呂潔

摘要：回顧土地利用空間布局優(yōu)化內(nèi)涵和理論基礎(chǔ)，對比分析各種優(yōu)化方法的優(yōu)缺點，從研究理論、研究尺度和研究方法上進行了總結(jié)和展望。研究表明：土地利用空間布局優(yōu)化的研究起步較晚，理論基礎(chǔ)較為薄弱；從研究尺度上看，用地類型的分類和空間分辨率問題成為土地利用空間布局優(yōu)化關(guān)鍵所在；從研究方法上看，應當加強3S技術(shù)、計算機智能模擬技術(shù)以及傳統(tǒng)規(guī)劃技術(shù)的融合，形成客觀、準確、科學的土地利用規(guī)劃技術(shù)體系。

關(guān)鍵詞：土地利用空間布局；優(yōu)化；研究進展

中圖分類號：C93 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3198（2011）19-0041-01

國土資源的空間性使得土地資源利用不僅僅是各用地類型數(shù)量結(jié)構(gòu)配置的問題，更是空間布局優(yōu)化的問題。近些年來，不科學的土地利用空間布局制約經(jīng)濟社會持續(xù)健康發(fā)展的現(xiàn)象愈加嚴重，人們對景觀生態(tài)價值的訴求更加強烈，基于此，土地利用空間布局優(yōu)化成為學界的前沿問題。

1 土地利用空間布局優(yōu)化的內(nèi)涵、理論與模型方法

1.1 土地利用空間布局優(yōu)化內(nèi)涵

學界對土地利用空間布局優(yōu)化的理解不盡相同，一些學者認為土地利用空間布局優(yōu)化是各用地類型在空間上的優(yōu)化組合的過程，也是符合生態(tài)規(guī)律、生態(tài)經(jīng)濟規(guī)律和景觀生態(tài)學原理并形成新的符合生態(tài)學要求的土地利用空間格局的過程；一些學者以建筑物的環(huán)保性能為例，認為空間多層利用、及其生態(tài)經(jīng)濟環(huán)境效應是土地利用空間優(yōu)化布局的內(nèi)涵所在。盡管學界對其概念沒有統(tǒng)一的標準，但在以下幾個方面達成了共識：

（1）土地利用空間布局優(yōu)化的目標是實現(xiàn)土地資源的可持續(xù)利用，促進經(jīng)濟、社會和生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展；

（2）土地利用空間布局優(yōu)化應當符合生態(tài)規(guī)律、生態(tài)經(jīng)濟規(guī)律和景觀生態(tài)學原理；

（3）土地利用空間布局優(yōu)化是形成新的符合生態(tài)學要求的土地利用空間格局的過程。

1.2 土地利用空間布局優(yōu)化理論基礎(chǔ)

土地利用空間布局的理論體系目前尚不完備，可以借鑒的有土地經(jīng)濟學中農(nóng)業(yè)區(qū)位論和工業(yè)區(qū)位論，區(qū)域經(jīng)濟方面的增長極核理論，空間幾何學中的分形理論，景觀生態(tài)學格局優(yōu)化理論，控制城市蔓延的精明增長理念，以及生態(tài)學中的綠當量、生態(tài)位等理論。

1.3 土地利用空間布局優(yōu)化模型方法

要將各種用地類型在空間布局上落實，必然需要計算機技術(shù)的支持。目前學界常用的模型方法有遺傳算法、粒子群算法、元胞自動機等。

（1）遺傳算法。遺傳算法一種模擬自然進化過程尋找最優(yōu)解的搜索算法，它是通過改變基因的配置來實現(xiàn)問題的整體優(yōu)化，通常與多目標規(guī)劃相結(jié)合解決土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題。在實踐過程中，它具有以下優(yōu)點：它采用概率化的尋優(yōu)方法自動獲取和指導優(yōu)化的搜索空間，并且能夠自動調(diào)整搜索方向，不需要規(guī)則約束，不受操作者的主觀影響，科學性強；通過參數(shù)等數(shù)值設(shè)定能夠得到多套方案可供選擇，靈活性大；在運行過程中，沒有求導和函數(shù)連續(xù)性的限定，能夠用于復雜、不可微或者無法用解析式表達的目標函數(shù)優(yōu)化問題，適用于土地利用這一復雜系統(tǒng)的優(yōu)化問題研究；只需輸入相關(guān)數(shù)據(jù)即能自動生成優(yōu)化方案，操作簡單。

但是其缺點主要表現(xiàn)在“非成熟收斂”，即某一個體在種群中的絕對優(yōu)勢在運算過程中被強化，使得搜索過程跳過其他個體得到局部最優(yōu)解，不能進一步迭代產(chǎn)生更優(yōu)可行解。此外，存在計算精度和計算效率的問題，即當圖斑編碼復雜時，相應程序編碼也較為復雜，影響空間搜索關(guān)聯(lián)性。

（2）粒子群算法。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一種基于迭代的優(yōu)化工具，源于對鳥類捕食行為的研究。在粒子群算法中，每個粒子即解空間中的一個解，根據(jù)自己和同伴的飛行經(jīng)驗來調(diào)整自己的飛行。在飛行經(jīng)歷中，個體的最佳位置即個體極值（pBest），群體的最佳位置即群體極值（gBest）；利用信息共享機制，每個粒子依據(jù)這兩個極值不斷更新自己，從而生成新一代的群體；而粒子的評價則是通過優(yōu)化問題決定的適應度函數(shù)值體現(xiàn)的。

