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利用SLEUTH城市增长模型来模拟在巴尔的摩-华盛顿大都市区

未来政策情景对城市土地利用的影响

摘要：切萨皮克湾水质下降的一部分原因可能是由于城市和郊区的发展导致167000平方千米的水文系统被破坏。一个可以提供关于区域未来发展的评估和探索队不同区域建设的潜在影响的模型系统，作为有关港湾及其支流稳定的应用程序是非常有用的。这次，我们将会描述和测试了一个可以用来解决这个问题的区域预测模型系统。现有的元胞自动机模型，SLEUTH，被用于华盛顿巴尔的摩的大都会地区，这个区域有23700平方千米而且近期刚刚经历了快速的土地利用变化。该模型是使用历史时间序列遥感影像衍生发达地区的校准，并预计未来增长了至2030年假设了三种不同的政策方案：（1）目前的趋势;（2）管理的增长;（3）生态可持续发展增长。目前的趋势是在当前农田和城市边缘地区的森林被开发利用，这很有可能会影响切萨皮克湾及其支流的水质。尽管会产生更多的约束，但是管理型增长和生态可持续增长模式消耗更少的自然资源的土地。在SLEUTH模型，此应用程序演示，解决了一系列区域规划问题的能力，但是关于敏感性的空间精度和规模因素仍然需要进一步的考虑和实际应用。

1介绍

当代工业化国家城市发展的模式是越来越多低密度的形式,分散的住宅和商业发展。现在常用“扩张”这个词来描述这种形式的发展,环境和生活质量成为话题的中心。辩论主要围绕的是在城市和郊区的土地利用和土地覆盖。华盛顿-巴尔的摩区域构成切萨皮克湾流域的中心部分，是“切萨皮克大都市”（格鲁梅特，2000）的一部分。在切萨皮克湾水质和水生植物的栖息地被破坏,部分原因是城市化和低密度发展,巴尔的摩华盛顿^大都会地区已经成为扩张辩论的代表,表现出许多经典的症状,如损失和破碎的自然资源基础,水质量下降,交通堵塞(Burchell等,1998),以及旨在增长管理和自然资源保护的政策制定和实施。“精明增长”，通过一套旨在自然资源和农产品保鲜，公交导向的发展政策体现土地利用的政策导向，“棕地”再开发在某些领域正在成为华盛顿 - 巴尔的摩地区的现实。例如,马里兰州实现了优先资助领域(pfa),在这个州集中投资基础设施建设(贝蒂和Duket,1997)。

土地覆盖是一个重要的元素的生态功能,尤其是对水文过程而言(韦翰等,2000)。随着城市化的发生,以前土地作为自然资源基础,如森林、湿地、和农业。取而代之的是防渗水的表面,如人行道,混凝土。不透水表面覆盖的增加显著改变水文政权和对水质产生负面影响(阿诺德和吉本斯,1996;Ridd,1995年,美国环境保护署,2000),但根据土地利用变化发生的地点和方式可以有不同的影响。例如,空间模式的农业和森林的减少(韦翰等,2002),或存在没有河岸缓冲区(Goetz et al,出版社)影响潜在氮和磷的出口，这时主要贡献者是在水生富营养化系统。同样,增加对水不透水表面区域根据质量变化发生在城市^农村梯度上有不同的影响(例如,Wear et al等,1998)。预测未来环境是否对水的质量或生活质量的结果,需要能够预测土地利用变化的空间格局。

近年来，城市增长模式空间直观仿真模型已经出现。这些估计土地利用转移概率的经济版本模型基于代理土地使用决定的行为使用离散选择方法(Bockstael,1996)。对于旧金山湾和萨克拉门托地区兰迪斯的空间显式模型(1995)是一个微程序级模型利用的一个例子,它利用地理信息系统(GIS)中的数据来生成空间分解土地利用变化的预测。在马里兰州的帕塔克森特分水岭最近的工作寻求发展的土地利用变化是在空间上明确和分解的经济模式，使预测结果可能与景观变化（Bockstael和贝尔，1997年）的生态模型联系起来。这些建模工作需要详细的块状水平和往往是没有广泛使用的地理信息系统数据，而这恰恰限制了将模型应用到更广泛的地区或转移到其他领域的能力。

