楊文杰，杜劍光*，何華貴，楊衛(wèi)軍，陳利燕

（1. 廣州市城市規(guī)劃勘測設(shè)計(jì)研究院，廣東 廣州 510060）

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城鎮(zhèn)化也進(jìn)入了快速增長階段。然而，城市增長的同時帶來了城市發(fā)展無序、自然資源破壞等一系列問題，嚴(yán)重影響了城市的可持續(xù)發(fā)展[1-2]。因此，如何科學(xué)有效地引導(dǎo)城市的發(fā)展、規(guī)劃以及管理城市空間擴(kuò)展成為城鎮(zhèn)化過程中需要重點(diǎn)關(guān)注和研究的問題。城市增長邊界（UGB）可用于界定城市和非城市的邊界區(qū)域，有效治理城鎮(zhèn)化過程中遇到的無序蔓延、過度發(fā)展等問題[3-5]。國內(nèi)外學(xué)者采用多種模型和方法對UGB的劃定進(jìn)行了研究與探索[6-13]。元胞自動機(jī)（CA）能反映城市系統(tǒng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)、動態(tài)模擬土地利用變化，因此被廣泛應(yīng)用于土地利用的模擬與預(yù)測中。通過CA 模型模擬預(yù)測的結(jié)果可進(jìn)行UGB 劃定，但傳統(tǒng)的CA 模型在轉(zhuǎn)換規(guī)則挖掘策略和景觀動態(tài)變化模擬兩個方面存在一定的不足。LIANG X[14]等提出的斑塊生成土地利用模擬（PLUS）模型，可以更好地挖掘各種土地利用類型變化的誘因，更好地模擬各土地利用斑塊級的變化，模擬結(jié)果可以更好地支持規(guī)劃和管理。基于形態(tài)學(xué)的膨脹腐蝕方法在圖形邊緣提取方面具有廣泛應(yīng)用，能有效提取圖形邊緣以及分割和細(xì)化圖形。

結(jié)合上述背景和存在的問題，本文引入PLUS 模型和基于形態(tài)學(xué)的膨脹腐蝕方法提取UGB，構(gòu)建PLUS-UGB模型，并將其應(yīng)用于廣州市2035年城市發(fā)展模擬預(yù)測與UGB的劃定中。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

廣州市的總面積為7 434 km2，2020年廣州市地區(qū)生產(chǎn)總值為25 019.11億元，常住人口為1 530.59萬人，常住人口城鎮(zhèn)化率為86.46 %，明顯高于全國水平（60.6 %）。隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，廣州市目前仍進(jìn)行著快速城鎮(zhèn)化，區(qū)域內(nèi)土地利用變化明顯。因此，本文選取廣州市進(jìn)行UGB 劃定研究具有極強(qiáng)的代表性。

1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本文采用的土地利用數(shù)據(jù)來源于2015 年全球精細(xì)地表覆蓋產(chǎn)品（GLC_FCS30-2015） 以及結(jié)合2019—2020 年時序Landsat 地表反射率數(shù)據(jù)、Senti?nel-1SAR數(shù)據(jù)、DEM地形高程數(shù)據(jù)、全球?qū)ｎ}輔助數(shù)據(jù)集、先驗(yàn)知識數(shù)據(jù)集等生產(chǎn)的2020 年全球30 m 精細(xì)地表覆蓋產(chǎn)品（GLC_FCS30-2020）。通過重分類的方式，獲得耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地5 種土地利用類型數(shù)據(jù)，如圖1所示。

圖1 廣州市2015年和2020年土地利用數(shù)據(jù)

本文采用的驅(qū)動因子為氣候環(huán)境數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，其中氣候環(huán)境數(shù)據(jù)包括高程、坡度、到河流的距離；社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)包括人口、GDP、到高速公路的距離、到一級道路的距離、到二級道路的距離，如圖2所示。

