用地布局模拟预测动态性研究

孟 成，潘琛玲，徐 寅

（1.华中科技大学 公共管理学院，湖北 武汉 430074；2.武汉市国土资源和规划信息中心，湖北 武汉 430014）

用地布局模拟预测动态性研究

孟 成1,2，潘琛玲2，徐 寅2

（1.华中科技大学 公共管理学院，湖北 武汉 430074；2.武汉市国土资源和规划信息中心，湖北 武汉 430014）

分析了用地模拟预测中的空间因子动态性，并通过主成分分析法将各空间因子变化量融合成新空间因子，再带入预测模型对模拟结果进行修正。以武汉市为例进行了实例论证，通过该模型修正的预测结果和传统静态模型的预测结果的拟合度在80%以上，说明该动态修正模型具有较高的可靠性，能有效提高模拟预测工作效率、模拟精度以及预测成果的延用性。

用地规模；用地布局；模拟预测；动态模型

改革开放以来，我国进入快速城镇化时期，特别在2000年以后，我国城镇面积的年均增长率达到7%，随着城市的快速发展，有限的土地资源与人类对土地的无限需求、社会经济的快速发展以及人口不断增加间的矛盾日益明显。科学合理地模拟预测用地规模和用地布局有利于人民生活水平的稳步提高和国民经济的持续发展，也能为合理地解决土地资源与人口、经济、社会等之间的矛盾提供技术方法[1]。

现行的用地布局模拟预测方法多属于静态预测，是在假设各作用力不变的情况下进行的外推计算。当有新数据加入样本时，静态预测模拟方法无法充分挖掘和利用原有预测成果与新样本的联系，需重新设定样本进行预测模拟工作，预测效率较低、结果时效性差，且中远期预测结果误差大。目前，针对预测模型动态修正性的研究主要是将统计学理论与不确定性分析、进化算法等相结合，例如陈晓怀[2]等提出基于贝叶斯模型研究的动态误差实时修正方法，陈小祥[3]进行的基于贝叶斯概率城市土地利用动态变化模拟研究，以及基于傅里叶变换的质量预测动态残差修正模型等[4-6]。这些研究主要集中在统计学模型方面，针对用地空间布局模拟预测动态修正方法的研究较少[7-9]。基于此，本文设计了一种动态修正的用地布局模拟预测方法，通过挖掘和利用新加入的样本数据和同期预测值间的联系对原预测结果进行修正，从而减少了预测工作量，提高了预测效率和预测成果的延用性。

1 研究思路及方法

1.1 用地模拟预测动态性分析

空间因子指对城市用地发展和变化有较大影响，具有空间特征的影响因子，主要包括地形地貌因子、区域因子、交通因子等。地形地貌因子主要包括城市坡度、坡向，山体等；区域因子主要包括城市中心点、城市行政区中心点等；交通因子主要包括城市环线、轨道交通线、城市主干路网、铁路线、机场、交通换乘点等。

地形地貌因子是较为稳定的一类空间因子，城市坡度、坡向，山体等属于城市的自然属性，一般不会轻易发生变化。城市边界、城市行政区划等区域因子，在一定时期内变化较小，也属较为稳定的一类空间因子。与其他两种因子相比，交通因子具有非稳定性特点，随着城市经济发展，人口不断聚集，机动车保有量不断上升，城市的交通压力逐步增大，城市交通也逐步从路面交通向地下、路面、地上3层的立体式交通转变，地下通道、高架立交不断增加，轻轨地铁也进入快速建设时期。因此，空间因子动态性主要体现在交通因子的动态性变化上。

1.2 用地布局模拟预测动态修正模型

本文将城市中心点、行政区中心点、都市发展区中心点、环线、主干路网、交通路网、轨道交通线、铁路线、高程9个因子作为空间因子进行研究。首先，通过空间主成分分析对以上空间因子进行融合。根据§1.1中分析可知，空间因子的动态性主要集中在环线道路、主干交通路网和轨道交通等交通因子方面，因此，当交通因子发生变化时，将各交通因子中新增的部分单独提出并融合为一类空间因子，记为PC_traffic，将PC_traffic作为新主成分带入CA模型进行运算。具体研究流程如图1所示。

设原交通因子为P1、P2、…、Pn；新交通因子为变化的交通因子为p1、p2、…、pn；原有主成分空间因子为PC_DEM、PC1、PC2、…、PCn。

图1 空间因子动态性修正流程图

空间因子动态修正模型的验证主要包括两方面：

1）计算新融合的交通因子变化量PC_traffic与原主成分空间因子间的相关性，记为R。|R|介于0～1之间，通常|R|≥0.8表示高度相关；0.8＞|R|≥0.5表示中度相关；|R|≤0.5表示低度相关。本文中，若相关性较低，则说明PC_traffic可作为新的主成分空间因子带入模型计算。

2）将新交通因子与城市区域因子和城市地形地貌因子进行主成分分析，融合为新主成分空间因子[10]。

3）将融合后得到的主成分空间因子带入预测模型的模拟结果与将新融合的交通因子变化量PC_traffic与原有主成分空间因子作为变量带入CA预测模型得到的结果进行比较，计算两种结果的相似度，以验证修正模型的可靠性。CA模型公式为：