一类研究人员试图模拟和预测城市发展的空间格局的比较简单的元胞自动机模型已得到重视，CA模型要求的空间被表示为一个可以改变状态的网格作为模型迭代。这些变化是受指定一组附近的条件规则以满足在状态可以发生之前发生的变化（奥沙利文，2001）。虽然CA模型的概念是广泛的，他们有潜力模拟系统如城市的复杂行为（托伦斯和奥沙利文，2001）。CA模型被用来模拟不同类型的城市形态（Yeh和Li，2001）和开发密度（2002Yeh和Li），并观察随着时间的推移城市空间结构的演变过程（白、安捷伦、2000）。虽然纯CA模型在城市发展创新模式是相当成功的，他们已被批评为无法解释驱动的城市变化的过程。近日，进步一直在开发混合动力CA即可以将基于进程的因素的（韦伯斯特和Wu（2001））。例如，将微观经济理论在城市空间明确的CA研究中替代规划制度对土地利用模式的影响。作为规划工具，CA的城市模型有几个好处：他们是互动的，而且潜在的结果可以直观和量化的，它们可以与GIS紧密相连，与来自遥感平台的栅格空间数据很容易纳入CA建模环境（couclelis，1997）。

图 1. 切萨皮克湾流域研究区域

为了评估智能增长政策对切萨皮克湾流域的潜在有效性，我们的目标是开发一个能描绘不同土地利用或土地管理政策的影响的预测建模系统，设计区域包括23700平方公里的地区，包括华盛顿特区和马里兰州巴尔的摩约15%的切萨皮克湾流域（图1）。本次模型的设计和发展主要集中在数量的标准化上。实现这项研究的目的：（1）该模型应是政策推动的推动不同土地利用管理政策影响的探讨与试验研究；（2）模型假设的是普通市民，实施方法和结果应该是透明的；（3）该模型应该是模块化，以方便纳入额外的情况和影响评估。

2方法

2.1建模方法

鉴于其成功的区域尺度建模，它对不同地区的保护水平的能力，并计算相对容易实现，采用SLEUTH模型（坡度、土地利用、排斥，城市范围，交通、山体阴影）（美国地质调查局，2003）。SLEUTH属于元胞自动机模型，而且SLEUTH3.0版本的应用程序中，包含一个城市建模模块和土地覆被变化模式。对于这个应用程序，只有城市模块被利用，所以每个小区的研究区只有2个可能的状态：城市化或nonurbanized。细胞是否成为城市化由四个增长规则确定，下面讨论的每一个试图模拟一个特定的方面的发展过程。在他们克拉克的城市增长模式（SLEUTH的前驱）的升级性应用在旧金山湾地区，克拉克等（1997）强调了该模型在模拟历史性变化的效用，这说明在一个地区的增长过程的解释可以帮助并在预测未来城市增长趋势和规模。该模型成功地模拟了旧金山地区1900年和1990年之间的城市变化，后来被应用到巴尔的摩 - 华盛顿走廊（Clarke和Gaydos，1998年），其中校准和长期的预测为旧金山和巴尔的摩 - 华盛顿作了介绍，允许的有效比较的两个城市系统的增长模式和进程之间进行。

SLEUTH模拟四种类型的城市土地利用变化：自发生长，新的传播中心生长，边缘生长，和道路影响生长。这四种生长类型的应用顺序在每一个生长周期，或一年，并通过五个生长系数的相互作用控制：分散，品种，传播，道路重力和坡度（表1）。每一个系数都有一个值，取值范围从0到100。分配给每个系数的确切值，在我们的情况下，来自通过严格的校准程序，在第2.3节中详细描述。在排除层概率相结合，五的增长系数确定任何给定的位置，成为城市化的概率。用户定义的排除层指定的区域是完全或部分不可用的开发。举例来说，水的排除值为100，表明它是100%的发展排除在外。如果一个细胞被选为潜在的城市化有一个排除值为50，它有一个50%概率的城市化在任何给定的模拟。下面我们提供的SLEUTH如何模拟城市发展的总结，这是在详细描述在克拉克等人（1997），克拉克和gaydos（1998年）和美国地质调查局（USGS），2003年）。

表1 由SLEUTH模型刺激增长类型的总结

自发性的增长模型有潜力去模拟单像素上城市化捕捉低密度发展模式，而不依赖于接近现有的城市地区或交通基础设施。研究区域的整体以一个非城市化的单元将成为城市化的概率由其分散系数确定。

