全 文 ：第 35 卷第 17 期
2015年 9月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.17
Sep.,2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金资助项目(41371376, 41301418);教育部高等学校博士点基金(新教师类)资助项目(2012017120031)
收稿日期:2013鄄11鄄03; 摇 摇 修订日期:2015鄄01鄄05
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: abin@ mail.sysu.edu.cn
DOI: 10.5846 / stxb201311032653
马世发,艾彬.基于地理模型与优化的城市扩张与生态保护二元空间协调优化.生态学报,2015,35(17):5874鄄5883.
Ma S F, Ai B. Coupling geographical simulation and spatial optimization for harmonious pattern analysis by considering urban sprawling and ecological
conservation.Acta Ecologica Sinica,2015,35(17):5874鄄5883.
基于地理模型与优化的城市扩张与生态保护二元空间
协调优化
马世发1,2,艾摇 彬3,*
1 中山大学地理科学与规划学院,广州摇 510275
2 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室,广州摇 510275
3 中山大学海洋学院,广州摇 510275
摘要:协调城市扩张与生态敏感区保护之间的矛盾是当前我国新型城镇化建设中的一项重要任务,但基于传统供需平衡模式或
历史惯性驱动模拟的城市规划布局可能导致一系列潜在的生态环境问题。 根据城市发展具有历史惯性驱动和空间规划引导的
双重特性,提出将地理模拟与优化(Geographical Simulation and Optimization Systems,简写为 GeoSOS)等复杂 GIS 空间分析技术
引入规划决策分析。 通过利用最小累积阻力模型获取生态敏感区保护压力格局,并利用元胞自动机模型进行城市扩张模拟,分
析城市惯性扩张模式对生态敏感区的潜在影响;然后根据生态敏感区保护和城市空间扩张的协调性发展目标进行生态适宜性
评价,进而利用蚁群智能空间优化配置模型产生一种优化的城市空间布局方案。 研究以我国珠江三角洲地区的广州市为案例,
详细分析了基于 GeoSOS的城市扩张与生态保护的协调决策过程。 结果表明,整合了城市发展惯性与生态敏感区保护双重目
标的空间优化布局方案,比单纯基于地理模拟进行规划布局更符合生态型城市建设需求,研究所提出的城市与生态二元空间协
调分析框架可为城市规划提供可靠的定量决策支撑。
关键词:元胞自动机;空间优化;生态敏感区;城市规划;地理模型与优化(GeoSOS)
coupling geographical simulation and spatial optimization for harmonious pattern
analysis by considering urban sprawling and ecological conservation
MA Shifa1,2, AI Bin3,*
1 Geography and Planning School, Sun Yat鄄sen University, Guangzhou 510275, China
2 Key laboratory of Guangdong Province in Urbanization and Geography Environment Simulation, Guangzhou 510275, China
3 School of Marine Sciences, Sun Yat鄄sen University, Guangzhou 510275, China
Abstract: In recent years, ecological systems such as forests, farmlands, and wetlands have witnessed an alarming rate of
encroachment owing to indiscriminate urban development. This has resulted in the emergence of serious environmental and
ecological issues such as air pollution, heat island formation, and groundwater contamination. Therefore, rational urban
growth is becoming an increasingly important focus area for decision makers. Urban land planning is one of the most
important means for inducing rational urban growth. However, most urban planning scenarios are based on only historical
sprawl trends or traditional supply鄄demand balance; hence, they tend to ignore potential ecological and environmental
issues. Consequently, optimal urban growth patterns that consider ecological conservation are attracting considerable interest
from researchers and administrative decision makers. The conservation of ecologically sensitive areas plays a key role in
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environmental protection. Thus, harmonizing urban sprawling with the conservation of ecologically sensitive areas can be
viewed as a binary compatibility planning problem. Here, we employ a geographical simulation and optimization system
(GeoSOS) to apply complex spatial techniques to the analysis of the conflict between urban development and ecological
protection. Current urban planning strategies and historical development rules are both considered to generate ecologically
harmonious urban growth patterns, with the objective of providing a feasible decision鄄making framework for urban planning.
