本發(fā)明應(yīng)用于國土資源管理、城市規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境保護等領(lǐng)域，其是一種在土地利用規(guī)劃、城市規(guī)劃編制過程中的土地資源空間優(yōu)化配置方法，這種方法是基于空間多目標遺傳算法(GA)，并且為決策者提供了交互式平臺，決策者通過多次交互可確定最終理想的土地利用空間布局。
背景技術(shù)：
：目前，相關(guān)土地規(guī)劃編制單位，不管是政府研究機構(gòu)還是市場企業(yè)在編制土地利用規(guī)劃時忽視了空間優(yōu)化過程，只注重數(shù)量配置，而未充分考慮如何把一定數(shù)量的用地分配到空間上，即空間規(guī)劃圖編制沒有一定技術(shù)方法做支撐，因此其合理性與科學(xué)性有待進一步提高。而規(guī)劃界的大趨勢是提倡空間規(guī)劃，按不同用地的空間邊界對未來土地利用進行調(diào)控管理，因此如果空間規(guī)劃不合理，則對社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展及土地資源可持續(xù)利用產(chǎn)生不利影響，或是社會經(jīng)濟活動不斷沖擊土地利用規(guī)劃空間約束，最終導(dǎo)致規(guī)劃失效，而這根本原因是土地利用規(guī)劃編制時缺少有效的空間優(yōu)化配置方法。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的是針對土地利用規(guī)劃編制時缺少有效的空間優(yōu)化配置方法的問題，提出一種應(yīng)用于土地利用規(guī)劃編制的土地資源空間優(yōu)化配置方法。本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種應(yīng)用于土地利用規(guī)劃編制的土地資源空間優(yōu)化配置方法，它綜合考慮土地利用的直接目標與空間目標，且從空間上定義相關(guān)約束條件，并通過空間多目標遺傳算法的搜索，實現(xiàn)土地資源空間優(yōu)化配置。本發(fā)明的方法包括以下步驟：S1、將待規(guī)劃區(qū)域的土地劃分為若干個柵格，對每個柵格隨機賦予一個用地類型，產(chǎn)生一個土地資源空間的配置方案作為一個初始解，重復(fù)步驟(1)n次獲取n個初始解；S2、計算前述n個初始解的綜合目標值大??；S3、采用遺傳算法中的輪盤賭方式對前述步驟獲取的n個初始解就行預(yù)處理，得到m個優(yōu)化解；S4、采用遺傳算法中的交叉和/或變異算子對步驟(3)獲取的m個優(yōu)化解進行處理，得到m個下一代解，計算m個下一代解的綜合目標值大?。籗5、將n個初始解和m個下一代解的綜合目標值大小進行排序，獲取其中的最優(yōu)解并且用排序在先的n個優(yōu)化解替換原來n個初始解，返回步驟(3)，直至連續(xù)若干次的最優(yōu)解均相同，結(jié)束循環(huán)，將前述最優(yōu)解作為土地資源的最佳空間優(yōu)化配置方案。本發(fā)明的步驟S2中，計算綜合目標值大小具體包括以下步驟：步驟一：定義土地資源配置的兩大類目標，即直接目標與空間目標；步驟二：根據(jù)待規(guī)劃區(qū)域的土地利用約束條件，獲取各土地利用類型的轉(zhuǎn)化概率；步驟三：建立多目標優(yōu)化方案，獲取土地資源空間配置方案的綜合目標值計算公式。