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应用城市土地使用模型研究气候变化对城市发展影响 发布时间: 2011-06-01 点击: 1907

应用城市土地使用模型研究气候变化对城市发展影响
丹麦Aalborg大学的学者应用城市土地使用模型研究了城市规划如何应对气候变化与海平面上升。以往规划界对气候变化的讨论多停留在理论层面上,如何在规划对策中,尤其在土地使用规划中考虑气候变化的影响,一直缺乏相应研究。丹麦的这一项研究运用了传统的土地使用模型方法,模拟未来气候变化对城市土地使用可能影响,用于支持土地使用规划编制和决策。
研究选取了丹麦的Northern Jutland地区为研究对象。这一地区由于海拔高度较低,对气候变化导致海平面上升非常敏感。该地区的建成区必须考虑抵御百年一遇水位影响。首先研究总结了该地区的未来发展趋势,将Northern Jutland地区未来发展趋势归纳为两种不同的未来发展情景A和情景B。情景A的状况是人口高速增长,经济增长与技术发展脱节,强调采用针对本区域的社会经济发展措施。情景B的状况是经济与人口均高速增长,经济结构迅速转变,转向以服务业与信息产业为主,强调考虑全局性的措施促使经济、社会可持续化发展。随后,研究采用了传统的多准则决策(Multi-Criteria Decision)技术,建立土地使用模型。采用多准则决策进行因子评价,采用元胞自动机模型模拟未来的土地使用变化。模型采用邻近性、适宜性、可达性、随机因子四个因素决定土地用途变化。两个不同的情景下,社会经济变化趋势推动四个因素变化取值,演变为两种不同的未来土地使用布局。模型模拟了2005-2040年的35年间该地区土地使用演变。采用100m×100m的栅格数据,整个区域划范围1905×1370=2609850个栅格单元。采用以上模型,计算得到情景A、情景B两个土地使用布局。
研究依据其他相关机构的预测,对气候变化导致该地区的海平面上升幅度划定了两个评价标准。评价标准一是单纯考虑海平面上升,百年一遇水位标准提高,导致淹没的相应土地面积。评价标准二是不仅考虑海平面上升因素,还考虑更多的暴雨会引发内涝,使得百年一遇水位提高更多,导致淹没的相应土地面积。根据相关计算,在评价标准一中,百年一遇水位上升80cm;在评价标准二中,百年一遇水位上升280cm。
将两个评价标准下,可以计算出本区域内将要被淹没范围。得到的两种淹没范围,分别与A、B两个未来土地使用布局进行叠合,就可以判断出气候变化对未来城市土地使用的影响范围。叠合分析结果显示,评价标准一、二对A、B两个未来土地使用布局影响的差异并不大。在评价标准一条件下,水位上升对A和B两个情景的住宅、产业、服务业用地受影响面积的差异较小。在评价标准二条件下,影响到的住宅、产业、服务业三类建设用地面积大大上升,但是A、B两个情景之间的差异仍不大。
为此,在研究中继续对模型进行两处修正。第一是在模型中,补充了对规划建设许可控制条件。禁止在80cm水位影响范围内进行开发。对80-280cm水位影响范围内,对每一个栅格单元赋予0.7-1.0的开发系数,模拟对建设许可进行一定限制。第二是在模型中增加了风险因素,对标准一、标准二中可能涉及影响范围内的栅格单元,其适宜性因子都赋值为0.3。在进行这两处修正后,模型的计算结果显示:设置禁建区后,在80cm水位范围内,不会有新的开发建设。无论A或B情景,在80-280cm水位影响范围内还会出现新的建设用地。情景B中,80-280cm水位范围内的新增建设用地会比情景A更多。
模型分析结果,在面临气候变化,海平面上升的背景下,在规划中必须加强对可能淹没区域的规划管制。如果不做特定限制,无论社会经济发展趋势如何,城市建设用地都会拓展到受水位上升影响范围中。在可能受影响区域中设置禁建区和限制建设区非常重要。其中,情景B受气候变化的影响会更大一些。这一研究的特点在于将通过城市土地使用模型,将气候变化与土地使用建立了联系,使得制定相应的规划对策更加清晰和直接。
来源:HANSEN H S. Modelling the future coastal zone urban development as implied by the IPCC SRES and assessing the impact from sea level rise[J]. Landscape and Urban Planning, 2010, 98(3-4): 141-149.

