徐蘊卓，吳曉磊，姜 影，郭子堅

（1.大連理工大學 海岸和近海工程國家重點實驗室，遼寧 大連 116024；2.中交水運規(guī)劃設計院有限公司，北京 100007）

引 言

港口規(guī)劃中，通常以陸域港界線的形式對城市和港口的陸域空間范圍進行分界，港界線作為一組固定的多段線，一旦確定便明確了港口和城市的用地區(qū)間。因此隨著后期港口和城市不斷發(fā)展，港界線及其周邊建成的部分永久性建筑物將會限制港口和城市雙方的進一步擴張，進而引起土地資源利用的沖突，導致港口不得不進行搬遷改造。例如，處于城市包圍之中的大連港老港區(qū)就因此選擇將客滾和內貿集裝箱運輸之外的運輸服務功能向大窯灣、大連灣等港區(qū)轉移[1]；青島港老港區(qū)也在逐步進行碼頭的騰退和搬遷[2]。因此，立足于港口和城市的未來長遠發(fā)展，在規(guī)劃階段對土地資源進行合理規(guī)劃，對避免港口搬遷產生的資源浪費，實現(xiàn)港口和城市的可持續(xù)協(xié)調發(fā)展具有重要意義。

已有的城市規(guī)劃及土地管理研究對土地利用彈性規(guī)劃方法展開了詳細探討[3-4]，以期增加土地利用規(guī)劃的機動性，保障區(qū)域有序協(xié)調發(fā)展。此類研究中涉及的彈性規(guī)劃理念為解決港口城市土地資源規(guī)劃問題提供了參考。

因此，本研究通過港口陸域縱深影響因素分析，建立基于GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的陸域縱深解析模型，并進一步構建港城交界帶空間范圍解析模型，實現(xiàn)港區(qū)后方港城交界帶空間范圍的定量解析。

1 港城交界帶空間范圍解析模型

1.1 港城交界帶定義

本文將港口未來發(fā)展過程中由港區(qū)發(fā)展需求變動或港區(qū)功能變遷導致的港區(qū)用地彈性變化范圍定義為港城交界帶。該地帶可視為土地資源利用的彈性控制區(qū)，該區(qū)域內用地功能規(guī)劃具有不確定性，可根據(jù)港口與城市的未來發(fā)展需求進行靈活的動態(tài)調整，從而避免規(guī)劃方案的頻繁修訂。當港口發(fā)展對土地資源提出需求時，港城交界帶內土地可作為港口用地功能臨時使用，若港口暫無進一步發(fā)展需求，城市經(jīng)濟發(fā)展亟需用地資源，則港城交界帶內土地資源可作為城市發(fā)展的臨時性用地。

為實現(xiàn)港城交界帶空間范圍的定量化描述，本文首先建立了陸域縱深解析模型，并在此基礎上進一步構建港城交界帶空間范圍解析模型。

1.2 陸域縱深影響因素分析

碼頭陸域縱深指碼頭岸線陸側直接或間接用于港口生產和輔助生產用地的尺度，應根據(jù)泊位性質、貨種、運量、裝卸工藝及集疏運條件等綜合分析確定[5]。結合呂威[6]、田佐臣[7]等人對陸域縱深影響因素的選取研究，充分考慮數(shù)據(jù)的可獲取性及可操作性，本文最終選取貨種、泊位吞吐量、泊位長度、碼頭前沿水深、泊位裝卸設備數(shù)量、泊位裝卸效率、泊位航線數(shù)及泊位利用率展開陸域縱深定量解析研究。

1）貨種 C（n）

港口吞吐量是反映港口生產運營活動的重要指標，也是衡量港口規(guī)模大小的決定性指標。泊位吞吐量作為各泊位一年內所完成的吞吐量，其值高低直接影響泊位后方陸域縱深。貨種 C（n）第t個泊位的吞吐量為 Q（n,t）= ｛ q（n,t）｝，萬t 或萬TEU。

1.3 基于GA-BP 算法建立陸域縱深解析模型

1）GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡

GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡通過利用遺傳算法（GA）優(yōu)化反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值和閾值，從而達到提高網(wǎng)絡收斂速度和穩(wěn)定性的目的。該算法基本流程如圖1 所示[8-9]。

圖1 GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法流程

GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡包含種群初始化、適應度函數(shù)計算、選擇操作、交叉操作、變異操作等多項步驟。本文針對BP 神經(jīng)網(wǎng)絡初始權值閾值構成的個體，采用誤差絕對值和作為適應度函數(shù)，利用輪盤賭選擇方法、實數(shù)交叉法、非均勻變異算子完成選擇、交叉和變異操作并找到最優(yōu)個體，作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的最優(yōu)初始權值和閾值。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層與輸出層組成[10]（如圖2）。輸入層為泊位吞吐量、泊位長度、碼頭前沿水深、泊位裝卸設備數(shù)量、泊位裝卸效率、泊位航線數(shù)和泊位利用率7 項輸入變量，可表示為：