本發(fā)明的步驟一具體包括以下步驟：直接目標是指土地利用產(chǎn)生的直接效益，包括經(jīng)濟利益、生態(tài)利益與空間適宜度；空間目標是指土地利用空間分布狀況，具體指土地利用類型空間分布的緊湊性；采用下述公式分別表示待配置區(qū)中三種直接目標的效益最大化以及空間緊湊性最大化：MaxΣk=1KΣi=1RΣj=1Ceconkxijk,MaxΣk=1KΣi=1RΣj=1Cnatrkxijk,MaxΣk=1KΣi=1RΣj=1Csuitijkxijk]]>MaxΣk=1KΣi=1RΣj=1C(Σm=i-1i+1Σn=j-1j+1neig(m,n)8);neig(m,n)1xijk=xmnk0otherwise]]>其中：待配置區(qū)有R×C個空間柵格單元，K表示土地利用類型的數(shù)量，k表示土地利用類型的編號；R表示行數(shù)，i表示行編號，C表示列數(shù)，j表示列編號；xijk是一個二元變量，當編號為(i,j)的格柵屬性是土地利用類型k時，xijk＝1，否則xijk＝0；econk是一個柵格被用于土地利用類型k時，其產(chǎn)生的經(jīng)濟利益大?。?econk是通過待配置區(qū)域糧食產(chǎn)值、木材產(chǎn)值、水果產(chǎn)值、非農(nóng)產(chǎn)值、漁業(yè)產(chǎn)值除以相應(yīng)土地利用類型數(shù)量得到，它等于該柵格區(qū)域的產(chǎn)值/土地面積)natrk是一個柵格被用于土地利用類型k時，其產(chǎn)生的生態(tài)利益大??；(natrk文獻1已有記載的參數(shù)，[1]Costanza,R.,Groot,d.R.S.,Sutton,P.,Ploeg,v.d.S.,Anderson,S.J.,Kubiszewski,I.,Farber,S.,&Turner,R.K.(2014).Changesintheglobalvalueofecosystemservices.GlobalEnvironmentalChange:HumanandpolicyDimensions,26,152-158.)suitijk是柵格(i,j)對土地利用類型k的適宜度大?。籹uitijk由GIS中基于柵格尺度的空間疊加評價法得到；(具體參考文獻2與文獻3。[2]Liu,X.,Ou,J.,Li,X.,&Ai,B.(2013).Combiningsystemdynamicsandhybridparticleswarmoptimizationforlanduseallocation.EcologicalModelling,257,11-24.[3]Liu,Y.,Yuan,M.,He,J.,&Liu,Y.(2015).Regionalland-useallocationwithaspatiallyexplicitgeneticalgorithm.LandscapeandEcologicalEngineering,11(1),209-219.)柵格(m,n)是柵格(i,j)的鄰域柵格，其中m表示鄰域柵格的行號，n表示鄰域柵格的列號；如果柵格(m,n)與核心柵格(i,j)有相同的土地利用類型屬性，則neig(m,n)＝1，否則neig(m,n)＝0，通過該參數(shù)能夠測算土地利用布局的空間緊湊性大小。本發(fā)明的步驟二中，根據(jù)待規(guī)劃區(qū)域的土地利用約束條件，采用下述公式獲取各土地類型的轉(zhuǎn)化概率：(土地利用規(guī)劃要求某些用地只能局限在一定空間范圍內(nèi)，即基本農(nóng)田保護區(qū)內(nèi)耕地不能轉(zhuǎn)為其他用地，城鎮(zhèn)擴張應(yīng)在其增長邊界內(nèi)，生態(tài)用地不能轉(zhuǎn)化為其他用地，居住用地要滿足目標年人口的居住需求)：具體公式表示如下：Bijk＝0(i,j)∈Dk(i,j),r≥ps×pop其中：r是居住用地數(shù)量，ps是人均居住標準，pop是目標年人口數(shù)量；Dk(i,j)是第k類土地利用類型的空間禁止區(qū)，Bijk代表柵格(i,j)對土地類型k的轉(zhuǎn)化概率是0，其他情況的轉(zhuǎn)換概率是1，表示自由轉(zhuǎn)換。