The main procedures can be described as follows: First, ecologically sensitive areas such as rivers and mountains are
marked out on the basis of actual development demands. Next, the spatial conservation priority for ecologically sensitive
areas is calculated using the minimum cumulative resistance (MCR) model. Second, urban sprawl patterns are simulated on
the basis of historical rules using the cellular automata ( CA) model. The conflict between urban development and the
conservation of ecologically sensitive areas is then identified according to the simulation results; potential ecological issues
are also considered for urban planning. Third, a trade鄄off between urban development and ecological protection is considered
when re鄄evaluating ecological suitability for urban sprawling; then, an ecologically harmonious pattern is accordingly
generated using the ant colony optimization (ACO) model. Guangzhou City, located in the Pearl River Delta, China, is
selected for a case study to validate the feasibility of the proposed analysis framework. Remote sensing images collected in
the years 2000, 2005, and 2010 are used to obtain urban land information and to identify ecologically sensitive areas.
Topographical and socio鄄economic data as well as transportation networks are used to analyze the locational conditions for
urban development. In addition, a schematic map of land use in 2005 and current urban planning documents are used as
important reference materials. The harmonious planning procedure supported by GeoSOS is described and verified in detail.
An optimal urban growth pattern that considers ecological protection is generated using the ACO model, and it is compared
with the simulation pattern obtained using the CA model. Results indicate that the former is a closer approximation of actual
urban development than the latter and results in less environmental degradation. Spatial optimization techniques can be also
used as efficient auxiliary tools for decision鄄making. The binary compatibility framework based on GeoSOS can serve as an
additional technical reference for urban planning.
Key Words: cellular automata; spatial optimization; ecological sensitive area; urban planning; geographical simulation
