基于MCR與CA模型的城市擴張模擬對比分析——以武漢市為例.pdf

1、隨著城市化的發(fā)展，城市擴張速度不斷加快，作為人均土地利用資源稀缺的國家，必須科學合理的規(guī)劃城市擴張規(guī)模和未來發(fā)展方向，實現(xiàn)城市的可持續(xù)發(fā)展。城市擴張作為復(fù)雜動態(tài)空間系統(tǒng)，傳統(tǒng)模型難以對城市用地數(shù)量、空間布局進行模擬預(yù)測。元胞自動機（Cellular Automata，簡稱CA)具有動態(tài)演化的功能，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（Geography Information System，簡稱GIS）空間分析功能，能夠很好地模擬復(fù)雜空間地理信息的時空變化

2、過程，彌補傳統(tǒng)模型的不足。最小累計阻力模型（Minimal Cumulative Resistance Model，簡稱MCR）可以揭示景觀格局與生態(tài)過程、功能的關(guān)系，在保護原有生態(tài)環(huán)境的基礎(chǔ)上，進行城市擴張模擬。目前對兩種模型進行城市擴張模擬結(jié)果對比分析研究較少，本文基于GIS-Logistic回歸模型制作適宜性圖集修正CA模型的參數(shù)，利用MCR模型和CA模型進行城市擴張模擬，然后將兩種模型的模擬結(jié)果進行對比分析。
　　基于最小

3、累計阻力模型進行城市擴張模擬預(yù)測。首先，在闡述最小累計阻力模型原理、構(gòu)成的基礎(chǔ)上，選取坡度、高程、高速公路、鐵路、主干道、次干道、河流等影響因子進行空間分析。其次，進行擴展源選擇，借助德爾菲法分析確定指標的單因子得分和綜合權(quán)重，進而構(gòu)建綜合阻力面。然后，利用自然斷點法將研究區(qū)根據(jù)實際情況劃分為五個適宜性等級，分別為很適宜、適宜、較不適宜、不適宜、很不適宜，根據(jù)適宜性分區(qū)結(jié)果進行面積匯總統(tǒng)計和各等級評價。最后，根據(jù)城市擴張速度假定城市建設(shè)

4、用地面積，基于MCR模型對2020年城市擴張進行模擬。研究發(fā)現(xiàn)：武漢都市區(qū)中部平原阻力值較低，其平均阻力值為358.89，漢江沿岸和著名的景點附近阻力值最大，其平均阻力值為5485.94。各個適宜性等級中很適宜開發(fā)建設(shè)面積為218732.21公頃，主要分布在舊城區(qū)，是城市空間擴展的優(yōu)化開發(fā)地區(qū)；很不適宜開發(fā)建設(shè)地區(qū)主要分布在武湖、漲渡湖、九峰城市森林公園、南湖和漢江等沿岸的水體和風景名勝區(qū)，共同組成了武漢都市區(qū)的生態(tài)基質(zhì)，面積為4706

5、.38公頃，建議禁止開發(fā)建設(shè)。基于MCR模型模擬得到2020年城市擴張空間分布情況，精度檢驗結(jié)果kappa系數(shù)為0.7285，為后續(xù)與元胞自動機模擬結(jié)果對比分析做好鋪墊。
　　基于CA模型進行城市擴張模擬。首先，基于Logistic回歸模型構(gòu)建GIS-Logistic回歸數(shù)據(jù)庫，選取對城市空間演變密切相關(guān)的影響因子作為自變量，選取城市用地類型狀態(tài)作為因變量。采用分層隨機抽樣的方法選取均勻分布在研究區(qū)的7000個樣本點參與計算，利用

6、SPSS軟件進行Logistic回歸模型評價，根據(jù)求解結(jié)果制作適宜性圖集。然后，通過若干約束條件加入適宜性圖集修正CA模型轉(zhuǎn)換規(guī)則，從而提高元胞自動機模型對城市擴張的模擬精度。最后，基于修正后的CA模型以1996年作為起始年份，2006年作為終止年份，模擬2013年城市擴張空間變化情況，模擬結(jié)果與真實的數(shù)據(jù)進行對比分析，得到kappa系數(shù)是0.8639，模擬結(jié)果具有很高的精度。保持模型參數(shù)和轉(zhuǎn)換規(guī)則不變，對2020年武漢都市區(qū)城市擴張空

7、間分布情況進行模擬預(yù)測。為檢驗?zāi)M結(jié)果的效果，將模擬結(jié)果與該地區(qū)城市土地利用總體規(guī)劃進行對比分析，發(fā)現(xiàn)總體規(guī)劃中建設(shè)用地擴展部分與本研究模擬結(jié)果大致吻合，兩者都顯示東、西部地區(qū)較北部地區(qū)更加適合城鎮(zhèn)建設(shè)用地擴展。
　　MCR模型與CA模型預(yù)測結(jié)果進行對比分析。根據(jù)城市擴張速度，假定2020年城市建設(shè)用地面積增長至320000公頃時，將MCR模型與CA模型預(yù)測結(jié)果進行對比分析。MCR模型模擬結(jié)果kappa系數(shù)0.7285，CA模型模

8、擬結(jié)果kappa系數(shù)是0.8639。研究結(jié)果表明：CA模型比MCR模型模擬精度更高?；贛CR模型城市擴張模擬呈組團式聚集現(xiàn)象比較明顯，應(yīng)用其進行適宜性分區(qū)時，擴展方向往往出現(xiàn)依次包圍擴展源的趨勢，分布形式較為固定，但是該模型更加注重生態(tài)因子。CA模型在考慮生態(tài)因素的條件下對細部進行了更好的模擬，結(jié)果更加具體化，但擴張在一定程度上受到了湖泊、漢江、長江等水域的影響。比較發(fā)現(xiàn)兩種模型都呈現(xiàn)出一定的共性，研究區(qū)總體空間擴展趨勢都是在2006