規(guī)劃情景約束下的城市土地利用空間格局模擬

尹昌應(yīng)，石憶邵

（同濟(jì)大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院，上海 200092）

0 引言

土地利用類(lèi)型是構(gòu)成城市空間形態(tài)和結(jié)構(gòu)的微觀要素，研究一定時(shí)期內(nèi)的土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移情況，在此基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)未來(lái)土地利用類(lèi)型間的轉(zhuǎn)移動(dòng)態(tài)，有助于優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)和調(diào)控城市空間布局，促進(jìn)土地資源的集約和高效利用。但是，當(dāng)城市化發(fā)展到一定水平，特別是城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張到一定程度時(shí)，土地資源利用的局限形勢(shì)會(huì)變得愈發(fā)嚴(yán)峻，強(qiáng)制性行政干預(yù)便成為不得不采取的控制手段，例如劃定耕地紅線和城市增長(zhǎng)邊界等。當(dāng)某一種或幾種用地類(lèi)型快要接近或已達(dá)到政策強(qiáng)制性限定標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，土地利用總體規(guī)劃可從數(shù)量規(guī)模上進(jìn)行計(jì)劃控制，但在預(yù)見(jiàn)并藉此控制土地利用類(lèi)型的空間演化趨勢(shì)方面仍不足。因此，如何從空間上定量表達(dá)城市土地利用變化的驅(qū)動(dòng)力，建立動(dòng)態(tài)模型實(shí)現(xiàn)未來(lái)土地利用規(guī)模的空間分配，預(yù)測(cè)土地利用空間格局，是城市管理者和學(xué)術(shù)界面臨的實(shí)際問(wèn)題。

傳統(tǒng)方法解決該問(wèn)題時(shí)常采用定性分析或一些不具空間解釋能力的定量模型，從較為宏觀的視角分析土地利用變化的空間特征［1］。以元胞自動(dòng)機(jī)（Cellular Automaton，CA）、土地利用變化及其影響（Conversion of Land Use and its Effects，CLUE）模型、多智能體系統(tǒng)（Multi－Agent System，MAS）等為代表的模擬技術(shù)產(chǎn)生后，土地利用格局預(yù)測(cè)進(jìn)入了新時(shí)期。目前，運(yùn)用模型化方法模擬土地利用格局已是理解和解釋區(qū)域土地變化過(guò)程與趨勢(shì)的常規(guī)途徑［2－4］。其中，CA 模型的優(yōu)點(diǎn)在于其顯著的空間特性和由簡(jiǎn)單的鄰域規(guī)則產(chǎn)生的突現(xiàn)性，但這種突現(xiàn)性能否反映實(shí)際的土地變化情況，取決于規(guī)則設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)際上，土地變化驅(qū)動(dòng)力的時(shí)空復(fù)雜性要求CA在簡(jiǎn)單的鄰域規(guī)則上附加復(fù)雜的驅(qū)動(dòng)作用關(guān)系，所以CA模型如果只有簡(jiǎn)單的鄰域規(guī)則并不能真正解決實(shí)際問(wèn)題。MAS強(qiáng)調(diào)“人”作為主體的自治性、反應(yīng)性、主動(dòng)性、社會(huì)性和學(xué)習(xí)性，考慮個(gè)體、群體及環(huán)境的相互作用和人類(lèi)決策行為的影響［5］，盡管理論意義十分重大但進(jìn)展較為緩慢，目前仍以理論探索為主［6］。相比之下，CLUE模型不僅能很好地反映土地變化在空間上的關(guān)聯(lián)性、等級(jí)性、競(jìng)爭(zhēng)性和相對(duì)穩(wěn)定性［7］，建模過(guò)程也簡(jiǎn)單且易于理解；Dyna－CLUE模型［8］是 CLUE－S模型的改進(jìn)版本，它將“自上而下”和“自下而上”過(guò)程結(jié)合，且彌補(bǔ)了CLUE－S在模擬大區(qū)域時(shí)不得不增大像元尺寸的弊端，使CLUE模型可被應(yīng)用到更為精細(xì)的空間尺度上，但同時(shí)也對(duì)模型輸入數(shù)據(jù)的空間分辨率提出了更高要求。由于城市內(nèi)部驅(qū)動(dòng)因素的復(fù)雜性及其輸入數(shù)據(jù)的分辨率問(wèn)題，迄今為止基于Dyna－CLUE模型的案例研究尚不多見(jiàn)。因此，本文以上海市為例，建立Dyna－CLUE模型預(yù)測(cè)土地利用空間格局，可為城市土地利用規(guī)劃和管理提供新的技術(shù)思路。