and optimization systems (GeoSOS)
城市化是人类社会发展的一个必然历程。 自改革开放以来,我国的社会经济获得了飞速发展,城市化建
设亦取得了长足进步,但同时也产生了一系列生态环境问题。 顾朝林等在“中国城市化问题研究综述冶一文
中,系统的收集了地理学、生态学以及城市规划学等相关领域的研究成果,总结了有关我国城市化研究的若干
问题[1],其中一个关键问题就是如何协调城市扩张与生态保护之间的矛盾。 规划是引导城市空间布局的重
要举措之一,传统城市规划布局主要基于“供需平衡冶分析模式,即通过人口、社会经济发展等需求预测,进而
根据适宜性评价进行空间布局。 然而,由于这种规划方式较少考虑其他利益主体的空间需求,必然会导致一
些潜在的风险,如城市生态敏感区和基本农田等被城市扩张日益蚕食,其实质是一种“自私冶的单目标规划。
相关研究表明,不合理的城市扩张不仅导致城市生态资源锐减,而且城市居住环境质量也随之降低[2鄄3]。 因
此,不少学者和规划专家尝试通过其他理论和方法寻求更为合理的规划模式,如我国城市景观规划学者俞孔
坚引入了著名的“反规划冶理论[4],其目的是打破传统完全基于“供需平衡冶的规划模式,倡导从生态过程角度
进行城市空间布局分析。 “反规划冶理论并不是反对规划,而是强调城市扩张生态优先法则,其实质是城市扩
张与生态保护的二元空间协调规划。
从生态学角度探讨城市规划框架,追求生态和谐型的城市发展很早就引起了研究者的关注。 例如,国外
发达地区较早就提出了生态敏感区保护的基本理念,并尝试将生态制图纳入城乡规划中[2],相应的规划决策
技术主要集中于土地生态适宜性评价等[3]。 此外,俞孔坚等根据动物迁徙廊道的保护需求,提出的最小累积
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阻力模型(Minimum Cumulative Resistance,MCR)也是一种比较简单实用的生态保护规划分析技术[5鄄6]。 尽管
MCR强调了城市扩张与生态保护二元空间的协调性分析,但该方法缺乏对复杂城市扩张过程的地理驱动描
述,单纯强调生态保护的城市空间布局也难以满足现实城市发展的多目标协同整合需求。 随着城市规划需求
的日益复杂化,如何协调城市扩张与生态保护之间的矛盾是一个多目标空间协调优化决策问题,现有简单的
GIS(Geographical Information Systems,GIS)空间分析工具难以实现这个复杂的规划决策过程。 为此,不少学者
尝试采用地理过程建模方法提供规划决策分析工具,如我国 GIS学者黎夏等基于珠江三角洲地区城市扩张相
关研究,提出了地理模拟与优化(Geographical Simulation and Optimization Systems,GeoSOS)理论、方法及模型
框架[7],并发布了地理模拟与优化系统软件(http: / / www.geosimulation.cn / )供科研工作者免费使用。 相关学
者已基于 GeoSOS进行了一些规划应用,如利用该系统模拟城市扩张情景下的生态控制线划定问题[8鄄9],但该
耦合分析策略是一个“敌进我退冶的协同关系,即分析了城市扩张情景下的生态控制线优化,但没有论证城市
自身如何进行空间协调布局。 城市规划不仅要考虑其历史惯性驱动,更要结合可持续发展目标调控当前的城
市发展模式。 基于此,本文提出从“城市鄄生态冶二元空间协调角度进行地理建模,目的是将生态保护与城市扩
张放到同一框架中进行空间协调,即通过利用 GeoSOS 空间分析技术,探讨多目标整合下的城市空间布局
方案。
1摇 研究方法
整合了地理模拟与优化的 GeoSOS 系统主要包括 3 个部分:元胞自动机(Cellular Automata,CA)、多智能
体(Multi Agent Systems,MAS)和生物群智能(Swarm Intelligence,SI)。 GeoSOS 能够模拟、预测、优化及显示地
理格局和空间过程,作为模拟与优化平台,它可以弥补常规 GIS 工具,如 ArcGIS,在对复杂地理时空过程进行
模拟与优化时存在的功能不足[7]。 基于 GeoSOS的城市扩张与生态保护二元空间协调规划主要包括利用 CA
进行城市扩张模拟、考虑生态保护的城市空间布局蚁群智能优化等内容。
1.1摇 元胞自动机
CA是一套离散网格动力学系统,能通过微观个体的状态变换模拟复杂的地理时空演化过程。 CA 在模
拟城市扩张方面具有明显的建模优势,国内外学者对 CA地理建模技术展开了许多深入的研究,如White等应
用 CA模拟了美国辛辛那提土地利用变化[10],Batty 等模拟了美国纽约州郊区土地利用扩张[11],Clarke 等模
拟了美国旧金山地区的城市发展[12],Li 等则模拟了我国珠江三角洲地区的土地非农化过程[13],He 等利用
CA探讨了北京城市扩张压力情景等[14]。 CA建模的核心是挖掘土地利用变化的空间驱动力,通常称之为状
态转换规则制定。 尽管在 CA的发展过程中形成了多种规则拟合方法,如多准则判断(MCECA) [15]、逻辑回归
(LRCA) [16]、主成分分析(PCACA) [17]、神经网络学习(ANNCA) [18]、遗传优化(GACA) [19]等,但最为经典且普
