城鎮(zhèn)開發(fā)邊界劃定與用地集聚優(yōu)化

鄭穎，張翔，徐建剛，李智軒

(南京大學(xué) 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，南京 210000)

0 引言

隨著我國行政機(jī)構(gòu)改革，城鄉(xiāng)規(guī)劃管理職能從住建部轉(zhuǎn)入新成立的自然資源部，我國的城鄉(xiāng)規(guī)劃發(fā)展進(jìn)入了新時代，從國家戰(zhàn)略高度強(qiáng)調(diào)了保護(hù)優(yōu)先、綠色發(fā)展的規(guī)劃新理念。當(dāng)前我國城鎮(zhèn)化進(jìn)程速度已經(jīng)放緩，城鎮(zhèn)的發(fā)展越來越注重質(zhì)量，因此城市的發(fā)展規(guī)模受到了嚴(yán)格的控制，特別是理順了國家管理體制后，多規(guī)合一可以更加無縫的對接，在此背景下城鎮(zhèn)開發(fā)邊界的劃定尤為重要。早在2013年中央城鎮(zhèn)化工作會議和2015年中央城市工作會議，中央就提出要統(tǒng)籌生產(chǎn)、生活和生態(tài)三大布局，科學(xué)劃定城鎮(zhèn)開發(fā)邊界。黨的十九大報告[1]更是指出我國當(dāng)前社會的主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)槿嗣袢找嬖鲩L的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾，并提出生態(tài)文明建設(shè)是千年大計，要優(yōu)化城市空間布局，完成城鎮(zhèn)開發(fā)邊界等三條控制性劃定工作。

當(dāng)前的城鎮(zhèn)開發(fā)邊界劃定方法可概括為正向、反向及正反結(jié)合三類，正向是通過優(yōu)化元胞自動機(jī)(cellular automata，CA)[2-5]、矢量支撐機(jī)[6]、智能體模型[7]等預(yù)測城市發(fā)展規(guī)模從而劃定彈性邊界，反向則通過底線思維倒逼城市剛性邊界[8]。正反結(jié)合是從城市內(nèi)生發(fā)展動力出發(fā)，優(yōu)化CA模型預(yù)測城市增長彈性邊界，同時用建設(shè)用地適宜性評價方法劃定剛性邊界[9-10]。這些研究無一例外將城市視為復(fù)雜系統(tǒng)，通過多因子綜合分析得到用地適宜性，并根據(jù)其結(jié)果劃分城鎮(zhèn)建設(shè)用地或生態(tài)用地的方式，從而劃定城鎮(zhèn)開發(fā)邊界。但不論采用何種方式，分析結(jié)果往往呈現(xiàn)破碎化狀態(tài)，不適宜管理政策的執(zhí)行，需進(jìn)一步歸整處理分析方可用于城鎮(zhèn)開發(fā)邊界的劃定。

