基于决策网络和风险约束优化的城市增长边界调控模式研究

During the rapid urbanization process in China, it has been a crucial issue for urban planning academics to attain sustainable urban forms through scientific control of urban growth boundaries (UGBs). Drawing on the theory of inventory control, this project introduces the concept of “land inventory”. It defines and compares several typical control mechanisms for UGBs and constructs a theoretical model by identifying and calculating the costs of land inventory control. At the same time, it improves and integrates two decision and planning analysis tools, including the risk-constrained optimization (RCO) and decision network (DN), in order to weaken the reliance on subjective expected utility (SEU) and consider both risk avoidance and linked decisions. It can cope more effectively with the uncertainties in the complex urban systems and support planners to construct and select the optimal control models of UGBs. By adopting and integrating many advanced technologies including remote sensing (RS), geographic information system/science (GIS), case studies and modeling, this project designs a RCO/DN model and applies it in land inventory control. It further explores the control model of UGBs and its implementation processes in relation to urban development. This project is of great theoretical and practical importance in optimizing urban growth management.

如何通过建立科学的城市增长边界调控体系来塑造可持续的城市发展形态，是我国快速城市化进程中城市规划领域亟待解决的重大课题。本项目通过借鉴存货控制的理论，引入土地存量这一概念，界定和比较基于土地存量的城市增长边界调控的几种典型方式，并通过定义和计算土地存量控制的成本，构建土地存量控制的概念模型。同时，将风险约束优化（RCO）和决策网络（DN）等决策及规划分析工具加以改进和整合为，弱化主观预期效用理论（SEU）的作用，并结合考虑风险规避和决策关联，以更有效地应对复杂城市系统的不确定性，进而辅助城市增长边界调控模式的构建与选择。研究综合采用遥感、地理信息科学、案例调查和模型分析等方法，构建土地存量控制的风险约束优化决策网络（RCO/DN）模型，进而探讨适合于未来城市发展的城市增长边界调控模式以及实施该模式的具体途径。本项目研究对于城市用地扩展管理的优化具有重要的理论意义和应用价值。

本项目研究对国内外有关城市增长边界的主要研究成果进行了详细梳理，从城市增长边界的内涵及运行机制，城市增长边界与土地开发形态、开发区位、城市经济、城市交通、社会、文化和政治等方面的关系，以及城市增长边界的制定、调整、评价方法和扩展机制等方面，系统而完整地探讨了城市增长边界的相关理论和应用方法。其中，决策网络和风险约束优化的方法能够模拟在复杂的决策环境和决策关联，并构建大量可供比较的决策情境，因而可以作为在充满不确定性的复杂系统下管理城市增长边界扩展的较为有效的方法。研究获取了我国300余个城市的土地供应量数据，通过拟合确定了合理的土地需求函数。应用Crystal Ball软件，研究对事件驱动型与时间驱动型城市增长边界扩展控制方式的优劣进行比较，并对事件驱动型边界扩展控制方式是否具有一般性优势进行了深入探讨。本项目研究的主要案例地区为北京和杭州。通过案例地区的实证数据，研究探讨了如何采用土地存量模型帮助规划者确定城市增长的弹性边界，并与生态模型相结合，确立不同层级政府、不同事权下的综合城市增长边界划定及管理体系。研究中还将社交网站签到数据、公交刷卡数据、出租车GPS轨迹数据和居民出行调查数据等空间行为数据与土地利用的数据加以对比和结合，并通过购物、娱乐、住宿、体育、工作、居住、教育和餐饮等兴趣点数据（POIs）加以印证，为确立合理的城市增长边界模式提供技术支持，从而对城市增长边界扩展的可能性及规模提供了行为层面的数据支撑，作为土地利用数据的重要补充。总的来看，本项目研究验证了土地存量可以作为一个核心指标，辅助决策者确定城市增长边界扩展或收缩的时机、规模、区位和具体的方式；同时，也证明了在复杂性和不确定性较为显著的市场经济环境下，事件驱动型城市增长边界扩展模式较时间驱动型的模式具有一般性优势。