基于Markov-ANN-CA模型的城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張模擬研究
——以蘇錫常區(qū)域?yàn)槔?/h1>
2021-10-23 07:01:18劉文鋒
居業(yè) 2021年9期
劉文鋒
(南京農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 南京 210095)
1 城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張驅(qū)動(dòng)力研究
本文考慮蘇錫常地區(qū)自然經(jīng)濟(jì)特征和數(shù)據(jù)的可獲得性，建立城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張指標(biāo)體系，一級(jí)項(xiàng)目層分為自然地理、區(qū)位距離、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口聚集和行政中心因素。除了自然地理、區(qū)位距離和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素對(duì)土地利用/覆被變化有影響外，用地管控因素也是影響土地利用/覆被變化的主要影響因素。我國(guó)《土地管理法》規(guī)定，根據(jù)土地利用總體規(guī)劃，實(shí)施土地用途管制。本文遵循土地用途管制目標(biāo)，強(qiáng)調(diào)水域保護(hù)理念，規(guī)定水域不可以向其他土地利用類型轉(zhuǎn)化。
2 基于 Markov-ANN-CA 模型多情景城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張模擬
2.1 基于Markov-CA模型[1]的建設(shè)用地規(guī)模預(yù)測(cè)
其中建設(shè)用地柵格個(gè)數(shù)確定過(guò)程為：在ArcGIS中將蘇錫常地區(qū)2005年和2015年土地利用現(xiàn)狀圖轉(zhuǎn)換為分辨率為90mm×90m的柵格數(shù)據(jù)，再利用ArcGIS軟件轉(zhuǎn)為ASCII格式，運(yùn)用IDRISI Selva軟件，將ASCII數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為rst格式，并對(duì)rst格式數(shù)據(jù)進(jìn)行重分類，將數(shù)據(jù)中空值(-9999)轉(zhuǎn)化為0?；诖?，運(yùn)用Markov-CA模型，計(jì)算2005-2015年土地利用概率轉(zhuǎn)移矩陣，根據(jù)2015年土地利用狀態(tài)、轉(zhuǎn)移概率矩陣和適宜性圖集，計(jì)算得到2025年建設(shè)用地柵格數(shù)為655 545個(gè)，每個(gè)柵格實(shí)際面積為0.008 1km2，即2025年建設(shè)用地預(yù)測(cè)面積約為5 310km2。2015—2025年建設(shè)用地柵格轉(zhuǎn)換總量等于2025年預(yù)測(cè)建設(shè)用地柵格數(shù)量減去2005年建設(shè)用地柵格數(shù)量，共有98 152個(gè)，建設(shè)用地面積擴(kuò)張795.03km2。
2.2 模型糾正(訓(xùn)練)
2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
模型運(yùn)行利用GeoSOS-FLUS軟件，由于數(shù)據(jù)量較大，難以對(duì)所有蘇錫常土地利用柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，設(shè)置參與模擬數(shù)據(jù)比例為5%，共有107 274個(gè)柵格。具體的訓(xùn)練數(shù)據(jù)又從參與模擬的數(shù)據(jù)中均勻采樣80%，共有85 819個(gè)柵格單元數(shù)據(jù)，考慮到現(xiàn)實(shí)土地利用轉(zhuǎn)換難易程度和政策因素等影響，模型運(yùn)行起始前限制土地利用類型轉(zhuǎn)化方向，其他土地利用類型不能轉(zhuǎn)化為水域[2]。
2.2.2 元胞與元胞空間
本研究基于Markov-ANN-CA模型，結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GIS)平臺(tái)，以蘇錫常土地利用現(xiàn)狀圖為底圖，確定90m×90m的柵格單元為一個(gè)元胞，每個(gè)元胞的實(shí)際面積為0.008 1km2；遵循《土地利用現(xiàn)狀分類》(GBT 21010-2017)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合蘇錫常地區(qū)土地利用特征，簡(jiǎn)化地類數(shù)量，運(yùn)用重分類工具，將研究區(qū)劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用用地6類景觀，因此有6種類型的元胞。
2.2.3 訓(xùn)練與模擬參數(shù)設(shè)定
Markov-ANN-CA模型設(shè)置2005年、2015年土地利用變更數(shù)據(jù)為訓(xùn)練初始年數(shù)據(jù)與終止年數(shù)據(jù)，輸入城鎮(zhèn)建設(shè)用地影響因子，并設(shè)置輸入層為15個(gè)神經(jīng)元，對(duì)應(yīng)8項(xiàng)影響城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的影響因子，1項(xiàng)當(dāng)前土柵格土地利用類型和6項(xiàng)當(dāng)前柵格鄰域內(nèi)各土地利用類型；經(jīng)過(guò)誤差收斂驗(yàn)證，隱藏層元胞數(shù)量設(shè)定為20個(gè)；輸出層包括6個(gè)輸出項(xiàng)，分別對(duì)應(yīng)不同土地利用類型，學(xué)習(xí)速率設(shè)為0.05，迭代次數(shù)達(dá)500次時(shí)訓(xùn)練終止，獲得訓(xùn)練集模擬精度為88.655%，驗(yàn)證集模擬精度為88.842%，誤差收斂至0.14，達(dá)到模擬精度要求。