根據(jù)已有研究，破碎用地規(guī)整化的方法主要有以下4種：①在得出用地適宜性或其他用于劃定開發(fā)邊界的破碎化成果后，通過適當(dāng)人工繪制的方法最終完成城鎮(zhèn)開發(fā)邊界的劃定。該方法主觀性強(qiáng)，且工作量相對較大，科學(xué)性不足。②借助ArcGIS中的Eliminate工具歸整破碎的用地，或ERDAS IMAGINE中Clump、Sieve和Eliminate三步法進(jìn)行破碎斑塊的合并與消除[11]。如剔除10 ha過于破碎化的斑塊和填充小于10 ha的建設(shè)用地內(nèi)部間隙使建設(shè)用地歸整化，再對邊界進(jìn)行平滑處理以模擬城市增長邊界[12]。但相對城市新區(qū)開發(fā)邊界或城鎮(zhèn)開發(fā)邊界而言，10 ha尺度相對較大，平滑處理參數(shù)不同將導(dǎo)致最終結(jié)果千變?nèi)f化。也有學(xué)者采用歸并處理方法規(guī)整化用地，將柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為矢量數(shù)據(jù)，采用Eliminate分析工具，當(dāng)評價10 km2以上和以下區(qū)域，分別將小于1 ha和0.4 ha的的地塊歸并到相鄰面積最大的地塊中[13]。通過Eliminate規(guī)整用地的方法核心在于從斑塊自身出發(fā)進(jìn)行簡單替換，并未考慮其與周邊斑塊的關(guān)系，更未考慮不同生態(tài)安全格局消除的斑塊大小，而只是一概而論。僅通過簡單的刪除與替換無法挖掘斑塊之間潛在的邏輯關(guān)系和空間特征，用地仍將繼續(xù)處于破碎化狀態(tài)，治標(biāo)不治本。且信息損失大、邊緣粗糙度高、空間特征不明顯等邊界劃定劣勢突出。③移動窗口法[14-17](基于Fragstats軟件平臺)可以實現(xiàn)一定程度的用地集聚，當(dāng)總體保持了斑塊之間的異質(zhì)性，一般適用于景觀多樣性研究和斑塊特征分析，對于特定斑塊集聚效果不佳，但移動窗口的算法思想值得借鑒。④通過蟻群算法(ant colony optimization，ACO)進(jìn)行面優(yōu)化。但蟻群算法運(yùn)算量大、運(yùn)算過程中多余信息素的產(chǎn)生等問題，使蟻群算法運(yùn)算時間隨著螞蟻數(shù)量的增加及網(wǎng)格邊長的變小而指數(shù)型增加。參數(shù)邊長過大或螞蟻數(shù)量過少都將導(dǎo)致信息損失過大而結(jié)果失真。因此選擇合適的網(wǎng)格邊長及合理的螞蟻數(shù)量成為保障蟻群算法結(jié)果科學(xué)性的關(guān)鍵。

本文根據(jù)現(xiàn)有的研究成果提出基于ArcGIS平臺的移動格網(wǎng)法(Mobile Grid Method，MGM)，包含同化模型E與修正模型F，以實現(xiàn)自動劃定城鎮(zhèn)開發(fā)邊界的方法。根據(jù)主體功能區(qū)劃選擇適合該城市的安全格局，通過同化模型E基于分形理論進(jìn)行近似計算并迭代，使原本破碎的資源條件分析圖進(jìn)行歸整，以確定合適格網(wǎng)大小作為空間特征尺度，生成矢量邊界。再通過提取基本農(nóng)田等禁止建設(shè)用地、運(yùn)用修正模型F不斷修正圖像的方法(可運(yùn)用Eliminate工具)，通過小格網(wǎng)進(jìn)行邊界的再次確界使邊緣精細(xì)化，以生成相對合理的剛性邊界。并對比分析同等場景下蟻群算法(蟻群算法)結(jié)果，探討了不同情境下兩類方法在自動劃定城鎮(zhèn)開發(fā)邊界方法的作用，集成移動格網(wǎng)法-蟻群算法模型，既能實現(xiàn)科學(xué)自動獲得相對規(guī)整的城鎮(zhèn)開發(fā)邊界，又能通過修正、最大限度的保障生態(tài)空間得到保護(hù)，這對現(xiàn)有的城市開發(fā)空間劃定模型是一個較好地補(bǔ)充與完善。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

