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    基于ABM的城市規(guī)劃模型初探

    2015-06-29 17:29:24羅瑾湯茂江
    科技資訊 2015年14期
    關(guān)鍵詞:多規(guī)合一城市規(guī)劃

    羅瑾 湯茂江

    摘 要:隨著遙感和地理信息技術(shù)的逐步發(fā)展,運(yùn)用遙感影像獲取地表信息及GIS的空間分析來指導(dǎo)城市規(guī)劃受到廣泛應(yīng)用。該文基于城市擴(kuò)張?zhí)卣?,提出架?gòu)基于多主體的城市規(guī)劃模型,以期為城市多規(guī)合一提供參考。

    關(guān)鍵詞:多主體模型 城市規(guī)劃 多規(guī)合一

    中圖分類號:TU984 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2015)05(b)-0010-01

    近年來,城市信息化建設(shè)的步伐加快,多規(guī)合一的理念對城市規(guī)劃提出了更高要求。為整合城鄉(xiāng)規(guī)劃、土地利用總體規(guī)劃、國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展規(guī)劃以及各專項(xiàng)規(guī)劃,需要綜合運(yùn)用遙感影像、GIS空間分析等技術(shù),用信息化手段優(yōu)先模擬出各規(guī)劃圖,再進(jìn)行后期的規(guī)劃疊加。

    由于城市規(guī)劃屬于土地利用動(dòng)態(tài)變化(LUCC)范疇,因此土地利用變化模型對城規(guī)模型的架構(gòu)有借鑒意義。盡管多種模型均在LUCC模擬中得到了應(yīng)用[1-2],但由于城市規(guī)劃伴隨著人的主觀意識,基于多主體分析的模擬方法更能夠增強(qiáng)模擬結(jié)果的多目標(biāo)決策價(jià)值和多尺度特征,可充分表征土地系統(tǒng)宏觀結(jié)構(gòu)變化過程,因此在模擬效果上更勝一籌。

    1 多主體模型簡介

    多主體模型可以模擬復(fù)雜的人類行為和決策[3],根據(jù)多主體(Agent)在決策過程中所起的作用不同,將其進(jìn)行分類。然而,在地理空間表達(dá)方面的缺陷使得ABM難以滿足未來城市擴(kuò)展的動(dòng)態(tài)模擬研究,因此,實(shí)際應(yīng)用過程中,往往將智能體與線性表達(dá)模型,如與CA(元胞自動(dòng)機(jī))結(jié)合,通過引入Agent使CA模型具有用隨機(jī)數(shù)體現(xiàn)的模擬結(jié)果不確定性,從而增強(qiáng)模擬結(jié)果的多目標(biāo)決策價(jià)值和多尺度特征,充分表征土地系統(tǒng)宏觀結(jié)構(gòu)變化過程。

    2 ABM城規(guī)模型架構(gòu)

    ABM城規(guī)模型將城市定義為抽象的二維空間矩陣,主要由環(huán)境層、CA層、ABM層三部分構(gòu)成,對于特殊城市如山地城市還需要限定約束層,還要將陡坡、河流等限制地形因素排除在外。

    選定城市的某年份的二元分類(僅有城市和非城市區(qū)域)遙感影像作為基期,環(huán)境層負(fù)責(zé)地理空間環(huán)境的塑造,即將二元空間的每個(gè)單元賦予地塊相應(yīng)的各種屬性,如土地利用類型、坡度、高程等。遙感影像數(shù)據(jù)。CA層負(fù)責(zé)土地利用模擬的線性部分,通過隨機(jī)選取足夠多的非城市樣本點(diǎn),在SPSS中計(jì)算二元回歸方程得出線性城市概率Pca。ABM層負(fù)責(zé)土地利用模擬的非線性部分,往往包含兩類智能體:開發(fā)商智能體和政府智能體,其中開發(fā)商智能體代表了城市擴(kuò)張的愿望,由交通、地價(jià)、城市人口分布圖共同決定,可落實(shí)到具體的每個(gè)空間位置;而政府智能體只能起到宏觀調(diào)控的作用,通過沒有具體空間屬性。開發(fā)商智能體計(jì)算的效用結(jié)果將反饋給政府智能體,若一個(gè)區(qū)域被申請的次數(shù)越多,其被政府接受的概率也會(huì)增加;同理當(dāng)一個(gè)區(qū)域的申請被接受之后,該區(qū)域附近被接受的概率也會(huì)增加。這充分體現(xiàn)了政府考慮公眾意愿的要求。

    每一個(gè)進(jìn)入模型的土地單元通過環(huán)境層獲取對應(yīng)的土地屬性,元胞自動(dòng)機(jī)層通過線性計(jì)算獲取元胞單元的城市化轉(zhuǎn)換概率;多智能體層則通過非線性部分,依據(jù)權(quán)重的選取,獲得城市轉(zhuǎn)換概率。元胞最終是否能轉(zhuǎn)化為城市單元,需要綜合考量多智能體層和元胞自動(dòng)機(jī)層,ABM模型的轉(zhuǎn)化概率與閾值(經(jīng)驗(yàn)值)進(jìn)行比較,如果總轉(zhuǎn)換概率大于閾值,則土地單元由非城鎮(zhèn)用地轉(zhuǎn)換為城鎮(zhèn)用地,若小于閾值,則保留原始非城市用地,返回計(jì)算系統(tǒng),向政府智能體申請“次優(yōu)”效用的土地單元[4]。

    由于主體可根據(jù)規(guī)劃性質(zhì)的不同而自主定義,如城鄉(xiāng)規(guī)劃還可引入農(nóng)戶智能體概念,市政規(guī)劃可強(qiáng)化政府智能體的效應(yīng)等,基于ABM的城市規(guī)劃模型有利于模擬出符合城市發(fā)展需求的規(guī)劃藍(lán)圖。同時(shí),基期數(shù)據(jù)限定為同一坐標(biāo)系及相同邊界范圍的遙感影像,可確保每張規(guī)劃藍(lán)圖進(jìn)行空間疊加,實(shí)現(xiàn)全市規(guī)劃空間形成“一張圖”的愿景,具有現(xiàn)實(shí)意義。

    參考文獻(xiàn)

    [1] Liu JY, Tian HQ,Liu ML,et al.Chinas changing landscape during the 1990s: Large-scale land transformations estimated with satellite data[J].Geophysical Research Letters,2005(32):1-5.

    [2] 鄧祥征.土地系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬[M].北京: 中國大地出版社,2008:178.

    [3] 蘭少華.多Agent技術(shù)及其應(yīng)用研究[D].南京:南京理工大學(xué),2002:87.

    [4] 羅瑾.山地城市空間擴(kuò)展的特征及模擬研究——以重慶市主城區(qū)為例[D].重慶:西南大學(xué),2014:59.

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