遍应用的仍属逻辑回归(Logistic Regression, LR),其基本思路如下:
假定土地基于某种职能(如城市建设)开发利用的机会为概率 s ,则不开发、不利用的机会为 1 - s ,据此
可定义一个土地利用适应性测度 z = ln( s / (1 - s)) 。 假设土地开发利用的适宜性主要受一系列区位因素的
影响,则可建立如下回归分析模型[20]:
zij = a0 + 移
k
bkxijk (1)
式中, zij 是发展适宜性; ij是元胞单元索引号; a0 是常量; bk 是回归模型系数; xijk 是一组标准化的区位变量。
据此,可以得到土地利用适宜性 z与土地开发概率 s的 logistic关系:
sij =
1
1 + exp( - zij)
(2)
实际 CA应用还需考虑城市开发限制和密度等约束条件,故地理元胞状态的真实变化概率为:
ptij = sij 伊 渍tij 伊 姿 ij 伊 [1 + ( - ln酌) 啄] t (3)
式中, ptij是元胞 ij在时刻 t的开发概率; 渍tij表示开发密度,可用 Moore或者扩张 Moore邻域进行统计; 酌ij是开
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发限制性条件, 姿 ij 沂 {0,1} ; [1 + ( - ln酌) 琢] t 是一个动态随机数,用于控制开发的不确定性,其中 酌 是位于
(0, 1)之间的动态随机数, 啄是(0, 10)之间的一个整数。
1.2摇 蚁群智能优化
如何在地理空间进行土地利用活动组织是一个典型的优化决策问题。 基于微观空间单元(如栅格)进行
城市布局优化势必涉及超变量、多目标等特性,而且还是一个典型的 NP(Non鄄deterministic Polynomial)问题,
现有解析数学方法难以在有限时间内获取模型精确解。 因此,不少学者以 GIS 环境为依托,通过耦合智能算
法,如遗传[21]、蚁群[22],模拟退火[23]、粒子群[24]等,进行城市空间形态布局优化。
蚁群智能优化(Ant colony optimization, ACO)是一种求解组合优化问题的计算机模拟方法。 由于其特殊
的离散爬行机制,非常适合土地利用空间优化建模。 ACO的基本思想是通过模拟蚂蚁群体觅食过程,即探寻
食物源与巢穴之间的最短路径而进行优化求解,构建 ACO模型的关键是建立蚂蚁寻优的信息素机制[8]。 若
利用 ACO进行城市空间布局优化,土地单元 ij在 t时刻被第 k只蚂蚁造访的概率可以定义如下:
籽kij( t) =
[子ij ( t) 琢]·[浊ij ( t) 茁]
移
ij沂allowedk
[子ij ( t) 琢]·[浊ij ( t) 茁]
ì
î
í
ï
ï
ï
ï0
(4)
式中, 籽kij( t) 表示蚂蚁 k于时刻 t对单元 ij的选择概率;allowedk 表示蚂蚁 k 下次游历可以造访的土地单元集
合; 琢为信息素启发因子,反映蚂蚁在运动过程中受信息素 子ij( t) 的作用; 茁 为期望信息启发因子,用以表征
蚂蚁在运动过程中受期望启发式信息 浊x( t) 的作用。
1.3摇 协调规划策略
利用 GeoSOS进行城市扩张与生态保护二元空间的协调规划框架如图 1所示,主要包括以下步骤:
1)根据地区实际发展需求,划分生态敏感区关键地带,确定“生态源冶范围,如一定级别的森林公园、自然
保护区、湿地、河流等生态空间;利用最小累积阻力模型计算生态保护压力格局;
2)利用 CA模型进行城市扩张模拟,分析城市惯性扩张模式对生态敏感区保护的潜在压力,并针对这种
发展模式潜在的生态问题,提出生态敏感区保护目标;
3)整合城市扩张惯性适宜性与生态敏感区保护压力格局,进行城市扩张生态适宜性评价,其结果作为蚁
群空间优化配置模型的输入参数;
4)根据城市空间布局生态适宜和景观规整等目标,利用蚁群智能模型进行空间布局优化,获取生态和谐
型的城市扩张方案。
2摇 案例研究
2.1摇 研究区概况与数据来源
研究选择我国广州市作为试验区,实现基于 GeoSOS的城市扩张与生态保护二元空间协调规划应用。 广
州市地处珠江三角洲中心腹地,横跨 112毅57忆—114毅3忆E,22毅26忆—23毅56忆N,市辖越秀、荔湾、海珠、天河、白云、
黄埔、番禺、花都、南沙、从化和增城 11个区。 区域总面积 7434.4km2,地势东北高,西南低,东、北部是山区,中
部是丘陵、盆地,南部是珠江三角洲冲击平原(图 2)。 广州是中国改革开放的前沿阵地,随着社会经济的发
展,其城市扩张非常显著,可利用土地资源日益紧缺,生态空间也越来越少[9]。 因此,合理预测城市空间演化
规律并根据生态安全目标进行城市空间布局优化,对改善该区的城市发展环境具有重要的规划参考价值。
规划决策分析需要采用大量的空间数据,主要包括广州市 2000 年、2005 年、2010 年遥感影像、数字高程
模型(DEM)、土地利用、交通网络等。 其中,遥感影像和 DEM等数据来自中国科学院计算机网络信息中心地
理空间数据云(http: / / www.gscloud.cn);2005年土地利用和交通网络等数据来源于广州市地理信息中心;近
期广州市土地利用需求参考《广州市土地利用总体规划(2006—2020 年)》成果;相关统计资料来自广州市社
