协调城市扩张与生态敏感区保护之间的矛盾是当前我国新型城镇化建设中的一项重要任务,但基于传统供需平衡模式或历史惯性驱动模拟的城市规划布局可能导致一系列潜在的生态环境问题。根据城市发展具有历史惯性驱动和空间规划引导的双重特...协调城市扩张与生态敏感区保护之间的矛盾是当前我国新型城镇化建设中的一项重要任务,但基于传统供需平衡模式或历史惯性驱动模拟的城市规划布局可能导致一系列潜在的生态环境问题。根据城市发展具有历史惯性驱动和空间规划引导的双重特性,提出将地理模拟与优化(Geographical Simulation and Optimization Systems,简写为GeoSOS)等复杂GIS空间分析技术引入规划决策分析。通过利用最小累积阻力模型获取生态敏感区保护压力格局,并利用元胞自动机模型进行城市扩张模拟,分析城市惯性扩张模式对生态敏感区的潜在影响;然后根据生态敏感区保护和城市空间扩张的协调性发展目标进行生态适宜性评价,进而利用蚁群智能空间优化配置模型产生一种优化的城市空间布局方案。研究以我国珠江三角洲地区的广州市为案例,详细分析了基于GeoSOS的城市扩张与生态保护的协调决策过程。结果表明,整合了城市发展惯性与生态敏感区保护双重目标的空间优化布局方案,比单纯基于地理模拟进行规划布局更符合生态型城市建设需求,研究所提出的城市与生态二元空间协调分析框架可为城市规划提供可靠的定量决策支撑。展开更多
为准确掌握广东省森林干扰与森林恢复的动态特征,文章基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台构建Landsat长时序年度无云地表反射率影像集,采用LandTrendr(Landsat-based detection of Trends in Distur-bance and Recovery)...为准确掌握广东省森林干扰与森林恢复的动态特征,文章基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台构建Landsat长时序年度无云地表反射率影像集,采用LandTrendr(Landsat-based detection of Trends in Distur-bance and Recovery)算法提取广东省1990—2020年森林干扰与森林恢复的时空分布特征,并分析其演变的驱动因素,比较不同森林类型的干扰与恢复特征。结果表明:(1)1990—2020年,广东省的森林干扰总面积约为1.35×10^(4)km^(2),集中分布在广东省西部、东部和中部小范围地区,干扰面积最大的3个城市分别为韶关、梅州、清远市;森林恢复总面积约为1.91×10^(4)km^(2),集中分布在广东省北部和西部地区,恢复面积最大的3个城市分别为韶关、清远、肇庆市。(2)广东省森林干扰与森林恢复均集中发生在海拔小于等于600 m的地区,高海拔地区的森林面积较为稳定;广东省森林干扰集中发生在坡度小于等于25°的地区,森林恢复集中发生在坡度小于等于35°的地区。(3)广东省森林干扰在1996年后发生较为频繁,其中2011年的森林干扰面积最大;森林恢复主要集中在2001—2016年,其中2012年的森林恢复面积最大。(4)广东省的森林干扰与森林恢复主要受雨雪冰冻灾害、台风、病虫害等自然因素以及森林火灾、城市化、采伐、林业政策等人为因素的综合影响,其中雨雪冰冻灾害对广东省北部地区的常绿针叶林的影响较大,但该类型的森林恢复也较快。展开更多
矢量元胞自动机模型(VCA)能精细地模拟城市土地利用变化,在VCA中引入合理的地块分裂规则更符合城市扩张高度破碎化的特点。由于地块破碎及其模拟实现的复杂性,目前已有研究尚未考虑地块的动态分裂。该文提出了一种对地块分裂进行约束的...矢量元胞自动机模型(VCA)能精细地模拟城市土地利用变化,在VCA中引入合理的地块分裂规则更符合城市扩张高度破碎化的特点。由于地块破碎及其模拟实现的复杂性,目前已有研究尚未考虑地块的动态分裂。该文提出了一种对地块分裂进行约束的矢量元胞自动机模型(Constrained Dynamic Land Parcel Subdivision and Vectorbased Cellular Automata,CDLPS-VCA),通过形状、坡度、邻域来约束动态地块分裂过程,采用逻辑回归模型挖掘转换规则,并耦合矢量元胞自动机进行城市扩张模拟。该模型被应用于深圳市宝安区2009-2014年的城市扩张模拟,结果表明:与VCA和DLPS-VCA相比,CDLPS-VCA能获得最高的模拟精度(FoM=0.266,分别提高了0.046和0.020)和最相似的空间格局(al=86.08%,分别提高了11.30%和3.11%),说明在VCA中有机融合合理的地块分裂过程,能更精确地模拟土地利用变化;同时,基于模拟结果识别出了宝安中心组团、西部工业组团、西部高新组团3个城市发展热点区域。该方法能准确地模拟城市化进程,为城市土地利用监测和城市发展规划提供依据。展开更多
