城鄉規劃中基于地理信息系統的方法研究進展

陳 淳 祁兆寰 陳緒昊通訊作者

1.中國人民大學附屬中學 北京 100080;2.西南大學資源環境學院 重慶 400715

引言

當前城市化進程發展很快,這一過程伴隨著廣泛而持續的土地利用變化。開展針對在某一時間階段內選定區域中土地資源利用類型變化的研究,對于復盤過去的城鄉開發歷程,從中總結經驗教訓,并且為日后的相似活動提供指導有著重要作用。在過去的幾十年里,國內外關于這一方面的研究眾多,隨著遙感和地理信息系統等技術的逐漸完善,更多的研究者采用這些技術手段配合數學模型分析的方法代替了以往的實地踩點取樣的方法。這樣帶來的好處是顯而易見的:研究者可以更加便捷地獲取并且處理數據,將時間及地域因素對研究開展的難度的影響降低。同時,開源數據庫和模型計算方法的發展也為進行進一步研究提供了便利的條件。

本文歸納分析了利用GIS等工具對相關領域進行研究以及未來城鄉規劃發展趨向的指導或建議的文獻,試圖梳理其研究思想及方法的脈絡,并且對比各研究者采用的獲取數據、數據處理等的方法的優劣和異同。旨在推進該領域的研究產出在城市產業轉型、城鄉合理規劃等方面發揮作用,并應用在自然地理環境變遷分析等更多的研究領域。

1 共性研究流程與方法

(1)傳統方法到現代手段的過渡

Pauleit和Duhme在2000年采用了1981-1982及1991年通過實地調查獲取的慕尼黑城市土地利用單元以及覆蓋類型詳細平面圖。該圖通過傳統測繪制圖,將慕尼黑中心及周圍城區的人口密度、街道劃分、用地種類詳細呈現,體現了當時廣泛使用的制圖思想。測繪過程中使用了諸如航拍、分區估量等技術措施,并收集了足量的數據使其能夠成為之后建立地理信息系統(GIS)的數據庫。文章中同時也指出了在使用該圖時發現的缺陷和不足之處。

這一研究案例很好地展示了在傳統測繪統計與現代地理信息系統平行用于研究的時代,也即是該研究領域從傳統方法向現代理念過渡的階段,典型的研究是建立在怎樣的數據獲取和處理上的。從中可見的是傳統測繪具有其一定的優點,即詳實而更加直觀,所呈現的結果可讀性也更高。但是耗費大量人力物力的航拍實地制圖也有其弊端,即在圖像處理過程中產生難以避免的人為操作上的誤差,同時因為經濟因素的限制,同一地區兩次覆蓋性測繪之間所隔的時間較長,導致其時效性也較差。這在需要較近時期的數據來源時往往是難以克服的障礙。對比來看,我們也可以看出GIS的應用給研究者帶來許多便利。

(2)成熟GIS分析方法流程

彭建、王仰麟[1]等在2005年總結了過去十余年間應用空間格局分析研究景觀生態學的標準化流程,探究了基于土地利用/土地覆被圖的景觀空間格局分析的重要方法,同時評估了其在地學、城市規劃中的應用,并且對具體計算中的各指數意義進行了必要的闡釋和質疑。其時的景觀格局指數計算、應用的基本流程開始于將遙感影像或土地利用現狀圖作為基礎數據源,人工確定土地利用分類系統后,使用ERDAS等圖像處理系統獲得景觀類型圖,再應用專門的軟件包計算各種景觀指數,并分析、評價其意義。由此可以判斷,影響分析景觀格局指數的因素不僅包括傳統而言的尺度效應、數據源準確度、生態意義可解釋性和相關性,還包括土地利用分類的不確定性。出于上述因素,為探究土地利用分類對于景觀格局的影響,選取的區域需要包含多種土地利用類型,且已開展過相關研究。由此該研究選取深圳市寶安區作為研究對象,將數據通過既定流程處理,進行回歸分析,比較不同土地利用分類系統對于空間格局度量的影響。其研究結論指出同一景觀采用有差異的土地利用分類辦法時,用相同的數據處理方法對其空間格局進行度量,所得的結果存在可觀的區別。

因此,在對某一區運用GIS進行分析時,要慎重考慮所用的數據源,避免可控的“人為誤差”。此外,必須要指出的是,在使用所得圖表進行比對時要留意分析圖表時所用的量度,同時需要結合實際來考慮不同分辨率的圖像對于實際應用的影響。要考慮到制圖對于不同分辨率的數據來源的敏感程度,細致地依據不同種類的數據和指標對于各種因素改變的反饋程度來決定該類別數據是否適用。如數據來源和處理方式對于斑塊豐富度(patch richness)的影響較不顯著,而對分形維度指數(fractal dimension index)影響則較大,這就要求在選擇性處理數據時要做到穩度和敏感度的平衡協調。