会经济统计年鉴官网(http: / / www.gzstats.gov.cn / )。
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图 1摇 基于 GeoSOS的城市空间布局分析框架
Fig.1摇 Framework of urban growth planning with GeoSOS
图 2摇 研究区概况
Fig.2 摇 Location and administrative districts of the study area
2.2摇 计算生态敏感区保护压力
根据广州市遥感影像计算植被指数、水体指数,并
参考广州市森林公园、自然保护区分布等资料,利用
ArcGIS分析工具识别生态敏感区地带,即生态源(图
3);进一步结合广州市 2005 年土地利用图,利用 MCR
模型计算动物空间迁移最小累积阻力面;最后,根据累
积阻力越小其空间保护越重要的基本原则,确定广州市
生态保护压力格局(图 3)。
2.3摇 基于 CA的城市惯性扩张模拟
CA模型可以根据城市扩张的历史规律预测未来的
发展情景,模拟时需要输入元胞转换数量及状态转换规
则等参数。 根据广州市城市化发展的基本趋势,本文基于广州市 1990—2010年城市发展规模,采用 S 型曲线
时间序列回归法,确定广州市 2030 年建设用地规模约为 190000hm2。 状态转换规则可依据一系列空间变量
与土地利用变化之间的关系来获取,空间变量主要包括离市级发展中心距离、区级发展中心距离、大镇中心距
离、小镇中心距离、高速路口距离、港口码头距离、一般道路距离、轨道交通距离与高程 9 个要素(表 1);土地
利用变化源于 2000、2005和 2010年 TM 遥感影像解译(图 4),其中 2000—2005 年变化用于提取转换规则,
2010年影像进行模拟检验。 通过 20%空间采样,利用逻辑回归获取模型参数,并进行显著性检验,最终得到
的广州市土地利用状态转换规则如表 1所示。
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图 3摇 生态敏感区及其生态压力分布
Fig.3摇 Ecological sensitive areas and spatial pattern of protection pressure
表 1摇 基于逻辑回归的空间影响因素分析
Table 1摇 Weights for spatial factors with logistic regression
空间驱动因子
Spatial factors
空间分布
Spatial pattern
回归系数
Regression
coefficient
显著性
Significance
空间驱动因子
Spatial factors
空间分布
Spatial pattern
回归系数
regression
coefficient
显著性
Significance
距市级中心的
距离 Distance to
municipal center
(b1)
-54.212 0.000
距地铁的距离
(b6 ) Distance to
the subways
19.874 0.008
距区级中心的
距离 Distance to
district鄄level
centers(b2)
8.430 0.155
距快速路的距
离 Distance to
the express ways
(b7)
3.513 0.146
距大镇中心的
距离 Distance to
the large towns
(b3)
-2.336 0.000
距一般道路的
距离 Distance to
the roads(b8)
-7.071 0.000
距小镇中心的
距离 Distance to
the small towns
(b4)
6.867 0.000
高程
Elevation(b9)
-18.925 0.000
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续表
空间驱动因子
Spatial factors
空间分布
Spatial pattern
回归系数
Regression
coefficient
显著性
Significance
空间驱动因子
Spatial factors
空间分布
Spatial pattern
回归系数
regression
coefficient
显著性
Significance
距港口的距离
(b5 ) Distance to
the ports
0.924 0.571
常数项 Constant
(a0)
— 2.392 0.011
为了验证模拟精度,研究利用 2010年遥感影像获取的建设用地与对应的模拟结果进行逐点对比,实际非
城市模拟精度为 89.9%,实际城市模拟精度为 84.9%,总体评估精度为 88.9%。 根据地理模拟系统的精度评
判原则,模拟结果符合一般预测系统的精度检验需求。 如果广州市未来依旧按照当前的扩张趋势继续发展,
则通过 CA模拟得到的广州市 2030年城市空间格局如图 4所示。
图 4摇 基于 CA的城市扩张情景模拟