2.3 Markov-ANN-CA模型模擬
城鎮(zhèn)空間擴(kuò)張模擬：以現(xiàn)狀城鎮(zhèn)區(qū)域作為建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的源，根據(jù)2015—2025年建設(shè)用地轉(zhuǎn)換元胞約束條件劃分城市發(fā)展情景，將城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張分為低速發(fā)展、慣性發(fā)展和高速發(fā)展情景，研究區(qū)全域?yàn)閷?duì)應(yīng)情景下的元胞空間[3]。
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元胞自動(dòng)機(jī)訓(xùn)練參數(shù)，不同情景下蘇錫常地區(qū)各土地利用類型控制規(guī)模輸入模型中。各情景土地利用類型預(yù)測(cè)數(shù)量如表1所示。
表1 2025年蘇錫常地區(qū)各土地利用類型預(yù)測(cè)規(guī)模
3 結(jié)果和建議
由表1可以看出，高速發(fā)展情景下耕地占用最多，達(dá)119771.46hm2；其次是慣性發(fā)展情景下，達(dá)73 360.89hm2；占用耕地最少的是低速發(fā)展情景，占用23 980.05hm2。占用其他土地最多的用地類型是建設(shè)用地，高速發(fā)展情景下建設(shè)用地?cái)U(kuò)張130 909.77hm2，慣性發(fā)展情景下建設(shè)用地?cái)U(kuò)張79 272.27hm2，低速發(fā)展情景下建設(shè)用地?cái)U(kuò)張25962.12hm2。我們提出以下建議。
(1)加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度。公路和軌道交通的分布是影響城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的重要因素，完善交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，可引導(dǎo)城鎮(zhèn)建設(shè)用地合理布局。
(2)提高土地集約利用程度。政府應(yīng)通過(guò)土地集約利用緩解土地供需矛盾，減少城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張對(duì)林地，水域等重要生態(tài)景觀的占用。
(3)合理調(diào)整人口布局。政府應(yīng)以人口布局為基本立足點(diǎn)調(diào)控城鎮(zhèn)建設(shè)用地規(guī)模，落實(shí)“地隨人走”的城鎮(zhèn)建設(shè)用地配置原則。
(4)注重糧食安全保護(hù)。政府可結(jié)合“城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤”“高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)”等政策，在城鎮(zhèn)周邊配置一定規(guī)模的耕地，發(fā)揮生態(tài)隔離作用，合理控制城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張。
(5)加強(qiáng)土地利用規(guī)劃調(diào)控。政府應(yīng)強(qiáng)化土地用途管制，提高城鎮(zhèn)建設(shè)用地空間配置的科學(xué)性，避免對(duì)生態(tài)環(huán)境的不可逆破壞。
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劉文鋒
(南京農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 南京 210095)
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2 基于 Markov-ANN-CA 模型多情景城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張模擬
2.1 基于Markov-CA模型[1]的建設(shè)用地規(guī)模預(yù)測(cè)
其中建設(shè)用地柵格個(gè)數(shù)確定過(guò)程為：在ArcGIS中將蘇錫常地區(qū)2005年和2015年土地利用現(xiàn)狀圖轉(zhuǎn)換為分辨率為90mm×90m的柵格數(shù)據(jù)，再利用ArcGIS軟件轉(zhuǎn)為ASCII格式，運(yùn)用IDRISI Selva軟件，將ASCII數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為rst格式，并對(duì)rst格式數(shù)據(jù)進(jìn)行重分類，將數(shù)據(jù)中空值(-9999)轉(zhuǎn)化為0?；诖?，運(yùn)用Markov-CA模型，計(jì)算2005-2015年土地利用概率轉(zhuǎn)移矩陣，根據(jù)2015年土地利用狀態(tài)、轉(zhuǎn)移概率矩陣和適宜性圖集，計(jì)算得到2025年建設(shè)用地柵格數(shù)為655 545個(gè)，每個(gè)柵格實(shí)際面積為0.008 1km2，即2025年建設(shè)用地預(yù)測(cè)面積約為5 310km2。2015—2025年建設(shè)用地柵格轉(zhuǎn)換總量等于2025年預(yù)測(cè)建設(shè)用地柵格數(shù)量減去2005年建設(shè)用地柵格數(shù)量，共有98 152個(gè)，建設(shè)用地面積擴(kuò)張795.03km2。
