城乡一体化土地利用优化配置的CA模型研究-以广州市为例

城乡一体化是我国城市化发展的一个新阶段，它客观要求优化配置有限的土地资源，建立城乡统一的建设用地市场，这是解决区域土地资源供给稀缺性与社会需求增长性矛盾的途径。目前研究来看，城乡一体化土地利用优化配置的系统研究以及模拟研究较为薄弱；元胞自动机模型在模拟复杂系统演变中具有明显优势，但模型有关转换规则、元胞发展变化概率阈值及元胞尺度响应等关键问题的研究尚不成熟且直接影响到模型的应用。项目拟重点研究这些问题，并以广州市城乡一体化土地利用为例，将土地利用数量-空间布局优化配置有机结合，尝试建立城乡一体化的土地利用信息数据库，构建土地利用优化配置的CA模型，对城乡一体化土地利用配置进行模拟预测。这种人工智能化的区域土地资源模型配置，具有技术方法上的系统性和实用性，其技术衔接问题以及区域土地资源信息的建库方法，可望在城乡土地一体化配置研究的前沿领域取得新进展,对于土地科学定量研究提供参考。

我国城市化发展到目前的城乡一体化新阶段，客观要求优化配置区域的有限土地资源。有关土地利用优化配置以及模拟研究较为薄弱。以我国城市化程度较高的广州市为研究区域，本项目从土地利用影响因素、土地利用效益（生态、经济和社会效益）、土地利用结构数量和空间布置优化等方面，进行了城市土地利用配置的模型研究（土地利用数量优化模型、Pareto最优、CA、物元模型、BP神经网络、遗传算法等）与评价。同时，对城乡一体化的空间数据获取方法进行探讨。有以下主要结果：. （1）土地利用影响因素。研究结果表明，改革开放以来的三十多年里，一方面，城市建设用地面积持续增加，城市空间持续扩展；另一方面，建设用地集约度总体呈分段上升趋势，明显地受政府政策影响，如城市总体规划。. （2）土地利用结构。集约度研究显示，集约度空间分布差异十分突出，一方面是过于集约的区域，另一方面也存在集约度不够的区域。必要和合理的城市更新有利于城市健康和可持续发展。城市土地利用结构存在的问题也同样从景观生态的视角得到映证。. （3）土地利用效益。生态和经济目标的Pareto最优研究显示，合理土地利用数量配置，可实现多效益的最优目标。此外，研究显示当地土地利用仍存在优化潜力。. （4）土地利用优化配置的模型方面。将多目标的Pareto最优、CA、物元模型、神经网络、遗传算法等用于土地利用数量与空间配置的优化，取得较好的效果。尽管如此，不同模型显示出不同的优势与不足。进一步的深入研究仍然是必须的。. 关键数据：TM、SPOT、ALOS、Hyperion等遥感影像，人口社会与经济数据。. 科学意义： （1）探讨了物元模型在土地适宜性评价的可行性；物元理论由中国数学家蔡文首次创立（20世纪80年代），类似于模糊数学理论，而物元理论结果可提供更为丰富的信息。但是，其应用主要限于中国专家及其领域。本论文在国际上土地科学领域权威刊物的刊出，为将该理论推向世界作了贡献。（2）土地利用效益评价多种模型的探讨、卫星遥感影像的信息提取以及研究区土地利用结构优化的反复案例研究，为土地利用优化研究奠定基础，也为区域未来城市规划的修改编制提供参考。（3）遥感影像的地物识别方法探讨，促进了越来越多的遥感数据的应用。