CN104933237B - 一种面向土地利用与交通多尺度模拟方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种面向土地利用与交通多尺度模拟方法,属于城市规划技术领域。该方法以土地利用与交通整合理论、系统动力学模型理论、不规则元胞自动机模型理论以及情景规划理论为基础,将宏观模型与微观模型相结合,采用城市的社会经济数据,从而可以模拟城市土地演变和交通系统演变。本发明将宏观模型生成的集计结果用于微观模型的分配之中,构建兼具系统角度与个体角度、宏观与微观特征的模型更加符合城市的一般发展规律和以人为本的城市规划思想。将城市模型邻域的前沿研究不规则元胞自动机模型与传统的交通四阶段模型相结合,构建基于特定的演变规则的微观土地利用与交通整合模型,更加有针对性地对不同的情景规划进行分析和预测。
Description
技术领域
本发明属于城市规划技术领域,涉及一种城市土地利用与交通一体化规划方法。
背景技术
(1)模型简介
城市土地利用与交通整合模型的研究由来已久。从上世纪50年代中期,一些学者就开始进行基于区位特征分析的土地模型的理论研究,包括芝加哥学派提出的同心圆理论(Central Place Theory)、扇形理论(Sector Model)等。随着计算机技术的出现与推广,土地利用与交通整合理论的模型开始真正地进入规划实践层面,大量的整合模型涌现出来。按照模型所依据的原理可以把这些模型分为以下三种类型:①基于空间作用/重力模型的土地利用与交通模型;②基于经济学的模型;③基于微观模拟的模型。
基于空间作用/重力模型的土地利用与交通模型的研发最早可追溯到1964年,其中Lowry模型是第一个具有标志性意义的模型。Lowry模型利用古典经济学理论,模拟城市的基本行为包括基础部门就业、服务部门就业和家庭部门行为的空间分布,从定量的角度表达土地利用间的相互作用。这类模型具有较强的综合性,将所有城市行为划分为三大类,获取并校正数据较为容易。但模型只是对城市行为的简单描述,缺乏理论依据;而且模型是静态模型,不能模拟城市的动态演变。针对该模型的缺陷,一些学者在之后的几十年中对其进行了改进和发展。其中具有代表性的包括:Wegener提出的IRPUD模型,Putman提出的ITLUP模型,Mackett开发的LILT模型,Pfaffenbichler提出的MARS模型。其中MARS模型较为特殊,该模型利用Vensim进行系统动力学理论的建模, 通过简单明了的系统因果关系图和流图,帮助决策者进行快速地建模和使用。因此,MARS适合于更加集计和战略性的土地利用与交通整合理论分析。
随着随机效用理论、离散选择理论等经济学模型的出现,一些城市规划以及交通规划的研究者开始研究基于经济学的模型来模拟离散的区位分布与出行行为。基于经济学的土地利用与交通整合模型可以细分为两类:区域经济模型和土地市场模型。其中TRANUS作为区域经济模型的代表之一在全世界范围内已经有广泛应用,该模型以随机效用理论、竞租理论和空间投入产出模型为理论基础,包括了活动选址、出行产生、交通分布、方式划分以及交通分配五个子模型。模型的一大特点是相对先进的多式联运路径的选择和分配,这大大优于传统的私人/公共交通工具的均衡分配。除了TRANUS模型外,区域经济模型还包括MEPLAN,PECAS等。土地市场模型区别于大多数基于经济计量理论的土地利用与交通整合模型,它将住宅、商业和房地产等核心市场与交通模型连接成一个整体模型结构,包括DELTA,METROSIM,MUSSA等。
微观模型是近期发展较快的研究领域,这类系统利用元胞自动机(CellularAutomata,CA)、基于活动出行(Activity-based)、多智能体(Multi-Agent System,MAS)等微观理论与方法,可以有效地模拟土地利用与交通系统中决策个体的微观行为。其中应用较为广泛的有MASTER、SLEUTH、CLUE-S等,MASTER是英国Mackett开发的考虑人口增长和家庭结构变化的模型。SLEUTH是一种利用元胞自动机原理模拟城市变迁的模型,它可以仿真非城市土地利用(农田,森林)转变成城市土地利用(城市居民住宅,商业,工业用地)的过程。
