性。
【关键词】：土地利用优化配置 多目标模型 粒子群优化算法 生态系统服务价值评估 常州市
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F301.2
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-20
• 第1章 引言20-32
• 1.1 研究背景20-21
• 1.2 研究综述21-27
• 1.2.1 生态系统服务价值评估相关研究21-23
• 1.2.2 土地利用优化配置相关研究23-25
• 1.2.3 PSO算法相关研究25-26
• 1.2.4 研究现状述评26-27
• 1.3 研究目的和意义27-28
• 1.3.1 研究目的27-28
• 1.3.2 研究意义28
• 1.4 研究内容和技术路线28-29
• 1.4.1 研究内容28-29
• 1.4.2 技术路线29
• 1.5 论文组织结构29-32
• 第2章 研究区概况与数据预处理32-39
• 2.1 研究区概况32-34
• 2.1.1 区位条件32-33
• 2.1.2 自然条件与土地利用现状33
• 2.1.3 社会经济发展状况33
• 2.1.4 生态环境状况33-34
• 2.2 实验数据预处理34-39
• 2.2.1 数据收集34-36
• 2.2.2 数据预处理36-39
• 第3章 生态系统服务价值的评估与分析39-58
• 3.1 生态系统服务价值评估39-49
• 3.1.1 土地利用类型与生态系统划分的匹配39-41
• 3.1.2 ESV价值系数的估算41-47
• 3.1.3 生态系统服务敏感性分析47-49
• 3.2 生态系统服务价值与土地利用间的耦合分析49-58
• 3.2.1 用地变化与区域ESV值的灰色关联分析49-50
• 3.2.2 土地利用和区域ESV值的地理重心转移分析50-58
• 第4章 土地利用多目标模型的构建58-92
• 4.1 MOP的定义和求解方法58
• 4.2 多目标函数的构建58-62
• 4.2.1 生态系统服务价值子函数58-59
• 4.2.2 用地适宜度子函数59
• 4.2.3 空间聚集度子函数59-60
• 4.2.4 土地转用成本子函数60-61
• 4.2.5 目标函数61-62
• 4.3 用地数量约束的设置62-72
• 4.3.1 相关规划政策下的用地数量约束62-67
• 4.3.2 模拟预测结果下的用地数量约束67-69
• 4.3.3 用地数量约束的综合设定69-72
• 4.4 用地适宜性的评价72-92
• 4.4.1 评价单元72-73
• 4.4.2 评价方法73-75
• 4.4.3 评价指标体系75-80
• 4.4.4 归一化指标空间差异及评价结果的分析80-92
• 第5章 基于PSO算法的土地利用优化配置92-110
• 5.1 PSO算法92-94
• 5.1.1 基本PSO算法92-93
• 5.1.2 标准PSO算法93-94
• 5.1.3 局部版本的PSO算法94
• 5.2 PSO算法与用地配置的耦合94-100
• 5.2.1 编码方式94-95
• 5.2.2 设置用地固定单元95
• 5.2.3 确定基本参数95-98
• 5.2.4 初始化粒子群98-100
• 5.3 用地配置结果的对比分析100-110
• 5.3.1 目标函数实现情况对比分析101-103
• 5.3.2 数量结构对比分析103-104
• 5.3.3 景观格局对比分析104-107
• 5.3.4 生态公平对比分析107-110
• 第6章 结论与展望110-112
• 6.1 主要研究结论110-111
• 6.2 创新点111
• 6.3 研究展望111-112
• 参考文献112-124
• 攻读硕士期间科研情况124-126
• 致谢126-128

【参考文献】

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本文编号：910764