目前已有學者應用粒子群算法研究空間優(yōu)化問題，但將其引入土地利用布局優(yōu)化研究的并不多見。馬世發(fā)等認為城鎮(zhèn)土地利用空間優(yōu)化的實質(zhì)是在GIS平臺支持下對土地圖斑進行運算操作，核心思想是利用粒子（土地利用圖斑）的空間分布模擬土地利用空間格局，模型實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)是速度調(diào)整函數(shù)和位置調(diào)整函數(shù)。

研究表明，該方法具有以下優(yōu)點：該方法不需要進行二進制編碼，直接根據(jù)被優(yōu)化問題的進行實數(shù)編碼，無需遺傳算法的選擇、交叉、變異等算子和操作，而是依據(jù)粒子速度完成搜索，收斂速度更快；智能性強，能有效平衡局部和全局的搜索，避免過早成熟，并行處理粒子行為和空間區(qū)域，空間搜索具有離散跳躍性。其缺點主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和空間尺度，以及算法效率上。

1.4 元胞自動機模型

基于在實際應用中遺傳算法和粒子群算法本身存在的缺點，一些學者利用元胞自動機模型探討土地利用空間布局問題。胞自動機模型（CA Celluar automata）是時間、空間、狀態(tài)都離散，空間的相互作用及時間上因果關(guān)系皆局部，只需構(gòu)造規(guī)則，無需明確方程便可建模的網(wǎng)格動力學模型。

該方法的優(yōu)點如下：（1）開放性好。不需要明確的數(shù)學方程，適合解決復雜系統(tǒng)微觀空間變化模擬問題，并且通過轉(zhuǎn)化規(guī)則，可以讓元胞模擬不同尺度的演化過程。（2）數(shù)據(jù)兼容性較好。CA以柵格單元空間來定義元胞自動機，與其他空間數(shù)據(jù)集（GIS、RS）有良好兼容性。

但也存在不足之處：（1）應用尺度問題。元胞空間的劃分以空間分辨率為基礎(chǔ)，現(xiàn)有的研究常以區(qū)域尺度為視角，原因在于更為精細的土地分類系統(tǒng)數(shù)據(jù)不全面，因此研究者大多采用大尺度范圍的國土資源詳查分類標準。（2）缺乏主觀因素的考慮。單一的CA系統(tǒng)不能很好的反映政策等“人為”因素的影響。

眾多實踐表明，復雜的地理現(xiàn)象需要借助多個模型的集合來求解，土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化亦如此。有學者借助馬爾柯夫、層次分析，構(gòu)建復合模型以彌補CA模型的缺點；也有學者把CA與Agent（代理人）技術(shù)結(jié)合起來，將決策信息引入CA模型構(gòu)建的土地利用系統(tǒng)研究中。

2 一些思考與想法

從研究理論上看，土地經(jīng)濟學理論強調(diào)土地的經(jīng)濟特性，從經(jīng)濟效益最大化的數(shù)量配置和空間異質(zhì)性角度構(gòu)建模型進行分析；地域空間布局理論側(cè)重對不同用地類型組合的描述；生態(tài)學理論則關(guān)注各種土地的生態(tài)效益，基于碳平衡、生態(tài)系統(tǒng)服務價值等生態(tài)環(huán)境效益構(gòu)建優(yōu)化模型。這些理論為土地利用空間布局提供了不同的研究視角，但邏輯嚴謹、體系完備的土地利用空間布局優(yōu)化理論體系尚未形成。

從研究尺度上看，用地類型的分類和空間分辨率問題成為土地利用空間布局優(yōu)化關(guān)鍵所在。數(shù)量結(jié)構(gòu)優(yōu)化只需探討各種用地類型在研究區(qū)域內(nèi)的數(shù)量配置比例關(guān)系，應用尺度較靈活；而空間結(jié)構(gòu)布局由于要將各種用地類型落實到空間實處，在信息采集時圖斑的細碎程度很難統(tǒng)一，例如住宅用地是分散的，零碎的，小面積的，而工業(yè)用地通常是規(guī)整的，集中的，大面積的。最終成果的空間尺度由分辨率最小的圖斑決定，這樣一些細碎的關(guān)鍵信息必然被掩蓋掉。在實際研究中，多數(shù)學者側(cè)重研究城市內(nèi)部或者城市邊緣區(qū)域的土地空間結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化配置，少有將二者結(jié)合起來。

在研究方法上，信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展為土地利用結(jié)構(gòu)和空間布局優(yōu)化提供了更為科學和開放的決策方法。計算機模擬和3S技術(shù)的應用，使得土地利用結(jié)構(gòu)和空間布局優(yōu)化更具有動態(tài)性、操作性和靈活性，但是這些方法往往客觀性過強，無法很好地體現(xiàn)土地利用的主觀因素，近年來一些學者嘗試將大眾決策機制引入模型方法中，進一步豐富了研究方法。

其實，不論是采用何種理論、模型方法和空間尺度研究我國土地利用空間布局問題，其總的指導是不變的：（1）設(shè)定國土生態(tài)屏障網(wǎng)絡用地；（2）優(yōu)先安排基本農(nóng)田；（3）協(xié)調(diào)基礎(chǔ)設(shè)施用地；（4）優(yōu)化城鎮(zhèn)工礦用地；（5）拓展城鄉(xiāng)生產(chǎn)和綠色空間；（6）構(gòu)建土地利用景觀風貌。