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    基于FLUS模型的大都市區(qū)土地利用優(yōu)化模擬
    ——以深圳市為例

    2019-07-25 08:49:04彭云飛
    山東國(guó)土資源 2019年8期
    關(guān)鍵詞:園地柵格深圳市

    彭云飛

    (深圳市規(guī)劃國(guó)土發(fā)展研究中心,廣東 深圳 518040)

    土地作為非再生資源,在城市化發(fā)展過(guò)程中不僅要確保地區(qū)的糧食安全,還要滿足城市發(fā)展和生態(tài)建設(shè)需要[1-2]。當(dāng)前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者開展了大量土地利用優(yōu)化模擬研究并取得了諸多成果[3-7]。在研究過(guò)程上,經(jīng)歷了從定性到定量、從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)、從單目標(biāo)到多目標(biāo)的逐步升級(jí)[8]。在方法運(yùn)用上,元胞自動(dòng)機(jī)(CA)模型[9]、CLUE-S模型[10-11]、多智能體系統(tǒng)(MAS)[12-13]模型、Markov模型[14-15]等得到了廣泛應(yīng)用,但仍存在不足之處[16-18]。黎夏等[19]提出了空間地理模擬與優(yōu)化系統(tǒng)(Geographical Simulation and Optimization System)理論,將元胞自動(dòng)機(jī)(CA)、多智能體系統(tǒng)(MAS)以及生物智能(SI)整合在GeoSOS平臺(tái)中,有效地對(duì)復(fù)雜地理空間現(xiàn)狀環(huán)境及變化過(guò)程進(jìn)行模擬和優(yōu)化[20],解決了傳統(tǒng)元胞自動(dòng)機(jī)中確定轉(zhuǎn)換規(guī)則及參數(shù)等復(fù)雜問(wèn)題,能夠更精確地模擬在自然以及人類活動(dòng)影響下的土地利用變化[21]。該文基于深圳市2010年、2015年和2016年的土地利用數(shù)據(jù),運(yùn)用FLUS模型,模擬不同情景下2030年深圳市土地利用結(jié)構(gòu)和空間布局,以期為深圳市未來(lái)空間規(guī)劃制定等提供決策依據(jù)。

    1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)

    深圳市毗鄰香港,是我國(guó)對(duì)外開放的窗口。為發(fā)揮示范探索作用,國(guó)家一直給予深圳市先行先試的政策優(yōu)勢(shì)。為確保城市高質(zhì)量發(fā)展,深圳市積極轉(zhuǎn)變土地利用方式,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。該文的數(shù)據(jù)來(lái)源于深圳市歷年土地利用變更調(diào)查、《深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒》、深圳市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)等相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料。

    2 研究方法

    2.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適宜性概率計(jì)算模塊

    BP-ANN是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括輸入層(1個(gè))、隱含層(1個(gè)或多個(gè))和輸出層(1個(gè)),用于訓(xùn)練和評(píng)估每個(gè)柵格中各類型土地發(fā)生的概率。對(duì)于某一柵格,在迭代時(shí)點(diǎn)各地類適宜性概率之和為1。公式為:

    (1)

    ∑isp(p,i,t)=1

    (2)

    式中:i為用地類型;j為隱藏層;p為柵格;t為時(shí)間;sp(p,i,t)為適宜性概率;wj,i為權(quán)重;netj(p,t)為接收到的信號(hào)。

    2.2 基于自適應(yīng)慣性機(jī)制的元胞自動(dòng)機(jī)模塊

    在迭代過(guò)程中,地類i的自適應(yīng)慣性系數(shù)根據(jù)未來(lái)土地需求與現(xiàn)有土地?cái)?shù)量的差距自動(dòng)調(diào)整,以確保該地類接近目標(biāo)值。公式為:

    (3)

    (4)

    (5)