圖2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結構示意

隱含層第k 個輸入可具體表示為：

其中，kω 為隱藏層與輸出層間連接權值，s 為隱含層節(jié)點總數(shù)，b 為輸出層閾值。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡基于誤差反向傳播原理，根據(jù)網(wǎng)絡預測誤差不斷更新網(wǎng)絡連接權值rkω 、kω 和節(jié)點閾值ka 、b，縮小陸域縱深預測值與實際值之間的差距，最終訓練得合適的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

2）陸域縱深解析模型

1.4 構建港城交界帶空間范圍解析模型

港口通常由多種不同貨類的泊位組成，因此在港區(qū)規(guī)劃過程中，為求解整個港區(qū)后方港城交界帶空間范圍，應依據(jù)不同貨種的陸域縱深解析模型分別求解各貨種泊位后方港城交界帶空間范圍。

2 算例分析

2.1 模型建立

本研究統(tǒng)計了美國長灘港、洛杉磯港、西雅圖港以及日本神戶港集裝箱泊位的泊位吞吐量、泊位長度、碼頭前沿水深、泊位裝卸設備數(shù)量、泊位裝卸效率、泊位航線數(shù)、泊位利用率以及泊位陸域縱深數(shù)據(jù)資料共93 組，選取65 組作為訓練數(shù)據(jù)，其余28 組作為測試數(shù)據(jù)。將遺傳算法優(yōu)化后的權值閾值作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值和閾值，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型結構確定為7×11×1，網(wǎng)絡隱含層和輸出層傳遞函數(shù)分別采用tansig 函數(shù)和purelin 函數(shù)，學習速率設為0.001，訓練次數(shù)設為100 次，隨后進行網(wǎng)絡訓練，最終獲得滿足條件的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡。

2.2 預測性能分析

為證明GA-BP 模型對陸域縱深預測的適用性和優(yōu)越性，本研究同時采用BP 模型和支持向量回歸（SVR）模型兩種較為普遍的預測方法進行對比分析。圖3 反映了3 種模型陸域縱深預測值與實際值的對比，圖4 反映了3 種模型預測值與實際值之間的殘差值對比。

圖3 各模型預測值與實際值對比

圖4 各模型殘差值對比

由圖3 可知，3 種模型的陸域縱深預測值曲線整體趨勢與實際值相符，但在個別點處出現(xiàn)預測值與實際值偏差較大的情況（測試樣本20）。結合圖4 中各模型的殘差值變化可知，SVR 模型的預測波動性較大，BP 模型預測效果較SVR 模型有一定改善，而GA-BP 模型整體而言具有較高穩(wěn)定性。為進一步分析各模型的預測性能，分別通過均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和平均絕對百分誤差（MAPE）對3 種模型的預測結果進行精度評定。

1）均方根誤差（RMSE）

式中： yj和分別為測試集第j 組樣本的陸域縱深實際值和預測值；testn 為測試集樣本總數(shù)，各模型預測精度如表1 所示。

表1 模型預測精度對比

由表1 可知，BP 模型預測性能略優(yōu)于SVR 模型，而GA-BP 模型預測結果較前兩者在精確度上具有明顯提升，其平均絕對百分誤差較BP 和SVR模型分別提高了2.8 %和3.5 %，均方根誤差則分別提高了23.5 m 和32.8 m。整體而言，GA-BP 模型在預測陸域縱深研究中表現(xiàn)出更優(yōu)越的精確度和穩(wěn)定性。因此本研究選擇GA-BP 模型展開陸域縱深的預測并完成港城交界帶空間范圍的定量解析。

2.3 港城交界帶空間范圍解析

基于集裝箱泊位陸域縱深解析模型，以華東地區(qū)某集裝箱港區(qū)泊位為研究對象，進行泊位后方港城交界帶空間范圍的計算。

該集裝箱泊位在港口未來發(fā)展過程中或將提高吞吐量目標，增設裝卸設備或升級泊位等級，因此在綜合考慮泊位發(fā)展的各類情景后，確定7 項影響因素的取值集合如下：

泊位吞吐量｛ q｝ = ｛8 6.5,97,99.2｝(萬TEU)；

泊位長度｛lb｝ = ｛3 70,400,430｝(m)；

碼頭前沿水深｛ db｝ = ｛1 6,17，18 ｝(m)；

泊位裝卸設備數(shù)量｛ cq｝ = ｛4 ， 5 ， 6 ｝(臺)；

泊位裝卸效率｛ rq｝ = ｛1 76,268,302｝(TEU/h)；

泊位航線數(shù)｛ cf｝ = ｛7 , 6, 5｝(條)；

3 結 語

本文從港口和城市長遠發(fā)展需求的角度出發(fā)，基于土地利用彈性規(guī)劃理念，提出一種港口城市用地的動態(tài)彈性規(guī)劃方法。該方法提出了港城交界帶的概念及其空間范圍的定量解析方法，是一種用地規(guī)劃方法的創(chuàng)新，有利于增強土地資源規(guī)劃的合理性，促進港口和城市未來的可持續(xù)協(xié)調發(fā)展。同時本文以集裝箱碼頭為例，對我國華東地區(qū)某集裝箱港區(qū)泊位進行港城交界帶空間范圍的解析，給出規(guī)劃建議值為148 m；并通過BP、SVR、GA-BP 模型預測結果的對比分析驗證了本文采用的GA-BP模型在陸域縱深預測中的適用性和優(yōu)越性。