通過天地圖獲取研究區(qū)遙感影像數(shù)據(jù)，對長汀南部新區(qū)的實地調(diào)研并由當(dāng)?shù)夭块T協(xié)助獲取①現(xiàn)狀地形地貌相關(guān)數(shù)據(jù)；②歷年自然災(zāi)害類型及強(qiáng)度數(shù)據(jù)；③用地相關(guān)數(shù)據(jù)，包括建設(shè)用地、農(nóng)村居民點用地等現(xiàn)狀用地，基本農(nóng)田、福建省生態(tài)保護(hù)紅線確定的生態(tài)空間等規(guī)劃用地；④規(guī)劃道路交通數(shù)據(jù)；⑤規(guī)劃公共服務(wù)供需匹配狀況。構(gòu)建包括遙感影像圖(空間分辨率2 m)，DEM數(shù)據(jù)(精度為5 m)，河流、林地、農(nóng)田、水源地的分布情況，水土流失、滑坡坍塌的地址災(zāi)害情況，交通廊道、高壓走廊、燃?xì)饫鹊赖南嚓P(guān)數(shù)據(jù)等的綜合數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行研究區(qū)建設(shè)用地適宜性評價，結(jié)果為后續(xù)開發(fā)邊界劃定做數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

1.2 移動格網(wǎng)法

1)近似計算規(guī)則及迭代函數(shù)。據(jù)主體功能區(qū)規(guī)劃，確定研究區(qū)生態(tài)安全格局，從而選擇合適的近似計算規(guī)則。通過近似計算規(guī)則在ArcGIS中進(jìn)行空間分區(qū)統(tǒng)計，大柵格替代小柵格的方式不斷迭代。高、中、低生態(tài)安全格局下的近似計算規(guī)則及迭代函數(shù)分別如式(1)、式(2)、式(3)所示：

當(dāng)x≥1/3，則f(x)=1；

否則f(x)=0

(1)

當(dāng)x≥5/9，則f(x)=1；

否則f(x)=0

(2)

當(dāng)x≥7/3，則f(x)=1；

否則f(x)=0

(3)

式中：x表示相鄰9個柵格的平均值；f(x)表示迭代后大柵格的值。f(x)=1表示柵格為生態(tài)用地，f(x)=0代表柵格為建設(shè)用地。

2)近似計算規(guī)則及迭代圖示。如圖1所示，當(dāng)生態(tài)用地占建設(shè)用地的4/9，則①高生態(tài)安全格局下，已超過1/3的生態(tài)用地，則這9個柵格整體被視為生態(tài)用地；②中生態(tài)安全格局中，未達(dá)到5/9，則這9個柵格整體被視為建設(shè)用地，同理低生態(tài)安全格局也為建設(shè)用地；③持續(xù)迭代至用地集聚度效果最好且信息損失不大的尺度(圖1)。

3)技術(shù)路線。通過對生態(tài)安全格局的判別確定近似計算規(guī)劃，通過實驗對比分析獲得合理的空間特征尺度，替換小柵格生成矢量邊界，再通過修正圖像完成城鎮(zhèn)開發(fā)邊界的劃定(圖2)?；贏rcGIS10.4平臺可實現(xiàn)自動化劃定全流程。

圖1 移動格網(wǎng)法迭代概念圖

圖2 移動格網(wǎng)法技術(shù)路線

1.3 蟻群算法

1)研究綜述。蟻群算法是元啟發(fā)式算法的一種，最早由Marco Dorigo等人提出[18]，已成功應(yīng)用于解決復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化問題，如TSP、JSP等問題[19-21]。通過模擬自然界群體性螞蟻從蟻巢出發(fā)，通過最短路徑尋找食物再回到蟻巢的方法研究。最初一定數(shù)量的螞蟻隨機(jī)分布在研究區(qū)域，通過散發(fā)信息素交換屬性信息以確定最優(yōu)的集聚路徑。該過程與破碎用地規(guī)整化優(yōu)化問題類似，可在一定程度上將破碎的用地適宜性分析結(jié)果進(jìn)行面優(yōu)化，以期指導(dǎo)城鎮(zhèn)開發(fā)邊界的劃定。它的優(yōu)勢在于有正反饋性和強(qiáng)啟發(fā)性，從而在早期的尋優(yōu)過程中迅速得到優(yōu)化解決的方案。宋志飛[22]重點研究了螞蟻數(shù)目、信息素殘留系數(shù)、啟發(fā)式因子、信息素強(qiáng)度等對蟻群算法的影響，并總結(jié)蟻群算法的諸多參數(shù)之間存在耦合，參數(shù)的選取一定程度來源于研究者的研究經(jīng)驗。黎夏等[23]開發(fā)了GeoSOS軟件平臺實現(xiàn)地理模擬優(yōu)化系統(tǒng)，支持蟻群算法的實現(xiàn)。羅芃瑜等[24]結(jié)合人工魚群和蟻群算法用于現(xiàn)代物流供應(yīng)鏈的路徑優(yōu)化研究。肇勇等[25]提出了改進(jìn)后的基于網(wǎng)格的蟻群算法，用于解決連續(xù)優(yōu)化問題。蟻群算法確實為智能集群研究提供了行之有效的方法，但缺乏數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、參數(shù)選取的依據(jù)不足等問題尚未解決[26]。

