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粤港澳大湾区空间场景优化研究

文献类型:学位论文

作者潘婷婷
答辩日期2023-06
文献子类学术型学位
授予单位中国科学院大学
授予地点中国科学院地理科学与资源研究所
导师苏奋振
关键词空间场景 粤港澳大湾区 多目标空间场景优化模型 遗传算法 国土空间开发适宜性
学位名称博士
学位专业地图学与地理信息系统
英文摘要粤港澳大湾区是除美国纽约湾区、旧金山湾区、日本东京湾区外的全球第四大湾区,是我国经济辐射力、区域竞争力最高的区域之一。其地处海陆交接地带,生态环境相对敏感、脆弱,随着城市化进程加速,大湾区面临区域土地资源紧缺和生态环境脆弱的双重压力。区域发展空间面临瓶颈制约的同时生态风险日益增大,亟需在识别国土/生态安全的基础上寻找最佳的空间优化配置以指导区域整体布局,为大湾区可持续发展提供科学支撑。目前空间优化研究一般从增量扩张的方式探究区域的最佳优化配置,亟需加强内部更新对于区域规划的潜在效用评估。因此,本研究尝试提出空间场景概念,空间场景是由多种土地覆被对象组成的矢量图斑,场景内部包含语义信息、几何特征与空间关系,其中语义信息除类型属性外,包含对内部混合土地利用特征的定量化描述信息。通过强调空间场景内部异质性特征体现区域的经济、社会、生态的多维属性。从社会功能提供的角度,共划分3 类一级空间场景与11 类二级空间场景。在此基础上,首先综合运用地理大数据与云平台计算,采用多方法复合场景提取策略实现2020 年大湾区空间场景分布提取与内部异质性分析;其次,结合层次分析法(AHP)和最小累积阻力模型(MCR)进行国土空间开发适宜性评估;最后,以适宜性评估结果为约束,构建兼顾内部更新与外部扩张的空间场景优化模型,探究在不同情景下的大湾区空间优化配置。主要结论如下:(1)本研究提出的空间场景分类体系为实现空间布局的内部动态调整提供实践可能性。空间场景以功能分区的矢量特征为基础,创新性地在属性中引入蓝绿灰比例(蓝代表水体、绿代表植被,灰代表不透水面在场景斑块中的面积占比)用于识别场景斑块内部的混合土地利用特征。未来可通过调整场景的蓝绿灰比例属性来反映区域内部更新的空间布局模式。(2)云平台计算与地理大数据的综合运用,提高了空间场景的识别精确度与方法适用性。本研究基于随机森林的监督分类法实现非城镇空间场景提取,针对仅采用POI 数据识别城镇空间场景精度有限问题,筛选Sentinel-2 影像优势波段,结合核密度分析等方法实现了大湾区城镇空间场景提取。非城镇与城镇空间场景分类总体精度分别为91.48%和75.78%。精度提升主要体现在城镇空间场景上,保证了后续空间场景优化的基础数据准确性。(3)大湾区国土开发适宜性分区总体呈现明显的中心外围分布特征,适宜开发建设区域以深圳、东莞、广州、佛山为核心向内陆区域递减。以城镇空间场景在优化开发区与重点开发区的总占比作为开发强度指标,分析表明大湾区一半以上的区域开发强度超过70%,适宜开发存量仅占全域9.2%。大湾区在全局尺度上存在以增量扩张为主的发展模式难以为继的问题,在未来区域规划中应当侧重采用内部更新等方式以缓解土地资源有限、空间资源拥挤带来的不利影响。(4)面向大湾区内部更新与外部扩张并行的发展需求,构建了基于适宜性约束的多目标空间场景优化模型,相比于传统只改变场景类型的优化模型,引入蓝绿灰属性更有助于指导未来区域空间的内部更新选择和外部扩张优选的实现。以GDP、生态系统服务价值、开发适宜性和紧凑度四个指标最大化为优化目标,结合非支配排序遗传算法,深圳样例证实了空间场景优化模型开展内部更新对区域规划潜在效用的有效性,在同等城市扩张规模与生态系统服务价值损失量的情况下,改进后的优化模型测算获得的区域GDP 相较于传统模型提高约19%。(5)在空间场景提取、适宜性分析以及优化模型构建的基础上,本研究获取了不同情景下的大湾区空间优化格局。情景分析表明,经济优先情景下大湾区GDP 将提高32.7%,强调商业、居住场景对于区域经济发展的重要作用;生态优先情景下强调内部更新对于生态保护的关键作用;空间紧凑度优先情景下,增加工业与居住场景对于提高空间场景集聚性有较为显著的积极作用;适宜性优先情景下,城市扩张集中在广州中部与佛山西部,深圳、东莞与香港倾向于采用内部更新的发展模式。本研究面向内部更新与增量扩张并行的空间布局需求,提出了空间场景概念与分类体系,在大湾区空间场景高精度提取与国土/生态安全评估的基础上,构建了兼顾内部更新与外部扩张的空间场景优化模型,探究区域在不同情景下的空间格局变化趋势,力求为粤港澳大湾区未来城市规划与高质量发展提供具有实际效用、科学合理的空间布局参考。
语种中文
页码151
源URL[http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/199885]  
专题地理科学与资源研究所_研究生部
推荐引用方式
GB/T 7714
潘婷婷. 粤港澳大湾区空间场景优化研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2023.

入库方式: OAI收割

来源:地理科学与资源研究所

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