2.2 模型糾正(訓(xùn)練)
2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
模型運(yùn)行利用GeoSOS-FLUS軟件，由于數(shù)據(jù)量較大，難以對(duì)所有蘇錫常土地利用柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，設(shè)置參與模擬數(shù)據(jù)比例為5%，共有107 274個(gè)柵格。具體的訓(xùn)練數(shù)據(jù)又從參與模擬的數(shù)據(jù)中均勻采樣80%，共有85 819個(gè)柵格單元數(shù)據(jù)，考慮到現(xiàn)實(shí)土地利用轉(zhuǎn)換難易程度和政策因素等影響，模型運(yùn)行起始前限制土地利用類型轉(zhuǎn)化方向，其他土地利用類型不能轉(zhuǎn)化為水域[2]。
2.2.2 元胞與元胞空間
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2.2.3 訓(xùn)練與模擬參數(shù)設(shè)定
Markov-ANN-CA模型設(shè)置2005年、2015年土地利用變更數(shù)據(jù)為訓(xùn)練初始年數(shù)據(jù)與終止年數(shù)據(jù)，輸入城鎮(zhèn)建設(shè)用地影響因子，并設(shè)置輸入層為15個(gè)神經(jīng)元，對(duì)應(yīng)8項(xiàng)影響城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的影響因子，1項(xiàng)當(dāng)前土柵格土地利用類型和6項(xiàng)當(dāng)前柵格鄰域內(nèi)各土地利用類型；經(jīng)過(guò)誤差收斂驗(yàn)證，隱藏層元胞數(shù)量設(shè)定為20個(gè)；輸出層包括6個(gè)輸出項(xiàng)，分別對(duì)應(yīng)不同土地利用類型，學(xué)習(xí)速率設(shè)為0.05，迭代次數(shù)達(dá)500次時(shí)訓(xùn)練終止，獲得訓(xùn)練集模擬精度為88.655%，驗(yàn)證集模擬精度為88.842%，誤差收斂至0.14，達(dá)到模擬精度要求。
2.3 Markov-ANN-CA模型模擬
城鎮(zhèn)空間擴(kuò)張模擬：以現(xiàn)狀城鎮(zhèn)區(qū)域作為建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的源，根據(jù)2015—2025年建設(shè)用地轉(zhuǎn)換元胞約束條件劃分城市發(fā)展情景，將城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張分為低速發(fā)展、慣性發(fā)展和高速發(fā)展情景，研究區(qū)全域?yàn)閷?duì)應(yīng)情景下的元胞空間[3]。
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元胞自動(dòng)機(jī)訓(xùn)練參數(shù)，不同情景下蘇錫常地區(qū)各土地利用類型控制規(guī)模輸入模型中。各情景土地利用類型預(yù)測(cè)數(shù)量如表1所示。
表1 2025年蘇錫常地區(qū)各土地利用類型預(yù)測(cè)規(guī)模
3 結(jié)果和建議
由表1可以看出，高速發(fā)展情景下耕地占用最多，達(dá)119771.46hm2；其次是慣性發(fā)展情景下，達(dá)73 360.89hm2；占用耕地最少的是低速發(fā)展情景，占用23 980.05hm2。占用其他土地最多的用地類型是建設(shè)用地，高速發(fā)展情景下建設(shè)用地?cái)U(kuò)張130 909.77hm2，慣性發(fā)展情景下建設(shè)用地?cái)U(kuò)張79 272.27hm2，低速發(fā)展情景下建設(shè)用地?cái)U(kuò)張25962.12hm2。我們提出以下建議。
(1)加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度。公路和軌道交通的分布是影響城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的重要因素，完善交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，可引導(dǎo)城鎮(zhèn)建設(shè)用地合理布局。
(2)提高土地集約利用程度。政府應(yīng)通過(guò)土地集約利用緩解土地供需矛盾，減少城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張對(duì)林地，水域等重要生態(tài)景觀的占用。
(3)合理調(diào)整人口布局。政府應(yīng)以人口布局為基本立足點(diǎn)調(diào)控城鎮(zhèn)建設(shè)用地規(guī)模，落實(shí)“地隨人走”的城鎮(zhèn)建設(shè)用地配置原則。
(4)注重糧食安全保護(hù)。政府可結(jié)合“城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤”“高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)”等政策，在城鎮(zhèn)周邊配置一定規(guī)模的耕地，發(fā)揮生態(tài)隔離作用，合理控制城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張。
(5)加強(qiáng)土地利用規(guī)劃調(diào)控。政府應(yīng)強(qiáng)化土地用途管制，提高城鎮(zhèn)建設(shè)用地空間配置的科學(xué)性，避免對(duì)生態(tài)環(huán)境的不可逆破壞。
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