城市化进程中城市绿地空间扩展的动态调控研究

In the process of China’s rapid urbanization, lack of dynamic evaluation basis, especially the regulative methods of urban green space expansion guided by the dynamic simulation technology has been the important reason of disjunction between China’s urban green space expansion with the urban development.. To solve these problems,based on 3S technology, explores the scientific regulation of urban green space expansion using dynamic simulation techniques. The main content of the study includes: 1) Extract the driving factors of urban green space expansion based on the interpretation of high resolution urban remote sensing image during different periods using 3S technology. Under Fragstats3.3 quantitative evaluation, predict the fractionation trends of urban green space expansion over typical driving factors. 2) Establish the driving factors model of urban green space expansion and analyze the urban green space expansion law under synthesized driving factors based on Markov cellular automata (CA) model techniques. 3) Using the transformational rules of urban green space micro land cellular under artificial neural network (ANN) and cellular automaton (CA) model, establish dynamic simulation model for the urban green space expansion to simulate the general process of green space expansion in the future urbanization process, which is as a way to regulate urban green space expansion and explore new theories and methods for the planning and construction of urban green space.

在我国快速城市化进程中，缺乏动态化的评价依据，特别是缺乏以动态模拟技术为指导的城市绿地空间扩展的调控方法，是造成我国城市绿地布局与城市发展脱节的重要原因。. 为此，本项目以“3S”技术为平台，利用空间动态模拟技术探讨城市绿地扩展的科学调控。研究的主要内容包括：1）利用3S技术对不同时期城市高分辨率遥感影像解译的基础上提取城市绿地空间扩展的驱动因素，并基于Fragstats3.3定量评价各典型驱动因素下城市绿地空间扩展的分异趋势；2）基于空间马尔柯夫的元胞自动机模型技术，建立城市绿地空间扩展驱动因素机制模型，分析综合驱动因素下城市绿地空间扩展的规律；3）利用人工神经网络元胞自动机模型中城市绿地微观土地元胞的转换规则，建立城市绿地空间扩展的动态模拟模型，模拟预测未来城市化过程中绿地空间扩展的一般规律，并以此探索城市绿地布局的科学途径，为城市绿地的规划建设探索新的理论与方法。

在中国特色社会主义进入高质量发展的新时代背景下，城市绿地的发展也由“数量扩张型”向“质量提升型”转变。当前我国城市绿地空间发展的最大特征就是“动态化”，所以城市绿地空间扩展的动态调控研究已成为城市绿地规划建设领域的热点之一。课题以城市绿地空间扩展调控为对象，利用“3S”技术平台，从基础数据的收集整理与城市绿地空间数据库的建立，到城市绿地空间扩展动态模拟模型的构建及其实现，再到实践案例的验证分析。研究过程在逻辑上逐步推进，针对城市绿地空间扩展的动态模拟和调控的理论与方法进行了系统的研究。（1）利用在时间演变模拟上较强的马尔科夫(Markov)链和在空间计算能力较强的元胞自动机(CA)模型相结合，构建了城市绿地空间扩展动态模拟模型。在IDRISI软件的支持下，将城市绿地作为城市微观土地元胞的转换规则，把Markov链得到的研究区数据转换概率矩阵加入到CA模型中，再将由城市绿地空间变化的各影响因素得到的绿地转化适宜性图集集成到CA-Markov模型中，便可进行各土地利用类型转移面积及其概率的动态模拟。(2)以南京河西新城北部区域为研究对象，依据2004年、2010年、2016年等年份7月的土地利用数据，利用构建的元胞自动机-马尔柯夫(CA-Markov)空间动态模拟模型，成功模拟预测了研究区域2022年城市绿地空间扩展情况。CA-Markov模型在利用2004年、2010年数据模拟的2016年城市绿地分布与2016年绿地实际分布相比精度达到了87.23%，Kappa指数为0.8533，这说明模拟结果具有较高的可信度。(3)以城市绿地空间调控技术为基础，开展了长三角城市群、苏锡常都市圈和富平县等不同空间尺度的城市绿地空间规划调控实践研究，均取得了良好的实践效果。 . 总之，本课题所提出的城市绿地空间扩展的动态模拟和调控的技术方法体系，可为我国新时期城市绿地系统规划或城市绿地空间布局优化提供可操作的建议，这对推动我国城市绿地的高质量发展具有现实意义。