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基于MO-PSO模型的常州市土地利用優(yōu)化配置研究

發(fā)布時間:2017-09-24 10:03

  本文關鍵詞:基于MO-PSO模型的常州市土地利用優(yōu)化配置研究


  更多相關文章: 土地利用優(yōu)化配置 多目標模型 粒子群優(yōu)化算法 生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估 常州市


【摘要】:近年來,生態(tài)環(huán)境惡化的現(xiàn)象愈演愈烈,威脅著民眾的生存安全,因而生態(tài)環(huán)境保護成為了社會各界共同關注的熱點。習近平同志提出的“既要金山銀山,也要綠水青山”的相關論斷以及《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014-2020年)》關于生態(tài)文明建設的顯著著墨,都強調(diào)了協(xié)調(diào)好生態(tài)保護和經(jīng)濟建設之間關系的重要性。然而,我國當前的經(jīng)濟增長來源仍舊以要素投入為主,土地資源供需矛盾突出,國家土地安全受到嚴重威脅。土地作為各種陸地生態(tài)系統(tǒng)的載體,其利用方式的不合理會對各類生態(tài)系統(tǒng)的空間分布格局和服務功能造成消極影響,導致經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境之間不協(xié)調(diào)關系的產(chǎn)生。另外,過去簡單疊加專題地圖的原始土地利用優(yōu)化配置(Land Use Optimal Allocation,簡稱LUOA)方式雖然具有簡單易行的優(yōu)勢,但存在工作量大且易受規(guī)劃工作者主觀偏好影響等局限,已無法滿足現(xiàn)今發(fā)展的需求。因此,如何始終秉承生態(tài)文明理念,以綠色發(fā)展、循環(huán)發(fā)展、低碳發(fā)展為前提,理性分析土地資源分布情況和供需關系,突出生態(tài)效益的重要地位,建立相對科學、客觀、公正的優(yōu)化配置模型,從而實現(xiàn)土地資源在數(shù)量和空間上的合理配置和可持續(xù)利用,成為當前迫切需要研究和解決的關鍵問題。生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估(Ecosystem Services Valuation,簡稱ESV)將無形的生態(tài)效益貢獻轉(zhuǎn)換為了具象的價值形態(tài),有利于定量描述區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護的實現(xiàn)情況,從而為統(tǒng)籌安排土地利用結(jié)構(gòu)和布局,系統(tǒng)改善生態(tài)環(huán)境建設提供了衡量手段。多目標模型(Multi-objective Model,簡稱MO)能夠?qū)Q策者的各項需求以函數(shù)形式有機結(jié)合起來,通過數(shù)學方法加以轉(zhuǎn)換和求解,符合LUOA需兼顧多方效益的要求。粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,簡稱PSO)以信息共享機制為核心,通過粒子間的相互協(xié)作與競爭,促進種群發(fā)展,實現(xiàn)優(yōu)化搜索,其內(nèi)在的并行機制和全局優(yōu)化的特點適用于解決目標函數(shù)多、優(yōu)化變量多、目標不明確或常規(guī)方法難以奏效的復雜多目標優(yōu)化問題。研究以江蘇省常州市新北區(qū)、武進區(qū)、金壇市和溧陽市組成的區(qū)域為研究區(qū),集成了土地利用數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、規(guī)劃材料及相關社會經(jīng)濟數(shù)據(jù),在有關ESV、MO模型和PSO原理和方法的支持下,進行了集數(shù)量結(jié)構(gòu)調(diào)整與空間布局優(yōu)化為一體的LUOA模型構(gòu)建工作的研究。論文主要研究內(nèi)容包括:(1)生態(tài)系統(tǒng)服務價值的評估與分析通過梳理國內(nèi)外相關文獻,在傳統(tǒng)生態(tài)系統(tǒng)劃分體系的基礎上,創(chuàng)新增加人居生態(tài)系統(tǒng)和工業(yè)生態(tài)系統(tǒng),用于表征人為活動對生態(tài)系統(tǒng)服務功能產(chǎn)生的影響。采用市場比較法和成本逼近法,對研究區(qū)的ESV值進行了評估,并利用敏感性指數(shù)對價值系數(shù)結(jié)果的適用性進行分析評價。運用灰色關聯(lián)模型和計算地理重心的方法,探究了用地變化與生態(tài)系統(tǒng)服務價值之間的耦合關系。(2)土地利用多目標模型的構(gòu)建以ESV值最大化、用地適宜度最大化、空間聚集度最大化和土地轉(zhuǎn)用成本最小化為目標構(gòu)建組合函數(shù),并從政策引導和趨勢預測角度設置了用地數(shù)量結(jié)構(gòu)的約束條件,共同組成LUOA的MO模型,為后續(xù)PSO算法的迭代提供適應度值的計算依據(jù)和約束規(guī)則。另外,在GIS/RS技術(shù)的支持下,對全域范圍內(nèi)各類用地的適宜度進行了評價,為函數(shù)的運用提供研究基礎。(3)基于PSO算法的土地利用優(yōu)化配置在土地利用MO模型的基礎上,結(jié)合PSO原理,從編碼方式、用地固定單元、基本參數(shù)和初始化等方面,進行針對性設置,并通過對比分析配置策略在目標函數(shù)實現(xiàn)情況、數(shù)量結(jié)構(gòu)、景觀格局和生態(tài)公平等方面的結(jié)果,證實多目標粒子群優(yōu)化(Multi-objective Particle Swarm Optimization,簡稱MO-PSO)模型在LUOA領域的可行性。研究結(jié)果表明:(1)研究所得的ESV價值系數(shù)通過了敏感性驗證,證明了其結(jié)果真實可信且適用于該片區(qū)域;(2)分析ESV值與用地變化間的耦合關系可知,濕地生態(tài)系統(tǒng)用地的空間布局對于ESV值的分布多寡影響最為顯著;(3)配置策略中同類型用地的破碎化程度加劇,但濕地生態(tài)系統(tǒng)始終保持著較大優(yōu)勢度,區(qū)域ESV值有所增加,空間布局的邊緣效應更加顯著,生態(tài)布局愈發(fā)公平,這些變化不僅能夠促進斑塊間物質(zhì)和能量的流通,而且有利于減輕生態(tài)補償負擔,并且揭示研究區(qū)內(nèi)仍存在土地資源可通過農(nóng)居點提升改造或廢棄工礦用地復墾等手段加以挖掘,從而驗證了MO-PSO模型在LUOA領域的可行性。