1 研究區(qū)、數(shù)據(jù)和方法

1.1 研究區(qū)概況

上海市地處東經(jīng)120°52′～122°12′、北緯30°40′～31°53′，位于中國(guó)南北海岸中心點(diǎn)，長(zhǎng)江和黃浦江入海匯合處，北界長(zhǎng)江，東瀕東海，南臨杭州灣，西接江蘇和浙江，是長(zhǎng)江三角洲沖積平原的一部分，全市陸地面積6 506.52km2。2011年末全市常住人口2 347.46萬(wàn)人，城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝?9.3%，城鎮(zhèn)化水平居全國(guó)首位。

1.2 研究數(shù)據(jù)及預(yù)處理

數(shù)據(jù)資料主要包括覆蓋上海全市的2003年8月CBERS－1B影像4景，2006年 CBERS－1B影像4景，2009年8月Landsat－ETM＋影像2景；上海市2009年土地利用現(xiàn)狀圖和地形圖、30m×30m分辨率DEM、上海市行政區(qū)劃圖、鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）行政中心和農(nóng)村居民點(diǎn)位數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括基于ERDAS Image 2011平臺(tái)的波段組合、幾何糾正、圖像拼接；ENVI 4.8軟件支持下分別計(jì)算歸一化植被指數(shù)（NDVI）和歸一化建筑指數(shù)（NDBI），結(jié)合DEM數(shù)據(jù)提取的高程、坡度、坡向信息建立決策樹(shù)，采用最大似然法進(jìn)行土地利用分類(lèi)處理；行政區(qū)劃圖矢量化，人口、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)空間化等。所有數(shù)據(jù)均配準(zhǔn)到統(tǒng)一地理參考系統(tǒng)。

1.3 研究方法

包含“情景預(yù)測(cè)”和“空間分配”兩部分，即用Markov模型預(yù)測(cè)土地利用需求情景，用Dyna－CLUE對(duì)需求情景進(jìn)行空間分配。

1.3.1 土地利用需求情景預(yù)測(cè) Markov模型中［9］：如果隨機(jī)過(guò)程X（t）在時(shí)刻（n＋1）狀態(tài)的概率分布只與時(shí)刻n的狀態(tài)有關(guān)系，而與n之前的狀態(tài)沒(méi)有關(guān)系，則隨機(jī)過(guò)程X（t）可以被稱(chēng)為是一個(gè)馬爾柯夫鏈，記條件概率：

式中：Pij（n）是在時(shí)刻n的一步轉(zhuǎn)換概率，由一步轉(zhuǎn)換概率構(gòu)成的轉(zhuǎn)換矩陣：

該矩陣滿足兩個(gè)條件：矩陣每一行元素的和等于1；矩陣中每一個(gè)元素為非負(fù)。于是，Markov模型可表示為：

式中：X（n）表示趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)對(duì)象在t＝n時(shí)刻的狀態(tài)向量，P 表示一步轉(zhuǎn)移概率矩陣，X（n＋1）表示預(yù)測(cè)對(duì)象在t＝n＋1時(shí)刻的狀態(tài)向量。