其中典型的土地利用与交通整合模型的基本信息及特征见表1。
表1 土地利用与交通整合模型研究成果概要
(2)模型发展综述
分析相关模型发展的历史脉络可知(见图1),基于空间作用/重力模型的土 地交通模型缺乏坚实的理论基础,无法从更加科学的角度说明城市土地与交通演变的内部机理,因此该类模型主要的发展时期在1960年—1980年左右。在引入经济理论后,研究人员们尝试着开发基于市场经济原理的模型来全面地模拟城市运行。这类模型较前一类模型更加科学,但仍然是宏观的静态模型,无法模拟微观的个体出行行为和土地分配。同时,土地利用与交通之间的关系本身是很复杂,仅仅以目前的经济理论还远不能实现整个城市系统的真实模拟。近年来,自下而上的微观模型发展迅速,这些精细化的模型能够动态地描述土地利用与交通系统中决策个体的微观行为。
(3)模型未来发展趋势
通过对现阶段土地利用与交通整合模型的综合分析研究,未来土地利用与交通整合模型的研究趋势可能将主要集中在以下几个方面:
1)宏观模拟与微观模拟结合的多尺度模型。宏观和微观模型分别从不同尺度对城市土地与城市交通两大系统进行分析和研究,自上而下的宏观模型更加注重从战略性方面对不同方案与政策进行模拟,而自下而上的微观模型主要从地块和个体尺度的角度出发。因此,将宏观模型生成的集计结果用于微观模型的分配之中,构建兼具系统角度与个体角度、宏观与微观特征的模型更加符合城市的一般发展规律和以人为本的城市规划思想。
2)基于特定的演变规则构建模型。由于城市土地利用与交通系统互动关系和外界环境的复杂性,要构建能完全模拟城市运行的市场经济模型在现阶段是较为困难的。考虑到城市发展政策是对我国的规划编制和城市发展影响最大的因素,因此构建基于规则的模型,对不同的情景规划进行分析和预测是十分必要的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种城市土地利用与交通一体化模拟方法,从宏观与微观两个层面进行城市土地利用与交通的规划,提高规划的有效性、科学性、全面性。
本发明的基本内容是针对土地利用与交通互动预测的要求构造一种宏观与微观耦合的模型见图2。模型中,宏观模型采用系统动力学模型理论,微观模型采用不规则元胞自动机模型与交通四阶段需求模型集成结构。
本发明采用如下技术方案:
一种面向土地利用与交通多尺度模拟方法,步骤如下:
步骤1:构建城市土地需求系统宏观模型,根据系统动力学构建城市土地需求系统宏观模型;城市土地需求系统宏观模型包括人口、经济和土地三个子系统,城市土地需求系统宏观模型的输入变量包括:城市人口增长量、经济增长率和人均土地用量;宏观模型输出到微观模型的变量包括:住宅用地、商业用地、工业用地、公园、教育用地和医疗用地总量,上述变量作为微观模型模拟的初始变量,具体模型见图3。
步骤2:构建微观模型的土地模型(DynaCity),土地分配模型采用不规则元胞自动机模型,微观模型的土地模型分为住宅、工业、商业、教育、医疗、公园6类模块;
(1)住宅分配模块
住宅分配模块分为两大部分。住宅用地的发展总是受邻域范围内的其他地块所影响;
第一部分:计算研究区域内所有未开发的住宅地块(注:土地性质是根据城市规划方案确定的)的吸引分数Ωij,所谓的吸引分数是指该地块被开发的可能性大小,它是基于地块的邻域内不同性质土地的权重指标,其权重指标大小 由规划师制定。因此邻域评估函数方程见公式1和图4。
Pm是指土地性质m地块的权重,Scorem是指土地性质m地块的分数。DynaCity模型是将可达性作为关键指标的土地利用与交通整合模型,吸引分数所计算的是未开发的住宅地块到最近的已开发的性质m地块的可达性。基于对可达性的评价,分为三级。
其中计算住宅、工业、商业、教育、医疗和公园分数的规则见图4,规则:如果未开发的地块i到已开发的地块的最大可达性大于一级可达性,那么未开发的地块i的分数为一级可达性分数;如果未开发的地块i到已开发的地块的最大可达性小于一级可达性并且大于二级可达性,那么地块i的分数为二级可达性分数;否则地块i的吸引分数为三级可达性分数。
