【摘 要】
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国土空间规划背景下的城市增长模拟技术愈发重要,基于CA的FLUS模型是当前土地利用变化和城市增长模拟的主要技术.基于“自下而上”的元胞转换和“自上而下”的驱动与约束规则,FLUS模型在宏观的、较大尺度的地理空间变化预测上有良好的表现.但是,城市的空间是复杂的、连续的、非离散的,常用于FLUS模型中计算的地形、区位、交通等驱动因子并不能真实反映城市增长的驱动力情况,从而影响了该模型的模拟精度.本文试
【机 构】
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斯特拉斯堡大学 法国 华阳国际设计集团规划设计研究院
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国土空间规划背景下的城市增长模拟技术愈发重要,基于CA的FLUS模型是当前土地利用变化和城市增长模拟的主要技术.基于“自下而上”的元胞转换和“自上而下”的驱动与约束规则,FLUS模型在宏观的、较大尺度的地理空间变化预测上有良好的表现.但是,城市的空间是复杂的、连续的、非离散的,常用于FLUS模型中计算的地形、区位、交通等驱动因子并不能真实反映城市增长的驱动力情况,从而影响了该模型的模拟精度.本文试图通过使用POI数据,从商业、产业、公共服务设施等方面识别城市聚集空间格局,并在此基础上将城市聚集空间作为城市发展的重要驱动因子加入FLUS模型运算,以改善上述问题.同时,以钦州市主城区的城市增长模拟案例进行实操验证.结果显示,通过大数据POI技术的引入,可以有效识别当前真实的城市聚集空间格局,而将此纳入FLUS模型运算的驱动因子集,可以提高FLUS模型的城市增长模拟精度.
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