Fig.4摇 Simulation of urban growth by using the CA model
2.4摇 利用 ACO进行二元协调性规划
从图 4可以看出,若当前城市扩张趋势进一步发展,则广州市新增城市用地主要位于北部地区,这势必对
生态敏感区造成巨大压力。 因此,为防止此扩张趋势进一步蔓延,广州市必须在未来的发展过程中进行空间
结构重调,从生态和谐角度优化城市空间布局,引导城市发展模式的转变,即综合考虑城市扩张的历史惯性驱
动和生态保护对城市无序扩张的限制。 鉴于此,研究整合城市发展惯性和生态保护限制的双重规划目标,将
LR模型获取的城市扩张惯性适宜性和 MCR模型确定的生态保护压力进行加权,重新计算城市扩张生态适宜
性,权重可依据规划师的决策偏好确定。 本文将城市发展惯性适宜性和生态保护压力的权重分别设定为 0.7
和 0.3,计算得到的城市扩张生态适宜性(图 5)。 为产生一种适宜性较好且空间结构紧凑的格局,研究进一步
利用 ACO模型进行空间布局优化(图 5)。
2.5摇 结果评价与规划政策制定分析
CA与 ACO分别从模拟与优化两个角度描述了城市扩张空间布局模式。 为进一步对比两种规划模式的
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图 5摇 基于 ACO的生态友好型城市扩张布局
Fig.5 摇 Ecological harmonious planning pattern with ACO鄄based spatial optimization system
实用性,研究以生态敏感区保护压力为评价标准,对两种规划情景进行对比分析(图 6)。 根据图 3 确定的生
态敏感区保护压力空间分布,CA模拟空间格局的总体保护压力为 1304369.766,而经过发展与保护协调后的
ACO优化格局总体保护压力为 1257347.038。 由此可见,协调性发展模式比惯性发展模式明显降低了生态保
护压力。 相比惯性扩张模拟情景,空间优化情景表现出城市发展重心整体向南迁移的趋势,并且利用景观规
则约束呈现出组团模式。 由于广州市现有中心城区规模已经较大,因此发展多中心组团是广州市未来进行空
间疏导的一种基本模式。 广州在其最新的城市战略规划中也明确提出了“中调、东进、西联、北优、南拓冶的空
间开发构想,其中,“中调冶指的是调整现有中心城区规模,限制传统“摊大饼式冶发展模式,避免中心城区过
大,造成巨型城市病;“东进冶是指沿珠江向东部发展,做好与增城片区和东莞市的衔接;“西联冶是指与佛山连
片;“北优冶则是指优化北部、增城、从化片区。 由于机场的新建,北部片区在近十年获得飞速发展,但从整体
上来看,北部片区主要表现为生态空间,不适宜大规模建设,故要以优化调整为主;“南拓冶是以国家高新区南
沙为主要依托,发展使其成为粤港澳环珠江三角洲的新兴增长极。 若将这一战略构想进行空间落实,显然空
间优化模型获取的城市格局更佳。 同时,空间优化模式也可产生更好的生态环境效应。 因此,广州市在制定
城市总体发展规划时可以参考这种布局模式。
3摇 结论与讨论
快速城市化是我国现阶段的一个典型特征,城市空间形态布局是城市总体规划的核心内容之一。 城市惯
性扩张与生态保护一直以来都是影响城市空间形态的重要因素,也是城市规划过程中必须考虑的一组矛盾,
不合理的城市扩张模式将导致一系列潜在的生态环境问题。 因此,如何协调城市扩张与生态保护之间的矛
盾,形成生态和谐型的布局方案是城市化研究中的关键问题。 本文基于这一现实背景,提出将地理模拟与空
间优化系统(GeoSOS)引入城市规划决策分析,从“城市扩张冶和“生态保护冶二元空间协调角度提出一种可操
作的规划决策分析框架。
研究首先利用遥感数据和 GIS空间分析方法识别“生态源冶,并采用最小累积阻力模型计算城市扩张生
态保护压力;利用 CA模型模拟城市惯性扩张格局,探讨惯性发展模式对生态敏感区潜在的影响;针对城市发
展过程中的生态保护问题,重新进行城市扩张生态适宜性评价;综合城市扩张生态适宜性与城市发展形态紧
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图 6摇 广州市模拟格局和优化格局生态保护压力对比
Fig.6摇 Comparison of the spatial protection pressure between the simulation and optimization
凑性布局的需求,利用蚁群智能模型对城市扩张布局进行优化,获取一种城市发展与生态保护的二元协调性
优化布局方案。 通过广州市的应用研究表明,综合考虑了历史惯性驱动与生态保护目标的城市空间布局更符
合发展实际,其在一定程度上能抑制传统“摊大饼冶式的城市扩张模式,减小了生态敏感区保护压力。 总体而
言,GeoSOS能为生态型城市布局规划提供系统的技术支撑,本文提出的规划决策分析框架也可为城市规划提
供定量的决策参考。 虽然地理模拟与空间优化模型能在技术层面为城市规划提供支撑,但在实用时,还需进
一步结合城市规划相关理论进行更加深入的地理建模研究,如城市发展目标、城市发展约束、城市发展模
式等。
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