第二部分:未开发的住宅地块根据总分数进行开发选择。在DynaCity模型中,未开发的住宅地块分为三类,包括优先开发地块、允许开发地块、限制开发地块。根据总土地需求量,优先开发地块首先开发,再根据第一部分得到的吸引分数的高低确定允许开发地块的开发顺序;地块转化规则见图5。住宅规则:选择所有未开发的住宅地块,如果未开发地块i是优先开发并且总土地供应量小于总土地需求量,那么地块i进行开发;如果未开发地块i不是优先开发并且总土地供应量小于总土地需求量,那么选择下一个地块进行判断;如果优先开发地块开发完成并且总土地供应量小于总土地需求量,对所有未开发的地块计算住宅地块吸引分数。选择吸引分数最高的地块,如果地块i是限制开发,选择下一个地块进行判断;如果地块i不是限制开发并且总土地供应量小于总土地需求量,那么地块i进行开发;如果总土地供应量等于总土地需求量,本阶段地块开发结束。
(2)商业、工业等其他模块
与住宅分配模块不一样,其他性质地块的开发规则相对简单。如果在规划师所确定的邻域范围内有特定数量的居民并且该性质土地总需求量还未满足,那么开发该地块,具体见图5。
规则:如果未开发的地块i的邻域范围内的居民数量满足初设的人口阈值,同时土地总供应量小于总需求量,那么开发该地块。其他性质地块的规则类似于商业地块。
步骤3:构建微观模型的交通需求预测模型,该交通模型采用基于地块的传统四阶段模型,使交通集计模型与微观土地模型能更好地进行衔接,交通模块进行了如下几个方面的改进:1)微观土地模块是以土地地块为基本演变单位进行不规则元胞模型构建的,传统交通模型的交通分析小区与土地地块的研究尺度不同,使用土地地块代替交通分析小区来作为研究对象。2)提出广义出行费用,并建立交通分布、方式划分以及交通分配的组合反馈式预测模型,强化三个阶段的相互联系。
步骤4:交通可达性。通过对土地与交通模块的分析,交通可达性需要满足以下几点:1)交通可达性以土地地块为基本单位,由不规则元胞模型理论可知,土地地块是土地利用演变的基本单位,交通可达性作为土地演变的关键因素,因此两者需保持同一土地研究尺度;2)可达性是能够综合反映交通网络的合理性和出行效率的评价指标,因此引入广义出行费用的概念,将出行时间、出行费用以及人们对于不同交通方式的选择偏好一同考虑。
Umij(t)=α*cmij(t)+tmij(t)*VOTm (2)
Umij(t)是地块i到地块j采用方式m的广义出行费用;当出行方式为步行或者自行车时α=0,否则α=1;cmij(t)是地块i到地块j采用方式m的总出行费用;tmij(t)是地块i到地块j采用方式m的总出行时间;VOTm是方式m的时间价值;Aij(t)是地块i到地块j的可达性;β系数是在不同的研究区域进行校准的系数。
本发明的有益效果:(1)将宏观与微观模型结合,克服了不同尺度下城市空间演变的限制;(2)将规则土地元胞模型改为不规则元胞模型,更加符合城市土地的真实形态;(3)以地块作为交通分析小区,不但可以提高交通需求预测的精度,而且与计算基于地块的可达性的要求保持一致。
附图说明
图1是土地利用与交通整合模型发展脉络图。
图2是模型总体构架图。
图3是城市土地需求系统流图。
图4是不规则元胞模型住宅地块演变规则图。
图5是不规则元胞模型整体演变规则图。
具体实施方式
下面结合附图和技术方案,进一步说明本发明的实施方式。
本发明旨在提供一种土地利用与交通多尺度模型来模拟城市土地与交通的变化,例如城市土地演变和交通可达性、路段拥堵程度等。
本发明以土地利用与交通整合理论、系统动力学模型理论、元胞自动机模型理论和情景规划理论为基础。
步骤一:方案设定。首先确定关键变量,这需要进行三方面问题的分析:1.规划期内的城市空间扩展规模(城市土地需求量);2.规划期内的城市土地空间形态(城市土地分配);3.规划期内的城市交通与城市空间协调一致。根据关键变量确定不同模拟方案的内容。
步骤二:数据输入。本发明所采用的数据包括土地利用现状图、土地规划图、交通设施规划图以及历年来研究区域人口与社会经济发展数据等。