2)模型函數(shù)。根據(jù)已有研究，蟻群算法模型由以下3個公式表達(dá)[26]：

(4)

(5)

(6)

3)技術(shù)路線。借助GeoSOS軟件平臺，將用地適宜性數(shù)據(jù)進(jìn)行空間優(yōu)化，實現(xiàn)破碎用地規(guī)整化，從而指導(dǎo)城鎮(zhèn)開發(fā)邊界的劃定(圖3)。

注：GeoSOS軟件平臺全稱為Geographic Simulation & Optimization System，主要使用該軟件空間優(yōu)化中的面優(yōu)化；網(wǎng)格邊長代表柵格大小，螞蟻數(shù)量與網(wǎng)格面積的乘積代表要選取的是適宜建設(shè)的面積。圖3 蟻群算法技術(shù)路線

1.4 移動格網(wǎng)法-蟻群算法集成模型方法

鑒于移動格網(wǎng)法和蟻群算法各自的優(yōu)劣勢及城鄉(xiāng)一體化發(fā)展的趨勢，移動格網(wǎng)法較適用于生態(tài)安全格局較高，集聚型城鎮(zhèn)發(fā)展過程中開發(fā)邊界的劃定。而蟻群算法適用于分散型村莊布局開發(fā)邊界的劃定。構(gòu)建移動格網(wǎng)法-蟻群算法模型可為不同情景的城市開發(fā)變化劃定提供科學(xué)依據(jù)。

1)移動格網(wǎng)法和蟻群算法模型對比分析。移動格網(wǎng)法模型基于ArcGIS平臺可以實現(xiàn)，便于從用地適宜性分析到城鎮(zhèn)開發(fā)邊界劃定一體化全自動化操作。蟻群算法需將用地適宜性分析結(jié)果轉(zhuǎn)到GeoSOS平臺中進(jìn)行面優(yōu)化方可進(jìn)行。除此之外，對比移動格網(wǎng)法和蟻群算法模型，相關(guān)區(qū)別參見表1。

2)模型函數(shù)。移動格網(wǎng)法-蟻群算法模型函數(shù)如式(7)、式(8)、式(9)所示：

S=E+B=E1+B1=E2+B2

(7)

E3=f(E1+E2)

(8)

B3=f(S-E3)

(9)

式中：S表示研究區(qū)范圍；E表示生態(tài)用地；B表示建設(shè)用地；E1、B1分別代表移動格網(wǎng)法算法結(jié)果得到的生態(tài)用地和建設(shè)用地；E2、B2分別代表蟻群算法算法得到的生態(tài)用地和建設(shè)用地；E3、B3分別代表移動格網(wǎng)法-蟻群算法模型得到的生態(tài)用地和建設(shè)用地；f(E1+E2)表示取2個數(shù)據(jù)的合集；f(S-E3)表示研究區(qū)范圍內(nèi)除去E3區(qū)域的其他地區(qū)。