圖2 土地利用模擬驅(qū)動因子

2 研究方法與思路

2.1 PLUS模型

PLUS 模型的框架包括基于土地?cái)U(kuò)張分析策略的轉(zhuǎn)化規(guī)則挖掘框架（LEAS）和基于多類型隨機(jī)斑塊種子機(jī)制的CA 模型（CARS）兩個部分。LEAS 將兩期土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，提取兩期土地利用數(shù)據(jù)的變化部分；然后隨機(jī)選取采樣點(diǎn)，結(jié)合土地利用類型，采用隨機(jī)森林（RCF）算法[15]分別對各土地利用類型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取不同土地利用類型的擴(kuò)張規(guī)則。RCF算法的表達(dá)式為：式中，k為土地利用類型；i為k所在的元胞；M為決策樹總數(shù)；x為由多個驅(qū)動因素組成的向量；d為0 或1（1 表示還有其他土地利用類型轉(zhuǎn)換為k，0 表示無）；為土地?cái)U(kuò)張概率；I() 為決策樹集；hn(x)為向量x第n個決策樹的預(yù)測類型。通過LEAS 獲取了各土地利用類型的擴(kuò)張規(guī)則，再通過CARS模擬各土地利用類型的斑塊演化。CARS是一種由情景驅(qū)動的土地利用模擬模型，采用基于閾值下降的多類型隨機(jī)斑塊種子機(jī)制，利用蒙特卡洛方法，當(dāng)某土地利用類型的鄰域效應(yīng)為0 時，在各土地利用類型的發(fā)展概率面上生成變化種子，則有：

式中，t為閾值降低值；r為0～1 范圍內(nèi)的隨機(jī)值；μk為產(chǎn)生新土地利用類型斑塊的閾值；OP為土地利用總體概率；為土地利用類型k在元胞i的鄰域效應(yīng)；為土地利用類型k未來發(fā)展需求的影響。

2.2 鄰域影響因子與轉(zhuǎn)換成本

鄰域影響因子能反映不同土地利用類型與鄰域范圍不同用地單元之間的相互作用[16]，用以表達(dá)不同土地類型的擴(kuò)張能力。其計(jì)算公式為：

鄰域影響因子的閾值范圍為0～1，值越大表示該土地利用類型的擴(kuò)張能力越強(qiáng)。轉(zhuǎn)換成本表示某土地利用類型轉(zhuǎn)換為其他類型的困難程度。

2.3 模型精度驗(yàn)證

本文采用Kappa系數(shù)驗(yàn)證PLUS模型的精度。Kappa系數(shù)[17]是檢驗(yàn)一致性的指標(biāo)，可衡量分類效果。Kappa系數(shù)基于混淆矩陣，值域?yàn)?1～1，通常大于0，計(jì)算公式為：

式中，P0為預(yù)測與實(shí)際對比的總體精度；Pe為由于偶然機(jī)會造成預(yù)測結(jié)果一致性的概率，即隨機(jī)一致性。

2.4 基于形態(tài)學(xué)的UGB劃定方法

形態(tài)學(xué)的膨脹腐蝕運(yùn)算[18]在圖像邊緣檢測方面具有廣泛應(yīng)用，可有效解決圖像噪聲問題。本文結(jié)合土地利用模擬的預(yù)測結(jié)果，利用生態(tài)學(xué)的3×3結(jié)構(gòu)元素的膨脹腐蝕運(yùn)算方法對UGB進(jìn)行劃定。

膨脹運(yùn)算是從由結(jié)構(gòu)元素確定的鄰域塊中選取圖像值與結(jié)構(gòu)元素值之和的最大值，代表結(jié)構(gòu)元素的移動，將其中的非城市單元轉(zhuǎn)換為城市單元；腐蝕操作則與膨脹相反，是從由結(jié)構(gòu)元素確定的鄰域塊中選取圖像值與結(jié)構(gòu)元素值之和的最小值，代表結(jié)構(gòu)元素的移動，將其中的城市單元轉(zhuǎn)換為非城市單元。