步骤三:运行宏观模型。利用历史的人口和经济数据对系统动力学模型进行检验,当检验结果符合仿真要求时,运行该土地需求模型,从而获得各类土地的需求总量。
步骤四:运行微观模型。将宏观模型的运行结果输入微观模型中,对微观的土地与交通模块进行模型标定。运行该微观模型,得到土地分配结果以及交通出行方式、可达性和路段拥堵等结果。
Claims (1)
1.一种面向土地利用与交通多尺度模拟方法,其特征在于,步骤如下:
步骤1:根据系统动力学构建城市土地需求系统宏观模型
城市土地需求系统宏观模型包括人口、经济和土地三个子系统;
城市土地需求系统宏观模型的输入变量包括城市人口增长量、经济增长率和人均土地用量;
步骤2:根据城市土地需求系统宏观模型构建城市土地需求系统微观模型
城市土地需求系统宏观模型输出到城市土地需求系统微观模型的变量包括住宅用地、商业用地、工业用地、公园、教育用地和医疗用地总量,上述变量作为微观模型模拟的初始变量;
构建微观模型的土地模型,土地分配模型采用不规则元胞自动机模型,微观模型的土地模型分为住宅、商业、工业、教育、医疗和公园6类模块;
(1)住宅分配模块
住宅分配模块分为两大部分,住宅用地的发展总是受邻域范围内的其他地块所影响;
第一部分:计算研究区域内所有未开发的住宅地块的吸引分数Ωij,所谓的吸引分数是指该地块被开发的可能性大小,它是基于地块的邻域内不同性质土地的权重指标,其权重指标大小由规划师制定,邻域评估函数方程见公式(1)
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Pm是指土地性质m地块的权重,Scorem是指土地性质m地块的分数;土地模型是将可达性作为关键指标的土地利用与交通整合模型,吸引分数所计算的是未开发的住宅地块到最近的已开发的性质m地块的可达性;基于对可达性的评价,分为三级;
其中计算住宅、工业、商业、教育、医疗和公园分数的规则,规则:如果未开发的地块i到已开发的地块的最大可达性大于一级可达性,那么未开发的地块i的分数为一级可达性分数;如果未开发的地块i到已开发的地块的最大可达性小于一级可达性并且大于二级可达性,那么地块i的分数为二级可达性分数;否则地块i的吸引分数为三级可达性分数;
第二部分:未开发的住宅地块根据总分数进行开发选择,在土地模型中,未开发的住宅地块分为三类,包括优先开发地块、允许开发地块、限制开发地块;根据总土地需求量,优先开发地块首先开发,再根据第一部分得到的吸引分数的高低确定允许开发地块的开发顺序;住宅规则:选择所有未开发的住宅地块,如果未开发地块i是优先开发并且总土地供应量小于总土地需求量,那么地块i进行开发;如果未开发地块i不是优先开发并且总土地供应量小于总土地需求量,那么选择下一个地块进行判断;如果优先开发地块开发完成并且总土地供应量小于总土地需求量,对所有未开发的地块计算住宅地块吸引分数;选择吸引分数最高的地块,如果地块i是限制开发,选择下一个地块进行判断;如果地块i不是限制开发并且总土地供应量小于总土地需求量,那么地块i进行开发;如果总土地供应量等于总土地需求量,本阶段地块开发结束;
(2)非住宅分配模块
与住宅分配模块不一样,非住宅分配模块的开发规则相对简单;如果在规划师所确定的邻域范围内有特定数量的居民并且该性质土地总需求量还未满足,那么开发该地块;
规则:如果未开发的地块i的邻域范围内的居民数量满足初设的人口阈值,同时某种性质的土地总供应量小于该性质土地的总需求量,开发该地块;步骤3:构建微观模型的交通需求预测模型,该交通模型采用基于地块的四阶段模型,使交通集计模型与微观土地模型更好地进行衔接,交通模块进行了如下改进:
1)微观土地模块是以土地地块为基本演变单位进行不规则元胞模型构建的,传统四阶段模型的交通分析小区与土地地块的研究尺度不同,使用土地地块代替交通分析小区来作为研究对象;
2)提出广义出行费用,并建立交通分布、方式划分以及交通分配的组合反馈式预测模型,强化三个阶段的相互联系;
