基于ABM的城市規劃模型初探

羅瑾　湯茂江

摘 要：隨著遙感和地理信息技術的逐步發展，運用遙感影像獲取地表信息及GIS的空間分析來指導城市規劃受到廣泛應用。該文基于城市擴張特征，提出架構基于多主體的城市規劃模型，以期為城市多規合一提供參考。

關鍵詞：多主體模型 城市規劃 多規合一

中圖分類號：TU984 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）05（b）-0010-01

近年來，城市信息化建設的步伐加快，多規合一的理念對城市規劃提出了更高要求。為整合城鄉規劃、土地利用總體規劃、國民經濟和社會發展規劃以及各專項規劃，需要綜合運用遙感影像、GIS空間分析等技術，用信息化手段優先模擬出各規劃圖，再進行后期的規劃疊加。

由于城市規劃屬于土地利用動態變化（LUCC）范疇，因此土地利用變化模型對城規模型的架構有借鑒意義。盡管多種模型均在LUCC模擬中得到了應用[1-2]，但由于城市規劃伴隨著人的主觀意識，基于多主體分析的模擬方法更能夠增強模擬結果的多目標決策價值和多尺度特征，可充分表征土地系統宏觀結構變化過程，因此在模擬效果上更勝一籌。

1 多主體模型簡介

多主體模型可以模擬復雜的人類行為和決策[3]，根據多主體（Agent）在決策過程中所起的作用不同，將其進行分類。然而，在地理空間表達方面的缺陷使得ABM難以滿足未來城市擴展的動態模擬研究，因此，實際應用過程中，往往將智能體與線性表達模型，如與CA（元胞自動機）結合，通過引入Agent使CA模型具有用隨機數體現的模擬結果不確定性，從而增強模擬結果的多目標決策價值和多尺度特征，充分表征土地系統宏觀結構變化過程。

2 ABM城規模型架構

ABM城規模型將城市定義為抽象的二維空間矩陣，主要由環境層、CA層、ABM層三部分構成，對于特殊城市如山地城市還需要限定約束層，還要將陡坡、河流等限制地形因素排除在外。

選定城市的某年份的二元分類（僅有城市和非城市區域）遙感影像作為基期，環境層負責地理空間環境的塑造，即將二元空間的每個單元賦予地塊相應的各種屬性，如土地利用類型、坡度、高程等。遙感影像數據。CA層負責土地利用模擬的線性部分，通過隨機選取足夠多的非城市樣本點，在SPSS中計算二元回歸方程得出線性城市概率Pca。ABM層負責土地利用模擬的非線性部分，往往包含兩類智能體：開發商智能體和政府智能體，其中開發商智能體代表了城市擴張的愿望，由交通、地價、城市人口分布圖共同決定，可落實到具體的每個空間位置；而政府智能體只能起到宏觀調控的作用，通過沒有具體空間屬性。開發商智能體計算的效用結果將反饋給政府智能體，若一個區域被申請的次數越多，其被政府接受的概率也會增加；同理當一個區域的申請被接受之后，該區域附近被接受的概率也會增加。這充分體現了政府考慮公眾意愿的要求。

每一個進入模型的土地單元通過環境層獲取對應的土地屬性，元胞自動機層通過線性計算獲取元胞單元的城市化轉換概率；多智能體層則通過非線性部分，依據權重的選取，獲得城市轉換概率。元胞最終是否能轉化為城市單元，需要綜合考量多智能體層和元胞自動機層，ABM模型的轉化概率與閾值（經驗值）進行比較，如果總轉換概率大于閾值，則土地單元由非城鎮用地轉換為城鎮用地，若小于閾值，則保留原始非城市用地，返回計算系統，向政府智能體申請“次優”效用的土地單元[4]。

由于主體可根據規劃性質的不同而自主定義，如城鄉規劃還可引入農戶智能體概念，市政規劃可強化政府智能體的效應等，基于ABM的城市規劃模型有利于模擬出符合城市發展需求的規劃藍圖。同時，基期數據限定為同一坐標系及相同邊界范圍的遙感影像，可確保每張規劃藍圖進行空間疊加，實現全市規劃空間形成“一張圖”的愿景，具有現實意義。

參考文獻

[1] Liu JY， Tian HQ，Liu ML，et al.Chinas changing landscape during the 1990s： Large-scale land transformations estimated with satellite data[J].Geophysical Research Letters，2005（32）：1-5.

[2] 鄧祥征.土地系統動態模擬[M].北京： 中國大地出版社，2008：178.

[3] 蘭少華.多Agent技術及其應用研究[D].南京：南京理工大學，2002：87.

[4] 羅瑾.山地城市空間擴展的特征及模擬研究——以重慶市主城區為例[D].重慶：西南大學，2014：59.