    式中:Inertia為自適應(yīng)慣性系數(shù);D為地類i的數(shù)量與需求值之差;t為時(shí)間;i為地類。

    FLUS模型采用具有隨機(jī)特點(diǎn)的輪盤賭選擇機(jī)制,反映土地利用變化的不確定性。在CA迭代過(guò)程中,計(jì)算每個(gè)柵格p的總概率,并將地類i分配到柵格p中。公式為:

    (6)

    3 研究過(guò)程

    3.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概率計(jì)算

    (1)驅(qū)動(dòng)因子。選取16個(gè)驅(qū)動(dòng)因子,具體為:高程(X1)、坡度(X2)、到河流的距離(X3)、植被覆蓋度(X4)、GDP(X5)、科研機(jī)構(gòu)密度(X6)、第二產(chǎn)業(yè)比重(X7)、第三產(chǎn)業(yè)比重(X8)、距高快速路的距離(X9)、距公路的距離(X10)、距口岸的距離(X11)、距鐵路貨運(yùn)站點(diǎn)的距離(X12)、距軌道站點(diǎn)的距離(X13)、距機(jī)場(chǎng)的距離(X14)、常住人口數(shù)量(X15)、人口素質(zhì)(X16),建立各驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)庫(kù)(表1)。

    表1 土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子

    (2)計(jì)算概率。采用BP-ANN計(jì)算法則,評(píng)估并訓(xùn)練各柵格單元中可能出現(xiàn)各土地利用類型的概率,最終得到耕地、園地、林地、建設(shè)用地、水域和未利用地的空間適宜分布概率圖。

    3.2 基于自適應(yīng)慣性機(jī)制的元胞自動(dòng)機(jī)

    由于鄰域?qū)Ω鳀鸥裨谀骋粫r(shí)刻轉(zhuǎn)換為某種地類的概率有重要影響,因此需要確定最佳的鄰域值,為此將鄰域值分別設(shè)置為1,3,5,7進(jìn)行模擬。根據(jù)結(jié)果,在其他設(shè)置相同的情況下,隨著鄰域值的增大,模型運(yùn)行時(shí)間呈變長(zhǎng)趨勢(shì),但從各地類模擬變化過(guò)程可以發(fā)現(xiàn),在前10次的迭代過(guò)程中各地類迅速發(fā)生轉(zhuǎn)換,模擬數(shù)量接近設(shè)定土地需求目標(biāo)值,之后變化趨緩,在迭代次數(shù)超過(guò)50次時(shí)基本處于平穩(wěn)狀態(tài)。從預(yù)測(cè)值來(lái)看,耕地、園地、林地、水域、未利用地達(dá)到預(yù)測(cè)數(shù)量,建設(shè)用地與設(shè)定值的數(shù)量有差異,并隨著鄰域值的增大預(yù)測(cè)數(shù)量越近目標(biāo)值,但當(dāng)鄰域值超3時(shí)不再增大。為驗(yàn)證模擬結(jié)果的可信度,利用2010年土地利用現(xiàn)狀圖得到2015年土地利用模擬圖,按樣本總量抽取1%~10%的有效柵格,計(jì)算發(fā)現(xiàn)kappa指數(shù)均大于0.8,因此可以判斷各參數(shù)設(shè)置合理。當(dāng)鄰域?yàn)?時(shí),kappa值最大為0.8620,因此可以判斷鄰域的最佳值設(shè)定為3(表2,圖1)。

    4 研究結(jié)果與分析

    4.1 多情景下土地利用模擬

    (1)自然發(fā)展情景。以2016年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)深圳市2030年土地利用變化情況。與2016年各地類柵格數(shù)相比,耕地、園地、林地、水域預(yù)測(cè)值減小,建設(shè)用地和未利用地預(yù)測(cè)值增加。在數(shù)量上,園地、林地和建設(shè)用地變化數(shù)量較大,分別為減小1351個(gè)、635個(gè),增加1224個(gè)柵格,耕地變化量最小,減小20個(gè)柵格;從變化率上看,未利用地和園地的變化率較大,分別為136.47%和-39.92%,耕地的變化率最小。在空間上,各區(qū)建設(shè)用地均有增加,在現(xiàn)有建設(shè)用地布局狀況下向四周擴(kuò)張,占用耕地、園地和林地。