步骤4:交通可达性,通过对土地与交通模块的分析,交通可达性需要满足以下几点:1)交通可达性以土地地块为基本单位,土地地块是土地利用演变的基本单位,交通可达性作为土地演变的关键因素,因此两者需保持同一土地研究尺度;2)可达性是能够综合反映交通网络的合理性和出行效率的评价指标,将出行时间、出行费用以及人们对于不同交通方式的选择偏好一同考虑
Umij(t)=α*cmij(t)+tmij(t)*VOTm (2)
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Umij(t)是地块i到地块j采用方式m的广义出行费用;当出行方式为步行或者自行车时α=0,否则α=1;cmij(t)是地块i到地块j采用方式m的总出行费用;tmij(t)是地块i到地块j采用方式m的总出行时间;VOTm是采用方式m的出行者的时间价值;Aij(t)是地块i到地块j的可达性;β系数是在不同的研究区域进行校准的系数。
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Families Citing this family (4)
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CN112651661A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-04-13 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种村镇聚落空间发展数字模拟方法及系统 |
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Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102393928A (zh) * | 2011-11-22 | 2012-03-28 | 广州市交通规划研究所 | 基于宏、中、微观交通仿真平台交互使用的交通仿真集成系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8015127B2 (en) * | 2006-09-12 | 2011-09-06 | New York University | System, method, and computer-accessible medium for providing a multi-objective evolutionary optimization of agent-based models |
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
UrbanSim: Modeling Urban Development for Land Use, Transportation and Environmental Planning;Paul Waddell;《Journal of the American Planning Association》;20021231;第68卷(第3期);297-314 * |
交通分布建模理论综述;黄文 等;《城市道桥与防洪》;20110430(第4期);162-165 * |
土地交通一体化的规划支持系统:设计及应用;俞博 等;《2014年中国城市规划年会论文集》;20140915;1-19 * |
基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究;何春阳 等;《中国科学D辑》;20050531;第35卷(第5期);464-473 * |
基于系统动力学的交通运输与区域经济互动关系研究;谢伟杰;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑》;20130115(第01期);J147-97 * |
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