马爱功基于元胞自动机的河谷型城市扩展研究.ppt

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1、1,基于元胞自动机的河谷型城市扩展研究以兰州市为例,答辩人：马爱功 导 师：颉耀文 副教授 专 业：地图学与地理信息系统 时 间：2009年5月30日,兰州大学2009届硕士研究生学位论文答辩,2,论文结构,第1章 绪论 第2章 元胞自动机理论基础 第3章 SLEUTH模型概述 第4章 研究区概况与数据预处理 第5章 基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测 第6章 兰州城市空间扩展驱动力分析 第7章 结论与展望,3,绪论选题背景和研究意义,随着经济社会发展，城市扩展研究成为城市研究的热点领域。城市本身作为一个典型的动态复杂系统，演化过程具有高度的复杂性。静态、宏观和确定的传统城市模型

2、正受到前所未有的挑战，开展城市空间动态模型研究正成为当前地理学研究的难点和热点问题（周成虎，1999；陈述彭，1999）。元胞自动机作为一种时空离散的动力学模型，为城市空间扩展研究提供了一种新的解决思路与方法。选取兰州市主城区为实证研究对象，一方面是因为兰州市是一个受地貌和城市规划等政策作用影响非常显著的河谷型城市，是一个城市模型的天然实验场，可以检验模型的有效性与通用性；另一方面可以为兰州市城市发展提供具有现实意义的发展预测，为解决兰州市城市发展面临的可持续发展等问题提供科学参考，为政府决策和城市规划提供理论依据，具有重要的理论和现实意义。,4,绪论城市扩展研究进展,城市扩展研究 作为城市研

3、究的热点领域，我国从上个世纪80年代后期开始先后开展了城市扩展的城市形态分类、城市演变阶段、城市扩展方式和速度、城市扩展影响因子、城市扩展预测和模拟等方面的研究。在城市扩展的主要研究方法方面，早期采用的主要方法有：比较法、历史法、考古分析法和访问调查法（刘慧平，1999）。近年来，随着空间信息技术的发展，利用遥感（RS）和地理信息系统（GIS）等空间信息技术进行城市时空扩展监测和动态模拟分析已成为研究城市扩展的主要手段。在城市扩展的模拟和预测方面，CA模型（元胞自动机模型）在城市扩展模拟及预测方面的研究最早，也最为深入，是用于城市扩展研究的一种比较理想的模型，也是当前CA应用的热点（何春阳，2

4、002），近年来，将GIS技术引入模型的建立过程成为研究城市扩展的发展趋势。,5,绪论城市扩展研究进展,城市CA研究进展1、国外CA研究进展 国外城市CA模型研究根据应用目的与功能的不同，大体可划分为以下三种类型（叶嘉安，2006）：（1）基于CA模型的城市演化理论探讨（虚拟城市研究）（2）基于CA模型的真实城市系统演化模拟（3）基于CA模型的城市发展方案和辅助城市规划,6,绪论城市扩展研究进展,城市CA研究进展2、国内CA研究进展 周成虎（1999）等人在Batty和Xie的DUEM模型的基础上，构建了面向对象的、随机的、不同构的和两个CA模型耦合的GeoCA-Urban模型，提出了地理元胞

5、自动机（GeoCA）的概念。黎夏和叶嘉安（1999，2001，2002）等人通过构建约束性单元自动演化CA模型，结合主成分分析和神经网络、多准则判断（MCE），开创了神经网络（ANN）和元胞自动机结合在城市应用研究的先河。,7,绪论城市扩展研究进展,城市CA研究进展2、国内CA研究进展 罗平将综合了几何和非几何属性的地理特征概念引入元胞自动机，对其元胞、邻居模型和局部演化规则三个方面进行了扩展，并提出了城市土地利用演化的“生命机制”和“欲望”等概念，构建了基于地理特征的城市土地利用演化CA模型（GFCA-Urban），并以深圳特区为试验区域进行了实例研究（罗平，2004）。在城市增长的空间动态