【關鍵詞】:土地利用優(yōu)化配置 多目標模型 粒子群優(yōu)化算法 生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估 常州市
【學位授予單位】:南京大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:F301.2
【目錄】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-20
  • 第1章 引言20-32
  • 1.1 研究背景20-21
  • 1.2 研究綜述21-27
  • 1.2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估相關研究21-23
  • 1.2.2 土地利用優(yōu)化配置相關研究23-25
  • 1.2.3 PSO算法相關研究25-26
  • 1.2.4 研究現(xiàn)狀述評26-27
  • 1.3 研究目的和意義27-28
  • 1.3.1 研究目的27-28
  • 1.3.2 研究意義28
  • 1.4 研究內(nèi)容和技術(shù)路線28-29
  • 1.4.1 研究內(nèi)容28-29
  • 1.4.2 技術(shù)路線29
  • 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)29-32
  • 第2章 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)預處理32-39
  • 2.1 研究區(qū)概況32-34
  • 2.1.1 區(qū)位條件32-33
  • 2.1.2 自然條件與土地利用現(xiàn)狀33
  • 2.1.3 社會經(jīng)濟發(fā)展狀況33
  • 2.1.4 生態(tài)環(huán)境狀況33-34
  • 2.2 實驗數(shù)據(jù)預處理34-39
  • 2.2.1 數(shù)據(jù)收集34-36
  • 2.2.2 數(shù)據(jù)預處理36-39
  • 第3章 生態(tài)系統(tǒng)服務價值的評估與分析39-58
  • 3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估39-49
  • 3.1.1 土地利用類型與生態(tài)系統(tǒng)劃分的匹配39-41
  • 3.1.2 ESV價值系數(shù)的估算41-47
  • 3.1.3 生態(tài)系統(tǒng)服務敏感性分析47-49
  • 3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務價值與土地利用間的耦合分析49-58
  • 3.2.1 用地變化與區(qū)域ESV值的灰色關聯(lián)分析49-50
  • 3.2.2 土地利用和區(qū)域ESV值的地理重心轉(zhuǎn)移分析50-58
  • 第4章 土地利用多目標模型的構(gòu)建58-92
  • 4.1 MOP的定義和求解方法58
  • 4.2 多目標函數(shù)的構(gòu)建58-62
  • 4.2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務價值子函數(shù)58-59
  • 4.2.2 用地適宜度子函數(shù)59
  • 4.2.3 空間聚集度子函數(shù)59-60
  • 4.2.4 土地轉(zhuǎn)用成本子函數(shù)60-61
  • 4.2.5 目標函數(shù)61-62
  • 4.3 用地數(shù)量約束的設置62-72
  • 4.3.1 相關規(guī)劃政策下的用地數(shù)量約束62-67
  • 4.3.2 模擬預測結(jié)果下的用地數(shù)量約束67-69
  • 4.3.3 用地數(shù)量約束的綜合設定69-72
  • 4.4 用地適宜性的評價72-92
  • 4.4.1 評價單元72-73
  • 4.4.2 評價方法73-75
  • 4.4.3 評價指標體系75-80
  • 4.4.4 歸一化指標空間差異及評價結(jié)果的分析80-92
  • 第5章 基于PSO算法的土地利用優(yōu)化配置92-110
  • 5.1 PSO算法92-94
  • 5.1.1 基本PSO算法92-93
  • 5.1.2 標準PSO算法93-94
  • 5.1.3 局部版本的PSO算法94
  • 5.2 PSO算法與用地配置的耦合94-100
  • 5.2.1 編碼方式94-95
  • 5.2.2 設置用地固定單元95
  • 5.2.3 確定基本參數(shù)95-98
  • 5.2.4 初始化粒子群98-100
  • 5.3 用地配置結(jié)果的對比分析100-110
  • 5.3.1 目標函數(shù)實現(xiàn)情況對比分析101-103
  • 5.3.2 數(shù)量結(jié)構(gòu)對比分析103-104
  • 5.3.3 景觀格局對比分析104-107
  • 5.3.4 生態(tài)公平對比分析107-110
  • 第6章 結(jié)論與展望110-112
  • 6.1 主要研究結(jié)論110-111
  • 6.2 創(chuàng)新點111
  • 6.3 研究展望111-112
  • 參考文獻112-124
  • 攻讀碩士期間科研情況124-126
  • 致謝126-128

【參考文獻】

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本文編號:910764

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