    表2 2015年不同鄰域情況下各地類預(yù)測(cè)柵格數(shù)與kappa指數(shù)(個(gè))

    圖1 深圳市2015年土地利用現(xiàn)狀圖與模擬圖

    (2)生態(tài)安全情景。將自然保護(hù)核心區(qū)、森林公園、地質(zhì)公園、水源保護(hù)區(qū)的核心區(qū)、地質(zhì)災(zāi)害高危險(xiǎn)區(qū)等劃入禁止建設(shè)區(qū),并作為生態(tài)安全情景下的約束條件,與自然變化情景結(jié)果疊加得到深圳市2030年生態(tài)安全情景下的土地利用模擬結(jié)果。該情景為重點(diǎn)保護(hù)土地生態(tài)安全區(qū)域,并將區(qū)域內(nèi)的建設(shè)用地以及具有生產(chǎn)功能的耕地、園地轉(zhuǎn)換為林地,同時(shí)保持水源地周邊環(huán)境穩(wěn)定,以便有效保障土地生態(tài)安全范圍。與2016年各地類柵格數(shù)相比,在數(shù)量上,園地、建設(shè)用地和水域變化數(shù)量較大,分別為減小1864個(gè)、增加1194個(gè),減小517個(gè)柵格,耕地變化量最小,減小128個(gè)柵格;從變化率上看,未利用地和園地的變化率較大,分別為110.8%和-55.08%;變化率最小的為林地(表2)。在空間上,各區(qū)建設(shè)用地和林地均有增加,禁止建設(shè)區(qū)無(wú)建設(shè)用地。

    (3)生態(tài)優(yōu)化情景。將開展土地整治和基本農(nóng)田建設(shè)等主導(dǎo)用途為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間的區(qū)域劃為限制建設(shè)區(qū),并將禁止建設(shè)區(qū)、限制開發(fā)區(qū)中共同組成的區(qū)域作為生態(tài)優(yōu)化情景下的約束條件,與自然變化情景結(jié)果疊加,得到深圳市2030年生態(tài)優(yōu)化情景下的土地利用模擬結(jié)果(圖2)。該情景為重點(diǎn)保護(hù)禁止建設(shè)區(qū)內(nèi)土地生態(tài)安全,并將禁止建設(shè)區(qū)的建設(shè)用地以及具有生產(chǎn)功能的耕地、園地轉(zhuǎn)換為林地,同時(shí)控制限制建設(shè)區(qū)內(nèi)的新增建設(shè)用地。與2016年各地類柵格數(shù)相比,在數(shù)量上,林地、園地和水域變化數(shù)量較大,分別為增加1511個(gè)、減少1882個(gè),減少517個(gè)柵格,耕地建設(shè)142個(gè)柵格。從變化率上看,未利用地和園地的變化率較大,分別為103.43%和-55.61%,變化率最小的為建設(shè)用地。在空間上,各區(qū)園地均有減少,林地和未利用地均有增加。

    表3 各種情景下地類柵格變化情況(個(gè))

