ANN-CA模型改进及城市用地动态模拟

针对传统ANN-CA(artificial neural network—cellular automata)模型在城市动态模拟中用地转换阈值确定繁琐以及全局模拟效果不佳的问题?以ArcGIS和Matlab2012b为开发平台,构建了一个“自上而下”和“自下而上”相结合的改进模型,以重庆市南岸区为例进行土地变化模拟,对比模型改进前后的模拟效果并讨论邻域设置对模型精度的影响?结果显示,改进后模型的模拟结果不论是精度还是Kappa系数都高于传统模型的模拟结果,而且改进后模型转换阈值的设置方便灵活,无需经过多次试验来获取,随着邻域设置范围的增大,模型的模拟精度也得到一定的改善?     

HJ-1B卫星遥感数据在重庆市城市热环境监测的应用分析

本文以MODIS反演大气透射率,以HJ-1B/CCD分类结果反演地表比辐射率,并基于单窗算法,利用HJ-1B/IRS4数据反演地表温度.在此基础上,提取研究区的热场变异指数来分析重庆热岛空间分布特征,并就NDVI与NDBI对热岛效应的影响进行了分析.其结果如下:1)重庆城市热岛大致位于中梁山、铜锣山之间,呈东北、西南走向分布;2)热岛中心不在市中心,而是集中在大渡口工业园区、江北机场这些能耗大、人口密集区域,热岛强度范围在5?C-10?C之间;3)接近长江、嘉陵江水域的建筑用地密集区域,其热岛效应并不明显;4)NDVI与热岛强度呈负相关关系,NDBI与热岛强度呈现较为明显的正相关关系,二者对热岛都有重要影响,而NDBI的影响更大.因此,利用HJ-1B数据监测城市热环境,能较好地揭示重庆城市热岛空间分布特征,为城市环境监测与改善提供参考.     

重庆市土地级别调整及特点分析

为适应新一轮国土资源大调查的要求和促进重庆市土地市场健康发展，有必要对重庆市原有土地级别进行调整．指出了土地级别调整的关键技术，总结了土地级别的分布规律，分析了其形成原因．指出重庆市主城区土地级别分布具有一般大城市的共同特征，同时具有鲜明的山城特色，即土地级别分布受地形影响强烈，并具有线状分布特征和组团结构特征．     

基于GIS的山地城市职能空间扩散分析 

由于山地城市的特殊性，在进行土地质量评价时，采用传统的方法计算因素分值存在诸多问题，因此分析了影响山地城市职能空间扩散的主要因素，揭示了山地城市职能的空间扩散规律，即城市职能扩散除表现为均匀扩散规律外，还突出地表现为等级扩散和轴向随机扩散规律，在此基础上，利用GIS的空间分析功能对商服功能影响作用分进行了修正，结果表明此方法较好地解决了采用传统方法计算因素作用分时带来的不足，更符合山地城市实际，并简便易行。     

基于GIS的土地适宜性评价方法研究——以重庆市城口县为例

为了进行土地适宜性评价,首先利用MAPGIS和ARCVIEW进行图层信息采集(数字化),建立区域图形库的同时,建立土地适宜性评价指标体系,采用特尔菲法确定因素权重,并建立GIS系统管理下的各图层(评价因素)空间属性信息数据库,接着利用GIS叠加分析功能,确定土地适宜性评价的最小评价单元,最后利用累加求和模型计算评价单元的分值并划分适宜等级。对城口县土地适宜性评价结果表明,利用GIS对土地适宜性进行评价,其方法切实可行,具有传统的评价不可比拟的优越性。     

集体非农建设用地流转模式的比较与对策

在城市化过程中，集体非农建设用地流转模式可归纳为3种最基本模式：统征统管模式，整体国有化模式和产权二元化模式。通过对我国现有集体非农建设用地的流转模式进行对比研究，文章指出进行制度创新是集体非农建设用地流转的前提，建立清晰的产权制度是集体非农建设用地流转的基础，建立合理的土地收益分配制度是集体非农建设用地流转的关键，建立合理的土地流转机制是集体非农建设用地流转的保证。应该采取综合措施促进与规范集体非农建设用地的流转。     

城市土地利用动态模拟研究进展

回顾了城市土地利用动态模拟的基本原理、过程、方法和主要模型。研究表明:城市土地动态模拟模型主要有基于经验统计方法的CLUE-S(the conversation of land use and its effects at small region extent)模型、基于多智能主体分析方法的ABM(agent based model)模型、基于栅格邻域关系分析方法的(cellular automata,CA)模型和基于土地系统结构变化及空间格局演替综合分析的DLS(dynamic land system simulation)模型;基于不同的理论和方法的模型,具有不同的优点和缺点,适用于不同的情景模拟;已有文献关于城市动态模拟的研究内容主要体现在城市演进机理和模拟工具研究、模型的改进与完善研究以及模拟结果与过程的可视化表达研究等方面。总结了城市土地动态模拟的基本原理和通用模型框架,归纳了现有模型的优缺点和未来研究趋势。     

城市综合交通枢纽地下空间集约利用现状评价体系研究——以重庆市沙坪坝铁路综合交通枢纽区域为例

【目的】由于目前中国缺乏城市地下空间的集约利用评价标准,故尝试建立综合交通枢纽区域地下空间集约利用评价指标体系和方法。【方法】以重庆市沙坪坝铁路综合交通枢纽项目区为研究区域,以地下空间为评价对象,采用综合加权评价模型对地下空间集约利用现状进行评价。评价过程中,兼顾地表与地下资源的协调整合,从地下空间的利用强度、负荷强度、安全强度和影 响 强 度 共 4 个 方 面 构 建 指 标 体 系。【结 果】研 究 区 域 地 下 空 间 集 约 利 用 程 度 的 现 状 总 分 值 为45.42分,现状土地集约利用程度属于低等水平,集约利用潜力较大。从分项指标来看,现状利用强度、负荷强度、安全强度和影响强度分别处于低、低、高、中水平。【结论】研究表明该指标体系能客观的评价地下空间的集约利用状况,评价结果既可从总体上给出集约利用程度判断,也可依据分项指标提出有针对性的诊断措施。
     

邻域因子对城市土地开发强度模拟效果的影响分析———基于BP人工神经网络模拟的结果对比

城市土地开发强度是衡量城市宜居以及可持续发展的重要指标.首先,以重庆市主城9区为例,以建设物投影面积占各街区土地面积的比例为土地开发强度的表征指标,在构建样本区域建筑密度及其影响因子空间数据库(ARCGIS)的基础上,采用BP神经网络构建了基于数据驱动的城市土地开发强度模拟模型;其次,通过邻域因子的选择与否检测邻域因子对开发强度仿真结果的影响;最后,利用训练好的BP神经网络对全局数据(重庆市主城9区)进行仿真,预测城市土地开发强度的时空变化.结果显示:1)BP人工神经网络方法能够较好地模拟城市土地开发强度的空间分布趋势;2)通过不同方案对比,发现当增加邻域驱动因子后,平均误差、标准差和误差精度都得到明显改善.研究表明:合理的驱动因子选择对BP人工神经网络方法仿真结果至关重要;尽管BP人工神经网络方法不能显性地反映城市集中连片区域土地开发强度与其影响因子之间的相互关系,但在数据充分的情况下,基于数据自适应的人工神经网络方法不失为土地开发强度评估的一种较好的方法.