情景預(yù)測(cè)前，需驗(yàn)證 Markov模型的適用性。設(shè)定3年為時(shí)間步長(zhǎng)，首先以2003年、2006年兩期遙感解譯數(shù)據(jù)計(jì)算土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，得到各土地利用類(lèi)型間的轉(zhuǎn)移概率矩陣P；然后以2006年遙感解譯數(shù)據(jù)為初始狀態(tài) X（1），用式（3）計(jì)算2009年對(duì)應(yīng)的狀態(tài)X（2）；再用X（2）與2009年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)比較，計(jì)算總體精度達(dá)89.23%，說(shuō)明該模型具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。情景預(yù)測(cè)時(shí)，利用上述原理計(jì)算2003－2009年的轉(zhuǎn)移矩陣如表1。

表1 上海市2003－2009年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Table 1 Transfer matrix of land use in Shanghai from2003 to 2009 %

基于上述轉(zhuǎn)移矩陣，設(shè)計(jì)兩種土地利用規(guī)劃政策情景：情景Ⅰ，假定未來(lái)的土地利用延續(xù)現(xiàn)有方式，即各用地類(lèi)型的變化速度保持2003－2009年的變化速度不變；情景Ⅱ，結(jié)合上海市土地利用總體規(guī)劃（2006－2020）提出的“穩(wěn)保328萬(wàn)畝耕地紅線”以及國(guó)土資源部下達(dá)上海至2020年的建設(shè)用地指標(biāo)（2 981km2），參考國(guó)內(nèi)外大都市居住用地、產(chǎn)業(yè)用地和服務(wù)業(yè)用地等用地類(lèi)型的平均變化速度，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于用地規(guī)?？刂频男枨笄榫啊＿\(yùn)用Markov鏈模型分別預(yù)測(cè)兩種情景下的土地利用需求如表2。

表2 基于不同用地模式預(yù)測(cè)的土地利用需求情景Table 2 Predicted demand scenarios based on different land use modes hm2

1.3.2 土地利用需求的空間分配 Dyna－CLUE模型對(duì)土地利用需求的空間分配，是在深入認(rèn)識(shí)研究區(qū)土地利用變化歷史的情況下，診斷土地利用變化與環(huán)境因素之間的定量關(guān)系，建立轉(zhuǎn)換規(guī)則來(lái)模擬土地利用空間格局。建模步驟及主要輸入數(shù)據(jù)如下：

（1）影響因素分析。土地利用變化是自然和人文因素共同作用的結(jié)果［10－12］。大區(qū)域、長(zhǎng)時(shí)間尺度上的土地利用變化受自然環(huán)境因素的影響較明顯，小流域、城市或更小空間尺度上短期內(nèi)的土地利用變化則主要受當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的驅(qū)動(dòng)作用更顯著。本文選取海拔高度、坡度、坡向、道路通達(dá)性、到各級(jí)行政中心距離、到主干河道距離、人口密度、經(jīng)濟(jì)密度、建筑容積率等共計(jì)13項(xiàng)指標(biāo)作為潛在的影響因素（部分如圖1）。

圖1 上海市土地利用空間變化的潛在驅(qū)動(dòng)因子Fig.1 Potential driving factors of land use change in Shanghai

（2）空間驅(qū)動(dòng)力診斷。驅(qū)動(dòng)力分析是準(zhǔn)確模擬土地利用變化的基礎(chǔ)和前提條件。Dyna－CLUE采用Logistic逐步回歸模型診斷土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因子，以土地利用類(lèi)型為因變量、驅(qū)動(dòng)因子為自變量建立二元Logistic回歸方程，并據(jù)此建立回歸方程估算每一柵格可能出現(xiàn)某種用地的概率。Logistic逐步回歸模型可表示為：

式中：pi表示每個(gè)柵格可能出現(xiàn)某一土地利用類(lèi)型i的概率；Xn，i表示各備選驅(qū)動(dòng)因子在該位置上的值；β是回歸方程的解釋變量系數(shù)，βi值越大，代表其相關(guān)度越高，EXP（βi）是β系數(shù)以e為底的冪指數(shù)，等于事件發(fā)生概率pi。Logistic回歸方程的解釋能力用Pontius等［13］提出的ROC曲線進(jìn)行檢驗(yàn)（表3）。

