欢迎访问中国科学院大学学报,今天是
环境科学与地理学

基于CA-Markov模型的重庆西部新城城市扩张时空演化模拟与生态响应

  • 王柯文 ,
  • 秦见 ,
  • 马海涛
展开
  • 1 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101;
    2 中国科学院大学, 北京 100049;
    3 西南大学地理科学学院, 重庆 400715

收稿日期: 2021-09-30

  修回日期: 2022-01-31

  网络出版日期: 2022-01-31

基金资助

国家自然科学基金(41590842)资助

Spatial-temporal evolution simulation and ecological response of urban expansion in Western New City of Chongqing based on CA-Markov model

  • WANG Kewen ,
  • QIN Jian ,
  • MA Haitao
Expand
  • 1 Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;
    2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
    3 School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing 400715, China

Received date: 2021-09-30

  Revised date: 2022-01-31

  Online published: 2022-01-31

摘要

以重庆西部新城作为研究区域,分别运用Markov和CA-Markov模型进行城市扩张模拟对比,验证CA-Markov模型的先进性,并利用CA-Markov模型预测2030年西部新城的城市扩张格局,模拟分析2007—2030年城市扩张的时空演化特征和生态响应表征。结果表明:1)与Markov模型相比,CA-Markov模型具有更高的面积模拟能力且弥补了前者无空间格局模拟能力的缺陷,Kappa系数高达82.97%。2)2007—2018年西部新城扩张面积、速率和强度分别为1 568.78 hm2、5.74%和1.20%,预测2018—2030年扩张面积、速率和强度分别为71.62 hm2、0.15%和0.05%,表明西部新城城市建设将从快速发展阶段转向扩张饱和阶段。3)西部新城城市扩张空间差异显著,建设用地由西部集聚逐步扩张至西、北、东部,共同构成“n”字型区域,且由外延式扩张转变为内充式扩张。4)西部新城生态保护与城市扩张经历了“共同推进—相互对抗—趋于稳定”的演变过程,且未来部分区域的生态用地范围有扩大趋势,一定程度上规避了城市盲目扩张,城市建设发展与生态保护将实现较好平衡,而政策对其生态响应可能存在重要的引导作用。

本文引用格式

王柯文 , 秦见 , 马海涛 . 基于CA-Markov模型的重庆西部新城城市扩张时空演化模拟与生态响应[J]. 中国科学院大学学报, 2023 , 40(4) : 496 -505 . DOI: 10.7523/j.ucas.2022.008

Abstract

Taking the Western New City of Chongqing as the research area, we compared Markov model and CA-Markov model in simulating the urban expansion so as to verify the advancement of CA-Markov model. Then we used CA-Markov model to predict the urban expansion pattern of the Western New City in 2030, and analyzed the spatial-temporal evolution characteristics and ecological response of urban expansion from 2007 to 2030. The research results show that:1) Compared with Markov model, CA-Markov model has a better area simulation capability and makes up for the former's lack of spatial pattern simulation capability, whose Kappa coefficient is up to 82.97%. 2) The area, rate, and intensity of urban expansion in Western New City of Chongqing from 2007 to 2018 were 1 568.78 hm2, 5.74%, and 1.20%, respectively, while the counterparts predicted from 2018 to 2030 will be 71.62 hm2, 0.15%, and 0.05%, respectively. It shows that the urban development period of Western New City of Chongqing will change from the rapid urbanization stage to the saturation stage of urban expansion. 3) There are significant spatial differences in urban expansion of the study area. The construction land has gradually expanded from the western agglomeration to the "n"-shaped area composed of the west, north, and east in the study area, and it has changed from extensional expansion to internal expansion. 4) The ecological protection and urban expansion in the study area have undergone the evolution process of "joint advancement-confrontation-stability", and the scope of ecological land in some areas will expand in the future. To a certain extent, it has avoided the blind urban expansion, and the development of urban construction and the ecological protection will achieve a better balance. Political factor may play a significantly leading role in the ecological response of Western New City of Chongqing.