6、模型研究中，何春阳等结合自上而下的经济学Totenherg模型和自下而上的CA模型发展了大都市区城市扩展动态空间模型，对北京地区1975-1997年的城市发展过程进行了模拟重建，并对1998-2015年的城市发展格局进行了不同发展条件下的情景预测。,8,绪论城市扩展研究进展,城市CA研究趋势（1）模拟思路的转变。不再单纯把城市系统看成是一个自组织系统，而是把城市土地利用演化看作是一个受大尺度因素限制和修改的局部尺度上的自组织过程，在模拟时更多地考虑宏观外部因素的影响（罗平，2004）（2）与其它空间模型的耦合，特别是和人口动态模拟与预测模型、经济学模型的结合。（3）与GIS的结合。CA与GIS

7、的有效结合，是CA走向实用化的有效途径。（4）CA模型与多主体模型（MAM）的集成。（5）标准CA扩展研究。主要表现在对邻域和转换规则的扩展上。,9,绪论主要研究内容和技术路线,研究内容（1）分析国内外城市CA模型研究现状和CA模型应用的最新进展，阐述基于CA模型的城市扩展动态演化模拟的理论基础（2）介绍国外经典元胞自动机SLEUTH模型的原理，以兰州市为例进行实证研究（3）系统分析兰州市城市扩展的影响因素，结合城市空间演化的内在适应性因素和外部驱动力因素，分析其扩展的驱动力,10,绪论主要研究内容和技术路线,研究方法（1）GIS与遥感：以GIS技术作为数据获取、处理及空间分析的主要手段与工具

8、，通过遥感解译和矢量化为模型的实证研究提供输入数据（2）多源数据集成：因研究采用的原始数据来源众多，且其空间分辨率不统一，通过多源数据集成方法统一所有数据的投影坐标系和空间分辨率，为实证研究进行数据预处理。（3）元胞自动机模型模拟和预测：充分利用元胞自动机模型在城市扩展模拟方面的优势，利用SLEUTH模型对兰州市的空间演化过程进行模拟和预测。（4）定性定量的方法相结合，对兰州市城市扩展的影响因素进行分析,11,绪论主要研究内容和技术路线,研究技术路线,12,第2章 元胞自动机理论基础,元胞自动机概念 元胞自动机被定义为是一个空间和时间都离散的动力系统，散布在规则格网中的每一个元胞取有限的离散状

9、态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则作同步更新。元胞自动机模型是一类模型的总称，其特点是时间、空间、状态都离散，每个变量只取有限多个状态，且状态的改变规则在时间和空间上都是局部的（周成虎，1999）。L代表一个规则划分的网格空间，每个网格空间就是一个元胞；d为L的维数，通常为一维或二维空间，理论上可以是一个任意正整数维的规则空间；S代表一个离散的有限集合,用来表示各个元胞的状态s；N代表元胞的邻居集合，f表示一个映射函数，即根据t时刻某个元胞的所有邻居的状态组合来确定t+1时刻该元胞的状态值，通常又被称作转换函数或演化规则。,13,第2章 元胞自动机理论基础,元胞自动机的组成 元胞自动机

10、最基本的组成包括五个部分：元胞、元胞空间、邻居、规则及时间。所有元胞相互离散，构成一个元胞空间；在某一时刻一个元胞只能有一种状态，而且该状态取自一个有限的集合；邻居是元胞周围按一定形状划定的元胞集合，它们影响元胞下一个时刻的状态；元胞规则定义了元胞状态的转换规则。,14,第2章 元胞自动机理论基础,元胞自动机模型的特点（1）开放性和灵活性：CA没有一个既定的数学方程，只是采用“自下而上”建模原则的模型框架，可以根据不同应用领域，构筑相应的专业模型。（2）同质性、齐性：同质性反映在元胞空间内的每个元胞的变化都服从相同的规律(规则或称之为转换函数)；齐性是指元胞的分布方式相同，大小、形状也相同，空

11、间分布规则整齐。（3）离散性：包括空间离散、时间离散和状态的有限离散。（4）并行性：元胞自动机在同一时刻的元胞状态的变化处理是同步进行的。（5）时空局部性：每一个元胞在下一时刻的状态，取决于其周围半径为r的邻域（或者以其他形式邻居规则定义的邻域）中的元胞当前时刻的状态。,15,第2章 元胞自动机理论基础,元胞自动机模拟城市扩展的优点（1）利于与RS、GIS数据集成（2）自下而上的处理机制 元胞自动机的演化过程是从个体逐渐到总体，局部慢慢到整体，是一种自下而上的过程。（3）功能和形式的一致性（4）动态性:把城市看成典型的动态系统（5）简单性和透明性:演化规则简单，元胞个体数量有限,16,第3章

