一种基于成分法和马尔可夫元胞自动机的城市布局预测方法及应用技术

本发明专利技术公开了一种基于成分法和马尔可夫元胞自动机的城市布局预测方法及应用，本发明专利技术方法充分考虑了新型城镇化内涵、我国不同区域城镇化的类型和历史轨迹存在较大差别及宏观用地需求和微观土地供给平衡等问题，结合了空间异质性特征构建了城镇土地的微观布局模型和城镇人口的空间布局模型，提出了一种模拟未来我国未来城市布局的新方法。采用本发明专利技术方法能更真实地模拟新型城镇化的城市布局过程。能更真实地模拟新型城镇化的城市布局过程。能更真实地模拟新型城镇化的城市布局过程。

【技术实现步骤摘要】
一种基于成分法和马尔可夫元胞自动机的城市布局预测方法及应用


[0001]本专利技术涉及土地规划
，尤其涉及一种基于成分法和马尔可夫元胞自动机的城市布局预测方法及应用。

技术介绍

[0002]在元胞自动机(cellular automata，简称CA)基本理论的基础上，许多学者耦合新方法产生了多种城市扩展应用模型，周成虎等人
[1]提出的城市动态演化(GeoCA
‑
Urban)模型；黎夏等人
[2]提出的神经网络元胞自动机(ANN
‑
CA)模型；杨亮洁等人
[3]提出的基于对象的城市演变 (GeoObject
‑
Urban)模型。CA在模拟城市扩展领域表现出了极大的优势，例如动态性、空间性、微观性，自下而上地模拟和预测城市空间布局。但随着我国新型城镇化的提出，新型城镇化是以城乡统筹、城乡一体、产业互动、节约集约、生态宜居、和谐发展为基本特征的城镇化，就地城镇化是其重要内涵。如何预测未来我国新型城镇化背景下的城市空间布局是我国进行新型城镇化规划、合理优化国土空间布局的重要内容。目前国内外对此方面的研究较少，未从土地利用和人口密度两重约束视角下考察新型城镇化的布局问题，且我国国土面积较大，新型城镇化的地域差异也应充分考虑在内。
[0003]文中涉及的参考文献如下：
[0004][1]周成虎,孙战利,谢一春.地理元胞自动机研究[M].北京:科学出版社,1999.
[0005][2]黎夏,叶嘉安,刘小平,杨青生.地理模拟系统:元胞自动机与多智能体[M].北京:科学出版社,2007.
[0006][3]杨亮洁,薛重生.基于地理实体的城市元胞自动机模型研究[J].北京理工大学学报(社会科学版).2009,11(1):80
‑
84.
[0007][4]周成虎,欧阳,马廷,覃彪.地理系统模拟的CA模型理论探讨[J].地理科学进展.2009,28(6):833
‑
838.
[0008][5]乔纪纲，何晋强.基于分区域的元胞自动机及城市扩张模拟[J].地理与地理信息科学.2009,25(3):67
‑
70.
[0009][6]李圣权,胡鹏,闫卫阳.基于加权Voronoi图的城市影响范围划分[J].武汉大学学报.工学版,2004,37(1):94
‑
97.
[0010][7]丁成日.(2015).世界巨(特)大城市发展.中国建筑工业出版社.
[0011][8]方创琳,鲍超,乔标等.(2008).城市化过程与生态环境效应.科学出版社.
[0012][9]方创琳,毛汉英,叶大年,刘盛和,鲍超.(2016a).中国城市发展空间格局优化理论与方法.科学出版社.
[0013][10]方创琳,鲍超，马海涛.(2016b).2016中国城市群发展报告.科学出版社.
[0014][11]Chunyang He,Norio Okada etal.Modeling dynamic urban expansion processes incorporating a potential model with cellular automata.Landscape and Urban Planning.2008,86: 79
‑
91.
[0015][12]Wang,H.；He,S.；Liu,X.；Dai,L.；Pan,P.；Hong,S.；Zhang,W.Simulating urban expansion using a cloud
‑
based cellular automata model:A case study of jiangxia,wuhan,china. Landscape and Urban Planning 2013,110,99
‑
112.