本發(fā)明的步驟三中建立多目標優(yōu)化方案具體步驟如下；(土地資源配置是一個多目標議題，必須有相關(guān)方法來處理其多目標沖突)采用下述公式對各直接目標進行修正：fδ=(fadδ-adδuadδl-adδu)ρ(fspa-spauspal-spau)ρ,]]>其中，δ是直接目標的個數(shù)；fδ是修正后的第δ個直接目標的大小，adδu是第δ個直接目標的最大值，adδl是第δ個直接目標的最小值；fadδ是步驟一中第δ個直接目標的大小，ρ是一個懲罰系數(shù)(設(shè)置為4)，spau是空間目標的最大值，spal是空間目標的最小值；fspa是步驟一中空間目標的大??；若只對一個目標進行優(yōu)化則可得到其最大值，而對其他目標優(yōu)化時則可得到其最小值；采用理想點模型進行多目標決策，具體公式見下：MinF=Σδ=13(fδ-δuδl-δu)ρ]]>F是土地資源空間配置方案的綜合目標值大小，其越小則說明越接近理想點，對應(yīng)的空間配置方案效果越理想；其中δu是目標fδ的最大值，δl則是其最小值。(其中δu代表相應(yīng)直接目標的理想值，決策者可通過修改理想點，對沖突目標進行妥協(xié)處理，經(jīng)過不斷嘗試，得到?jīng)Q策者認為理想的空間優(yōu)化配置方案。上式提供了一個交互式工具，決策者可不斷修改δu大小來得到理想的空間優(yōu)化配置方案，這對于土地利用規(guī)劃編制十分重要；[4]Stewart,T.J.(1991).AmulticriteriadecisionsupportsystemforR&Dprojectselection.JournaloftheOperationalResearchSociety,42(1),17-26.)本發(fā)明的步驟S3和S4中：將每一個柵格在遺傳算法中表示為基因，每一個土地資源空間優(yōu)化配置方案表示為染色體，采用遺傳算法處理，進行不斷篩選，選擇表現(xiàn)最好的染色體作為最終解，得到土地資源最佳空間優(yōu)化配置方案。本發(fā)明的步驟S4中，所采用的交叉方法包括以下步驟：在m個優(yōu)化解中，將任意兩個優(yōu)化解進行配對，在每對優(yōu)化解中任選一對相同位置的柵格作為核心柵格，并且劃定該核心柵格的鄰域范圍；設(shè)置交叉算子一：在任一對優(yōu)化解中，如果第一個解的鄰域范圍內(nèi)，有兩個以上柵格的屬性與第二個解的核心柵格屬性相同，則把第二個解的核心柵格的屬性賦給第一個解的核心柵格，對每對優(yōu)化解進行前述交叉運算，由此可產(chǎn)生下一代解。本發(fā)明的步驟S4中，所采用的交叉方法還包括以下步驟：設(shè)置交叉算子二：隨機產(chǎn)生一個行數(shù)與列數(shù)，在任一對優(yōu)化解中，均將整個區(qū)域劃分為4個相位，第一個優(yōu)化解中的第一、第四相位與第二個優(yōu)化解中的第一、第四相位交換，對每對優(yōu)化解進行前述交叉運算，由此可產(chǎn)生下一代解。本發(fā)明的步驟S4中，所采用的變異方法包括以下步驟：設(shè)置變異算子一：任意設(shè)置若干個斑塊組，前述斑塊組形狀隨機，其行列數(shù)均小于任一優(yōu)化解的行列數(shù)，前述斑塊組上均設(shè)有一基準點；在m個優(yōu)化解中，對于任一優(yōu)化解隨機選擇一個柵格位置，在前述若干個斑塊組中隨機選擇一個斑塊組，按照基準點與所選柵格位置對應(yīng)的原則，將斑塊組復(fù)制到優(yōu)化解上，對前述斑塊組對應(yīng)格柵位置的土地利用屬性進行統(tǒng)一變異，設(shè)置為一個隨機確定的土地利用類型；遍歷m個優(yōu)化解，對每個優(yōu)化解進行前述變異運算，由此可產(chǎn)生下一代解。本發(fā)明的步驟S4中，所采用的變異方法還包括以下步驟：設(shè)置變異算子二：對于任一優(yōu)化解隨機選擇一個柵格位置作為核心柵格(每個優(yōu)化解中，根據(jù)變異概率參數(shù)確定進行變異算子二的柵格數(shù)目)，確定前述柵格位置的8柵格的鄰域范圍，統(tǒng)計鄰域范圍內(nèi)不同土地利用類型的柵格數(shù)，獲取該核心柵格的轉(zhuǎn)換概率，公式如下：MPijk＝Bijk×compijk其中：Nijk是核心柵格(i,j)鄰域范圍內(nèi)土地利用類型k的柵格數(shù)，Bijk表示土地類型的轉(zhuǎn)化概率；遍歷m個優(yōu)化解，對每個優(yōu)化解進行前述變異運算，由此可產(chǎn)生下一代解。