3)技術(shù)路線。移動格網(wǎng)法-蟻群算法模型基于生態(tài)優(yōu)先的原則，在移動格網(wǎng)法算法確定“生態(tài)用地1”的前提下，與蟻群算法結(jié)果算法選出不適宜建設(shè)的區(qū)域(即除去“建設(shè)用地2”外的“生態(tài)用地2”)進(jìn)行融合，合并為更大范圍的“生態(tài)用地3”，再反向倒逼“建設(shè)用地3”(圖4)。

表1 移動格網(wǎng)法-蟻群算法模型對比分析

圖4 MGM-ACO技術(shù)路線

2 實證與結(jié)果

2.1 研究區(qū)概況及原始數(shù)據(jù)說明

1)研究區(qū)概況。福建長汀南部新區(qū)目前是一個以工業(yè)為主的城市新區(qū)。工業(yè)用地的比例高達(dá)28.33%，主要為工業(yè)新區(qū)和福建(龍巖)稀土工業(yè)園區(qū)，該片區(qū)處于啟動期，亟待科學(xué)方法以劃定城鎮(zhèn)開發(fā)邊界?！堕L汀縣縣城總體規(guī)劃2017—2030》中將其定位為綜合型城市副中心，作為長汀的綜合交通樞紐，規(guī)劃2030年人口達(dá)17 萬。該區(qū)整體海拔不高，但地形起伏較大(海拔高度280～700 m)，呈中間低平四周高的形態(tài)，中部及東北部地形適宜整體建設(shè)；資源限制性因素較多，擁有省級風(fēng)景名勝區(qū)、國家生態(tài)林、飲用水源地等資源；屬于長汀中北部盆谷地農(nóng)業(yè)生態(tài)功能區(qū)，以水源涵養(yǎng)和林業(yè)為主導(dǎo)；水系為山溪性河流羽狀水系，南北向汀江穿過，擁有瀨溪、羊坑、中坑和五坑背等水庫，水資源豐富。該區(qū)多山多雨的特征及原生天然植被的人為破壞狀況，導(dǎo)致水土流失極易發(fā)生，自然災(zāi)害以洪澇災(zāi)害及其導(dǎo)致的滑坡泥石流災(zāi)害威脅為甚(圖5)。

圖5 研究區(qū)現(xiàn)狀概況圖

2)原始數(shù)據(jù)說明。原始數(shù)據(jù)的用地適宜性評價柵格大小為5 m×5 m，適宜建設(shè)(中適宜性、高適宜性和極高適宜性)的面積約為2 875 ha，占總面積的23.65%(表2)。

表2 中生態(tài)安全格局下長汀南部新區(qū)用地適宜性分析結(jié)果

2.2 移動格網(wǎng)法實證分析

1)確定空間特征尺度。如圖6所示，分別在尺度15 m、45 m、135 m和405 m下進(jìn)行近似計算并迭代的結(jié)果顯示，15 m和45 m尺度下用地規(guī)整化效果不明顯，仍然呈現(xiàn)破碎狀態(tài)。而405 m尺度則信息損失過大，135 m尺度信息保存相對較好，且呈現(xiàn)明顯的集聚現(xiàn)象(圖6)。且根據(jù)城市發(fā)展規(guī)律，一般2 ha以下的土地不太適合城市開發(fā)建設(shè)，而 135 m尺度面積為1.8 ha在2 ha以內(nèi)。綜合考慮，本研究確定空間特征尺度為135 m。

圖6 不同尺度近似計算并迭代結(jié)果

圖7 修正圖像各步驟圖示

圖8 移動格網(wǎng)法算法結(jié)果

2.3 蟻群算法實證分析

通過實證分析擬解決3個主要問題：①橫向比較迭代次數(shù)為1 000 次和2 000 次有何區(qū)別，以選擇合適的迭代次數(shù)，保證運(yùn)算效率的同時，不降低運(yùn)算的品質(zhì)；②縱向比較的不同尺度(10～200 m)迭代運(yùn)算后，破碎用地規(guī)整化的效果；③蟻群算法算法有何特征。

