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    城市景觀格局演變及動態(tài)特征變化預(yù)測仿真

    2021-11-17 06:45:20王一波李婷婷
    計算機仿真 2021年4期
    關(guān)鍵詞:柵格格局動態(tài)

    王一波,李婷婷

    (1. 河南科技大學(xué)建筑學(xué)院,河南 洛陽 471003;2. 西安交通大學(xué),陜西 西安 710000)

    1 引言

    伴隨著城市人口的劇增,以及國家經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展,城市規(guī)模在不斷地擴張,這對原有的城市形態(tài)、功能、景觀格局等產(chǎn)生了極大的影響[1]。城市景觀格局指的是形狀各異、大小不一的景觀斑塊在空間上的配置,是景觀生態(tài)過程、形成因素等長期構(gòu)成的結(jié)果。城市景觀格局反映的是生態(tài)系統(tǒng)的演變過程。依據(jù)現(xiàn)有景觀生態(tài)學(xué)理論,認為城市是由住宅、綠地、河流、工業(yè)、街道等多種斑塊、基質(zhì)構(gòu)成的,以此來滿足人類生活與生產(chǎn)需求的景觀生態(tài)系統(tǒng)[2]。在上述系統(tǒng)中,多種生物與非生物因素在空間上的配置,共同形成了城市景觀格局。城市景觀格局會隨著時間進行一定規(guī)律的演變,在這個過程中,城市生態(tài)功能會弱化,為人類生活與生產(chǎn)帶來一定的問題,例如城市垃圾、水資源污染、噪聲等環(huán)境問題,另外也會引發(fā)交通擁擠、景觀多樣性喪失、住房緊缺等生態(tài)與社會問題,直接阻礙城市的發(fā)展,進而降低城市居民生活質(zhì)量[3]。

    對于產(chǎn)生上述問題產(chǎn)生的因素,許多專家與學(xué)者對其進行了深入的研究,并取得了一定的研究成果。文獻[4]提出快速城市化影響下超大型城市景觀生態(tài)格局演變特征分析,通過多時相遙感變化監(jiān)測和格網(wǎng)劃分技術(shù),利用景觀指數(shù)定量分析城市景觀空間格局及動態(tài)變化測定。該方法能夠得到精準的城市景觀生態(tài)格局演變特征,但對景觀動態(tài)特征變化的預(yù)測準確率較差;文獻[5]提出2007—2017年三亞城市景觀空間格局動態(tài)特征及驅(qū)動因素分析,從遙感影像數(shù)據(jù)中提取典型景觀格局指數(shù),分析了三亞市景觀空間格局變化的驅(qū)動因素。結(jié)果表明,三亞市同一土地利用類型的空間聚集度降低,空間分布趨于分散,不同土地類型的整合度高,形態(tài)趨于復(fù)雜,景觀類型分布趨勢均衡,景觀破碎化程度明顯景觀的復(fù)雜性增加,土地利用的豐富性逐漸增強。該方法對城市景觀格局演變的分析較為準確,但未對景觀格局動態(tài)特征變化做出預(yù)測。

    在城市發(fā)展過程中,生態(tài)、社會與環(huán)境等問題均與城市景觀格局的變化息息相關(guān),大眾也逐漸意識到了城市景觀格局至關(guān)重要的作用。因此提出城市景觀格局演變及動態(tài)特征變化預(yù)測仿真研究,為城市可持續(xù)發(fā)展提供更加精準的數(shù)據(jù)依據(jù)。

    2 城市景觀格局演變分析

    2.1 景觀分類體系的確定

    為了詳細分析城市景觀格局演變情況,首要的任務(wù)就是確定景觀分類體系,依據(jù)綜合性原則、實用原則、主導(dǎo)因子原則與等級性原則,將城市景觀劃分八個類別,具體如表1所示。

    表1 城市景觀分類體系表

    2.2 景觀格局指數(shù)的選擇

    對城市景觀格局演變以及動態(tài)特征進行定量化分析,需要依據(jù)確定的景觀分類情況選取適當(dāng)?shù)木坝^格局指數(shù),以此來描述景觀格局的時空變換以及生態(tài)過程之間的聯(lián)系。

    在傳統(tǒng)城市景觀格局研究過程中,選取的景觀格局指數(shù)類別較少,導(dǎo)致傳統(tǒng)方法預(yù)測結(jié)果精準度較差,無法滿足現(xiàn)今城市發(fā)展的需求,故此研究分別在景觀類型與景觀水平方面各選取了三類指標,共計12個景觀格局指數(shù),其指數(shù)定義情況如表2所示。