12、SLEUTH模型概述,SLEUTH模型概述 SLEUTH模型得自其输入数据首字母的缩写组合：坡度层（Slope），土地利用层（Land-use），排除层（Excluded），城市范围层（Urban），交通层（Transportation）和阴影层（Hillshade）。模型包括两个子模型，即城市增长子模型（Urban Growth Model，简称UGM）和土地利用/覆盖Deltatron子模型（Land Cover Deltatron Model，简称LCD），两者紧密耦合，其中UGM子模型可以单独运行，LCD子模型由UGM子模型调用和驱动。,17,第3章 SLEUTH模型概述,SLEUTH

13、模型原理 模型包含三个模块：测试模块、校准模块和预测模块。测试模块确保模型正确编译和运行，同时用于城市增长的历史重建；校准和预测模块是模型的主体，也是最复杂、耗时最多的部分，用于预测城市增长。该模型运行的基本流程如下图:,18,第3章 SLEUTH模型概述,SLEUTH模型原理 增长环是SLEUTH模型运行的基本单位：首先进行各系数初始化，然后应用模型各增长规则，再次比较各增长规则的城市增长率总和与增长速度的临界值，如果增长率超出最高临界值或未达到最小临界值，自修改规则自动调整系数值以模拟城市的繁荣或萧条状态，最后再反馈给模型开始新一轮的增长模拟。复杂的模拟由初始条件和一系列增长环组成，假设一

14、个增长环表示增长一年，则：一次模拟的增长环个数=模拟结束日期模拟初始日期。模拟将从第一个历史时期的增长环开始到最后时期的增长环结束。,19,第3章 SLEUTH模型概述,SLEUTH模型增长规则 SLEUTH 模型由一系列输入数据初始化开始运行，通过增长规则来模拟得到城市扩展过程。1、自发增长（Spontaneous Growth）：表示地面上随机城市化点的出现，意味着在元胞自动机框架里，栅格上的任何一个非城市化元胞在任何时间序列上都有一定的被城市化的可能性。2、新扩展中心增长（New Spreading Center Growth）：控制新建立的自发增长的城市元胞变成新的扩展中心的可能性，决

15、定是否任何新的自发增长的城市元胞成为的扩展中心。3、边界增长（Edge Growth）：指从已存在的城市扩展中心边界向外扩展，这种增长的中心包括沿新扩展中心增长中生成的新中心和原有城市扩展中心增长的总和。4、道路影响增长（Road-Influenced Growth）：由存在的交通道路网和最近城市化的元胞决定。控制路边产生的扩展中心沿着交通线模拟新增长的趋势。,20,第3章 SLEUTH模型概述,SLEUTH模型增长系数 散布（扩散）系数、繁殖系数、扩展系数、坡度系数和道路重力系数的初始值范围都在0-100之间，经过三轮校准后系数范围逐步缩小至一个具体值。（1）散布系数（Diffusion(d

16、ispersion)coefficient）在自发增长过程中决定一个像元被随机选择成为可能的城市化元胞的次数，同时控制沿着道路随机移动的像元数。（2）繁殖系数(Breed coefficient)决定一个自发增长形成的城市化像元成为一个新的扩展中心的概率。用于新扩展中心增长和道路影响增长。（3）扩展系数(Spread coefficient)用于边界增长（Edge Growth），决定一个扩展中心（在邻居构形中，城市像元数大于2个）周围任一像元在其邻域产生另外一个城市像元的可能性。（4)道路重力系数(Road Gravity Coefficient)吸引新的居民点沿着道路分布，控制着道路影响增

17、长。(5)坡度系数(Slope coefficient)相当于一个乘法器。如果坡度系数高，逐渐增大坡度的区域城市化概率就比较低；相反，当坡度系数接近零时，局部坡度的增加对城市化概率的影响较小。,21,第3章 SLEUTH模型概述,增长系数、增长规则和自修改规则的关系,22,第3章 SLEUTH模型概述,SLEUTH模型需要输入的数据 SLEUTH 模型由一系列输入数据初始化开始运行，通过增长规则来模拟得到城市扩展过程。1、坡度层（Slope）2、土地利用（Land-use）3、排除层（Excluded）4、城市范围（Urban Extent）5、交通道路（Transportation）6、阴影