1)橫向比較迭代次數(shù)。由于要選擇的建設(shè)用地面積為定值(2 875 ha)，因此尺度越小，螞蟻數(shù)量越多，相對畫面越精細(xì)。根據(jù)原用地適宜性柵格大小，需要螞蟻數(shù)量為1 150 000 個，運(yùn)行時間過長，需要對適宜性的柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，確定合適的柵格大小以確定螞蟻數(shù)量。同時，選擇不同的迭代次數(shù)進(jìn)行比較分析，本次研究各個尺度均進(jìn)行迭代1 000 次和2 000 次的試驗，研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)尺度達(dá)到30 m及以上時，迭代所需時間的差距開始減少，時間差約1～2 min，再根據(jù)形成的圖像對比分析，發(fā)現(xiàn)有輕微差別，迭代2 000 次雖用時稍長，但集聚效果更佳(圖9)。

注：實驗環(huán)境為Windows10系統(tǒng)，RAM為16 GB，軟件平臺為ArcGIS10.4、GeoSOS 1.2.1圖9 橫向比較迭代次數(shù)

2)縱向比較不同尺度。隨著尺度的增大，集聚性越發(fā)明顯，但當(dāng)尺度達(dá)到90～135 m時，形態(tài)變化不大，隨著尺度的變大，信息開始損失(圖10)。

圖10 縱向比較不同尺度蟻群算法計算結(jié)果

3)蟻群算法算法特征小結(jié)。用蟻群算法分別迭代了1 000次和2 000次，選取網(wǎng)格大小分別為30、40、50、60、70、80、90、100、135、200 m，發(fā)現(xiàn)蟻群算法的結(jié)果呈現(xiàn)整體集聚，局部破碎。集聚特征在最開始的時候就已出現(xiàn)，隨著迭代次數(shù)的增加只是在消除小斑塊，空間特征的呈現(xiàn)在不斷明顯，但空間關(guān)系本身并未發(fā)生改變，斑塊之間的相互關(guān)系也無法得到修復(fù)(或者說重繪)，其關(guān)系根據(jù)最初的適宜性情況和初始面優(yōu)化時建設(shè)用地數(shù)量(網(wǎng)格大小及螞蟻數(shù)量)規(guī)定時已被確定。且蟻群算法并不是以螞蟻數(shù)量的多少來判斷優(yōu)化的效果，螞蟻數(shù)量代表柵格數(shù)，邊長大小代表柵格大小。城市的發(fā)展是基于復(fù)雜適應(yīng)性系統(tǒng)，相比螞蟻集聚的單一性，更為復(fù)雜和多元。因此，根據(jù)研究需要，選擇與移動格網(wǎng)法同樣尺度的135 m結(jié)果為最終蟻群算法結(jié)果。

2.4 MGM-ACO集成模型實證分析

同樣選擇蟻群算法和移動格網(wǎng)法最終運(yùn)算結(jié)果(尺度為135 m，圖8、圖10)進(jìn)行對比分析(表3、圖11)。移動格網(wǎng)法模型結(jié)果得出生態(tài)用地面積為9 849.63 ha，占比為78.20%，建設(shè)用地面積為2 745.67 ha，占比21.80%；蟻群算法模型生態(tài)用地面積9 280.17 ha，占比76.34%，建設(shè)用地面積2 875.91 ha，占比23.66%；集成模型移動格網(wǎng)法-蟻群算法生態(tài)用地面積略大于移動格網(wǎng)法和蟻群算法模型結(jié)果，為9 949.46 ha，占比78.99%，建設(shè)用地2 645.83 ha，占比21.01%，實現(xiàn)對生態(tài)用地應(yīng)有的最大程度的保護(hù)。