新的传播增长方式定义了以自发性增长的方式逐渐形成的邻近城市化单元，而其模型的品种系数决定整体概率通过自发的增长产生的像素也会体验新的传播中心成长。

一个新的城市化集群可能经历过边缘性增长，模拟从新的和现有的城市中心的边缘向外增长。边缘性生长是由扩散系数的控制，从而影响一个城市的概率至少有三个城市邻居的细胞也将成为城市化。

城市化的最终成长方式是道路影响的增长，模拟的影响的跨—通过扩展中心毗邻发电增长模式的交通网络道路。当道路影响经济增长时，新的城市化的单元是随机的由品种系数确定的概率水平。每一个选择细胞，存在的道路被要求在一个搜索范围内定义的道路重力系数。如果道路被发现在选定的小区附近，一个临时的城市细胞被放置在靠近一条路的最靠近的位置。这个临时的城市细胞然后搜索沿着这条路走一个永久的位置。沿着道路搜索的方向随机性和搜索距离由色散系数确定。这个永久位置成为一个新的传播中心，因此，多达三个细胞沿着一条道路可以在这一点上城市化。

地形对发育影响的边坡系数模式和适用性测试之前，任何位置都将有城市化的潜力，而一个高坡度系数的值会降低开发的可能性陡峭的山坡。

SLEUTH模型也有一个功能叫做“自发增长”，这使得整个模型运行过程中的生长系数变化，这是为了更真实地模拟不同的增长率发生在城市系统随着时间的推移。当增长率超过规定的临界阈值，生长系数乘以一个大于1的因子，模拟一个开发的“繁荣”周期。同样，当发展率下降在一个特定的临界阈值之下，生长系数乘以一个因子不到一个，模拟一个发展的“萧条”周期。没有自我改造，SLEUTH将模拟线性增长率。

不像校准的增长系数，实施的程序自我修改的功能是没有得到很好的记录。用户可以使用的方式确定临界阈值，例如，在任何当前的文学上的SLEUTH；因此，我们没有实现自我改造功能在任何阶段的建模应用程序在这里报告。这并没有构成一个重要的在校准阶段的问题，因为增长速度在我们的历史数据接近线性趋势。然而，它需要一个假设的线性生长在未来进行预测。

该模型的实现发生在两个一般的阶段：

（1）校准在哪里出现历史性增长模式的模拟；

（2）预测在生长历史模式被投射到未来。

用于校准，该模型需要输入的历史城市城市增长模型模拟255至少四个时间段，一个历史性的交通网络，至少有2个时间段，坡度，和一个被排除的层。

2.2历史资料

从陆地卫星专题图和增强型专题制图仪图像来制作不透水表面图像的新技术（Smith等人，即将出版），帮我们制作了1986、1990、1996和2000的城市变化图。原始数据的分辨率为30米，产生了一个超过一个Beowulf PC机群的可用计算资源总量的数组（稍后介绍）。因此，对数据按分辨率为45 m进行重采样以减小数组的大小，同时保持研究区的空间范围不变。因为SLEUTH需要对城市范围应用二进制表示，这些连续的数据被转化为可以开发程度的二进制地图，设定阈值为10%不透水面积（彩图1）。我们发现10%的阈值，严重占用发展区，包括低密度的住宅区。在1990和1996年的叶上和叶下的最佳图像对捕捉不可用，因此一段时间内应用布尔模型的分类不一致为最小，例如，如果一个像素，出现在1986和2000年但却在1990和1996年没有被检测到，它会被添加到它丢失的数据集。这个时间的填充，发生在不到1%的研究领域内，保证所有的变化是单向的，并假定发达地区没有衰退到不发达状态。

同时还要准备两个步骤的时间跨度来进行传输，1986和1996年的道路图层依照1:100000比例尺的USGS数字线路图来制作。美国地质调查局7.5米分辨率的数字高程模型被用来创建用于进行坡度分析，同时，一个排除图层也被创建。在校准阶段，排除图层包括水图层，在发展中100%被排除，以及整个联邦、州和地方公园，在发展中80%被排除。这80%级别的排除是因为在许多公园的历史时期内有限的发展。所有输入文件进行在以45米的分辨率进行光栅化，研究区的空间范围和检查精度。

2.3模型的校准

校准的目标是推导出一组值的增长参数，可以有效地模拟一段历史时期的增长，在这种情况下，1986-2000年段。这是在SLEUTH通过强力蒙特卡罗方法模拟环境中来实现的，其中用户表示值的范围和模型的迭代使用每一个可能的参数的组合。对于每一组参数，模拟生长

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