本文選題：土地模擬預測 + 土地分類��； 參考：《武漢大學》2014年博士論文

【摘要】：土地是城市的重要基礎之一,隨著城市的發(fā)展,土地資源的有限性與人口不斷增長、經(jīng)濟社會快速發(fā)展、人類對土地需求量日益增長之間的矛盾日益明顯。因此,科學合理的預測城市用地的規(guī)模和布局能夠為土地利用總體規(guī)劃編制和土地利用結構優(yōu)化調(diào)整提供科學的依據(jù),為解決土地資源、人口、經(jīng)濟之間的矛盾提供技術方法。 目前,國內(nèi)外對城市土地利用空間變化的研究主要可分為基于數(shù)理統(tǒng)計學的城市土地規(guī)模預測和結合GIS技術的城市土地結構布局模擬兩部分。在城市土地規(guī)模預測中根據(jù)所選擇的模型種類不同可分為自回歸模型和多因素回歸模型,根據(jù)模型的個數(shù)不同又可分為單模型預測和組合模型預測。在城市土地布局模擬研究中根據(jù)所選取的分析方法不同可分為元胞自動機模型、多智能體系統(tǒng)、系統(tǒng)動力學模型等,根據(jù)空間算法的不同又可分為智能空間算法和非智能空間算法兩種。本文充分分析了城市土地規(guī)模預測和城市用地布局模擬研究中各種模型的優(yōu)缺點,綜合多種算法設計了基于用地類別的城市規(guī)預測組合模型和分階段基于Markov-C5.0分類算法的城市用地布局模擬預測CA模型,并通過分析城市土地模擬預測各環(huán)節(jié)存在的時序性和動態(tài)性問題,以這兩個模型為基礎,設計了一種可動態(tài)修正的模型框架。 本文深入研究了我國現(xiàn)行的,于2007年發(fā)布,在第二次全國土地調(diào)查中所采用的土地利用分類標準《土地利用現(xiàn)狀分類》,與我國1984年、2002年兩個版本的土地利用分類標準之間的關系,依據(jù)研究需要將土地類別劃分為城市用地、建制鎮(zhèn)用地、村莊用地、采礦用地、風景名勝及特殊用地、農(nóng)林地、交通運輸用地、水域及水利設施用地、其他用地共九類。通過將影響城市發(fā)展的驅(qū)動因子按自然因素、社會經(jīng)濟因素、政策因素以及其他因素進行劃分,描述了各類因素影響城市空間擴張的方式,然后分析了自然、社會經(jīng)濟、政策法規(guī)以及其他因子對土地變化的影響,通過相關性分析法和主成分分析法確定了九類用地和總?cè)丝�、非農(nóng)人口、農(nóng)業(yè)人口、總GDP、一產(chǎn)業(yè)GDP、二三產(chǎn)業(yè)GDP、第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資、第二三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資、汽車總量、人均路面、路網(wǎng)密度、公園綠地面積、綠化率、人均綠地面積之間的相關性和九類用地的多因素回歸模型表達式。 在土地規(guī)模預測方面,本文提出了一種基于用地類別的城市用地規(guī)模預測組合模型,該模型以組合模型為基礎框架,根據(jù)各類土地的數(shù)據(jù)特點選擇最優(yōu)的自回歸預測模型和多因素模型建立組合模型預測各類土地的規(guī)模。通過該模型一方面能夠清楚的了解各類用地與相關的驅(qū)動因子的關系,另一方面能夠掌握各類土地的增長情況和所占的比例,為研究城市用地結構和城市空間擴張?zhí)峁┗A。 在土地空間布局模擬預測方面,本文提出了一種分階段基于Markov-C5.0分類算法的城市用地布局模擬預測CA模型,該模型包括用地增長量計算、空間驅(qū)動因子融合和土地轉(zhuǎn)換規(guī)則獲取三個階段。第一階段采用Markov方法獲取各類土地之間的流向,結合各類土地規(guī)模的預測結果確定用地增長量,該方法獲取的用地增長量更加符合研究區(qū)域的實際情況,同時土地流向的確定也為土地轉(zhuǎn)換規(guī)則的獲取提供了研究基礎；第二階段采用主成分分析法對影響城市發(fā)展的空間因子進行融合,最終形成各主成分的適宜性圖集,通過該方法確定的主成分空間因子能夠較全面的表達所有驅(qū)動因子的貢獻,又能夠提高模擬效率,減少計算工作量；第三階段采用C5.0分類算法獲取各類土地之間轉(zhuǎn)換的規(guī)則,通過該方法可以直觀的了解各空間因子與轉(zhuǎn)換規(guī)則間的關系。另外,還針對城市用地規(guī)模和布局模擬預測工作中存在的時序性和動態(tài)性問題進行了分析,將整個模擬過程中各環(huán)節(jié)可能出現(xiàn)的動態(tài)性因素劃分為用地規(guī)模時序性、空間因子動態(tài)性和控制因子動態(tài)性三類,針對這三種動態(tài)性問題設計了不同的修正模型,并基于三個方面的模型建立了城市用地規(guī)模和布局預測模擬的動態(tài)修正模型框架,通過修正框架的設計使CA模型在規(guī)則的獲取過程中具有自動學習和實時調(diào)整的優(yōu)點。 最后對武漢市2025年的各類土地規(guī)模和布局進行了模擬預測,預測結果顯示本文設計的模型和方法具有一定的先進性和較高的可用性,該模型較同類預測模型能夠更好的了解城市土地利用結構和分布,同時經(jīng)過動態(tài)修正模型框架的修正,提高了預測成果的延用性。本文還綜合應用數(shù)理統(tǒng)計模型、GIS空間數(shù)據(jù)處理方法、GIS空間分析模型以及數(shù)據(jù)挖掘模型和算法,基于ArcGIS組件,開發(fā)了一套城市用地模擬預測系統(tǒng)。該軟件平臺實現(xiàn)了本文研究的主要研究成果。
[Abstract]:Land is one of the important bases of the city . With the development of the city , the limitation of land resources and the increasing of the population , the rapid development of the economy and society , the contradiction between the human being and the increasing demand for land is becoming more and more obvious . Therefore , the scientific and reasonable forecast of the scale and layout of the urban land can provide scientific basis for the overall planning of land use planning and the adjustment of land use structure , so as to provide a technical method for solving the contradiction between land resources , population and economy .