表3 各類模型算法結(jié)果統(tǒng)計

圖11 移動格網(wǎng)法和蟻群算法模型分析結(jié)果對比圖示(綠色為生態(tài)用地)

圖12 MGM-ACO模型劃定城鎮(zhèn)開發(fā)邊界

3 結(jié)束語

在對自然資源逐漸重視和保護(hù)的背景下，本文聚焦破碎用地規(guī)整化，將城市發(fā)展視為復(fù)雜適應(yīng)性系統(tǒng)，對諸多因子疊加后用地適宜性評價的破碎化結(jié)果進(jìn)行規(guī)整，使其順應(yīng)城市發(fā)展規(guī)律的同時，尤其注重對自然生態(tài)本底的保護(hù)。該方法克服了傳統(tǒng)城鎮(zhèn)開發(fā)邊界劃定時由于多因子疊加帶來的用地破碎化問題。本研究分別從保護(hù)的角度(移動格網(wǎng)法模型)和集約優(yōu)化開發(fā)的角度(蟻群算法模型)，以生態(tài)優(yōu)先為原則集成移動格網(wǎng)法-蟻群算法模型，以確定科學(xué)確定城鎮(zhèn)開發(fā)邊界劃定方案，初步探討了不同發(fā)展情景下城鎮(zhèn)開發(fā)邊界的劃定方法，以期劃定真正可用、可參考的城鎮(zhèn)開發(fā)邊界。

目前移動格網(wǎng)法模型是以生態(tài)保護(hù)為思路，根據(jù)主體功能區(qū)規(guī)劃選擇適合該區(qū)域的生態(tài)安全格局，通過同化模型進(jìn)行近似計算并迭代，使原本破碎的資源條件分析圖進(jìn)行歸整，再通過提取基本農(nóng)田等禁止建設(shè)用地，運(yùn)用修正模型不斷修正圖像的方法以生成相對合理的剛性邊界。該方法既能實現(xiàn)科學(xué)自動獲得相對規(guī)整的城鎮(zhèn)開發(fā)邊界，又能通過修正、最大限度的保障生態(tài)空間得到保護(hù)，這對現(xiàn)有的城市開發(fā)空間劃定模型是一個較好地補(bǔ)充與完善。適用于生態(tài)安全格局較高，集聚型城鎮(zhèn)發(fā)展過程中開發(fā)邊界的劃定。而蟻群算法模型思路是以理性開發(fā)為思路，根據(jù)建設(shè)用地適宜性的空間集聚特征，從而進(jìn)行面優(yōu)化，計算出最適合集約開發(fā)建設(shè)的區(qū)域。結(jié)合二者的優(yōu)勢，不僅在不同場景運(yùn)用不同模型，還可在生態(tài)安全格局為中適應(yīng)性的區(qū)域結(jié)合二者共同的結(jié)果，獲得整體最優(yōu)的城鎮(zhèn)開發(fā)邊界。MGM-ACO集成模型則是在生態(tài)保護(hù)出發(fā)的移動格網(wǎng)法模型確定生態(tài)用地后，與理性開發(fā)思路的蟻群算法模型確定生態(tài)用地進(jìn)行歸并，確定最大范圍需要保護(hù)的生態(tài)用地，從而倒逼出建設(shè)用地，以此劃出相對科學(xué)的城鎮(zhèn)開發(fā)邊界。

城鎮(zhèn)開發(fā)邊界還需結(jié)合不同區(qū)域做精準(zhǔn)定位，本文研究中關(guān)于蟻群算法的參數(shù)設(shè)置以參考已有研究成果的論文為主，但目前尚無科學(xué)的參數(shù)設(shè)置方式，有待進(jìn)一步推敲和研究；本研究移動格網(wǎng)法中迭代規(guī)則根據(jù)主體功能區(qū)規(guī)劃進(jìn)行設(shè)定，存在一定主觀性。后續(xù)將繼續(xù)研究城鎮(zhèn)開發(fā)邊界劃定方法。