【摘 要】
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城市的快速扩张带来了城市用地无序蔓延,环境恶化等一系列阻碍城市可持续发展的问题。如何在保护生态环境的基础上,通过合理的政策手段控制城市的无序扩张,引导城市的科学发展,成为学术界及城市管理者关心的重要问题。传统的城市规划手段因缺乏合理的定量分析工具,往往使其制定的规划政策所达到的城市管控效果十分有限。因而,学术界和政府部门开始关注城市增长边界这一有效应用于控制城市无序增长的规划手段,并着手研究如何进
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城市的快速扩张带来了城市用地无序蔓延,环境恶化等一系列阻碍城市可持续发展的问题。如何在保护生态环境的基础上,通过合理的政策手段控制城市的无序扩张,引导城市的科学发展,成为学术界及城市管理者关心的重要问题。传统的城市规划手段因缺乏合理的定量分析工具,往往使其制定的规划政策所达到的城市管控效果十分有限。因而,学术界和政府部门开始关注城市增长边界这一有效应用于控制城市无序增长的规划手段,并着手研究如何进行城市增长边界的科学合理划定。元胞自动机模型（Cellular Automate,CA）是学者们在城市增长边界划定研究中依赖的重要定量分析工具之一。然而,现有的元胞自动机模型（城市元胞自动机模型,Urban-CA）主要利用惯性转换规则进行城市增长的模拟,难以反映城市用地的中长期变化趋势。本文尝试引入规划因子,对CA模型的转换规则予以改进,构建嵌入规划因子的元胞自动机模型（PF-CA,Planning Factor Embedded Cellular Automata）,在传统规划和“反规划”理念共同指导下,以徐州市中心城区为例,开展城市增长边界划定研究。主要结论包括:（1）以往研究表明,现有仅依赖历史转换规则的元胞自动机模型在中长期城市用地模拟时存在不足。对此,本文尝试基于规划因子对元胞自动机模型进行改进,构建了嵌入规划因子的元胞自动机模型PF-CA,并基于开源Geo SOS和Visual Studio 2013平台开发实现。（2）与仅依赖惯性转换规则的Logistic-CA模型相比,PF-CA模型在运用于中长期城市增长模拟时更具合理性,对提升其中长期土地利用模拟精度有积极意义。同时,通过调整PF-CA模型输入参数,可对不同城市管理政策及不同城市区位改善方案在城市形态上的影响进行合理预测,从而辅助政府相关管理部门制定科学的规划方案。（3）通过对不同发展情景下徐州市中心城区的城市空间形态进行分析,发现徐州市中心城区未来形态主要受轨道交通建设等区位要素的牵引,而在城市的长期发展过程中,政府制定的分区开发政策对城市的宏观发展方向具有很强的导向作用。本文模拟出的不同情景下的城市空间形态及相应的城市增长边界,为徐州市制定更加合理的城市空间管控政策提供决策依据。
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