At present , the study of urban land use spatial change mainly can be divided into two parts : urban land scale prediction based on mathematical statistics and urban land structure layout combining with GIS technology .

According to the relationship between the land use classification standard and the land use classification standard in China in 1984 and 2002 , this paper describes the relationship between the land use classification standard and the land use classification standard in China in 1984 and 2002 , and then analyzes the influence of the natural , social , economic , policy and other factors on the land change . By means of the correlation analysis method and the principal component analysis method , the paper describes the relationship between natural , social , economic , policy and other factors on land change .

In the aspect of land scale prediction , this paper presents a combined model of urban land scale prediction based on land classification , which takes the combination model as the base frame , and selects the optimal self - regression prediction model and multi - factor model to forecast the scale of all kinds of land according to the data characteristics of all kinds of land .

In the aspect of land spatial distribution simulation prediction , this paper presents a model of urban land layout simulation forecasting based on Markov - C5.0 classification algorithm . The model includes three stages : land increment calculation , spatial driving factor fusion and land conversion rule acquisition . The first stage uses Markov method to acquire the flow direction among all kinds of land .
In the second stage , the principal component analysis method is adopted to fuse the spatial factors influencing the development of the city , and the suitability atlas of each main component is finally formed , and the main component space factor determined by the method can comprehensively express all the driving factors , and can improve the simulation efficiency and reduce the calculation workload ;
This paper analyzes the temporal and dynamic problems existing in urban land scale and layout simulation , and sets up the dynamic correction model frame of urban land scale and layout forecast simulation based on three aspects .

Finally , the model and method of urban land use are simulated and forecasted by using the model and method . The model can better understand the urban land use structure and distribution , and improve the ductility of the forecast results .

【學位授予單位】：武漢大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F301.2;P208

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本文編號：1828063