    表2 景觀格局指數(shù)定義表

    2.3 景觀格局演變分析方法

    城市景觀格局演變分析指的是對景觀格局變化幅度、動態(tài)度以及轉(zhuǎn)移度進行深入研究[6]。其中,景觀格局變化幅度與動態(tài)度均可以通過公式進行計算,計算公式為

    (1)

    式中,U表示景觀格局變化幅度;Ua與Ub分別表示起始年與終止年某類別景觀的面積;T表示時間長度;K表示景觀格局動態(tài)度。

    而景觀格局轉(zhuǎn)移度需要通過轉(zhuǎn)移矩陣來描述,其反映的是景觀類型結(jié)構(gòu)的變化方向與特征[7]。景觀格局轉(zhuǎn)移矩陣公式為

    (2)

    式中,S表示景觀面積;i與j分別表示研究初期與末期的景觀類型;n表示景觀類型數(shù)。

    依據(jù)式(1)與式(2)所得結(jié)果即可對研究城市的景觀格局演變過程進行詳細分析,可以清晰地確定每個景觀分類面積的變化情況,也能明確城市一定時間內(nèi)的景觀格局演變方向[8]。

    3 城市景觀格局動態(tài)特征變化預(yù)測

    3.1 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

    在城市景觀格局動態(tài)特征變化預(yù)測過程中,獲取的數(shù)據(jù)格式呈現(xiàn)為多樣化,無法直接對其進行應(yīng)用,故需要對獲取數(shù)據(jù)格式進行統(tǒng)一轉(zhuǎn)換,方便后續(xù)過程進行[9]。此研究采用IDRSI軟件進行數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換,具體數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換過程如下所示:

    步驟一:采用Spatial Analyst工具對景觀類型柵格圖進行分類,并設(shè)置Nodata值為零,并對其它景觀類型進行順序排序;

    步驟二:導(dǎo)出分類后柵格圖,檢查柵格大小的行、列數(shù)量是否保持一致;

    步驟三:在IDRSI軟件中,采用Import模塊將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為RST格式,如圖1所示。

    圖1 景觀類型RST示意圖

    如圖1所示,0表示背景;1表示城市居住景觀;2表示農(nóng)村居住景觀;3表示其它建設(shè)用地景觀;4表示廣場與綠地景觀;5表示農(nóng)業(yè)景觀;6表示林地景觀;7表示水體景觀;8表示道路景觀[10]。

    3.2 轉(zhuǎn)移概率矩陣構(gòu)建

    景觀格局特征變化是一個動態(tài)的過程,單純采用景觀格局轉(zhuǎn)移矩陣無法描述變化的動態(tài)性,故構(gòu)建轉(zhuǎn)移概率矩陣[11]。

    將上述獲取的RST數(shù)據(jù)導(dǎo)入至IDRSI軟件中的Markov模塊計算個景觀類型相互轉(zhuǎn)化的變化量,以此為基礎(chǔ),獲取轉(zhuǎn)移概率矩陣[12]。

    需要注意的是,要想獲取更加精準的轉(zhuǎn)移概率矩陣,比例誤差設(shè)置為0.15,時間間隔設(shè)置為4年。則轉(zhuǎn)移概率矩陣中,“行”指的是前一時期,“列”指的是后一時期。

    3.3 適宜性圖集制作

    適宜性圖集指的是某一類別景觀轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌坝^的概率圖,是預(yù)測城市景觀格局動態(tài)特征變化的關(guān)鍵。影響適宜性圖集制作的因素主要包括地形地貌因素、行政中心因素、水系因素與主要交通因素。依據(jù)影響因素分析,規(guī)定適宜性圖集約束條件,具體如表3所示。

    表3 適宜性圖集約束表

    依據(jù)表3規(guī)定的約束條件,利用IDRSI軟件中MCE模塊合并每個景觀類型的約束條件,從而獲取各種景觀類型的適宜性圖集。

    3.4 景觀格局動態(tài)特征變化預(yù)測

    以格式轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)、構(gòu)建的轉(zhuǎn)移概率矩陣以及制作的適宜性圖集,構(gòu)建景觀格局動態(tài)特征變化預(yù)測模型,將已知數(shù)據(jù)作為構(gòu)建模型的輸入量,構(gòu)建模型的輸出量即為景觀格局動態(tài)特征變化預(yù)測結(jié)果。

    景觀格局動態(tài)特征變化預(yù)測模型由五個模塊構(gòu)成,其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    如圖2所示,在空間特征模塊中,包含多種景觀類型適宜性圖集,均由Logistic回歸計算獲得,Logistic回歸表達式為:

    (3)

    式(3)中,pi表示柵格內(nèi)景觀類型i可能出現(xiàn)的概率;β0表示Logistic回歸結(jié)果中的常數(shù)項;βn表示景觀類型驅(qū)動因素對應(yīng)回歸系數(shù),n取值范圍為[1,+∞];xn,i表示景觀類型i涉及的驅(qū)動因素。

