顾及空间多尺度邻域效应和时间依赖性的城市扩展模拟

摘要

在推进新型城镇化和实施新时代国土空间规划的战略背景下,城市扩展研究逐渐成为热点问题。当前基于元胞自动机(CA)的城市扩展模拟对城市空间多尺度邻域效应解析不足,且在转换规则中对城市长时间演变过程的时间依赖性影响表达不够完善,简化了城市扩展的时空依赖性,无法真实模拟推演未来规划实施情景以服务于国土空间规划。针对上述问题,本文构建一种兼顾空间多尺度邻域效应(3DCNN)和时间依赖性(ConvLSTM)的城市扩展深度学习CA模型(下文称“Deep-CA”)。首先通过组合普通卷积和空洞卷积的3DCNN来提取城市空间多尺度邻域效应,再利用ConvLSTM神经网络将历史信息同化,考虑长时间序列的时间依赖性,从而得到城市扩展的适宜性概率。北京市1995—2015年的土地利用数据及其驱动因素数据用于验证所提CA模型的科学性与适用性,1995—2010年数据用于模型训练,模拟2015年的城市范围。同时将模拟结果精度与ANN-CA、LR-CA和ME-CA 3种传统方法进行对比。与传统CA模型相比,Deep-CA的北京市2015年模拟FoM指数提高了4%左右,且对于城市全局和局部形态模拟效果较好,斑块破碎度低。试验结果表明,Deep-CA可以准确获取长期时空依赖关系,从而进一步提高城市扩展CA模型的模拟真实性。