3 研究結(jié)果與分析

3.1 土地利用擴(kuò)張?zhí)崛?/h3>

由2015年和2020年的土地利用變化可知（表1），2015 年城市建設(shè)用地面積為1 408.87 km2，占整個廣州市的18.95%，非城市建設(shè)用地面積（農(nóng)田、森林綠地、濕地、水域）為6 025.13 km2；2020 年城市建設(shè)用地面積為1 496.31 km2，占整個廣州市的20.13%，非城市建設(shè)用地面積為5 937.69 km2。2015—2020 年城市建設(shè)用地面積增加了87.44 km2，其他土地利用類型面積不斷減少，其中耕地面積減少最為突出，減少了41.8 km2，林地面積減少了23.58 km2，草地面積減少了0.07 km2，水域面積減少了21.97 km2，其主要原因在于2015—2020年廣州市城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷推進(jìn)，致使城市用地邊緣的農(nóng)田轉(zhuǎn)換為城市用地。

表1 2015—2020年土地利用擴(kuò)張情況

3.2 PLUS模型精度驗(yàn)證

根據(jù)2015年的土地利用狀況，結(jié)合各土地利用類型的擴(kuò)張概率，通過PLUS 模型模擬得到2020 年廣州市的土地利用情況，并與2020年廣州市真實(shí)的土地利用情況進(jìn)行對比，結(jié)果如圖3 所示。通過定性分析發(fā)現(xiàn)，利用PLUS 模型進(jìn)行城市土地利用模擬的結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)在整體空間分布上大體一致。

圖3 2020年土地利用預(yù)測與真實(shí)數(shù)據(jù)對比

根據(jù)2020 年真實(shí)土地利用情況和模擬預(yù)測結(jié)果，可以得到各土地利用類型的模擬準(zhǔn)確率，如表2 所示，可以看出，各土地利用類型的模擬準(zhǔn)確度均達(dá)到98%以上，Kappa系數(shù)為0.943 1，F(xiàn)OM值為0.275，說明模擬結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)具有高度的一致性，能較好地呈現(xiàn)真實(shí)的城市發(fā)展形態(tài)，因而將其應(yīng)用于預(yù)測城市未來用地發(fā)展的可靠性也較高。

表2 2020年土地利用模擬預(yù)測與真實(shí)數(shù)據(jù)比對情況

3.3 多情景下土地利用模擬預(yù)測

城市的土地利用預(yù)測模擬需要考慮不同的發(fā)展情景，不同情景下城市發(fā)展和擴(kuò)展的方向和趨勢也有所不同。根據(jù)未來城市發(fā)展模擬的目標(biāo)，本文設(shè)定了自然發(fā)展情景（ND）、耕地保護(hù)優(yōu)先情景（CD）和生態(tài)保護(hù)優(yōu)先情景（EP）3種情景下的土地利用模擬預(yù)測。

參考已有經(jīng)驗(yàn)和研究成果，經(jīng)過多次試驗(yàn)，本文設(shè)計(jì)了不同場景下鄰域影響因子和轉(zhuǎn)換成本矩陣。本文將各土地利用類型的擴(kuò)張能力定義為建設(shè)用地>水域>草地>耕地>林地，其中建設(shè)用地的擴(kuò)張能力最強(qiáng)，設(shè)為1，林地的擴(kuò)張能力最弱，設(shè)為0.1，具體用地?cái)U(kuò)張能力（即鄰域影響因子）如表3所示。

表3 各土地利用類型的鄰域影響因子

在不同情景下，本文設(shè)計(jì)了不同的轉(zhuǎn)換成本矩陣，如表4所示：①在ND下，通常建設(shè)用地不會轉(zhuǎn)換為其他土地利用類型；②在CD 下，耕地不能轉(zhuǎn)換為其他土地利用類型，除建設(shè)用地外其他土地利用類型可轉(zhuǎn)換為耕地；③在EP 下，林地和草地能相互轉(zhuǎn)換，但不能轉(zhuǎn)換為其他土地利用類型，除建設(shè)用地外，其他土地利用類型可轉(zhuǎn)換為林地和草地。

