發(fā)布時(shí)間：2017-09-24 10:03

  本文關(guān)鍵詞：基于MO-PSO模型的常州市土地利用優(yōu)化配置研究

  更多相關(guān)文章： 土地利用優(yōu)化配置 多目標(biāo)模型 粒子群優(yōu)化算法 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估 常州市

【摘要】：近年來,生態(tài)環(huán)境惡化的現(xiàn)象愈演愈烈,威脅著民眾的生存安全,因而生態(tài)環(huán)境保護(hù)成為了社會(huì)各界共同關(guān)注的熱點(diǎn)。習(xí)近平同志提出的“既要金山銀山,也要綠水青山”的相關(guān)論斷以及《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014-2020年)》關(guān)于生態(tài)文明建設(shè)的顯著著墨,都強(qiáng)調(diào)了協(xié)調(diào)好生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)建設(shè)之間關(guān)系的重要性。然而,我國(guó)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來源仍舊以要素投入為主,土地資源供需矛盾突出,國(guó)家土地安全受到嚴(yán)重威脅。土地作為各種陸地生態(tài)系統(tǒng)的載體,其利用方式的不合理會(huì)對(duì)各類生態(tài)系統(tǒng)的空間分布格局和服務(wù)功能造成消極影響,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境之間不協(xié)調(diào)關(guān)系的產(chǎn)生。另外,過去簡(jiǎn)單疊加專題地圖的原始土地利用優(yōu)化配置(Land Use Optimal Allocation,簡(jiǎn)稱LUOA)方式雖然具有簡(jiǎn)單易行的優(yōu)勢(shì),但存在工作量大且易受規(guī)劃工作者主觀偏好影響等局限,已無法滿足現(xiàn)今發(fā)展的需求。因此,如何始終秉承生態(tài)文明理念,以綠色發(fā)展、循環(huán)發(fā)展、低碳發(fā)展為前提,理性分析土地資源分布情況和供需關(guān)系,突出生態(tài)效益的重要地位,建立相對(duì)科學(xué)、客觀、公正的優(yōu)化配置模型,從而實(shí)現(xiàn)土地資源在數(shù)量和空間上的合理配置和可持續(xù)利用,成為當(dāng)前迫切需要研究和解決的關(guān)鍵問題。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估(Ecosystem Services Valuation,簡(jiǎn)稱ESV)將無形的生態(tài)效益貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)換為了具象的價(jià)值形態(tài),有利于定量描述區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)的實(shí)現(xiàn)情況,從而為統(tǒng)籌安排土地利用結(jié)構(gòu)和布局,系統(tǒng)改善生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供了衡量手段。多目標(biāo)模型(Multi-objective Model,簡(jiǎn)稱MO)能夠?qū)Q策者的各項(xiàng)需求以函數(shù)形式有機(jī)結(jié)合起來,通過數(shù)學(xué)方法加以轉(zhuǎn)換和求解,符合LUOA需兼顧多方效益的要求。粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,簡(jiǎn)稱PSO)以信息共享機(jī)制為核心,通過粒子間的相互協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng),促進(jìn)種群發(fā)展,實(shí)現(xiàn)優(yōu)化搜索,其內(nèi)在的并行機(jī)制和全局優(yōu)化的特點(diǎn)適用于解決目標(biāo)函數(shù)多、優(yōu)化變量多、目標(biāo)不明確或常規(guī)方法難以奏效的復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化問題。研究以江蘇省常州市新北區(qū)、武進(jìn)區(qū)、金壇市和溧陽(yáng)市組成的區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū),集成了土地利用數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、規(guī)劃材料及相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),在有關(guān)ESV、MO模型和PSO原理和方法的支持下,進(jìn)行了集數(shù)量結(jié)構(gòu)調(diào)整與空間布局優(yōu)化為一體的LUOA模型構(gòu)建工作的研究。論文主要研究?jī)?nèi)容包括：(1)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的評(píng)估與分析通過梳理國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn),在傳統(tǒng)生態(tài)系統(tǒng)劃分體系的基礎(chǔ)上,創(chuàng)新增加人居生態(tài)系統(tǒng)和工業(yè)生態(tài)系統(tǒng),用于表征人為活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能產(chǎn)生的影響。采用市場(chǎng)比較法和成本逼近法,對(duì)研究區(qū)的ESV值進(jìn)行了評(píng)估,并利用敏感性指數(shù)對(duì)價(jià)值系數(shù)結(jié)果的適用性進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)模型和計(jì)算地理重心的方法,探究了用地變化與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值之間的耦合關(guān)系。(2)土地利用多目標(biāo)模型的構(gòu)建以ESV值最大化、用地適宜度最大化、空間聚集度最大化和土地轉(zhuǎn)用成本最小化為目標(biāo)構(gòu)建組合函數(shù),并從政策引導(dǎo)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)角度設(shè)置了用地?cái)?shù)量結(jié)構(gòu)的約束條件,共同組成LUOA的MO模型,為后續(xù)PSO算法的迭代提供適應(yīng)度值的計(jì)算依據(jù)和約束規(guī)則。另外,在GIS/RS技術(shù)的支持下,對(duì)全域范圍內(nèi)各類用地的適宜度進(jìn)行了評(píng)價(jià),為函數(shù)的運(yùn)用提供研究基礎(chǔ)。(3)基于PSO算法的土地利用優(yōu)化配置在土地利用MO模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合PSO原理,從編碼方式、用地固定單元、基本參數(shù)和初始化等方面,進(jìn)行針對(duì)性設(shè)置,并通過對(duì)比分析配置策略在目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)情況、數(shù)量結(jié)構(gòu)、景觀格局和生態(tài)公平等方面的結(jié)果,證實(shí)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化(Multi-objective Particle Swarm Optimization,簡(jiǎn)稱MO-PSO)模型在LUOA領(lǐng)域的可行性。