参考文献

[1] 熊瑶, 潘润秋, 许刚, 等. 1990-2014年印度城市扩张时空特征对比分析[J]. 地理科学进展, 2019, 38(2):271-282. DOI:10.18306/dlkxjz.2019. 02.010.
[2] 童陆亿. 国内外城市扩张内涵及度量研究进展[J]. 世界地理研究, 2020, 29(4):762-772. DOI:10.3969/j.issn.1004-9479.2020.04.2019134.
[3] 杨杨, 吴次芳, 韦仕川, 等. 土地资源对中国经济的"增长阻尼"研究:基于改进的二级CES生产函数[J]. 中国土地科学, 2010, 24(5):19-25. DOI:10.13708/j.cnki.cn11-2640.2010.05.007.
[4] 唐永超, 王成新, 王瑞莉, 等. 基于精明发展的城市扩张与土地利用效益的耦合研究:以济南市主城区为例[J]. 人文地理, 2020, 35(4):91-98. DOI:10.13959/j.issn.1003-2398.2020.04.012.
[5] 刘菁华, 李伟峰, 周伟奇, 等. 权衡城市扩张、耕地保护与生态效益的京津冀城市群土地利用优化配置情景分析[J]. 生态学报, 2018, 38(12):4341-4350. DOI:10.5846/stxb201712312369.
[6] 杨智威, 陈颖彪, 吴志峰, 等. 粤港澳大湾区建设用地扩张与城市热岛扩张耦合态势研究[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(11):1592-1603. DOI:10.12082/dqxxkx.2018.180242.
[7] 王莉红, 张军民. 基于地理探测器的绿洲城镇空间扩张驱动力分析:以新疆石河子市为例[J]. 地域研究与开发, 2019, 38(4):68-74. DOI:10.3969/j.issn.1003-2363.2019.04.011.
[8] 彭山桂, 黄朝明. 中国城市扩张的合理性分析及驱动力分类[J]. 城市问题, 2015(9):4-11. DOI:10.13239/j.bjsshkxy.cswt.150901.
[9] Liu Y Q, Li L, Chen L Q, et al. Urban growth simulation in different scenarios using the SLEUTH model:a case study of Hefei, East China[J]. PLoS One, 2019, 14(11):e0224998. DOI:10.1371/journal.pone.0224998.
[10] 王彦开, 赵渺希, 荣丽华. 基于夜间灯光数据的呼包鄂城市群空间扩张特征及驱动力研究[J]. 地域研究与开发, 2021, 40(3):43-49. DOI:10.3969/j.issn.1003-2363.2021.03.008.
[11] 车通, 李成, 罗云建. 城市扩张过程中建设用地景观格局演变特征及其驱动力[J]. 生态学报, 2020, 40(10):3283-3294. DOI:10.5846/stxb201903260568.
[12] 方创琳, 李广东, 张蔷. 中国城市建设用地的动态变化态势与调控[J]. 自然资源学报, 2017, 32(3):363-376. DOI:10.11849/zrzyxb.20160361.
[13] 周成虎, 孙战利, 谢一春. 地理元胞自动机研究[M]. 北京:科学出版社, 1999.
[14] Tobler W R. A computer movie simulating urban growth in the Detroit region[J]. Economic Geography, 1970, 46(sup1):234-240. DOI:10.2307/143141.
[15] Fragkias M, Seto K C. Modeling urban growth in data-sparse environments:a new approach[J]. Environment and Planning B:Planning and Design, 2007, 34(5):858-883. DOI:10.1068/b32132.
[16] 马世发, 高峰, 念沛豪. 城市扩张经典CA模型模拟精度的时空衰减效应:以广州市2000-2010年城市扩张为例[J]. 现代城市研究, 2015, 30(7):88-93. DOI:10.3969/j.issn.1009-6000.2015.07.015.
[17] 张亦汉, 刘小平, 陈广亮, 等. 基于最大熵的CA模型及其城市扩张模拟[J]. 中国科学D辑:地球科学, 2020, 50(3):339-352. DOI:10.1360/SSTe-2019-0110.
[18] Liu X P, Ma L, Li X, et al. Simulating urban growth by integrating landscape expansion index (LEI) and cellular automata[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2014, 28(1):148-163. DOI:10.1080/13658816.2013.831097.