18、层（Hillshade）,23,第3章 SLEUTH模型概述,SLEUTH模型的校准方法 模型的校准是模型的核心部分，模型校准主要通过校准历史数据来完成，目的是获取模型模拟和预测参数的最佳数值 SLEUTH模型传统校准方法即为Brute-force蒙特卡罗迭代方法，由于在每一个增长环产生大量的随机数，增长模拟用蒙特卡罗方式产生大量稳定的随机数，平均蒙特卡罗数减少了对初始状态依靠的依赖性。蒙特卡罗迭代数求和并且相除存于内存，这些平均值然后与控制数据指数比较，由此计算最合适的统计值。蒙特卡罗迭代方法是SLEUTH模型应用研究中采用最多也是最成熟的方法，该方法的最大优点是很大程度上减少了系数之间的组

19、合次数，但不减少组合方式。蒙特卡罗对问题的维数不敏感，对求解的对象是线性问题还是非线性问题也没有原则性的要求，它的原理和使用都很简单和方便，具有较强的适应性和解决问题的能力。,24,第3章 SLEUTH模型概述,SLEUTH模型的校准阶段 SLEUTH模型校准分为粗校准（Coarse Calibration）、精校准（Fine Calibration）、终校准（Final Calibration）和预测参数获取（Deriving forecasting coefficients）四个步骤，逐步缩小系数范围和提高数据空间分辨率以达到快速获取预测参数的目的。,25,第3章 SLEUTH模型概述,S

20、LEUTH模型校准产生的参数SLEUTH模型设计了13个运算和评价指数,包括:Product、Compare、Population、Edges、Clusters、Cluster Size、Lee-Salee形状指数、Slope、%Urban、X-Mean、Y-Mean、Rad、F-Match本文中涉及到个：Compare:模拟的最后年份城市面积与校准年份中最后年份的实际城市面积的比值 Population:各控制年份模拟的城市面积Edges:模拟的城市边界数 Clusters:模拟的城市聚类数Cluster Size:模拟的城市聚类的平均尺寸 Lee-Salee形状指数:Slope:模拟的城市

21、化单元的平均坡度X-Mean：各控制年份模拟的城市化单元的平均x坐标值Y-Mean：各控制年份模拟的城市化单元的平均y坐标值,26,第3章 SLEUTH模型概述,SLEUTH模型校准评价标准(1)Lee-Salee形状指数=（A0A1）/（A0A1）(2)OSM（optimal SLEUTH metric）指数 OSM=compare*population*edges*clusters*slope*X-mean*Y-mean*F-Match 当激活土地利用/土地覆盖Deltatron模型，F-Match参数有效,27,第3章 SLEUTH模型概述,模型评价1、优点 SLEUTH模型其设计思路是

22、基于交通、地形和城市化的约束条件，计算每个元胞单元的发展可能性，把城市化的元胞作为种子点，通过其扩散带动整个区域的发展，其中离种子点越近的元胞越容易被城市化。在模型中考察的重点是所有未城市化的元胞，研究其在环境适合的情况下改变自身状态成为城市用地，强调了城市化的土地适应性概念。SLEUTH模型的优点是设计思路自然，元胞自动机演化规则简单，同时模型具有高度开放性和可移植性。2、缺点1、模型固有的理论局限性:简单性和真实性的矛盾2、模型的校准问题3、可用数据的局限性4、实际应用过程中的误差和不确定性,28,第4章 研究区概况与数据预处理,兰州市现辖城关区、七里河区、安宁区、西固区、红古区五区以及永

23、登县、榆中县和皋兰县三县。因红古区和三县与兰州市主城区相距较远，且受河谷型地貌影响制约，主城区与红古区和三县的空间相互作用较弱，因此本文选择以兰州市2001-2010年城市规划范围为研究区域边界。,29,数据预处理,数据源数据处理流程,30,模型输入数据层的建立,城市范围层,非城市范围,城市范围,31,模型输入数据层的建立,交通道路层,32,模型输入数据层的建立,坡度层,排除层,阴影层,33,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,模型校准（1）分别选择Lee-Salee指数和OSM指数为校准方案，比较两种校准方案的优劣并以此选取最佳增长系数值。（2）为兼顾模型模拟精度和模型实

