一种应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法与流程

本发明涉及空间优化，尤其涉及一种应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法。

背景技术：

1、空间优化技术领域，集中在如何最有效地利用和配置土地资源，以达到多种目标，包括环境保护、经济发展、社会福利和空间美学。在这个领域中，空间优化涉及到使用多种工具和技术来评估、规划和管理土地使用，确保土地资源得到最有效的利用。

2、其中，土地资源空间优化配置方法是一种用于指导和改善土地使用决策的方法论和工具集。其主要目的是通过优化土地利用配置来平衡经济发展、社会需求和环境保护之间的关系。这种方法试图找到一个最佳的土地使用模式，既满足社会和经济发展的需求，又保护和维持自然生态系统的健康和稳定。

3、传统方法在人口分布模式识别上常缺乏精确性，难以充分利用复杂数据资源，导致土地利用规划缺乏个性化和针对性。在空间聚类和预测方面，传统方法往往缺乏有效工具处理大量空间数据，难以准确预测和应对城市发展中的变化。此外，传统方法在考虑土地利用方案的环境影响和经济效益时分析不够全面，导致资源浪费或环境压力加剧。在土地资源优化配置方面，传统方法缺少有效的优化工具和模型，难以实现多目标的平衡优化，导致城市规划和管理中的效率低下和资源分配不均。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种应用于土地利用规划编制的土地资源空间优化配置方法，包括以下步骤：

3、s1：基于多源土地利用和人口数据，采用集成学习方法结合支持向量机和随机森林，识别人口分布模式、进行分类以及提取人口分布特征，生成人口分布模式识别结果；

4、s2：基于所述人口分布模式识别结果，应用moran's i指数，进行空间聚类分析、识别空间离散性和热点区域，生成空间相关性分析结果；

5、s3：利用所述空间相关性分析结果，采用季节性自回归综合移动平均模型sarima，对人口数量的时间序列进行分析和趋势预测，生成人口动态预测模型；

6、s4：结合所述人口动态预测模型和现有土地利用数据，使用多目标遗传算法moga，制定并优化土地利用方案，生成优化后土地利用方案；

7、s5：基于所述优化后土地利用方案，运用生命周期评估lca方法，量化分析环境影响，生成环境影响评估结果；

8、s6：利用所述环境影响评估结果和优化后土地利用方案，应用成本效益分析cba，对差异化方案的经济可行性进行评估和比较，生成经济效益分析结果；

9、s7：结合所述经济效益分析结果和优化后土地利用方案，进行城市信息建模cim，创建城市的三维模型，并对空间结构进行分析，生成三维城市模型；

10、s8：基于所述三维城市模型和优化后土地利用方案，运用代理模型abm，模拟差异化土地利用方案对城市活动的影响，进行活动分布分析，生成土地利用方案影响模拟结果。

11、作为本发明的进一步方案，所述人口分布模式识别结果包括人口密度分布图、人口迁移趋势、人口年龄结构，所述空间相关性分析结果包括空间热点图、空间聚集度量值、地理分布特征，所述人口动态预测模型具体为未来五年内的人口增减预测、迁移模式预测、城乡人口变化趋势，所述优化后土地利用方案包括土地分区规划、建筑用途配置、绿地与公共设施布局，所述环境影响评估结果包括碳排放量评估、水资源消耗值、生态系统干预影响结果，所述经济效益分析结果包括长期经济增长预测值、投资成本估值、社会经济效益值，所述三维城市模型具体为城市区域三维地形图、建筑物和道路三维布局、公共设施和绿地三维分布图，所述土地利用方案影响模拟结果包括交通流动模拟图、人口活动热力图、公共服务设施利用率预测值。

12、作为本发明的进一步方案，基于多源土地利用和人口数据，采用集成学习方法结合支持向量机和随机森林，识别人口分布模式、进行分类以及提取人口分布特征，生成人口分布模式识别结果的步骤具体为：

13、s101：基于多源土地利用和人口数据，使用python的pandas库进行数据整合，包括合并多数据集，筛选关键特征字段包括人口密度、土地使用类型，对数据进行排序和重组，生成数据整合结果；

14、s102：基于所述数据整合结果，应用支持向量机算法，使用python的scikit-learn库调用svc函数，设置核函数为径向基函数，调整参数c为1.0，gamma设为auto，进行人口分布模式的初步识别，生成支持向量机分类结果；

15、s103：基于所述支持向量机分类结果，应用随机森林算法，使用python的scikit-learn库调用randomforestclassifier函数，设置树的数量n_estimators为100，最大深度max_depth设为none，随机状态random_state设为42，对人口分布特征进行分析和分类，生成人口分布模式识别结果。