公园使用和游人行为的可视化分析
在城市公园中游人的行为如何,游人如何使用公园中各种设施,公园设施如何影响游人的行为,这些都是设计公园的景观规划师非常关心的问题。以往对这些问题调查是采用对游人进行问卷的方式进行。问卷调查的方式有一些不足。为此,需要新的技术手段来支持这一类研究。瑞士苏黎世大学的学者开始尝试使用新的技术进行这一研究。选取了瑞士苏黎世的一个公园为对象,采用了以移动GIS为主要技术手段的研究方法。
研究采用观察者跟踪记录公园游人的方法进行。观察者采用安装了移动GIS的手持电脑进行记录。手持电脑上安装了使用ArcGIS mobile开发的移动GIS系统。观察者通过一个图形界面记录每一个游人的相关信息。用一个空间上的点表示一个游人。输入相关属性包括:活动开始时间、活动类型、游人类型。游人类型包括性别、年龄(儿童、老人、成人)。活动类型包括阅读、烧烤、日光浴等等。这些属性均可以在下拉式菜单中选择。首先,采用三个观察者同时记录游人行为进行试验。试验显示,采用这一技术,不同观察者记录的内容空间位置上差异在2-3m之内,时间上差异小于1min,行为类型等记录差异小于1%。这都说明这一方法客观可靠。随后,展开实际应用,记录了公园内750位游人的行为。在调查记录中,只有3位游人注意到了观察者并询问。这表明这种方法并没有干扰游人行为,记录所得的数据具有真实客观的特性。
在获取这些旅客的数据之后,继续使用ArcGIS 9.3对数据进行分析。分析中使用了四种不同的可视化分析方法进行比较。第一种方法是将表示游人的点图层使用按属性进行分类的方法,分别按性别、年龄、活动类型分类,获取相应专题图,显示了游人空间分布与以上属性之间的关系。第二种方法(SDE)是采用空间统计中的标准差椭圆方法,研究游人不同类型活动的空间分布特征。标准差椭圆方法计算显示出不同年龄、不同性别、不同活动类型在空间上分布方向和中心位置。第三种方法(KDE)是采用核密度估计法,研究不同类型活动的空间分布密度。核密度估计法计算显示出不同年龄、不同性别、不同活动类型在空间上分布密度。第四种方法(STC)是采用三维GIS方法,就将时间作为第三维,将游人在空间上的不同行为显示为3D柱状图,显示活动的时空分布。最后,作者用了一种特殊的方法比较四种分析结果之间的差异。这种方法先将四个分析结果转换成栅格数据,然后分别用ZIP和LZW两种文件压缩方法进行压缩。依据文件压缩的原理,如果一个栅格数据中,压缩后的文件越小,表明各个像元之间数值差异越小,反之,表明各个像元之间的数值差异越大。利用这一方法比较四种分析结果,四种结果的输出文件的压缩率并不相同。SDE分析压缩后的文件最小,STC分析压缩后文件最大,其他两种分析居中。这说明以上四种可视化分析结果上存在差异。研究表明,不同的可视化分析方法都可以用于研究游人行为的空间分布特征,但是分析结果之间存在一定差异。
这一研究的特点在于使用移动GIS收集游人的空间行为,这一方法比传统研究方法更加有效、客观、可靠。研究也采用了多种方法对数据可视化分析。不同方法得到的空间分布之间结果会存在一定差异。
来源:OSTERMANN F. Digital representation of park use and visual analysis of visitor activities[J]. Computers Environment and Urban Systems, 2010, 34(6): 452-464.

基于GIS的土地适宜性分析计算方法的比较
韩国学者对城市规划中多种常用的基于GIS土地适宜性分析方法进行的比较,研究结果发表在国际期刊《景观与城市规划》上。这一研究应用GIS进行土地适宜性分析,比较了频率比例(FR)、层次分析法(AHP)、logistic回归(LR)、人工神经元网络(ANN)四种适宜性分析方法,分别用以上四种方法预测土地使用变化。
这一研究以韩国全国为研究范围,应用ArcGIS 9.3为软件平台进行。研究范围面积100560km2,分析全国范围内城市发展的适宜性。空间数据采用栅格数据格式。研究首先收集了地形数据、地理数据、社会数据等三类基础数据。其中地形数据包括高程、坡度、朝向;地理数据包括土地使用、与公路距离、与已有建成区的距离等;社会数据包括了环境质量、禁止开发区域等,采用前述的四种计算方法,对城市用地适宜性进行了分析,比较哪一种计算方法更加适宜于预测韩国的城市化趋势。
研究结果发现这四种计算方法各有利弊。FR方法最简单,很容易得出不同因素与城市建设用地之间的相关性。所有的计算都可以在一个GIS程序内完成,应用较方便,处理过程较快。AHP方法比较灵活,可以与其他技术如线性规划、模糊叠合等结合。然而使用AHP必须进行调查问卷,计算相应权重,这一般用其他程序进行,耗时会较多。LR方法优点在于可以定量分析城市化与其他因素之间的相关度。如果数据集过大,LR方法可能不适应这一情况。此外,GIS数据必须转换成适合使用LR方法的数据格式。使用ANN方法,遥感数据和GIS数据结合应用比较方便。其缺点在于数据必须先转换成特定格式,计算完毕后在转回GIS数据格式。此外,ANN方法的内部计算过程比较难以理解,并且耗时长。
使用以上四种方法得到的四个城市发展适宜性地图相互之间存在一定差异。应用统计方法对四个适宜性结果进行定量化比较,结果显示了具有较高的一致性,一致性数据在0.759701到0.816911之间,表明四个适宜性分析结果之间的差别并不显著。
韩国研究案例表明以上四种计算方法分析城市用地的适宜性,方法本身各有利弊,分析结果在空间分布、精度上略有差异,但差异并不显著。研究最后建议在今后从事土地适宜性分析时,可以依据需要选择适宜的计算方法。
来源:PARKA S, JEONB S, KIMC S, CHOIA C. Prediction and comparison of urban growth by land suitability index mapping using GIS and RS in South Korea[J]. Landscape and Urban Planning, 2011, 99(2): 104-114.