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基于LP-MCDM-CA模型的土地利用结构优化研究——以天水市为例 总被引：3，自引：0，他引：3
土地利用类型数量在地域空间上的优化配置是实现土地可持续利用,提高土地聚集效应和保持土地生态系统平衡的重要途径.针对当前土地利用优化配置模型存在的不足,构建了基于多目标线性规划与元胞自动机的土地利用优化配置模型(MCDM-CA),在定义邻域规则、转换规则和土地适宜性评价的基础上,开展了基于经济效益、生态效益最大化的土地利用空间配置,实现了土地资源数量结构优化与空间布局优化的统一;并运用该模型对天水市土地利用结构优化进行了实证研究.研究表明,该模型兼顾到区域宏观水平上的土地利用数量结构与局部尺度上的土地利用适宜性,能够较好地同时模拟不同土地利用类型以及不同人类决策情景下的土地利用效果.本研究可为解决土地利用规划中的资源优化配置关键问题提供新的技术方法. 相似文献
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土地利用空间优化配置研究进展与展望 总被引：13，自引：0，他引：13
土地利用优化配置是实现土地可持续利用,促进区域经济快速发展和环境逐步和谐的重要途径.科学的土地利用优化配置能充分发挥土地利用潜力、提高土地聚集效应、保持土地生态系统平衡.以往的土地利用优化配置研究主要侧重土地利用数量结构的优化,却忽视了土地利用空间布局的优化.尽管土地利用数量结构是土地利用合理配置的基础,但是在地域空间上分布不当,就会限制土地利用效率的提高,影响土地资源配置的科学性和精确性.因此如何将各土地利用类型数量在地域空间上进行合理的落位,开展土地利用空间优化配置问题研究显得尤为重要.本文全面地解释了土地利用空间优化配置的概念,系统介绍了国内外土地利用空间布局的相关理论和方法,并从地理学、景观生态学、系统工程和管理学、地理信息系统及遥感和数学模型应用、社会学和政策学等理论角度,对土地利用空间优化配置的发展方向和趋势进行了展望,以期促进土地利用空间优化配置研究的创新和深化. 相似文献
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土地利用空间优化是实现土地资源合理利用和区域可持续发展的重要途径和手段,是目前研究的一个热点,在文献阅读的基础上,分析比较了数理统计模型、CLUE-S模型、元胞自动机模型、多智能体系统模型四种土地利用空间优化方法的优缺点.结果是:多智能体系统模型从土地利用的主体出发,选择影响土地利用空间优化的驱动因素,抽象定量化表达智能体的行为准则,利用智能优化算法来选择土地利用类型在空间上的演变过程,并在多目标函数及约束条件下判断土地利用空间优化方案的优劣性,很好的解决了土地利用空间优化过程中土地利用主体、土地利用环境、土地利用类型三个最主要问题在空间上的演变,比数理统计模型、CLUE-S模型、元胞自动机模型在土地利用空间优化方面更具有优势,是未来土地利用空间优化方法的发展趋势. 相似文献
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土地利用优化配置中系列模型的应用——以乐清市为例 总被引：44，自引：12，他引：32
土地利用优化配置,既包括宏观数量与空间结构格局的优化,也包括微观尺度生产要素的合理比配,是一个多目标、多层次的持续拟合与决策过程。本文结合乐清市实证研究,提出了运用系列模型研究县域土地利用优化配置的新方法。系列模型由空间分区模型、结构优化模型和微观设计模型,按照土地资源优化配置目标的内在联系性组合而成。系列模型既能够发挥单个模型的作用,也能充分利用它们在土地利用优化配置与决策中所具有的同一性与互补性,在科学协调土地利用配置数量与空间、宏观与微观之间的关系中更好地发挥其综合优势,因而具有广阔的应用前景。 相似文献
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绿洲城市土地利用多目标优化研究——以新疆奎屯市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以新疆典型绿洲城市奎屯市为例进行实证分析,耦合资源价值核算方法,设置变量,建立目标函数和约束方程,构建多目标优化线性模型,对干旱区绿洲城市的土地利用优化配置进行方法性的探索,并为其土地可持续利用提供参考.结果表明:多目标优化线性模型可以克服多目标线性规划法中目标函数和评价指标值范围难以确定的缺陷,运用该多目标优化模型的土地利用优化方案保障了研究区经济发展的用地需求,满足了其社会稳定和社会保障所需的土地,改善了研究区较为脆弱的生态环境,使研究区土地利用综合效益得到明显提升,优化结果达到预期目标,多目标优化方法适宜用在绿洲城市土地利用优化配置研究. 相似文献
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针对传统优化模型难以将土地利用数量结构与空间布局优化有效统一的问题,本文提出基于混合蛙跳算法的土地利用优化模型,以地理栅格为基本操作单元,引入首尾排序分组、智能学习算子与变异算子改进算法,实现土地利用空间格局优化。以重庆市渝北区2016年的土地利用数据对2030年土地利用空间格局进行优化,优化前生态系统服务价值为2.012×10~9元,优化后为2.099×10~9元,区域经济总产出优化前为1.263×1011元,优化后为2.148×1011元,土地利用集约度优化前为0.654,优化后为0.812,增长幅度分别为4.3%、70.1%、26.3%。研究表明利用混合蛙跳算法建立土地利用优化模型,能够在多个优化目标与限制条件下,同时进行土地利用数量与空间格局优化,具有较强的全局寻优能力与较快的收敛速度。 相似文献
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基于多目标遗传算法的土地利用空间结构优化配置 总被引：12，自引：0，他引：12
针对如何将土地利用数量结构落实到具体的地域空间，以实现土地资源的优化配置的土地利用总体规划编制难点，以及常规的叠加法等土地利用配置方法难以根据土地适宜性评价结果，有效地将土地利用数量结构匹配到具体的土地单元问题，该文利用遗传算法的内在并行机制及其全局优化的特性，提出了基于多目标遗传算法的土地利用空间结构优化配置方法。实例分析表明，该方法具有客观性强、灵活性高、操作简便等优点。 相似文献
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政府规划约束下的城市空间增长多智能体模拟模型 总被引：1，自引：0，他引：1
构建政府规划约束下的包含多种类型智能体和环境因素的城市空间增长多智能体模拟模型,通过居民、开发商和政府三类智能体之间以及智能体与环境之间的相互作用模拟了城市空间增长情况。模型将城市建设用地规划区纳入政府的土地利用政策,探讨了政府规划因素对城市建设用地增长的影响,并根据土地集约利用的原则对模拟结果进行了优化。在Repast和ArcGIS的实验环境下,以南京市中心城区(长江以南)为研究区设置了四组土地利用情景,模拟了2001-2007年研究区的城市建设用地增长情况,对比不同情景下模型的模拟精度,说明正确合理的政府规划引导对城市空间增长的重要作用以及对模拟结果进行优化的必要性。该模型有助于揭示城市空间增长机制,为政府宏观调控政策和规划制定提供参考。 相似文献
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土地利用/覆被变化与土地资源优化配置的相关分析 总被引：15，自引：1，他引：14
土地资源优化配置已成为土地科学领域前沿的重要课题,而近年来受到国内外学术界重视的土地利用/土地覆被变化研究正可为此提供支持,并相互促进。如何正确认识二者之间的关系,并有效的利用这种关系,无论对我们研究土地利用/土地覆被变化,还是实现土地资源优化利用都异常重要。本文对二者的研究目标及内容进行对比分析,并在此基础上详细阐述了二者的结合方式和途径,提出土地利用/土地覆被变化能为土地资源优化配置提供数据、理论、研究方法支持,同时土地资源优化配置研究有益于土地利用/土地覆被研究的深化,二者的结合可促进土地可持续利用。 相似文献