16、作为本发明的进一步方案，基于所述人口分布模式识别结果，应用moran's i指数，进行空间聚类分析、识别空间离散性和热点区域，生成空间相关性分析结果的步骤具体为：

17、s201：基于所述人口分布模式识别结果，使用python的pysal库中的moran类进行moran's i指数计算，设定输入参数空间权重矩阵w，通过queen方法构建来表示区域间的邻接关系，对人口分布数据进行自相关性分析，包括空间权重的标准化处理和moran's i值的计算，生成空间自相关性评估；

18、s202：基于所述空间自相关性评估，使用局部指标空间关联分析，通过pysal库中的esda步骤执行moran_local函数，输入空间权重矩阵w和人口分布数据，计算局部moran'si指数，识别空间热点和空间异常点，w同样采用queen方法构建，生成空间热点识别；

19、s203：基于所述空间热点识别，执行空间离散性分析，采用geoda软件中的local_g统计方法，输入空间权重矩阵w和人口分布数据，识别与主趋势差异化的区域，检测空间中的高值或低值聚类，生成空间相关性分析结果。

20、作为本发明的进一步方案，利用所述空间相关性分析结果，采用季节性自回归综合移动平均模型sarima，对人口数量的时间序列进行分析和趋势预测，生成人口动态预测模型的步骤具体为：

21、s301：基于所述空间相关性分析结果，使用statsmodels库中的seasonal_decompose函数对人口数量时间序列进行季节性分解，包括model参数设为multiplicative以进行乘法季节分解，freq参数根据数据的时间间隔调整，识别时间序列中的季节性、趋势和残差组成部分，生成季节性分解数据；

22、s302：基于所述季节性分解数据，使用arima模型进行自回归部分的参数估计，包括通过python的statsmodels库调用arima函数，order参数设为(2,1,2)表示自回归项为2，差分阶数为1，移动平均项为2，捕获时间序列的自相关特性和季节性变化，生成自回归参数估计；

23、s303：基于所述自回归参数估计，使用季节性自回归综合移动平均模型sarima对人口数量进行时间序列预测，包括使用statsmodels的sarimax函数，seasonal_order参数设为(1,1,1,12)表示季节自回归项、季节差分和季节移动平均项均为1，并设置周期为12，综合季节性分解结果和自回归参数，预测未来时间段内的人口动态，生成人口动态预测模型。

24、作为本发明的进一步方案，结合所述人口动态预测模型和现有土地利用数据，使用多目标遗传算法moga，制定并优化土地利用方案，生成优化后土地利用方案的步骤具体为：

25、s401：基于所述人口动态预测模型和现有土地利用数据，进行数据融合处理，包括使用python的pandas库进行数据合并和规范化，涵盖人口密度、土地分类指标，生成融合后的数据集；

26、s402：基于所述融合后的数据集，采用多目标遗传算法moga，通过python的deap库执行算法，设置算法参数包括种群大小为50，交叉率为0.7，变异率为0.2，执行遗传操作，包括seltournament进行个体选择，cxtwopoint进行交叉，mutflipbit进行变异，生成初步的土地利用配置方案集；

27、s403：基于所述初步的土地利用配置方案集，执行多目标优化，采用nsga2算法，设置优化目标包括最大化土地利用效率和最小化环境影响，通过迭代过程评估和更新种群，迭代次数设定为100，每次迭代都使用selnsga2进行种群选择，mate和mutate进行交叉和变异，生成优化后土地利用方案。

28、作为本发明的进一步方案，基于所述优化后土地利用方案，运用生命周期评估lca方法，量化分析环境影响，生成环境影响评估结果的步骤具体为：

29、s501：基于所述优化后土地利用方案，进行生命周期数据收集，包括使用lca软件simapro导入ecoinvent数据库，选择目标过程，包括建筑施工或土地整治过程，进行数据录入，聚焦于能源消耗、水资源使用和废物产生方面，生成生命周期数据集；

30、s502：基于所述生命周期数据集，应用lca方法进行环境影响的初步评估，在simapro中执行，选择recipe或cml影响评估方法，对收集到的数据进行处理，计算多个生命周期阶段的环境影响，使用的环境影响指标包括全球变暖潜能、酸化潜能，获取土地利用方案在差异化环境方面的影响程度，生成初步环境影响评估；

31、s503：基于所述初步环境影响评估，分析土地利用方案的环境影响，在simapro中对关键影响因素进行敏感性分析，捕捉影响最大的生命周期阶段或活动，并分析改进措施，生成环境影响评估结果。

32、作为本发明的进一步方案，利用所述环境影响评估结果和优化后土地利用方案，应用成本效益分析cba，对差异化方案的经济可行性进行评估和比较，生成经济效益分析结果的步骤具体为：