研究結(jié)果表明：(1)研究所得的ESV價(jià)值系數(shù)通過了敏感性驗(yàn)證,證明了其結(jié)果真實(shí)可信且適用于該片區(qū)域；(2)分析ESV值與用地變化間的耦合關(guān)系可知,濕地生態(tài)系統(tǒng)用地的空間布局對(duì)于ESV值的分布多寡影響最為顯著;(3)配置策略中同類型用地的破碎化程度加劇,但濕地生態(tài)系統(tǒng)始終保持著較大優(yōu)勢(shì)度,區(qū)域ESV值有所增加,空間布局的邊緣效應(yīng)更加顯著,生態(tài)布局愈發(fā)公平,這些變化不僅能夠促進(jìn)斑塊間物質(zhì)和能量的流通,而且有利于減輕生態(tài)補(bǔ)償負(fù)擔(dān),并且揭示研究區(qū)內(nèi)仍存在土地資源可通過農(nóng)居點(diǎn)提升改造或廢棄工礦用地復(fù)墾等手段加以挖掘,從而驗(yàn)證了MO-PSO模型在LUOA領(lǐng)域的可行性。
【關(guān)鍵詞】：土地利用優(yōu)化配置 多目標(biāo)模型 粒子群優(yōu)化算法 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估 常州市
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F301.2
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-20
• 第1章 引言20-32
• 1.1 研究背景20-21
• 1.2 研究綜述21-27
• 1.2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估相關(guān)研究21-23
• 1.2.2 土地利用優(yōu)化配置相關(guān)研究23-25
• 1.2.3 PSO算法相關(guān)研究25-26
• 1.2.4 研究現(xiàn)狀述評(píng)26-27
• 1.3 研究目的和意義27-28
• 1.3.1 研究目的27-28
• 1.3.2 研究意義28
• 1.4 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線28-29
• 1.4.1 研究?jī)?nèi)容28-29
• 1.4.2 技術(shù)路線29
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)29-32
• 第2章 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)預(yù)處理32-39
• 2.1 研究區(qū)概況32-34
• 2.1.1 區(qū)位條件32-33
• 2.1.2 自然條件與土地利用現(xiàn)狀33
• 2.1.3 社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r33
• 2.1.4 生態(tài)環(huán)境狀況33-34
• 2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理34-39
• 2.2.1 數(shù)據(jù)收集34-36
• 2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理36-39
• 第3章 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的評(píng)估與分析39-58
• 3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估39-49
• 3.1.1 土地利用類型與生態(tài)系統(tǒng)劃分的匹配39-41
• 3.1.2 ESV價(jià)值系數(shù)的估算41-47
• 3.1.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)敏感性分析47-49
• 3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與土地利用間的耦合分析49-58
• 3.2.1 用地變化與區(qū)域ESV值的灰色關(guān)聯(lián)分析49-50
• 3.2.2 土地利用和區(qū)域ESV值的地理重心轉(zhuǎn)移分析50-58
• 第4章 土地利用多目標(biāo)模型的構(gòu)建58-92
• 4.1 MOP的定義和求解方法58
• 4.2 多目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建58-62
• 4.2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值子函數(shù)58-59
• 4.2.2 用地適宜度子函數(shù)59
• 4.2.3 空間聚集度子函數(shù)59-60
• 4.2.4 土地轉(zhuǎn)用成本子函數(shù)60-61
• 4.2.5 目標(biāo)函數(shù)61-62
• 4.3 用地?cái)?shù)量約束的設(shè)置62-72
• 4.3.1 相關(guān)規(guī)劃政策下的用地?cái)?shù)量約束62-67
• 4.3.2 模擬預(yù)測(cè)結(jié)果下的用地?cái)?shù)量約束67-69
• 4.3.3 用地?cái)?shù)量約束的綜合設(shè)定69-72
• 4.4 用地適宜性的評(píng)價(jià)72-92
• 4.4.1 評(píng)價(jià)單元72-73
• 4.4.2 評(píng)價(jià)方法73-75
• 4.4.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系75-80
• 4.4.4 歸一化指標(biāo)空間差異及評(píng)價(jià)結(jié)果的分析80-92
• 第5章 基于PSO算法的土地利用優(yōu)化配置92-110
• 5.1 PSO算法92-94
• 5.1.1 基本PSO算法92-93
• 5.1.2 標(biāo)準(zhǔn)PSO算法93-94
• 5.1.3 局部版本的PSO算法94
• 5.2 PSO算法與用地配置的耦合94-100
• 5.2.1 編碼方式94-95
• 5.2.2 設(shè)置用地固定單元95
• 5.2.3 確定基本參數(shù)95-98
• 5.2.4 初始化粒子群98-100
• 5.3 用地配置結(jié)果的對(duì)比分析100-110
• 5.3.1 目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)情況對(duì)比分析101-103
• 5.3.2 數(shù)量結(jié)構(gòu)對(duì)比分析103-104
• 5.3.3 景觀格局對(duì)比分析104-107
• 5.3.4 生態(tài)公平對(duì)比分析107-110
• 第6章 結(jié)論與展望110-112
• 6.1 主要研究結(jié)論110-111
• 6.2 創(chuàng)新點(diǎn)111
• 6.3 研究展望111-112
• 參考文獻(xiàn)112-124
• 攻讀碩士期間科研情況124-126
• 致謝126-128

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：910764