本發(fā)明中每50次循環(huán)時采用變異二1次，其他全部采用變異一。本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明綜合考慮土地利用的直接目標與空間目標，且從空間上定義相關(guān)約束條件，通過多空間目標遺傳算法的搜索，最終實現(xiàn)理想的土地利用空間布局，能夠為城鎮(zhèn)規(guī)劃、土地規(guī)劃、生態(tài)保護規(guī)劃的編制提供技術(shù)支持。附圖說明圖1是本發(fā)明的流程圖。圖2是本發(fā)明的交叉方法示意圖之一。圖3是本發(fā)明的交叉方法示意圖之二。圖4是本發(fā)明的變異操作一的示意圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的說明。如圖1所示，一種應(yīng)用于土地利用規(guī)劃編制的土地資源空間優(yōu)化配置方法，包括以下步驟：S1、將待規(guī)劃區(qū)域的土地劃分為若干個柵格，對每個柵格隨機賦予一個用地類型，產(chǎn)生一個土地資源空間的配置方案作為一個初始解，重復(fù)步驟(1)n次獲取n個初始解；S2、計算前述n個初始解的綜合目標值大小，包括以下步驟：步驟一：定義土地資源配置的兩大類目標，即直接目標與空間目標；直接目標是指土地利用產(chǎn)生的直接效益，包括經(jīng)濟利益、生態(tài)利益與空間適宜度；空間目標是指土地利用空間分布狀況，具體指土地利用類型空間分布的緊湊性；采用下述公式分別表示待配置區(qū)中三種直接目標的效益最大化以及空間緊湊性最大化：MaxΣk=1KΣi=1RΣj=1Ceconkxijk,MaxΣk=1KΣi=1RΣj=1Cnatrkxijk,MaxΣk=1KΣi=1RΣj=1Csuitijkxijk]]>MaxΣk=1KΣi=1RΣj=1C(Σm=i-1i+1Σn=j-1j+1neig(m,n)8);neig(m,n)1xijk=xmnk0otherwise]]>其中：待配置區(qū)有R×C個空間柵格單元，K表示土地利用類型的數(shù)量，k表示土地利用類型的編號；R表示行數(shù)，i表示行編號，C表示列數(shù)，j表示列編號；xijk是一個二元變量，當編號為(i,j)的格柵屬性是土地利用類型k時，xijk＝1，否則xijk＝0；econk是一個柵格被用于土地利用類型k時，其產(chǎn)生的經(jīng)濟利益大?。?econk是通過待配置區(qū)域糧食產(chǎn)值、木材產(chǎn)值、水果產(chǎn)值、非農(nóng)產(chǎn)值、漁業(yè)產(chǎn)值除以相應(yīng)土地利用類型數(shù)量得到，它等于該柵格區(qū)域的產(chǎn)值/土地面積)natrk是一個柵格被用于土地利用類型k時，其產(chǎn)生的生態(tài)利益大??；(natrk文獻1已有記載的參數(shù)，[1]Costanza,R.,Groot,d.R.S.,Sutton,P.,Ploeg,v.d.S.,Anderson,S.J.,Kubiszewski,I.,Farber,S.,&Turner,R.K.(2014).Changesintheglobalvalueofecosystemservices.GlobalEnvironmentalChange:HumanandpolicyDimensions,26,152-158.)suitijk是柵格(i,j)對土地利用類型k的適宜度大?。籹uitijk由GIS中基于柵格尺度的空間疊加評價法得到；(具體參考文獻2與文獻3。[2]Liu,X.,Ou,J.,Li,X.,&Ai,B.