4）评价模拟结果精度，通常采用Kappa系数表示，其计算公式为：

设栅格总像元数为n；真实栅格单元为1的像元数为a1，为0的像元数记为a0；模拟栅格单元记为1的像元数为b1，为0的像元数为b0；两栅格对应的相等像元数为s；则

Kappa计算结果通常是落在 0～1之间，可分5组表示不同级别的一致性：0～0.20时为极低一致性，0.21～0.40时为一般一致性，0.41～0.60时为中等一致性，0.61～0.80时为高度一致性，0.81～1时则几乎为完全一致。

2 模型检验与结果分析

2.1 研究区概况

武汉市地处江汉平原东部，长江中下游地带与汉水交汇处，总面积为8 569.36 km2，截至2012年，武汉市共有常住人口1 012万，国民生产总值8 003.82亿 元（数据来源于《武汉市统计年鉴2013》）。本文依据2007年版《土地利用现状分类》对土地进行分类，根据研究需要将耕地、园地、林地和草地归并为一类，交通运输用地除街巷用地外作为一类，水域及水利设施用地作为一类，其他土地中除空闲地以外的部分作为一类，一级地类中的公共管理与公共服务用地、住宅用地、商服用地、工矿仓储用地、特殊用地及二级地类中的街巷用地、空闲地归并为一类称为城镇村及工矿用地，同时对该类地进行二级划分，分为城市用地、建制镇用地、村庄用地、采矿和风景名胜用地及特殊用地5类，如表1所示。

表1 武汉市2002～2012年各类土地数据表/km2

2.2 空间因子动态修正模型论证

作为国家中心城市之一，近年来，武汉市正在大规模进行城市建设。城市基础道路、快速道路、地铁等轨道交通设施处于快速建设阶段，按照武汉轨道交通建设的近远期规划，截至2020年主城区线网规模将达到333 km，建成7条过江通道。位于汉口地区的武汉轨道交通1号线的一期线路于2004-09-28投入运营，二期工程也于2010-07-29投入运营；武汉地铁2 号线一期工程于2012-12-28投入运营；地铁4号线一期工程于2013年12月28日投入运营；目前已形成了约70 km的“工”字形轨道路网骨架，武汉三镇除汉阳区外的7个主城区以及东西湖区实现轨道路网的连通。由于轨道交通1号线一期于2004年通车，二期于2009 年铺轨，2010年正式通车；地铁2号线于2006年底开建，2007年7月全线开工，2012年12月正式运行。因此研究中以2008年、2009年、2010年、2011年和2012年的土地利用现状数据为基础数据。

空间因子动态修正模型论证思路如下：首先将轨道交通1号线，地铁2号线连同其他空间因子进行主成分分析，以2008年土地利用数据为基期数据，2009 年土地利用数据为末期数据，预测2012年各类土地规模与分布，记为方案1；再将轨道交通1号线与其他空间因子进行主成分分析，以地铁2号线作为空间因子变量PC_traffic，以2008年土地利用数据为基期数据，2009年土地利用数据为末期数据，预测2012年各类土地规模与分布，记为方案2；最后比较两种预测结果，验证空间因子动态修正模型的可靠性。方案1主成分空间因子和方案2新增主成分空间因子PC_traffic如图2所示。

图2 主成分空间因子图集

分别计算PC_traffic与PC1、PC2、PC3、PC4、PC5之间的相关系数，以确定PC_traffic与原各主成分空间因子间的相关性。PC_traffic与PC1之间相关系数为0.59，与PC2之间相关系数为-0.43，与PC3之间相关系数为-0.16，与PC4之间相关系数为-0.47，与PC5之间相关系数为0.54。可知，PC_traffic与PC1和PC5正相关，与PC2、PC3、PC4负相关，且相关系数均小于0.6，因此PC_traffic与原主成分空间因子之间相关性较低。

方案1预测的2012年的各类土地规模布局如图3。

图3 空间因子动态性修正结果对比模拟图

将方案2和方案1的预测结果进行比较得到，城市用地相似度为93.62%，建制镇用地相似度为98.63%，村庄用地相似度为93.50%，采矿用地相似度为96.93%，风景名胜及特殊用地相似度为95.72%，交通运输用地相似度为81.81%，水域及水利设施用地相似度为98.74%，农林地相似度为99.57%，其他用地面相似度为99.48%，两方案的整体相似度为89.04%。综上所述，经空间因子动态修正模型修正的模拟结果与采用原方法进行模拟的结果之间具有较高的拟合度，证明该修正模型具有较高可靠性。

3 结 语

本文分析了用地布局模拟中的空间动态性因素，提出了用地布局模拟预测动态修正模型。经过实例论证，该模型具有较高的可靠性，经过修正的结果具有较高的精度，能替代基于新数据重新预测的结果。本文对用地布局模拟预测动态修正方面进行了初探。下一步可在此基础上对国家、地方层面的相关政策、法规等控制因子的动态性进行研究；还可将本文的研究思路和方法应用到人口、经济、交通等其他领域的模拟预测研究中。

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P208

B

1672-4623（2016）07-0006-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.07.002

孟成，博士，主要研究方向为土地资源管理和地理信息。

2016-01-22。

项目来源：教育部人文社会科学研究项目青年基金资助项目（15YJC630093）；中国博士后科学基金资助项目（2015M582229）。