33、s601：基于所述环境影响评估结果和优化后土地利用方案，先使用python的numpy库进行多方案环境影响的量化计算，包括碳排放量的估算，公式为co2_emission＝area*

34、emission_factor，其中area代表土地面积，emission_factor为每平方米的碳排放系数，并对水资源消耗和生态系统影响进行计算，生成多方案的环境影响指标，包括碳排放量、水资源消耗量和生态影响评分；

35、s602：基于所述环境影响指标，运用python的pandas库对优化后土地利用方案的经济成本进行计算，包括实施成本implementation_cost＝area*cost_per_unit，维护成本maintenance_cost＝area*maintenance_rate，和潜在经济收益potential_income＝area*income_per_unit，其中cost_per_unit、maintenance_rate和income_per_unit为每单位面积的成本和收益参数，生成经济成本和收益的预估数据；

36、s603：基于所述经济成本和收益的预估数据，应用成本效益分析cba，使用python的numpy_financial库计算多方案的净现值和内部收益率，计算公式为npv＝np.npv(rate,cash_flows)，irr＝np.irr(cash_flows)，其中rate为折现率，cash_flows为未来现金流量序列，通过比较差异化方案的npv和irr值，生成经济效益分析结果。

37、作为本发明的进一步方案，结合所述经济效益分析结果和优化后土地利用方案，进行城市信息建模cim，创建城市的三维模型，并对空间结构进行分析，生成三维城市模型的步骤具体为：

38、s701：基于所述经济效益分析结果和优化后的土地利用方案，使用arcgis软件整合城市的地理信息和土地使用数据，包括加载地块布局、建筑高度和功能类型的矢量数据，执行空间叠加分析以合并多数据层，确定数据的空间参照系统为wgs 84，生成城市基础数据集；

39、s702：基于所述城市基础数据集，使用cityengine软件创建城市的三维模型，包括导入整合后的数据集，设置城市模型的参数，包括建筑高度范围设定为10至100米，道路宽度为10至30米，应用内置的建筑和道路生成规则，自动构建城市的基本结构，进行模型细节的调整，包括建筑外观纹理和光影效果，生成初步三维城市模型；

40、s703：基于所述初步三维城市模型，使用cityengine中的分析工具进行城市空间结构分析，包括进行建筑物的阳光分析，设置分析的日期和时间范围评估差异化时间的日照条件，执行视线分析评估城市中心区域的视觉连通性，根据分析结果调整建筑物的位置和高度，优化城市空间的使用效率和整体景观，生成三维城市模型。

41、作为本发明的进一步方案，基于所述三维城市模型和优化后土地利用方案，运用代理模型abm，模拟差异化土地利用方案对城市活动的影响，进行活动分布分析，生成土地利用方案影响模拟结果的步骤具体为：

42、s801：基于所述三维城市模型和优化后土地利用方案，在netlogo平台构建代理模型abm，先设置模拟区域尺寸和时间步长，然后定义城市中的关键代理实体，包括居民、建筑、道路，为实体设定初始状态和行为规则，包括居民代理每个时间步长按随机路径移动，建筑代理根据土地利用方案变化功能类型，道路代理模拟交通流量，通过netlogo语言编写脚本构建模型的动态交互环境，生成abm基础框架；

43、s802：基于所述abm基础框架，利用netlogo的数据导入功能将三维城市模型和土地利用方案数据整合到abm中，使用netlogo的数据读取命令file-read读取空间数据，将建筑物位置、土地利用类型和道路布局映射到模型中，生成abm空间配置；

44、s803：基于所述abm空间配置，在netlogo中运行模拟，模拟差异化土地利用方案对城市活动的影响，包括编写netlogo脚本来模拟居民代理在城市空间中的移动和交互，建筑代理的使用情况，以及道路代理的流量变化，模拟城市代理之间的动态关系和活动分布，运行模拟过程中使用netlogo的tick命令控制时间进程，监控多方案下的城市活动变化，生成土地利用方案影响模拟结果。

45、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

46、本发明中，通过集成学习方法结合支持向量机和随机森林提高人口分布模式识别的准确性，使土地资源分配更科学合理。moran's i指数在空间聚类分析上更高效，能够准确识别空间离散性和热点区域，有助于更好地理解和预测城市发展趋势。季节性自回归综合移动平均模型sarima增强对未来人口变化的预测能力，为土地利用规划提供可靠依据。多目标遗传算法moga使土地利用方案优化更具目标性和多样性，同时考虑生态、经济和社会因素，提高土地资源利用效率。生命周期评估lca方法和成本效益分析cba全面考量环境影响和经济效益，确保土地利用方案的可持续性和经济合理性。城市信息建模cim和代理模型abm为城市规划提供直观、详细的分析工具，增强方案可视化和实验性，助于全面理解和评估土地利用方案对城市活动的影响。