24、际运行效率，研究中粗校准采用120米分辨率，精校准阶段采用60米分辨率，终校准阶段采用30米分辨率。,34,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,模型校准 在校准的各阶段中，各个控制年份都产生第3章所述的13个指数值，模型会自动将这些模拟结果与控制年份数据对比计算得到其回归分值，并写入control_stats.log 输出文件中。control_stats.log文件是校准过程中用来评价指数得分情况的主要文件。在校准的每个阶段结束时，将其导入Microsoft Excel中分别按照Lee-Salee指数和OSM指数回归得分由高到低进行统计排序，以统计结果的两种指数排名前三位

25、的值为基准确定五个增长系数范围，并把该值作为下一校准阶段的最适宜校准系数值，引导模型进行参数修正。经过三个校准阶段，模型的五个系数范围均从粗校准的0-100缩小至一个确定的数值（终校准）。,35,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,Lee-Salee指数校准模式1、初始参数：粗校准粗校准阶段，模型需要运行次数5*5*5*5*5=3125次。,36,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,Lee-Salee指数校准模式2、精校准精校准阶段，模型需要运行次数5*8*6*5*7=8400次。,37,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,Lee-S

26、alee指数校准模式3、终校准终校准阶段，模型需要运行次数1*1*1*1*51=51次。,38,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,Lee-Salee指数校准模式4、预测参数获取终校准阶段，模型需要运行次数1*1*1*1*12=12次。,39,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,OSM指数校准模式 OSM指数校准模式粗校准阶段和Lee-Salee指数校准模式粗校准过程相同，只是在粗校准运行完毕将数据导入Excel表格后要先计算OSM值，然后对OSM值进行排序并取其排名前三的数值作为下一步校准的参数值，因校准过程与Lee-Salee指数校准模式校准过程基本

27、相同，因此具体校准过程不在赘述。经过粗校准、精校准、终校准等校准过程，可以得到OSM指数下预测参数的最佳值88，5，45，5，35。,40,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,校准方案比较,面积指数,边数指数,Lee-Salee指数,聚类指数,聚类大小指数,41,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,兰州市19782006年城市扩展模拟,OSM指数校准模式下的模拟结果,1994年,2003年,2006年,1999年,42,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,兰州市19782006年城市扩展模拟,Lee_Salee指数校准模式下的模拟结果

28、,1994年,2003年,2006年,1999年,43,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,兰州未来20年城市扩展预测,2010年,2015年,2025年,2020年,44,第5章基于SLEUTH模型的兰州城市空间扩展重建与预测,兰州未来20年城市扩展预测结果的解释 通过预测图可以发现，随着时间的推移，在陡峭的坡度上，城市基本没有增长，大部分新的城市化象素主要在城市边界向外增长，城区的面积不断扩大。兰州城区的扩展明显受到地形条件的限制。城区建设用地在西固区和城关区雁滩的增长速度较快，增长的面积也较大，这是因为西固区城市空间结构还不够紧凑，地形限制的作用不是很大，还有一些城市

29、的发展空间，这在预测图上也已经得到了一定的体现；城关区南部、西固区南部和安宁区北部，因为地形限制的原因，面积虽有增长但增长缓慢。由于本次研究的研究区域限于兰州的主城区，故无法对城市的扩展做过多分析。,45,第6章 兰州城市空间扩展驱动力分析,兰州城市空间扩展的影响因素分析 1、自然环境 自然环境是兰州市城市发展的基础，宏观区域性地貌格局奠定了兰州城市空间扩展的基础。兰州地形对城市空间扩展的影响主要体现在以下方面：兰州地形呈东北高、西南低，平均海拔在1400m以上，地形高程差异悬殊。城区主体坐落在黄河谷地两侧的二、三级河流阶地上，并正向河漫滩扩展，而高级阶地，由于黄土坡地稳定性差，切割严重，不宜

30、近期开发，受南北两山阻隔，城市自由扩展受到很大限制，只能沿着黄河轴线纵向延伸，从而构成带状组团式的城市平面景观。地形对城市的影响不仅是直接的地形限制，更重要的是与其它要素组合，共同作用于城市区域的布局与整体发展。山体的工程地质状况和坡度大小，即其适宜建筑程度决定着城市能否向山坡发展。兰州面临地震、滑坡、泥石流、洪水、崩塌等多种多样灾害的机率远远高于其他城市，因此城市建设的选址、功能区布局、建筑设计等都受其直接影响，也给兰州城区的扩展带来影响。,46,第6章 兰州城市空间扩展驱动力分析,兰州城市空间扩展的影响因素分析 2、历史基础 城市空间具有连续性，原有的存在总是后来发展的基础，城市空间的生长