表3 Dyna－CLUE模型中各用地類(lèi)型與驅(qū)動(dòng)因子間的回歸系數(shù)Table 3 Regression coefficients of land use types and driving factors in the Dyna－CLUE model

（3）區(qū)域限制策略。空間政策制約模塊指根據(jù)各地土地利用的實(shí)際情況確定土地利用轉(zhuǎn)換中的特殊限制條件。結(jié)合數(shù)據(jù)可獲得性，本文重點(diǎn)考慮了上海市的基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)、九段沙濕地國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)、崇明東灘鳥(niǎo)類(lèi)國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)、長(zhǎng)江口中華鱘自然保護(hù)區(qū)和金山三島海洋生態(tài)自然保護(hù)區(qū)4個(gè)自然保護(hù)區(qū)。在限制區(qū)內(nèi)，基本農(nóng)田不會(huì)轉(zhuǎn)換成其他任何類(lèi)型的土地，森林、草地等自然生態(tài)系統(tǒng)不會(huì)受到干擾和破壞而轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地和耕地。

（4）轉(zhuǎn)換彈性和轉(zhuǎn)換規(guī)則設(shè)置。轉(zhuǎn)換彈性（ELAS）是設(shè)置地類(lèi)穩(wěn)定性的重要參數(shù)，它表征在一定時(shí)期內(nèi)某種用地類(lèi)型可能轉(zhuǎn)化為其他類(lèi)型的難易程度。ELAS有3種取值：對(duì)于較難轉(zhuǎn)換為其他土地利用類(lèi)型的地類(lèi)，ELAS＝1；對(duì)于極易變化的地類(lèi)，ELAS＝0；難易程度介于這兩種情況之間，則ELAS介于0～1之間。本文根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)結(jié)合有關(guān)文獻(xiàn)資料，設(shè)定轉(zhuǎn)換彈性如表3。

（5）其他輸入數(shù)據(jù)。包括初始土地利用格局和土地利用需求情景（表2），以及關(guān)于模擬時(shí)段、時(shí)間步長(zhǎng)、空間范圍、像元分辨率等方面的控制參數(shù)，具體參數(shù)取值如表4。

表4 Dyna－CLUE模型中主要控制參數(shù)及在本研究中取值Table 4 Values of main control parameters of Dyna－CLUE model in the study

（6）模型校準(zhǔn)。模型校準(zhǔn)時(shí)，以2003年遙感解譯的土地利用現(xiàn)狀圖為初始數(shù)據(jù)，采用建立的Dyna－CLUE模型將2009年的土地利用需求情景分配到二維地理空間，結(jié)合2009年的土地利用現(xiàn)狀格局進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，若不滿足精度要求則通過(guò)調(diào)整上述參數(shù)對(duì)模型進(jìn)行校準(zhǔn)。評(píng)價(jià)模型精度時(shí)，以2009年土地利用現(xiàn)狀圖作為參考數(shù)據(jù)，采用分層隨機(jī)抽樣的點(diǎn)樣本檢驗(yàn)法［14］分別在模擬數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)上選取500個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)，通過(guò)計(jì)算混淆矩陣、總體精度和Kappa指數(shù)［15］來(lái)評(píng)價(jià)模型的精度水平。

經(jīng)過(guò)多次參數(shù)調(diào)整，最后確定以表4所示數(shù)據(jù)作為模型輸入?yún)?shù)。模擬輸出2009年土地利用格局對(duì)應(yīng)的混淆矩陣、總體精度和Kappa系數(shù)（表5），結(jié)果表明模型具有較強(qiáng)的用地規(guī)模和空間預(yù)測(cè)能力，可用來(lái)預(yù)測(cè)上海市未來(lái)一定時(shí)期內(nèi)的土地利用變化格局。

表5 Dyna－CLUE模型的混淆矩陣及精度評(píng)價(jià)Table 5 Confusion matrix and accuracy assessment for Dyna－CLUE model