(2013).Combiningsystemdynamicsandhybridparticleswarmoptimizationforlanduseallocation.EcologicalModelling,257,11-24.[3]Liu,Y.,Yuan,M.,He,J.,&Liu,Y.(2015).Regionalland-useallocationwithaspatiallyexplicitgeneticalgorithm.LandscapeandEcologicalEngineering,11(1),209-219.)柵格(m,n)是柵格(i,j)的鄰域柵格，其中m表示鄰域柵格的行號，n表示鄰域柵格的列號；如果柵格(m,n)與核心柵格(i,j)有相同的土地利用類型屬性，則neig(m,n)＝1，否則neig(m,n)＝0，通過該參數(shù)能夠測算土地利用布局的空間緊湊性大小。具體評價指標以下表為例，需說明的是轉(zhuǎn)化成本是從土地利用現(xiàn)狀角度考慮，例如現(xiàn)狀為商業(yè)用地，則轉(zhuǎn)化為農(nóng)用地的成本較高，而林地轉(zhuǎn)化為農(nóng)用地的成本就較低。步驟二：根據(jù)待規(guī)劃區(qū)域的土地利用約束條件，獲取各土地利用類型的轉(zhuǎn)化概率；本發(fā)明的步驟二中，根據(jù)待規(guī)劃區(qū)域的土地利用約束條件，采用下述公式獲取各土地類型的轉(zhuǎn)化概率：(土地利用規(guī)劃要求某些用地只能局限在一定空間范圍內(nèi)，即基本農(nóng)田保護區(qū)內(nèi)耕地不能轉(zhuǎn)為其他用地，城鎮(zhèn)擴張應(yīng)在其增長邊界內(nèi)，生態(tài)用地不能轉(zhuǎn)化為其他用地，居住用地要滿足目標年人口的居住需求)：具體公式表示如下：Bijk＝0(i,j)∈Dk(i,j),r≥ps×pop其中：r是居住用地數(shù)量，ps是人均居住標準，pop是目標年人口數(shù)量；Dk(i,j)是第k類土地利用類型的空間禁止區(qū)，Bijk代表柵格(i,j)對土地類型k的轉(zhuǎn)化概率是0，其他情況的轉(zhuǎn)換概率是1，表示自由轉(zhuǎn)換。步驟三：建立多目標優(yōu)化方案，獲取土地資源空間配置方案的綜合目標值計算公式。(土地資源配置是一個多目標議題，必須有相關(guān)方法來處理其多目標沖突)，采用下述公式對各直接目標進行修正：fδ=(fadδ-adδuadδl-adδu)ρ(fspa-spauspal-spau)ρ,]]>其中，δ是直接目標的個數(shù)；fδ是修正后的第δ個直接目標的大小，adδu是第δ個直接目標的最大值，adδl是第δ個直接目標的最小值；fadδ是步驟一中第δ個直接目標的大小，ρ是一個懲罰系數(shù)(根據(jù)參考文獻4以往經(jīng)驗設(shè)置為4，[4]Stewart,T.J.(1991).AmulticriteriadecisionsupportsystemforR&Dprojectselection.JournaloftheOperationalResearchSociety,42(1),17-26.)，spau是空間目標的最大值，spal是空間目標的最小值；fspa是步驟一中空間目標的大??；若只對一個目標進行優(yōu)化則可得到其最大值，而對其他目標優(yōu)化時則可得到其最小值；采用理想點模型進行多目標決策，具體公式見下：MinF=Σδ=13(fδ-δuδl-δu)ρ]]>F是土地資源空間配置方案的綜合目標值大小，其越小則說明越接近理想點，對應(yīng)的空間配置方案效果越理想；其中δu是目標fδ的最大值，δl則是其最小值。(其中δu代表相應(yīng)直接目標的理想值，決策者可通過修改理想點，對沖突目標進行妥協(xié)處理，經(jīng)過不斷嘗試，得到?jīng)Q策者認為理想的空間優(yōu)化配置方案。