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基于多目标决策和CA 模型的土地利用变化 预测模型及其应用 总被引：17，自引：1，他引：16
结合宏观用地总体需求与微观土地利用适宜性, 集成灰色预测模型、多目标决策模型、 元胞自动机模型、地理信息系统技术方法, 建立了GCMG 土地利用变化预测模型。GCMG 模型包括非空间和空间2 个模块, 非空间模块侧重依据宏观社会经济发展趋势预测研究区未 来的总体用地需求变化, 而空间模块集成多目标决策模型、元胞自动机、地理信息系统等技 术方法实现了基于土地适宜性的土地利用空间配置。运用该模型对龙海市2000-2010 年土地 利用变化进行了情景模拟, 结果表明园地和建设用地是该区域内变化最为显著的用地类型, 基本农田保护政策严格实施与否将对龙海市未来土地利用变化产生深远的影响。GCMG 模型 在龙海市的应用实例表明, 该模型将土地利用系统作为一个整体, 兼顾到区域宏观水平上的 土地利用需求与局部尺度上的土地利用适宜性, 能够较好地同时模拟不同土地利用类型以及 不同人类决策情景下的土地利用转换概率, 因而可为理解土地利用多尺度复杂系统提供一定 的帮助。 相似文献
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Rural land use development is experiencing a transition stage of socioeconomic and land use development in China. Historic land use transition process and policy interventions have key influence on the applicability of land use allocation solutions in future land use management. Strategic land use allocation is therefore required to possess a good adjustment capability to the transition process. Although heuristic optimization methods have been promising to solve land use allocation problems, most of them ignored the spatially explicit effect of historic land use transition and policies. To help resolve this issue, this study aims to optimize future land use pattern in the context of rural land use development. We took Yunmeng County, one of the typical major grain producing and rapidly urbanizing areas in central China, as a case study and solved the sustainable land use allocation problem by using an improved heuristic optimization model. The model was constructed based on the integration of a spatial discrete particle swarm optimization and cellular automata-Markov simulation approach. The spatiotemporal land use patterns and policy interventions were represented by the CA-Markov as in spatially explicit transition rules, and then incorporated into the discrete PSO for optimal land use solutions. We examined the influence of the joint effect of spatiotemporal land use patterns and policy interventions on the land use allocation outcome. Our results demonstrate the robustness and potential of the proposed model, and, more importantly, indicate the significance of incorporating the spatiotemporal land use patterns and policy interventions into rural land use allocation. 相似文献
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Neil Stuart 《International journal of geographical information science》2013,27(6):601-602
In this paper, we examine the applicability of spatial optimization as a generative modelling technique for sustainable land‐use allocation. Specifically, we test whether spatial optimization can be used to generate a number of compromise spatial alternatives that are both feasible and different from each other. We present a new spatial multiobjective optimization model, which encourages efficient utilization of urban space through infill development, compatibility of adjacent land uses, and defensible redevelopment. The model uses a density‐based design constraint developed by the authors. The constraint imposes a predefined level of consistent neighbourhood development to promote contiguity and compactness of urban areas. First, the model is tested on a hypothetical example. Further, we demonstrate a real‐world application of the model to land‐use planning in Chelan, a small environmental amenity town in the north‐central region of the State of Washington, USA. The results indicate that spatial optimization is a promising method for generating land‐use alternatives for further consideration in spatial decision‐making. 相似文献