2 模擬結(jié)果與分析

運(yùn)用上述構(gòu)建的模型模擬兩種需求情景下2015年、2021年的土地利用格局如圖2所示。

2.1 數(shù)量變化特征

分析兩種土地需求情景，可知未來(lái)土地利用規(guī)模的變化特征。其中，模式Ⅰ對(duì)應(yīng)的土地利用規(guī)模變化情況如圖3a所示，土地類(lèi)型間轉(zhuǎn)換頻繁且“順”勢(shì)（趨勢(shì)延續(xù)，即保持“增加”或“減少”的趨勢(shì)）明顯。耕地是變化最為顯著的土地類(lèi)型，到2015年減至147 850hm2，2021年僅存119 641hm2；2009年以后，林草地則和耕地一樣表現(xiàn)為持續(xù)減少；建設(shè)用地則迅速增加，其中工業(yè)用地增長(zhǎng)特別顯著，2015年達(dá)985.27km2，2021年則達(dá)1 126.64km2，相應(yīng)的工業(yè)用地比例分別增至27.90%和28.54%；居住用地增加趨勢(shì)也很明顯，2015年上海所需居住用地面積達(dá)1 133.64km2，2021年則達(dá)1 225.45km2；交通用地增至2015年的653.71km2和2021年的748.20km2；水面有一定減少，未利用地保持在40km2左右。

圖2 上海市土地利用的Dyna－CLUE模擬格局Fig.2 Predicted land use patterns of Shanghai using Dyna－CLUE model

模式Ⅱ?qū)?yīng)的土地利用規(guī)模變化情況如圖3b所示，各種用地類(lèi)型間轉(zhuǎn)換仍然頻繁但“逆”勢(shì)（趨勢(shì)逆轉(zhuǎn)，即“先增后減”或“先減后增”的趨勢(shì)）顯著。耕地方面，2009年面積為216 699hm2，已低于上海市218 666hm2（328萬(wàn)畝）的 “耕地紅線”，經(jīng)過(guò)總量控制和結(jié)構(gòu)調(diào)整，2015年耕地逆轉(zhuǎn)減勢(shì)增至221 476 hm2，2021年達(dá)236 833hm2；林草地則表現(xiàn)為持續(xù)緩慢增加，以適應(yīng)生態(tài)城市建設(shè)要求；工業(yè)用地穩(wěn)步減少，從2009年的790.22km2減至2015年的674.93km2，2021年達(dá)563.81km2，相應(yīng)的工業(yè)用地比例分別為23.23%和19.43%；居住用地不斷增加，從2009年的103 467萬(wàn)m2增至2015年119 581萬(wàn)m2，2021年達(dá)127 037萬(wàn)m2；交通用地也進(jìn)一步增至2015年的648.64km2和2021年的768.95 km2；未利用地保持在30km2左右。

圖3 兩種需求情景下土地利用變化情況Fig.3 Land use change of the different demand scenarios

2.2 空間變化特征

分別將兩種需求情景下的模擬格局與2009年的現(xiàn)狀格局進(jìn)行疊加和比較分析，可知未來(lái)土地利用格局的變化特點(diǎn)。例如，在情景Ⅰ中的工業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)用地主要沿公路、河道兩側(cè)擴(kuò)展，呈現(xiàn)顯著的“廊道”特征；居住用地散布在工業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)用地分布的空間范圍內(nèi)；耕地、林草地和水體等具有生態(tài)平衡和環(huán)境凈化功能的非建設(shè)用地邊界逐漸向郊區(qū)退縮，崇明島北部的水體面積增加顯著。這種土地利用格局是延續(xù)工業(yè)化大發(fā)展階段的用地模式所產(chǎn)生的自然結(jié)果，工業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)用地集中分布在交通便利的地方，建設(shè)用地?cái)U(kuò)張大量侵占耕地和林草地資源，建成區(qū)“攤大餅”式向郊區(qū)蔓延。