    城市景觀格局空間分配具體步驟為:

    步驟一:確定城市景觀格局空間分配的柵格單元;

    步驟二:計算不同類別景觀在柵格單元中出現(xiàn)的總概率,計算公式為:

    TPROPi,u=Pi,u+ELASu+ITERu

    (4)

    式(4)中,TPROPi,N表示柵格單元i上景觀類型u出現(xiàn)的總概率;Pi,u表示Logistic回歸方程計算得到的空間分布概率;ELASu表示景觀類型u的轉(zhuǎn)移彈性;ITERu表示景觀類型u的迭代變量。

    步驟三:依據(jù)步驟二得到的景觀類型總分布概率初始分配每個柵格的景觀,并為其配置相同的迭代變量值ITERu;

    步驟四:比較初始分布區(qū)域與需求區(qū)域。若初始分布區(qū)域小于需求區(qū)域,提升迭代變量值;若初始分布區(qū)域大于需求區(qū)域,降低迭代變量值。同時,依據(jù)變動的迭代變量值進行第二次分配。

    步驟五:對步驟二——步驟四進行重復(fù),直到景觀類型分配面積與需求面積一致為止。

    景觀格局動態(tài)特征變化預(yù)測模型主要參數(shù)文件及其要求如表4所示。

    表4 模型參數(shù)文件及其要求表

    采用kappa系數(shù)衡量構(gòu)建模型的精度,kappa系數(shù)計算公式為:

    (5)

    式(5)中,k表示kappa系數(shù);N表示柵格總像元數(shù);Pc表示模型預(yù)測誤差;a,b分別表示真實柵格與模擬柵格像元數(shù)。

    式(5)結(jié)果取值范圍為[0,1],kappa系數(shù)越大,表明構(gòu)建模型預(yù)測精度越好。

    通過上述過程實現(xiàn)了城市景觀格局演變的分析,及其動態(tài)特征變化的預(yù)測,為城市生態(tài)環(huán)境、居民環(huán)境的發(fā)展提供更加精準的數(shù)據(jù)支撐。

    4 仿真與結(jié)果分析

    為了驗證提出方法的性能,采用MATLAB軟件設(shè)計仿真,具體實驗過程如下所示:

    4.1 實驗對象選取

    實驗選取某縣級城市作為實驗對象,其地理坐標為東經(jīng)116度,北緯24度,總面積約為2879平方千米,其地形地貌示意圖如圖3所示。

    圖3 實驗對象地形地貌示意圖

    4.2 實驗數(shù)據(jù)準備

    實驗區(qū)域數(shù)據(jù)信息源如表5所示。

    表5 實驗區(qū)域數(shù)據(jù)信息源表

    將獲取的城市景觀格局影像數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS10.5軟件中,對其進行地理配準以及裁剪預(yù)處理,保障后續(xù)實驗的順利進行。另外還需要對實驗區(qū)域中的空白區(qū)域進行補充,結(jié)合其它的城市景觀格局采樣數(shù)據(jù),對實驗數(shù)據(jù)進行修正與核實。

    以衛(wèi)星影像、無人機航空影像為例,得到預(yù)處理后的實驗數(shù)據(jù)如圖4所示。

    圖4 實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理示意圖

    (1)衛(wèi)星影像

    (2)無人機航空影像

    4.3 實驗結(jié)果分析

    對實驗對象數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,進行城市景觀格局動態(tài)特征變化預(yù)測仿真。通過預(yù)測誤差顯示提出方法性能,具體實驗結(jié)果分析過程如下:

    通過仿真獲得景觀格局動態(tài)特征變化值預(yù)測誤差數(shù)據(jù)如表6所示。

    表6 景觀格局動態(tài)特征變化值預(yù)測誤差數(shù)據(jù)表

    如表6數(shù)據(jù)顯示,所提方法對其它建設(shè)用地景觀格局動態(tài)特征變化的預(yù)測最準確,誤差值為0.07;對農(nóng)村居住景觀格局動態(tài)特征變化的預(yù)測最準確率最低,誤差值為5.06,對8種城市景觀的平均預(yù)測誤差為2.91,充分表明所提方法預(yù)測結(jié)果更加精準。

    5 結(jié)論

    此研究在分析城市景觀格局演變基礎(chǔ)上,提出了一種新的景觀格局動態(tài)特征變化預(yù)測方法,通過仿真得到,所提方法平均預(yù)測誤差減小了1.78,能夠有效預(yù)測城市景觀格局動態(tài)特征變化,為我國城市景觀建設(shè)發(fā)展提供更多的幫助。

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