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文檔簡(jiǎn)介
1、城市交通擁擠、空氣質(zhì)量下降、交通事故頻繁等現(xiàn)象日益嚴(yán)重,已經(jīng)成為制約城市可持續(xù)發(fā)展的主要瓶頸。要從根源上解決這些問題,土地利用交通一體化是必經(jīng)之路。本論文考慮土地利用市場(chǎng)及交通系統(tǒng)的個(gè)體微觀行為特征,建立基于微觀行為的時(shí)空動(dòng)態(tài)的土地利用與交通系統(tǒng)一體化模型,并基于美國佛羅里達(dá)洲GIS數(shù)據(jù)仿真實(shí)現(xiàn)。
首先,從地理學(xué)、交通規(guī)劃理論出發(fā),探討土地利用空間分布與交通系統(tǒng)的相互關(guān)系,建立一個(gè)雙層數(shù)學(xué)模型,從理論上證明模型等價(jià)性。該模
2、型能夠定量分析不同土地利用空間分布與交通系統(tǒng)費(fèi)用關(guān)系。數(shù)值分析結(jié)果顯示,該雙層模型生成的最優(yōu)土地利用分配策略,能夠明顯提高交通運(yùn)輸系統(tǒng)效率、減少交通系統(tǒng)費(fèi)用高達(dá)90.2%,并能夠?yàn)槌鞘匈Y源配置提供理論支持及向?qū)А?br> 基于佛羅里達(dá)橙縣的GIS數(shù)據(jù),考慮土地利用變化的空間因素,構(gòu)建了基于多項(xiàng)式邏輯模型(MNL)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的元胞自動(dòng)機(jī)(CA)土地利用模型。主要用到的數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程模型文件(DEM文件)、土壤數(shù)據(jù)、土地利
3、用/覆蓋數(shù)據(jù)、塊數(shù)據(jù)、區(qū)域規(guī)劃邊界數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、交通網(wǎng)絡(luò)相關(guān)數(shù)據(jù)等。采用50m×50m的柵格代表土地利用空間分布,元胞自動(dòng)機(jī)模型從時(shí)空維上模擬土地利用形態(tài)變化。采用融合矩陣法計(jì)算MNL-CA模型精度,交通需求相關(guān)土地和所有土地類型的精度分別為74.4%和76.7%,而多層ANN-CA模型精度分別為87.7%和89.8%。研究表明,多層ANN-CA模型比單層ANN-CA精度高,但訓(xùn)練時(shí)間更長。但是,當(dāng)模擬一些小規(guī)模用地的變化時(shí),人工
4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的魯棒性非常差,預(yù)測(cè)精度很低。
從微觀層面,采用多智能體模型與元胞自動(dòng)機(jī)模型結(jié)合,構(gòu)建城市土地利用動(dòng)態(tài)演化模型。多智能體模型(Agents)能夠通過各智能體與環(huán)境和其他智能體的相互作用關(guān)系,靈活地描述決策者的個(gè)體行為。引入拍賣投標(biāo)模型描述土地利用市場(chǎng)中各智能體的相互關(guān)系,從個(gè)體價(jià)值觀、經(jīng)濟(jì)行為角度捕獲時(shí)空動(dòng)態(tài)的土地利用變化。融合矩陣法下,MNL-CA-Agents和ANN-CA-Agents模型預(yù)測(cè)交通用地精度
5、分別為87.6%和87.7%。多智能體模型能夠有效提高M(jìn)NL-CA模型的精度,但對(duì)ANN-CA模型結(jié)果影響不大。相比ANN的黑箱操作,MNL-CA-Agent能夠更直觀地展示空間變量和土地利用變化間的關(guān)系。且MNL-CA-Agent基于TAZ范圍的家庭及就業(yè)分配,也能較好地與實(shí)際觀測(cè)數(shù)相吻合。比如,允許誤差范圍為200([-200,200]),則該模型模擬家庭和就業(yè)分配量的準(zhǔn)確率分別可達(dá)到75.7%和69.9%。
基于MN
6、L-CA-Agent土地利用模型,所構(gòu)建的LandSim土地利用仿真軟件,可以與佛羅里達(dá)標(biāo)準(zhǔn)城市交通模型(FSUTMS)結(jié)合,建立時(shí)空動(dòng)態(tài)的土地利用交通一體化軟件仿真(LandSim-FSUTMS)。該軟件能夠有效分析和評(píng)估城市土地利用、交通相關(guān)政策、交通與環(huán)境間關(guān)系等。佛羅里達(dá)橙縣2000、2012、2025年的定量仿真結(jié)果表明,從長期規(guī)劃角度看,一體化模型能夠有效緩解交通擁擠、降低各交通排放量指標(biāo),對(duì)城市的可持續(xù)發(fā)展具有非常重要作用
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