基于SLEUTH模型的滇池流域城市空间拓展研究

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1、扉页：独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体己经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：到主盘亟日研究生签名：型I2盥’”型日论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生签名：丕l主璺盟导师签

2、名：毽垒蒸。日芴，弓．占、夕本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社"进行电子和网络出版，并编入CNⅪ系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：娅导师签名：z垂蕴日期：气垂堡摘要滇池流域是云南省人口最集中、土地开发强度最大、经济最发达的地区，为云南省和昆明市经济社会发展的核心地带，集中了全市55％的人口、80％的生产总值，人口密度是全市的四倍。随着社会经济发展，人口数量不断增加，城市空间范围急剧扩展，环境问题日益突出。本研究利用基于元胞自动机(CA)的SLEUTH模型，从

3、时空动态模拟角度出发，模拟滇池流域1992～2010年城市拓展历史趋势并预测2010-2040年城市拓展走向，为城市研究者提供新的方法和思路，为城市规划决策提供参考。研究内容与结论：(1)运用SLEUTH模型对滇池流域进行拓展模拟研究。在四期Landsat遥感数据、DEM数据以及其它数据的支持下，利用GIS和ERDAS数据处理工具，获取SLEUTH模型的输入数据，进而采用两种校准方法获取研究区的最佳模型参数。从指数行为、参数行为得分和变化情况对比分析Lee．Sallee指数和OSM指数校准结果，认为Lee．Sallee模式下的校准结果优于OSM模式。利用Lee．Sallee模式下的校

4、准结果重建了滇池流域1992-2010年城市拓展情况，模拟精度可达N79．5％，模拟结果与实际情况比较吻合。(2)预测2010～2040年滇池流域城市空间拓展情况，并提出拓展建议。通过对最佳参数的分析，理解和把握研究区城市扩张的历史规律和特征，并在此基础上构建了三种不同的预测场景，分别为：①任性管理模式，该模式下城市无限制拓展，建设用地与耕地、林地的争地矛盾凸显；②土地总量控制模式，该模式保留了大部分的农田、林地，城市比较紧凑，但没有将滇池生态环境保护因素考虑在内；③生态环境保护模式，该模式下建设用地得到严格控制，保留了大量水体、湿地、农田，有利于滇池生态环境治理和城市环境保护。三种

5、预测模式下，基于生态环境保护的情形为滇池流域未来城市发展最优方案，城市发展应充分考虑到环境保护因素，以东南、东北发展主轴为重点，并提出滇池流域未来城市空间拓展建议：构建“一心两轴”发展模式；实行产业布局优化调整；加强保护区空间管制。关键词：滇池流域；城市空间拓展；SLEUTH模型ABSTRACTDianchiLakebasinhasthelargestpopulation，thebiggestlanddevelopmentdensityandthemostdevelopedeconomyinYunnanProvince；andithasalsobeenthecoreoftheecon

6、omicandsocialdevelopmentofYunnanprovinceaswellasofKunmingsinceithasKunming’S55％population，80％totaloutputvalueandalsohaspopulationdensitythatisasfourtimesasthatofthecity．Withsocialeconomydeveloping，populationincreasing，cityspacedramaticallyexpanding，theenvironmentalissuesisweighingtheacademicwor

7、ld．ThisresearchattemptstostartfromsimulatingthedynamictimespaceandusesthecellularautomatabasedSLEUTHmodeltosimulatetheDianchiLakebasincity’Sexpansiontrendspanningfrom1992to2010andpredictitsfuturetrendfrom2010to2040inanefforttoprov