技术实现思路

[0016]针对现有技术存在的不足，本专利技术充分考虑了新型城镇化内涵、我国不同区域城镇化的类型和历史轨迹存在较大差别及宏观用地需求和微观土地供给平衡等问题，结合了空间异质性特征构建了城镇土地的微观布局模型和城镇人口的空间布局模型，提出了一种模拟未来我国未来城市布局的新方法。
[0017]为了解决以上技术问题，本专利技术采用如下的技术方案：
[0018]一种基于成分法和马尔可夫元胞自动机的城市布局预测方法，其中，根据转换规则 p(i)＝Prob(i)
×
pj
i
×
pm
i
计算中心元胞i的合成概率，p(i)>λ时，则该中心元胞i转化为城市元胞；否则，该中心元胞不做转化，λ＝0.4；中心元胞即全国人口格网数据中的一个格网；
[0019]选择12个因素作为中心元胞土地利用演变的驱动因素X
i
：人口总数、数字地形高程、地形坡度、距地级市的距离、距高速的距离、距国道的距离、距铁路的距离、距省道的距离、距省会城市的距离、距县中心的距离、距县道的距离、距镇中心的距离，函数Dist(r)返回中心元胞i与变量r的距离；
[0020]表示地块单元即中心元胞i选第k种土地利用类型的概率，α
k
、β
k
是根据各省份的历史时期数据中一个中心元胞的状态从耕地向城镇用地发生了转变时，即Prob(i)从数值为0变为数值1时，将各省份的Xi 的数据代入式1基于逻辑回归计算出来的回归系数，n为各土地利用类型的编码，k∈{耕地，林地，水域，城镇用地，农村居民点，其他建设用地，未利用地}，Prob(i)＝Max(Prob(i
k
)) 即土地利用类型转移后对应的土地利用类型；
[0021]元胞i的局部属性，即局部转换概率其中，N为邻居中城市元胞 j的个数；q
ij
为城市邻居元胞j对中心元胞i的影响程度，q
ij
＝1/dis(i,j)，dis(i,j)为中心元胞i与城市邻居元胞j的距离；∑q
i
为邻域均为城市元胞时对中心元胞i的影响程度之和；
[0022]中心元胞i的宏观属性值其中，pm
b
(i)为中心元胞i处第b个绝对限制因子下的转换概率，取值为0或1；h为绝对限制因子的个数，自然障碍存在的地方，包括为山体、水体时，或城市规划图中土地规划用途包括基本农田、农田保护区时，中心元胞的绝对限制概率为0；否则为1。
[0023]元胞自动机的规则是有一个邻域，这个邻域的确定假设是一个3行
×
3列格子阵列，共9 个格子，最中间的那个格子叫中心元胞，本专利技术的方案中，中心元胞即全国人口格网数据中，以500米作为格网分辨率时，位于一个邻域中心的元胞，每一个待计算的元胞的人口总数、高程和坡度，以及该元胞到地级市中心、高速、国道、铁路、省道的最近距离是已知的。人口数据来源于Ye,T.；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于成分法和马尔可夫元胞自动机的城市布局预测方法，其特征在于，根据转换规则p(i)＝Prob(i)
×
pj
i
×
pm
i
计算中心元胞i的合成概率，p(i)>λ时，则该中心元胞i转化为城市元胞；否则，该中心元胞不做转化，λ＝0.4；中心元胞即全国人口格网数据中的一个格网；选择12个因素作为中心元胞土地利用演变的驱动因素X
i
：人口总数、数字地形高程、地形坡度、距地级市的距离、距高速的距离、距国道的距离、距铁路的距离、距省道的距离、距省会城市的距离、距县中心的距离、距县道的距离、距镇中心的距离，函数Dist(r)返回中心元胞i与变量r的距离；表示地块单元即中心元胞i选第k种土地利用类型的概率，α
k
、β
k
是根据各省份的历史时期数据中一个中心元胞的状态从耕地向城镇用地发生了转变时，即Prob(i)从数值为0变为数值1时，将各省份的Xi的数据代入式1基于逻辑回归计算出来的回归系数，n为各土地利用类型的编码，k∈{耕地，林地，水域，城镇用地，农村居民点，其他建设用地，未利用地}，Prob(i)＝Max(Prob(i
k
))即土地利用类型转移后对应的土地利用类型；元胞i的局部属性，即局部转换概率其中，N为邻居中城市元胞j的个数；q
ij
为城市邻居元胞j对中心元胞i的影响程度，q
ij
＝1/dis(i，j)，dis(i，j)为中心元胞i与城市邻居元胞j的距离；∑q
i
为邻域中均为城市元胞时相邻元胞对中心元胞i的影响程度之和；中心元胞i的宏观属性值其中，pm
b
(i)为中心元胞i处第b个绝对限制因子下的转换概率，取值为0或1；h为绝对限制因子的个数，自然障碍存在的地方，包括为山体、水体时，或城市规划图中土地规划用途包括基本农田、农田保护区时，中心元胞的绝
对限制概率为0；否则为1。2.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：方创琳，贺三维，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：