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摘要
理解城镇增长过程、模式、机理并预判未来发展趋势,对优化城镇空间布局,促进城市可持续发展有重要意义。元胞自动机模型(Cellular Automata, CA)是研究城镇增长过程、模式的有效技术手段,但传统CA模型对城镇增长过程和空间模式的协同考虑不足。本研究构建了基于斑块(Patch)的城镇CA模型AutoPaCA,实现对城镇增长过程及空间模式的协同表征和精细控制,将城镇增长过程分为边缘增长和跳跃增长两种形式,并实现了对不同形式下城镇斑块位置、形状和面积大小的精细控制,同时考虑城镇空间模式的集聚性、整体形态及空间约束。此外,还提出使用景观格局分析法分析历史时期城镇增长过程和模式,并结合遗传算法实现对模型参数的地域化自动校正,降低人为主观因素对模拟结果的影响。将模型应用于长沙市1995—2035年的城镇增长模拟与多情景分析。结果表明,构建的AutoPaCA模型可以取得较好的模型精度,200次模拟结果的互异邻域相似性指数均值达到0.486;在生态保护情景下,长沙市城市内部生态结构保存完好,且表现出更为明显的长株潭一体化趋势,说明本研究提出的AutoPaCA模型及参数校正方法是有效的。
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单位湖北经济学院; 中国地质大学（武汉）