表4 轉(zhuǎn)換成本矩陣

為了更準(zhǔn)確地分析不同情景下土地利用變化情況，本文選取黃埔區(qū)的一個子區(qū)域進(jìn)行比較分析。該子區(qū)域?yàn)閺V州市目前城市擴(kuò)張的分界區(qū)域，可更加明顯地對各場景下土地利用變化情況進(jìn)行分析。本文利用PLUS 模型，結(jié)合不同的發(fā)展目標(biāo)和轉(zhuǎn)換成本，得到廣州市2035年多情景下的模擬預(yù)測結(jié)果，如圖4所示，可以看出：①廣州市南部和東部的城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張較多，越秀區(qū)、荔灣區(qū)、海珠區(qū)、天河區(qū)屬于廣州市老城區(qū)，城市擴(kuò)張基本沒有變化；②在ND 下，城市擴(kuò)張過程侵占了較多的耕地和草地，應(yīng)重點(diǎn)注意對耕地和草地的保護(hù)；③在CD 下，限制了城市擴(kuò)張對耕地的占用，城市發(fā)展更為緊湊，但城市擴(kuò)張的速度最慢；④在EP 下，林地和草地的面積最大，城市發(fā)展較多地占用了耕地。

圖4 不同情景下廣州市2035年土地利用擴(kuò)張模擬結(jié)果

3.4 UGB劃定

本文利用PLUS-UGB模型得到不同情景下廣州市2035 年的UGB 劃定結(jié)果，如圖5 所示，可以看出：①在ND 下，2035 年廣州市UGB 面積為1 716.49 km2，占廣州市總面積的23.09%；②在CD 下，2035 年廣州市UGB 面積為1 585.53 km2，占廣州市總面積的21.33%；③在EP 下，2035 年廣州市UGB 面積為1 625.63 km2，占廣州市總面積的21.87%；④劃定的UGB 能很好地保留土地利用模擬預(yù)測結(jié)果的基本細(xì)節(jié)，在城市發(fā)展較復(fù)雜的地區(qū)也能保持UGB 的邊緣細(xì)節(jié)。

圖5 不同情景下廣州市2035年UGB劃定

在各種情景下，新增的城市建設(shè)用地主要分布在番禺區(qū)、南沙區(qū)、黃埔區(qū)和增城區(qū)，與廣州市提出的“東進(jìn)、南拓”的總體發(fā)展思路基本一致。通過比較《廣州市城市總體規(guī)劃（2017—2035）》發(fā)現(xiàn)，本文劃定的UBG 范圍與總規(guī)中的戰(zhàn)略發(fā)展總體一致，說明利用PLUS-UGB 模型劃定UGB 具有一定的可靠性。

4 結(jié) 語

本文基于廣州市2015 年和2020 年土地利用數(shù)據(jù)，利用PLUS 模型和多類驅(qū)動因子數(shù)據(jù)得到模擬預(yù)測的2020 年土地利用數(shù)據(jù)；并與2020 年土地利用真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而驗(yàn)證了PLUS 模型的模擬精度（Kappa 系數(shù)為0.943 1、FOM 值為0.275）。基于PLUS模型，在ND、CD、EP場景下模擬得到2035年廣州市的土地利用發(fā)展預(yù)測結(jié)果，并結(jié)合形態(tài)學(xué)膨脹腐蝕運(yùn)算，構(gòu)建了PLUS-UGB 模型，進(jìn)而劃定了廣州市多情景下的UGB。通過本文研究可獲得不同場景下的土地利用預(yù)測結(jié)果，劃定不同場景下城市的未來增長邊界，對城市的土地利用發(fā)展規(guī)劃以及提高土地利用結(jié)果的可持續(xù)發(fā)展具有一定的幫助，也有助于政策制定者制定土地利用管理規(guī)定和土地政策。然而，本文僅考慮了8 種城市驅(qū)動因子，且未對不同種類的驅(qū)動因子產(chǎn)生的影響進(jìn)行分析研究，今后可對不同的驅(qū)動因子進(jìn)行分類，以探索不同分類下驅(qū)動因子對土地利用模擬和UGB劃定的影響。