[19] 胡最, 王慧. 多因素约束的城市空间扩张元胞自动机构建及其应用研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3):616-627. DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190240.
[20] 张显峰, 崔伟宏. 集成GIS和细胞自动机模型进行地理时空过程模拟与预测的新方法[J]. 测绘学报, 2001, 30(2):148-155. DOI:10.3321/j.issn:1001-1595.2001.02.009.
[21] 刘勇, 吴次芳, 岳文泽, 等. 基于SLEUTH模型的杭州市城市扩展研究[J]. 自然资源学报, 2008, 23(5):797-807. DOI:10.3321/j.issn:1000-3037.2008.05.007.
[22] 岳东霞, 杨超, 江宝骅, 等. 基于CA-Markov模型的石羊河流域生态承载力时空格局预测[J]. 生态学报, 2019, 39(6):1993-2003. DOI:10.5846/stxb201711302153.
[23] 成超男, 胡杨, 冯尧, 等. 基于CA-Markov模型的城市生态分区构建研究:以晋中主城区为例[J]. 生态学报, 2020, 40(4):1455-1462. DOI:10.5846/stxb201812042643.
[24] 易丹, 赵小敏, 郭熙, 等. 基于生态敏感性评价和CA-Markov模拟的平原型城市开发边界划定:以南昌市为例[J]. 应用生态学报, 2020, 31(1):208-218. DOI:10.13287/j.1001-9332.202001.013.
[25] 褚琳, 张欣然, 王天巍, 等. 基于CA-Markov和InVEST模型的城市景观格局与生境质量时空演变及预测[J]. 应用生态学报, 2018, 29(12):4106-4118.DOI:10.13287/j.1001-9332.201812.013.
[26] 邓林玲. 优化空间结构创建绿色新城:重庆西部新城概念规划[J]. 规划师, 2004, 20(9):40-42. DOI:10.3969/j.issn.1006-0022.2004.09.011.
[27] 刘孝国, 郄瑞卿, 董军. 基于马尔可夫模型的吉林市土地利用变化预测[J]. 中国农学通报, 2012, 28(29):226-229. DOI:10.3969/j.issn.1000-6850.2012.29.046.
[28] 何丹, 周璟, 高伟, 等. 基于CA-Markov模型的滇池流域土地利用变化动态模拟研究[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2014, 50(6):1095-1105. DOI:10.13209/j.0479-8023.2014.155.
[29] 胡雪丽, 徐凌, 张树深. 基于CA-Markov模型和多目标优化的大连市土地利用格局[J]. 应用生态学报, 2013, 24(6):1652-1660. DOI:10.13287/j.1001-9332.2013.0345.
[30] 王秀兰, 包玉海. 土地利用动态变化研究方法探讨[J]. 地理科学进展, 1999, 18(1):81-87. DOI:10.3969/j.issn.1007-6301.1999.01.012.
[31] 胡盼盼, 李锋, 胡聃, 等. 1980-2015年珠三角城市群城市扩张的时空特征分析[J]. 生态学报, 2021, 41(17):7063-7072. DOI:10.5846/stxb201908141694.
[32] 于溪, 李强, 肖逸雄, 等. 基于GlobeLand30的中国城市扩张模式及其对生态用地的影响[J]. 地理与地理信息科学, 2018, 34(3):5-12. DOI:10.3969/j.issn.1672-0504.2018.03.002.
[33] Xu C, Liu M S, Zhang C, et al. The spatiotemporal dynamics of rapid urban growth in the Nanjing metropolitan region of China[J]. Landscape Ecology, 2007, 22(6):925-937. DOI:10.1007/s10980-007-9079-5.
[34] Liu X P, Li X, Chen Y M, et al. A new landscape index for quantifying urban expansion using multi-temporal remotely sensed data[J]. Landscape Ecology, 2010, 25(5):671-682. DOI:10.1007/s10980-010-9454-5.
[35] 张豫芳, 杨德刚, 张小雷, 等. 天山北坡绿洲城市空间形态时空特征分析[J]. 地理科学进展, 2006, 25(6):138-147. DOI:10.3969/j.issn.1007-6301.2006.06.016.
[36] 罗开盛, 李仁东. 长沙市近10年土地利用变化过程与未来趋势分析[J]. 中国科学院大学学报, 2014, 31(5):632-639. DOI:10.7523/j.issn.2095-6134.2014.05.008.
[37] 罗紫薇, 胡希军, 韦宝婧, 等. 基于多准则CA-Markov模型的城市景观格局演变与预测:以上杭县城区为例[J]. 经济地理, 2020, 40(10):58-66. DOI:10.15957/j.cnki.jjdl.2020.10.007.
文章导航

/