文摘协调城市扩张与生态敏感区保护之间的矛盾是当前我国新型城镇化建设中的一项重要任务,但基于传统供需平衡模式或历史惯性驱动模拟的城市规划布局可能导致一系列潜在的生态环境问题。根据城市发展具有历史惯性驱动和空间规划引导的双重特性,提出将地理模拟与优化(Geographical Simulation and Optimization Systems,简写为GeoSOS)等复杂GIS空间分析技术引入规划决策分析。通过利用最小累积阻力模型获取生态敏感区保护压力格局,并利用元胞自动机模型进行城市扩张模拟,分析城市惯性扩张模式对生态敏感区的潜在影响;然后根据生态敏感区保护和城市空间扩张的协调性发展目标进行生态适宜性评价,进而利用蚁群智能空间优化配置模型产生一种优化的城市空间布局方案。研究以我国珠江三角洲地区的广州市为案例,详细分析了基于GeoSOS的城市扩张与生态保护的协调决策过程。结果表明,整合了城市发展惯性与生态敏感区保护双重目标的空间优化布局方案,比单纯基于地理模拟进行规划布局更符合生态型城市建设需求,研究所提出的城市与生态二元空间协调分析框架可为城市规划提供可靠的定量决策支撑。
文摘为准确掌握广东省森林干扰与森林恢复的动态特征,文章基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台构建Landsat长时序年度无云地表反射率影像集,采用LandTrendr(Landsat-based detection of Trends in Distur-bance and Recovery)算法提取广东省1990—2020年森林干扰与森林恢复的时空分布特征,并分析其演变的驱动因素,比较不同森林类型的干扰与恢复特征。结果表明:(1)1990—2020年,广东省的森林干扰总面积约为1.35×10^(4)km^(2),集中分布在广东省西部、东部和中部小范围地区,干扰面积最大的3个城市分别为韶关、梅州、清远市;森林恢复总面积约为1.91×10^(4)km^(2),集中分布在广东省北部和西部地区,恢复面积最大的3个城市分别为韶关、清远、肇庆市。(2)广东省森林干扰与森林恢复均集中发生在海拔小于等于600 m的地区,高海拔地区的森林面积较为稳定;广东省森林干扰集中发生在坡度小于等于25°的地区,森林恢复集中发生在坡度小于等于35°的地区。(3)广东省森林干扰在1996年后发生较为频繁,其中2011年的森林干扰面积最大;森林恢复主要集中在2001—2016年,其中2012年的森林恢复面积最大。(4)广东省的森林干扰与森林恢复主要受雨雪冰冻灾害、台风、病虫害等自然因素以及森林火灾、城市化、采伐、林业政策等人为因素的综合影响,其中雨雪冰冻灾害对广东省北部地区的常绿针叶林的影响较大,但该类型的森林恢复也较快。
文摘矢量元胞自动机模型(VCA)能精细地模拟城市土地利用变化,在VCA中引入合理的地块分裂规则更符合城市扩张高度破碎化的特点。由于地块破碎及其模拟实现的复杂性,目前已有研究尚未考虑地块的动态分裂。该文提出了一种对地块分裂进行约束的矢量元胞自动机模型(Constrained Dynamic Land Parcel Subdivision and Vectorbased Cellular Automata,CDLPS-VCA),通过形状、坡度、邻域来约束动态地块分裂过程,采用逻辑回归模型挖掘转换规则,并耦合矢量元胞自动机进行城市扩张模拟。该模型被应用于深圳市宝安区2009-2014年的城市扩张模拟,结果表明:与VCA和DLPS-VCA相比,CDLPS-VCA能获得最高的模拟精度(FoM=0.266,分别提高了0.046和0.020)和最相似的空间格局(al=86.08%,分别提高了11.30%和3.11%),说明在VCA中有机融合合理的地块分裂过程,能更精确地模拟土地利用变化;同时,基于模拟结果识别出了宝安中心组团、西部工业组团、西部高新组团3个城市发展热点区域。该方法能准确地模拟城市化进程,为城市土地利用监测和城市发展规划提供依据。