31、总是建立在已有空间基础上的，城市空间的发展是一个基于原有形态的、渐进的演化过程。以顾朝林教授为代表的学者认为，城市空间发展是一个历史积淀的过程，在这个过程中城市空间的扩展，一般都是基于原有的形态背景，必然受到已有建成环境的制约，如道路的宽窄、老城区的存留、功能分区、景观保护，交通组织，城市结构的改变等，每一项的变化都会与建成环境发生矛盾，城市空间就是在这种矛盾运动中逐渐演进的。城市空间结构的增长其总体是一个不断修正的渐进过程，空间形态的非稳定性是激发空间结构增长的动力（顾朝林，2001）。,47,第6章 兰州城市空间扩展驱动力分析,兰州城市空间扩展的影响因素分析 3、人口增长 人口增长是城市建

32、设用地增加的主要原因。按照人口规模预测结果，兰州市中心城区人口规模将持续增加，兰州市中心城区2015年人口将比2005年净增39.5万人，2020年将净增66.68万人。而承载力分析得出的中心城区适量人口为207.03万人，最大人口容量为344.43万人，目前中心城区人口已超过适量的门槛。兰州周边地区经济相对落后，广大农村地区有丰富的劳动力资源，兰州城市的集聚效应也会促使周边地区的劳动力资源大量涌进城市。,48,第6章 兰州城市空间扩展驱动力分析,兰州城市空间扩展的影响因素分析 4、经济发展 经济是城市发展的主要推动力，城市经济的快速发展会产生人口和经济的集聚效应，促使人口聚集。城市人口的增长

33、，客观上要求城市在整体上有更大的社区工作和生活空间作支撑，可以促进城内各种生产生活基础设施不断完善并逐步向城郊外延伸，也为城市其它职能，如交通枢纽职能等的形成和发展奠定基础。城市基础设施和各种职能的不断完善，又会增大城市的辐射能力和吸引力，从而吸引更多的资金、技术、人才流向城市，推动着城市进一步扩展及其空间结构的相应变化，进而成为一个地区的中心。,兰州市1978-2004GDP变化,兰州市1978-2004人均GDP变化,49,第6章 兰州城市空间扩展驱动力分析,兰州城市空间扩展的影响因素分析 5、交通因素 交通作为人流、物流和信息流的主要载体，对河谷型城市这样地处内陆山区的城市空间扩展影响甚

34、大。河谷形状决定了城市交通网络与格局，城市中相对通达性高的地点越能吸引更多的城市活动。通达性越高的地区就越繁华，内部结构就越集中紧凑，因此，城市通达性是影响城市空间的主要因素之一。,50,第6章 兰州城市空间扩展驱动力分析,兰州城市空间扩展的影响因素分析 6、政策因素 城市空间演变实质上是各种资源在城市地域空间上的不断重新配置与组合，合理的政策制度可使城市内的各种资源配置效率达到优化，从而促使城市空间不断完善，实现城市可持续发展。同时，河谷型城市发展在很大程度上依赖于国家投资和有关政策，各个时期的国家政策和规划都不同程度地促进或抑制城市空间演变。城市规划在优化城市空间结构，调整和制止不合理的城

35、市地域结构发展方面已被证明是有效的调控手段，它能体现领导者和规划人员的意图以及国家政策、经济投资体制、土地管理方式等诸方面的变化，从规划层面上对城市进行引导。兰州市就是规划工作卓有成效的河谷型城市，50年来的发展证明，当年的规划思路基本上是合理的，有力地促进了大规模工业化建设和城市空间的演化。,51,第7章 结论与展望,研究主要结论1、城市CA模型进展 2、SLEUTH模型的模拟与预测（1）在校准阶段，粗校准以120分辨率，精校准以60米分辨率，终校准和预测参数获取阶段分辨率以30米分辨率分别用Lee_Salee指数和OSM指数校准进行校准 从指数行为来看，总体而言，在Lee-Salee指数校

