一种耦合进化算法与FLUS模型的土地利用变化模拟模型

土地是人类生存与发展的物质基础，也是生态环境与景观的重要组成部分。近年来随着城镇化进程加快，城市的扩张与蔓延已成为土地利用变化的显著特征，农业与生态空间持续受到挤压，人地矛盾不断加剧。由此，越来越多的学者开始分析与模拟土地利用变化的历史过程与未来情景，土地利用变化模拟模型取得了长足的发展。伴随着越来越多的因素在模拟过程中被考虑到，模型的模拟精度得到了大幅提升，但复杂程度以及模型内的参数数量也急剧增加，导致模拟结果更容易受到研究人员设置参数时对土地系统主观判断的影响。因此如何更为科学、客观地设置模型参数，减少人为主观因素的影响，对确保模型的模拟效果具有重要意义。

虽然学界与业界对土地利用变化模拟的精度要求不断提升，但蕴含在土地系统内的多种不确定性决定了准确地预测未来仍存在较大难度，具体来说，土地系统本身存在的不确定因素以及研究人员在进行土地利用变化模拟时对土地系统的认知缺陷，是导致模拟精度低下的两个主要原因。对于前者，学者们通过不断更新升级模型来提升模拟的精细化与全局化，相比于劳利模型、威尔逊模型等早期模型，现有在数量与空间上进行耦合或加入了地理分区的模型已在模拟精度上有了显著提升，但模型的复杂化也导致了需要设置的参数大量增多，研究人员对土地系统的认知缺陷容易被进一步放大。对于后者，现有的大多研究基于经验以及过往的土地利用变化特征设置模型参数，但能够使模拟结果达到更高精度的参数却较容易被找到，也有研究利用启发式算法对模型参数进行调整，但多集中于CA模型，聚焦于对权重系数或转换规则的寻优，而对于目前受到广泛欢迎的FLUS模型，在参数设置问题上，大多研究仍基于经验与土地利用变化的历史特征。

由此，我们课题组通过耦合进化算法（Evolutionary Algorithm，EA）与FLUS模型，构建具有参数寻优功能的EA-FLUS模型，以减少研究人员的主观判断对模型模拟结果的影响。最后我们以桂林市为例，通过分区模拟桂林市的土地利用变化来分析EA-FLUS模型的改进效果，并基于寻优获得的参数设置自然发展情景、耕地保护情景、生态优先情景模拟实验区2020—2030年的土地利用变化。整体而言，本文立足于近年来计算机算力的飞速提升，在面对土地利用变化模拟过程中数量与空间耦合及精细化分区等需要大量设置参数的复杂情况下，做出了一些探索与尝试，希望本文能够在一定程度上丰富现有的土地利用变化模拟技术与方法，同时也能够为城市规划、可持续性研究等提供一定的有益参考。

吴振华

桂林电子科技大学教授，硕士生导师。主要从事房地产经济与管理及土地规划、管理与利用方面的研究，在《地球信息科学学报》、《水土保持通报》、《生态经济》、《现代城市研究》等期刊发表相关论文多篇，主编和参与出版了《城市住宅用地增值问题研究——以深圳为例》（北京理工大学出版社）、《房地产开发过程中多元主体行为对土地增值的影响研究》（广西师范大学出版社）等著作，主持了《三元主体视角下的城市住宅用地增值过程与收益分配研究》（国家自然科学基金）、《考虑公平、效率与适宜性的广西北部湾经济带城市群建设用地分配策略研究》（广西哲学社会科学规划研究课题）等相关项目。

E-mail: [email protected]

桂林电子科技大学，硕士。主要从事土地规划、管理与利用方面的研究。在《地球信息科学学报》、《水土保持通报》等期刊发表论文多篇，参与多个国家级、地厅级基金项目。

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策划创意/编辑：耿艳辉

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