基于GIS的城市用地布局多情景模拟与方案评价_以江苏省太仓市为例

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1、第65卷第9期地理学报Vol.65,No.92010年9月ACTAGEOGRAPHICASINICASept.,2010基于GIS的城市用地布局多情景模拟与方案评价——以江苏省太仓市为例1,2,3,414秦贤宏,段学军,杨剑(1.中国科学院南京地理与湖泊研究所，南京210008；2.中国科学院研究生院，北京100049；3.江苏省工程咨询中心，南京210003；4.南京大学地理与海洋科学学院，南京210009)摘要：用地布局一直是城市总体规划中的关键难题，以往的规划方案多凭借规划师的经验判断、简单的图层叠加和有限的公

2、众参与生成。然而新的城乡规划法要求从多角度综合考虑城乡用地布局问题，更加注重规划过程的科学性和准确性，也就特别需要有一种适应多情景分析下的城市用地布局模拟与方案评价方法。文章以江苏省太仓市为例，借助GIS技术的强大空间分析功能，探讨了这种方法的技术流程：①参考已有的大尺度城市未来模型，结合我国特别是研究区的区域特点，构建一个实用的城市未来模型(UrbanFutureModel，UFM)；②通过用地评价、战略归纳、情景模拟等步骤，生成若干个可选的用地布局模拟方案；③应用多目标达成矩阵法从粮食、生态、灾害等多个角度对这些

3、方案进行综合评价，并根据评价结果选择一个最佳方案作为本轮总规用地布局的规划参考方案。关键词：用地布局；情景模拟；方案评价；GIS；太仓市1引言城市用地布局是城市总体规划中的核心环节，起到承上启下的关键作用，同时也是一个非常复杂的难题。早期的城市规划编制过程中，其用地布局方案多凭规划师的经验认[1]识、简单的图层叠加和有限的公众参与生成，这种方案生成过程只能考虑有限的区位因子，往往会落入顾此失彼的境地，从而导致规划方案被迫反复修改。随着我国社会经济的发展，影响城市用地布局的区位因子越来越多，这使得方案生成过程越来越复杂

4、；与此同时，新的城乡规划法更加注重规划过程的科学性和准确性，要求用地布局规划方案不仅能够体现城市社会经济发展的宏观战略导向，更要能最大程度上满足粮食安全、生态安全、[2]灾害避让等约束目标。这使得传统城市规划手段已无法满足当前的时代要求，迫切需要有一种适应多情景分析下的城市用地布局模拟与方案评价方法。自20世纪60年代开始，西方城市规划学术界就率先在城市规划中引入地理信息系统[3](GeographicInformationSystem，GIS)辅助制图和进行简单的叠加分析；到20世纪90年代，应用GIS手段来辅助规

5、划的相关研究有了重大进展，出现了CUF、UrbanSim等多个实用的城市未来模型，它们将城市扩展模型和GIS手段结合，模拟城市在未来规划期间的用地扩展过程，并将用地扩展模拟结果作为用地布局规划方案，从而大大提高规划过程的科[4-6]学性；90年代后期以后，又有学者提出规划支持系统(PlanningSupportSystem，PSS)[7][8][9]的概念，并出现了若干个集成的用地布局规划支持系统，如WhatIF、SLEUTH、收稿日期：2010-01-18;修订日期：2010-04-10基金项目：国家自然科学基金项

6、目（41071085）;中国科学院知识创新工程重要方向项目(kzcx2-yw-321);太仓城市总体规划(2007-2030)前期研究课题[Foundation:NationalNaturalScienceFoundationofChina,No.41071085;KnowledgeInnovationProgramofCAS,No.kzcx2-yw-321;PreviousResearchingProgramforTaicangCity'sStrategyPlanning,2007-2030]作者简介：秦贤宏(19

7、82-),男,博士生,湖北十堰人,中国地理学会会员(S110006716A),主要研究方向是区域发展与城市规划中的模型应用。E-mail:qinxh-1982@163.com1121-1129页1122地理学报65卷[10]GAMe等。进入21世纪，国内学术界也开始引入并积极探讨GIS手段在城市用地布局规划中的应用方法，叶嘉安等阐述了地理信息与规划支持系统的概念，并对若干技术、方法[11]进行了文献总结；钮心毅、宋小冬等则以我国西南地区某地级市为例，探讨了基于多目[12]标达成矩阵法的城市用地布局方案评价方法；龙瀛则

8、对国外规划支持系统所使用的主流[13]技术和应用方法进行了系统的介绍。然而当前面临的问题是，国外主流规划支持系统都只提供一个集成后的软件包，开放性不够，实际应用中往往无法满足我国的国情特点，而包括城市未来模型在内的其他方法还不是特别成熟、通用性不够，且操作比较复杂。基于此，本文欲在国内外已有研究的基础上，结合城市未来模型与多目标达成矩阵法的优点