    圖2 深圳市2030年不同情景下土地利用模擬圖

    4.2 模擬結(jié)果對(duì)比分析

    (1)土地利用結(jié)構(gòu)對(duì)比。3種情景下各地類的比例可以看出,耕地、園地、水域、建設(shè)用地和未利用地在生態(tài)安全情景下和生態(tài)優(yōu)化情景下的比例低于在自然情景下的比例。林地的比例在生態(tài)安全情景下的比例高于自然情景下的比例,在生態(tài)優(yōu)化情景下比例最高,達(dá)到34.63%。建設(shè)用地在生態(tài)優(yōu)化情景下比例最低,為49.03%,不超過(guò)全市總面積的50%。主要是因?yàn)樵谕恋厣鷳B(tài)安全控制分區(qū)的禁止建設(shè)區(qū),把部分生產(chǎn)性用地轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂兄匾鷳B(tài)功能的林地,而在限制建設(shè)區(qū)嚴(yán)格控制新增建設(shè)用地,在集中連片的控制區(qū)內(nèi)限制生產(chǎn)活動(dòng),這與深圳市目前正在實(shí)行的建設(shè)用地“減量增長(zhǎng)”策略保持一致,通過(guò)一系列政策的實(shí)施,在郊野森林和濕地范圍內(nèi)加強(qiáng)公園建設(shè),同時(shí)改善自然保護(hù)區(qū)和游客較多的風(fēng)景名勝區(qū)的生態(tài)環(huán)境,逐步減小生態(tài)控制區(qū)內(nèi)的建設(shè)用地以及對(duì)生態(tài)具有影響的生產(chǎn)用地,在禁止建設(shè)區(qū)和限制建設(shè)區(qū)內(nèi)嚴(yán)格控制各項(xiàng)建設(shè)活動(dòng),維護(hù)區(qū)域生態(tài)安全格局,促進(jìn)城市生態(tài)功能改善。

    (2)土地利用空間布局對(duì)比。自然發(fā)展情景與生態(tài)安全情景相比在于禁止建設(shè)區(qū)內(nèi)的各地類分布情況不同,由于禁止建設(shè)區(qū)是土地生態(tài)安全的核心區(qū)域,可以確保生態(tài)安全的底線。生態(tài)優(yōu)化情景與生態(tài)安全情景相比在于限制建設(shè)區(qū)內(nèi)的用地分布情況不同,生態(tài)優(yōu)化情景是在限制建設(shè)區(qū)內(nèi)保持現(xiàn)有的建設(shè)用地?cái)?shù)量和布局的基礎(chǔ)上,嚴(yán)格控制新增建設(shè)用地的發(fā)生,形成集中連片的生態(tài)保護(hù)區(qū),如鹽田區(qū)、大鵬新區(qū)的自然保護(hù)區(qū)內(nèi)的零散建設(shè)用地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值兀粚毎矃^(qū)、光明區(qū)內(nèi)生態(tài)控制區(qū)的有機(jī)結(jié)合,形成跨區(qū)的生態(tài)廊道等。因此,生態(tài)優(yōu)化的情景相對(duì)于生態(tài)安全情景下,林地和未利用地的比例有一定幅度的提高,建設(shè)用地比例有小幅減低,全市用地布局得到進(jìn)一步優(yōu)化。

    5 結(jié)論與討論

    (1)3種情景下深圳市2030年土地利用布局既有共性也存在差異。在土地利用結(jié)構(gòu)方面,耕地、園地、水域、建設(shè)用地和未利用地在生態(tài)安全情景下和生態(tài)優(yōu)化情景下的比例低于在自然發(fā)展情景下的比例,林地在生態(tài)優(yōu)化情景下比例最高,建設(shè)用地在生態(tài)優(yōu)化情景下比例最低;在土地利用空間布局方面,自然發(fā)展情景與生態(tài)安全情景相比在于禁止建設(shè)區(qū)內(nèi)的各地類分布情況不同,生態(tài)優(yōu)化情景與生態(tài)安全情景相比在于限制建設(shè)區(qū)內(nèi)的用地分布情況不同。生態(tài)優(yōu)化情景比自然發(fā)展情景和生態(tài)安全情景更能達(dá)到城市建設(shè)和生態(tài)保護(hù)的雙重目標(biāo)。

    (2)采用FLUS模型對(duì)不同情景模式下深圳市2030年土地利用進(jìn)行優(yōu)化模擬具有良好的適用性。由于土地利用變化受自然、人口、市場(chǎng)、政策等因素的作用較為顯著,F(xiàn)LUS模型在模擬其變化的準(zhǔn)確性方面仍然存在一定的局限。因此,探求更為科學(xué)的土地利用優(yōu)化模擬方法,應(yīng)在后續(xù)研究中進(jìn)一步加強(qiáng)。

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