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Xiaoping Liu Xia Li Xun Shi Kangning Huang Yilun Liu 《International journal of geographical information science》2013,27(7):1325-1343
Optimizing land use allocation is a challenging task, as it involves multiple stakeholders with conflicting objectives. In addition, the solution space of the optimization grows exponentially as the size of the region and the resolution increase. This article presents a new ant colony optimization algorithm by incorporating multiple types of ants for solving complex multiple land use allocation problems. A spatial exchange mechanism is used to deal with competition between different types of land use allocation. This multi-type ant colony optimization optimal multiple land allocation (MACO-MLA) model was successfully applied to a case study in Panyu, Guangdong, China, a large region with an area of 1,454,285 cells. The proposed model took only about 25 minutes to find near-optimal solution in terms of overall suitability, compactness, and cost. Comparison indicates that MACO-MLA can yield better performances than the simulated annealing (SA) and the genetic algorithm (GA) methods. It is found that MACO-MLA has an improvement of the total utility value over SA and GA methods by 4.5% and 1.3%, respectively. The computation time of this proposed model amounts to only 2.6% and 12.3%, respectively, of that of the SA and GA methods. The experiments have demonstrated that the proposed model was an efficient and effective optimization technique for generating optimal land use patterns. 相似文献
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流域土地可持续利用规划方法及应用研究 总被引：13，自引：2，他引：11
土地利用既受自然环境条件的种种制约,又对生态环境,尤其是水资源和水环境,产生深刻影响。因此,进行系统规划优化土地利用结构、协调土地利用和其他经济活动及生态环境保护的关系是非常必要的。基于土地利用系统是一个本征性灰色系统,本文以灰色多目标规划(GMOP)方法为核心,提出了一套流域土地利用灰色多目标规划模型。该方法既可有效地处理信息的不完备性和系统的动态性,又可全面地表达土地利用的多目标性。在对密云土地利用规划研究中,通过应用交互式调整和情景分析方法,得到该模型在两种情景下的优化方案,并结合密云实际情况综合分析,进行了方案筛选。 相似文献
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中国北方农牧交错带土地利用空间优化布局的动态模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
合理、最优的土地利用方案涉及到影响土地利用变化的诸多因素,引起了目前学术界的广泛关注与重视。 本文利用CLUE- S 模型的理论框架,构建了中国北方农牧交错带土地利用空间优化布局模拟模型,通过对中国北 方农牧交错带土地利用变化的情景设置,实现了六种土地利用变化分配模式下的空间优化布局。研究表明,中国北 方农牧交错带在不同的分配模式下,各用地类型间的竞争导致区域土地利用类型之间的转移差异较大。经过空间 优化的土地利用空间分布和土地利用现状相比较,耕地和草地更加集中,从不同分配模式的空间分布比较中可以 看出,进行土地利用空间分配时,土地利用变化的敏感地带位于东北部地区和西部地区,东北部地区主要表现为林 地转化为耕地,在西北地区,主要是草地和耕地之间的相互转化,而在广大的中部地区,则主要是耕地转化为草地。 相似文献
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In response to the strong drive for social and economic development, local governments have implemented urban master plans, providing measures and timeframes to address the continuous demand for land and to alleviate urban problems. In this paper, a multi-objective model was constructed to discuss the problem, including economic benefits and ecological effectiveness, in terms of land use optimization. A genetic algorithm was then adopted to solve the model, and a performance evaluation and sensitivity analysis were conducted using Pareto optimality. Results showed that a set of tradeoffs could be acquired by the allocation of land use. In addition, the Pareto solutions proved the model to be efficient; for example, a limit of 13,500 ha of urban area conformed to plan recommendations. The reduction in crop land, orchard land, grassland, and unused land provided further efficiencies. These results implied that further potential regional land resources remain and that the urban master plan is able to support sustainable local development in the years to come, as well as verified that it is feasible to use land use allocation multi-objective modeling and genetic algorithms. 相似文献