36、准模式下，面积指数、边数指数、聚类数指数和聚类大小指数曲线在模拟中更与真实数据接近。1978-1999时间段内，OSM模式下与真实数据的拟合更好，但在1999-2006年这个时间段内，拟合就不是很准确，发生偏离较大。相反，Lee-Salee形状指数在前期校准效果不如 OSM模式，但后期模拟效果较好。根据模拟实际情况，确定更适合该区域的校准指数为Lee_Salee指数，并用该指数进行兰州城市空间扩展的模拟和预测。,52,第7章 结论与展望,研究主要结论2、SLEUTH模型的模拟与预测（2）在Lee_Sallee指数模式下，以政策、城市规划为导向，创建了基于规划行为和城市发展政策的预测情景并由此进

37、行城市扩展的预测。随着时间的推移，城市沿着边界扩展，城区的面积不断扩大。但在陡峭的坡度上，城市基本没有增长，大部分新的城市化象素主要在城市边界向外增长。兰州城区的扩展明显受到地形条件的限制。城区建设用地在西固区和城关区的雁滩的增长速度较快，增长的面积也较大，这是因为西固区城市空间结构还不够紧凑，地形限制的作用不是很大，还有一些城市的发展空间，这在规划图上也已经得到了一定的体现；城关区南部、西固区南部和安宁区北部，因为地形限制的原因，面积虽有增长但增长缓慢。同时也应看到，城市主城区由于地形限制，虽经多年的模拟，城区扩展的面积仍极为有限，城市扩展受到严重限制。必须对城市的发展做出合理的规划，确保城

38、市的持续和良性发展。,53,第7章 结论与展望,研究主要结论2、SLEUTH模型的模拟与预测（3）以兰州市为例，探讨了河谷型城市空间增长的影响因素。城市空间增长是各种因素共同作用的结果，河谷型城市更不例外，并且还有其自身的特点。河谷型城市空间扩展过程中，一直受到来自内部与外部力量的共同作用，自然因素、原有历史基础、交通因素、国家政策与规划控制作用、经济与人口、开发区建设等多方面因素通过单独或者相互耦合方式，从不同侧面、不同程度的影响河谷型城市空间的形成、发展和演化。必须对城市的发展做出合理的规划，确保城市的持续和良性发展。,54,第7章 结论与展望,研究主要创新点（1）尝试在北美以外，受地形强

39、烈限制的亚洲内陆城市验证SLEUTH模型的通用性。（2）引进不同的校准指数方法OSM指数校准方法和Lee_Salee指数校准方法分别对模型进行校准，比较两种不同校准方法对模型校准精度的影响，并确定适合该区域模型最优的校准方法。（3）通过校准，对城市扩展过程进行重建，以城市规划及实际城市土地利用为出发点，设置城市未来发展预测情景并用预测参数进行预测，为城市规划提供一个规划设计的“虚拟实验室”，为地理学家提供直观的可视化理论参考。,55,第7章 结论与展望,研究不足（1）虽然对兰州市域城市空间扩展过程做了模拟和预测研究，由于数据获取方面的原因，提取的城市边界精度不够高，同时也没有考虑城市内部的土地

40、利用情况，因此无法用模型来模拟和运行城市内部的土地利用情况。（2）在情景预测方面，本文主要根据兰州市第三版城市规划情况进行了设置并进行情景预测，但没有考虑经济、人口对城市扩展过程的影响，因此也没有与人口模型和经济模型进行耦合。（3）在对城市扩展影响因素研究中，缺少对各种影响因素进行回归分析、相关分析、主成分分析等多种量化分析。,56,第7章 结论与展望,展望（1）今后考虑在更高性能的计算机环境下进行多尺度多次实验、高精度数据模拟，采用遗传算法或人工神经网络代替传统的蒙特卡罗brute_ force算法校准SLEUTH模型，提高其运算速度和精度（2）应用SLEUTH模型的土地利用/覆盖Deltatron模型进行城市土地利用情况模拟与预测（3）尝试将人口、政治、经济等模型与SLEUTH模型进行耦合，并通过设置不同的排除层来对未来城市发展做多情景预测（4）模型的可视化：将其移植到Windows系统下，并运用面向对象的语言C+或C#进行界面的可视化设计,57,谢谢！请老师同学批评指正！,