基于ABM的城市规划模型初探

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摘 要：随着遥感和地理信息技术的逐步发展，运用遥感影像获取地表信息及GIS的空间分析来指导城市规划受到广泛应用。该文基于城市扩张特征，提出架构基于多主体的城市规划模型，以期为城市多规合一提供参考。

关键词：多主体模型 城市规划 多规合一

中图分类号：TU984 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）05（b）-0010-01

近年来，城市信息化建设的步伐加快，多规合一的理念对城市规划提出了更高要求。为整合城乡规划、土地利用总体规划、国民经济和社会发展规划以及各专项规划，需要综合运用遥感影像、GIS空间分析等技术，用信息化手段优先模拟出各规划图，再进行后期的规划叠加。

由于城市规划属于土地利用动态变化（LUCC）范畴，因此土地利用变化模型对城规模型的架构有借鉴意义。尽管多种模型均在LUCC模拟中得到了应用[1-2]，但由于城市规划伴随着人的主观意识，基于多主体分析的模拟方法更能够增强模拟结果的多目标决策价值和多尺度特征，可充分表征土地系统宏观结构变化过程，因此在模拟效果上更胜一筹。

1 多主体模型简介

多主体模型可以模拟复杂的人类行为和决策[3]，根据多主体（Agent）在决策过程中所起的作用不同，将其进行分类。然而，在地理空间表达方面的缺陷使得abm难以满足未来城市扩展的动态模拟研究，因此，实际应用过程中，往往将智能体与线性表达模型，如与CA（元胞自动机）结合，通过引入Agent使CA模型具有用随机数体现的模拟结果不确定性，从而增强模拟结果的多目标决策价值和多尺度特征，充分表征土地系统宏观结构变化过程。

2 ABM城规模型架构

ABM城规模型将城市定义为抽象的二维空间矩阵，主要由环境层、CA层、ABM层三部分构成，对于特殊城市如山地城市还需要限定约束层，还要将陡坡、河流等限制地形因素排除在外。

选定城市的某年份的二元分类（仅有城市和非城市区域）遥感影像作为基期，环境层负责地理空间环境的塑造，即将二元空间的每个单元赋予地块相应的各种属性，如土地利用类型、坡度、高程等。遥感影像数据。CA层负责土地利用模拟的线性部分，通过随机选取足够多的非城市样本点，在SPSS中计算二元回归方程得出线性城市概率Pca。ABM层负责土地利用模拟的非线性部分，往往包含两类智能体：开发商智能体和政府智能体，其中开发商智能体代表了城市扩张的愿望，由交通、地价、城市人口分布图共同决定，可落实到具体的每个空间位置；而政府智能体只能起到宏观调控的作用，通过没有具体空间属性。开发商智能体计算的效用结果将反馈给政府智能体，若一个区域被申请的次数越多，其被政府接受的概率也会增加；同理当一个区域的申请被接受之后，该区域附近被接受的概率也会增加。这充分体现了政府考虑公众意愿的要求。

每一个进入模型的土地单元通过环境层获取对应的土地属性，元胞自动机层通过线性计算获取元胞单元的城市化转换概率；多智能体层则通过非线性部分，依据权重的选取，获得城市转换概率。元胞最终是否能转化为城市单元，需要综合考量多智能体层和元胞自动机层，ABM模型的转化概率与阈值（经验值）进行比较，如果总转换概率大于阈值，则土地单元由非城镇用地转换为城镇用地，若小于阈值，则保留原始非城市用地，返回计算系统，向政府智能体申请“次优”效用的土地单元[4]。

由于主体可根据规划性质的不同而自主定义，如城乡规划还可引入农户智能体概念，市政规划可强化政府智能体的效应等，基于ABM的城市规划模型有利于模拟出符合城市发展需求的规划蓝图。同时，基期数据限定为同一坐标系及相同边界范围的遥感影像，可确保每张规划蓝图进行空间叠加，实现全市规划空间形成“一张图”的愿景，具有现实意义。

参考文献

[1] Liu JY， Tian HQ，Liu ML，et al.China’s changing landscape during the 1990s： Large-scale land transformations estimated with satellite data[J].Geophysical Research Letters，2005（32）：1-5.

[2] 邓祥征.土地系统动态模拟[M].北京： 中国大地出版社，2008：178.

[3] 兰少华.多Agent技术及其应用研究[D].南京：南京理工大学，2002：87.

[4] 罗瑾.山地城市空间扩展的特征及模拟研究――以重庆市主城区为例[D].重庆：西南大学，2014：59.