上式提供了一個交互式工具，決策者可不斷修改δu大小來得到理想的空間優(yōu)化配置方案，這對于土地利用規(guī)劃編制十分重要；)S3、采用遺傳算法中的輪盤賭方式對前述步驟獲取的n個初始解就行預(yù)處理，得到m個優(yōu)化解；(輪盤賭方式參考文獻5，[5]劉寶碇,趙瑞清,王綱.不確定規(guī)劃及應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社,2003,8.)所采用的交叉方法包括以下步驟：在m個優(yōu)化解中，將任意兩個優(yōu)化解進行配對，在每對優(yōu)化解中任選一對相同位置的柵格作為核心柵格，并且劃定該核心柵格的鄰域范圍；設(shè)置交叉算子一：在任一對優(yōu)化解中，如果第一個解的鄰域范圍內(nèi)，有兩個以上柵格的屬性與第二個解的核心柵格屬性相同，則把第二個解的核心柵格的屬性賦給第一個解的核心柵格，對每對優(yōu)化解進行前述交叉運算，由此可產(chǎn)生下一代解。進一步的，所采用的交叉方法還包括以下步驟：設(shè)置交叉算子二：隨機產(chǎn)生一個行數(shù)與列數(shù)，在任一對優(yōu)化解中，均將整個區(qū)域劃分為4個相位，第一個優(yōu)化解中的第一、第四相位與第二個優(yōu)化解中的第一、第四相位交換，對每對優(yōu)化解進行前述交叉運算，由此可產(chǎn)生下一代解。本發(fā)明的步驟S4中，所采用的變異方法包括以下步驟：設(shè)置變異算子一：任意設(shè)置若干個斑塊組，前述斑塊組形狀隨機，其行列數(shù)均小于任一優(yōu)化解的行列數(shù)，前述斑塊組上均設(shè)有一基準點；在m個優(yōu)化解中，對于任一優(yōu)化解隨機選擇一個柵格位置，在前述若干個斑塊組中隨機選擇一個斑塊組，按照基準點與所選柵格位置對應(yīng)的原則，將斑塊組復(fù)制到優(yōu)化解上，對前述斑塊組對應(yīng)格柵位置的土地利用屬性進行統(tǒng)一變異，設(shè)置為一個隨機確定的土地利用類型；遍歷m個優(yōu)化解，對每個優(yōu)化解進行前述變異運算，由此可產(chǎn)生下一代解。進一步的，所采用的變異方法還包括以下步驟：設(shè)置變異算子二：對于任一優(yōu)化解隨機選擇一個柵格位置作為核心柵格(每個優(yōu)化解中，根據(jù)變異概率參數(shù)確定進行變異算子二的柵格數(shù)目)，確定前述柵格位置的8柵格的鄰域范圍，統(tǒng)計鄰域范圍內(nèi)不同土地利用類型的柵格數(shù)，獲取該核心柵格的轉(zhuǎn)換概率，公式如下：MPijk＝Bijk×compijk其中：Nijk是核心柵格(i,j)鄰域范圍內(nèi)土地利用類型k的柵格數(shù)，Bijk表示土地類型的轉(zhuǎn)化概率；遍歷m個優(yōu)化解，對每個優(yōu)化解進行前述變異運算，由此可產(chǎn)生下一代解。本發(fā)明中每50次循環(huán)時采用變異二1次，其他全部采用變異一。S4、采用遺傳算法中的交叉和/或變異算子對步驟(3)獲取的m個優(yōu)化解進行處理，得到m個下一代解，計算m個下一代解的綜合目標值大??；S5、將n個初始解和m個下一代解的綜合目標值大小進行排序，獲取其中的最優(yōu)解并且用排序在先的n個優(yōu)化解替換原來n個初始解，返回步驟(3)，直至連續(xù)若干次的最優(yōu)解均相同，結(jié)束循環(huán)，將前述最優(yōu)解作為土地資源的最佳空間優(yōu)化配置方案。本發(fā)明綜合考慮土地利用的直接目標與空間目標，且從空間上定義相關(guān)約束條件，通過多目標遺傳算法的搜索，最終實現(xiàn)理想的土地利用空間布局，能夠為城鎮(zhèn)規(guī)劃、土地規(guī)劃、生態(tài)保護規(guī)劃的編制提供技術(shù)支持。本發(fā)明未涉及部分均與現(xiàn)有技術(shù)相同或可采用現(xiàn)有技術(shù)加以實現(xiàn)。當前第1頁1 2 3