情景Ⅱ中，工業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)用地逐漸從中心城區(qū)向郊區(qū)轉(zhuǎn)移，工業(yè)郊區(qū)化趨勢(shì)非常明顯；中心城區(qū)原有的居住用地基本保持不變，郊區(qū)和崇明縣的居住用地呈團(tuán)塊狀增加；建設(shè)用地?cái)U(kuò)張主要集中在以嘉定、松江、臨港、青浦、南橋、金山和城橋?yàn)橹行牡慕紖^(qū)新城；水體變化不明顯。這種土地利用空間格局與上海市“十二五”規(guī)劃關(guān)于“城市建設(shè)的重心將向郊區(qū)轉(zhuǎn)移，全市將建立七個(gè)郊區(qū)新城”的特大城市衛(wèi)星城發(fā)展模式設(shè)想相符合。

3 結(jié)論與討論

通過(guò)對(duì)上海市土地利用空間格局及驅(qū)動(dòng)力的系統(tǒng)分析，借助Markov模型模擬設(shè)置了兩種規(guī)劃情景下的用地需求，建立Dyna－CLUE模型進(jìn)行用地需求的空間分配。結(jié)果表明，Dyna－CLUE模型對(duì)土地利用需求的空間分配，不僅可結(jié)合規(guī)劃政策的宏觀要求，還可考慮地理環(huán)境和交通等微觀基礎(chǔ)環(huán)境條件的影響。因此，該模型可為土地利用總體規(guī)劃的空間實(shí)施和管理提供一種新的、有效的技術(shù)手段。

在規(guī)劃情景設(shè)置過(guò)程中，將 Markov模型應(yīng)用于土地利用變化的需求預(yù)測(cè)，其優(yōu)勢(shì)在于所需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量少，便于實(shí)現(xiàn)。因?yàn)樵诶肕arkov模型預(yù)測(cè)土地利用需求時(shí)，需要的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)包括模擬時(shí)段初期和末期的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，這對(duì)于基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)不齊全的地方是個(gè)很大的優(yōu)勢(shì)。然而，Markov模型沒(méi)有考慮其他的社會(huì)經(jīng)濟(jì)和自然因素對(duì)于土地利用變化的影響，這使得這種“黑匣子”式的模擬結(jié)果雖然具有一定的合理性，卻較難從社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度給予合理的解釋?zhuān)蚨诶斫馔恋乩米兓尿?qū)動(dòng)力方面存在不足，只可用作宏觀需求預(yù)測(cè)。在土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)和相關(guān)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)比較充分的情況下，構(gòu)建城市土地利用變化的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型模擬用地需求可能是比Markov鏈更好的解決方案。

在城市化發(fā)展進(jìn)程中，土地利用矛盾主要體現(xiàn)為各類(lèi)用地規(guī)模間相互轉(zhuǎn)換的矛盾，土地利用總體規(guī)劃下達(dá)了各類(lèi)用地指標(biāo)，指標(biāo)分解就成為各級(jí)政府規(guī)劃之間銜接的橋梁。但在現(xiàn)行規(guī)劃體系下，指標(biāo)分解通常只關(guān)注數(shù)量分解，較少涉及數(shù)量規(guī)模在空間布局上的定量刻畫(huà)。由于最終土地利用目標(biāo)需求不同，造成發(fā)生增減的主要地類(lèi)和規(guī)模各不相同。因此，在土地利用總體規(guī)劃實(shí)施過(guò)程中可以通過(guò)調(diào)整土地利用目標(biāo)引導(dǎo)各土地利用類(lèi)型之間的轉(zhuǎn)換，并最終達(dá)到優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)、調(diào)整土地利用空間的目的。但這一系列過(guò)程中都涉及非常復(fù)雜的人文影響因素，盡管包括Dyna－CLUE在內(nèi)的專(zhuān)業(yè)模擬模型在刻畫(huà)自然驅(qū)動(dòng)因素方面可以獲得很好的效果，但對(duì)人文影響因素的定量刻畫(huà)仍然差強(qiáng)人意。因此，還需深入開(kāi)展相關(guān)研究，提高模型對(duì)人文驅(qū)動(dòng)因素的解釋和刻畫(huà)能力，進(jìn)而提高土地利用空間格局的模擬精度。

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