2 不同研究方法的優劣

(1)多源數據的統籌對比

龍凌波等[2]基于多源數據,統籌研究了上海市公園時空格局演變及其生態效益。在獲取數據階段,利用了網絡開放平臺的上海市公園數據匯集,如上海市林業局等網站收集的公園名錄等信息,并在此基礎上應用百度地圖API接口完成邊緣繪制并獲取經緯度信息,隨后基于高分辨率多源遙感影像修正公園的矢量邊界等信息。基于上海市公園矢量邊界數據,計算上海市公園及其緩沖區內的平均地表溫度(LST),在此基礎上根據上海市公園LST分布情況對其進行k-mean 聚類,探討上海市公園緩沖帶LST的變化情況。將各類數據進行線性或對數擬合,從而探究影響上海市公園及其周邊區域熱環境的因素。最后用公園建成前后兩期不同年份日期相近的Landsat8遙感數據和Google Earth多源遙感歷史影像來評估公園建成的降溫和生態效益,并進一步探究潛在影響因素。

該研究創新之處在于合理選擇了不同年份、不同來源的影像數據,通過人為和信息系統的自助收集、手動校正和矢量化得到包含完整而豐富的公園數據,大數據應用以及數據原創性較強。值得一提的還有其對比不同年份歸納區域降溫效應以及其他生態效應的方法,以及對于建設生態文明城市給出的現實性建議。其不足在于沒有能夠完善遙感影像分辨率不足的缺陷以及由于手動統計公園邊界產生的與規劃文件的出入。同時在研究方法上擬合線性數據時未考慮景觀格局的指數變量。

(2)新數據源的應用和發展

寧曉剛、劉婭菲[3]等發現了傳統的城市功能用地多采用土地利用數據、城市規劃數據、調查問卷數據等方式獲得,而開源的興趣點數據、OSM路網數據容易獲取,且單純運用該數據進行功能用地劃分的研究相對較少,基于該數據的城市功能用地劃分方法研究對于城市功能用地低成本、快速獲取和動態更新具有重要意義。研究通過將原始POI數據點(電子地圖興趣點)預處理,疊加在去除人行道路、公交站臺等的路網圖內,經過軟件處理繪制出依據街區區塊劃分的功能用地分類。經過精度評估,該方法可行性較高,劃分結果與實際情況高度一致。

該研究提出的城市功能用地分類方法簡單可行且便于動態更新,避免了原有根據遙感影像和行人行蹤追蹤的方法所需的繁瑣步驟,更加簡明地呈現城市的內部功能分區,給設施選址、城鄉規劃等提供了重要的參照。當然,該方法雖然簡單易行、時效性強,但在人員流動相對不密集、建筑密度小、興趣點稀少的郊區、農村地區無法有效應用。同時由于最小單位區塊是由路網決定的,必然造成更小的用地類型無法識別。從這兩點出發,需要今后將該方法與其他數據結合,以實現高精度識別和劃分。

(3)典型數據處理方法

袁軼男、金云峰[4]等縱向對比2010及2018年上海市六類土地利用類型,利用Fragstatus4軟件,對其景觀格局指數進行定量分析。該時間段內上海市城市發展變化顯著,依據實際情況,研究者選取了多樣的斑塊類型總面積(CA)、斑塊數量(NP)、斑塊密度(PD)、最大斑塊面積指數(LPI)、景觀形狀指數(LSI)、散布與并列指數(IJJ)、景觀破碎化指數(SPLIT)、景觀聚集度指數(AI)、景觀度凝結度指數(COHESION)等景觀格局指數進行分析。將所得數據導出為便于對比基礎指標以及不同年份變化的表格,獲得初步結論后分析其體現在社會、政策、土地利用規劃把控等方面的驅動力因素,并據此提出了相關建議,如平衡人口增長和增強生態文明建設之間的矛盾。

3 結束語

總而言之,自1939年景觀生態分析與土地利用類型統計結合后,該領域的研究方法經歷了傳統的測繪制圖人工分析到現代的基于多源數據庫和模式化指標計算的發展。預期在未來的一段時間內,完全基于GIS的數據源還不能完全取代實地測繪,這是因為影像分辨率和其他相關因素會對制圖可靠性產生一定干擾,因此繼續需要二者的結合。另一方面,地理信息系統向精確即時方向發展,工作精度向著1∶2.5萬-1:1萬或更大比例尺發展,大數據展示向著及時性和實時性發展。同時,未來的趨勢在于更加全面、系統地指標計算和分析城鄉規劃中城市綠色空間的生態景觀效益、社會效益與經濟效益,并建立一套較為科學、全面的評價指標體系[6],因此加強各地、尤其是人類活動區域的地質環境系統劃分和土地利用分類系統已迫在眉睫。可以想見,在未來會有更多基于大數據和移動端的便捷、可靠的數據源,其與已有渠道的有機結合能夠促進該領域研究的程序革新和進步。