【摘 要】
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在进行土地利用优化时,需要考虑经济社会和生态等多方面的因素,因此土地利用优化是一类典型的多目标优化问题。针对传统的遗传算法主要通过适应度函数将多目标优化问题变为单目标问题进行求解、得到的解集多样性不够、容易陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,本文采用了带精英策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA2算法）,该算法的优点是解集更优、复杂度更低。本文以京津冀城市群为例,在研究区域土地利用数量结构和空间格局
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在进行土地利用优化时,需要考虑经济社会和生态等多方面的因素,因此土地利用优化是一类典型的多目标优化问题。针对传统的遗传算法主要通过适应度函数将多目标优化问题变为单目标问题进行求解、得到的解集多样性不够、容易陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,本文采用了带精英策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA2算法）,该算法的优点是解集更优、复杂度更低。本文以京津冀城市群为例,在研究区域土地利用数量结构和空间格局2015年现状的基础上,选取经济、环境、土地三类目标,利用遗传算法、元胞自动机（CA）、地理信息系统（GIS）构建了NSGA2-多目标模型,并对模型运算结果进行了验证。主要研究内容与结论如下:（1）京津冀土地利用结构与格局。从数量结构来看,京津冀的耕地面积约占总面积的一半（49.43%）,其次是林地（20.85%）、草地（16.49%）;建设用地面积近10年增长最快（7.7%）,耕地面积减少最多（1023.0km~2）;从空间格局来看,京津冀的土地利用破碎化程度较低（斑块密度＜1）,整体上分布比较均匀（均匀度指数=0.747）,但建设用地是其中最分散的地类（聚集度指数=35.915）,利用节约集约度不够。（2）基于NSGA2-多目标模型的京津冀土地利用方案最优解集。在优化过程中,到2020年,一个最大化指标GDP的目标值逐渐降低,四个最小化指标面源污染总负荷量（NPS）、大气气溶胶光学厚度（AOD）、土地利用变化成本、土地单元不协调度的目标值均逐渐降低,但最大化指标GDP的预测值仍高于按单位土地面积GDP预测法得到的GDP值;所有方案均满足建设用地、耕地和水域的最小面积限制约束条件;在NSGA2-多目标模型得出的Pareto最优方案集（10个方案）中,建设用地面积都有一定量的增加（345-1231km~2）,耕地和草地面积都有一定量的减少（耕地970-1541km~2;草地48-94km~2）,水域面积不变或有少量增加（0-269km~2）,7个方案的林地和未利用地有所增加（林地108-474km~2、未利用地59-536km~2）。（3）验证NSGA2-多目标模型求解土地利用优化方案的有效性。对比2015年土地利用现状、CA模拟方案以及NSGA2-多目标模型优化方案,发现NSGA2-多目标模型Pareto最优方案集的GDP、NPS、AOD和土地单元不协调度等指标都优于其他两种方案,只有土地变化成本指标次于CA模拟方案;从Pareto最优方案集的景观格局指数来看,所有方案的斑块密度、聚集度指数、多样性指数和均匀度指数都优于土地利用现状和CA模拟方案,8个方案的形状指数优于土地利用现状和CA模拟方案;运算结果说明了NSGA2-多目标模型对空间优化的有效性。
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