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Exploring Smart Growth Boundaries of Urban Agglomeration with Land Use Spatial Optimization:A Case Study of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan City Group,China

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Chinese Geographical Science 2020年第4期30卷 665-676页

作者： ma shifa ZHAO Yabo TAN Xiaohong School of Architecture and Urban Planning Guangdong University of TechnologyGuangzhou 510090China

Urban agglomeration is the main spatial organization mode used by the Chinese government to promote the policy of new urbanization ***,a better understanding of the urban growth boundary(UGB)has profound theoretical and practical significance regarding sustainable urban *** study devised a raster-based land use spatial optimization(LUSO)framework,and utilized ant colony optimization(ACO)algorithm to delimit the smart growth boundaries of the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan city group(CZTCG)in *** aim of this study is to design a LUSO model to explore an optimal pattern of urban agglomeration for sustainable *** growth scenario including a single development center,multipolar development and balanced development patterns are generated by the LUSO model for the year of 2050,and the optimum spatial pattern is chosen based on objectives comparison and the present stage of economic and social development in *** main results are listed as the following.1)It is feasible to identify the growth boundaries of the urban agglomeration using the land use spatial optimization model,and the optimal form of the spatial pattern can be defined.2)With the growth trend of the urban agglomeration gradually spreads from a single center to multi-centers and even small towns,the total optimization target performance gradually increases,which means that the traditional pie-shaped development does not meet the maximum comprehensive benefit of the city group.3)Subject to the regional social and economic development stage,absolute fair development or simply developing the central city is not conducive to promoting the coordinated development of the urban *** equalization and gradual advancement are the best choice for UGB delineation of urban *** findings of this study would be useful to identify the UGB in CZTCG for more sustainable urban development in the future.

关键词： urban growth boundary(UGB) land use spatial optimization urban agglomeration smart growth sustainable urban development

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Integrating logistic regression with ant colony optimization for smart urban growth modelling

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Frontiers of Earth Science 2020年第1期14卷 77-89页

作者： shifa ma Feng LIU Chunlei ma Xuemin OUYANG School of Architecture and Urban Planning Guangdong University of TechnologyGuangzhou 510090China Shenzhen Longhua District Development Research Institute Shenzhen 518110China School of marine Sciences Sun Yat-Sen UniversityGuangzhou 510275China

Urban growth does not always strictly follow historical trends;the government may reshape urban growth patterns with considerations of ecological conservation or other *** urban dynamic rules and landscape characteristics are the two main factors influencing the spatial patterns of cities,and obtaining an optimized spatial pattern is veiy important for sustainable urban ***,in this study,we integrated logistic regression(LR)with the ant colony optimization(ACO)model to analyze the optimal scenario for smart urban *** LR model was used to discuss the relationship between urban patterns and environmental variables such as topography,development centers,and traffic ***,the urban growth probability was generated using the parameters obtained from *** ACO model was further integrated to optimize urban land allocation,which can meet the requirement of high growth probability,and a connected and compacted landscape *** can solve the problem of urban land only being allocated by LR from being distributed fragmentarily in the *** this integrated model,Guangzhou City,a rapidly developing area in China,was selected as a case *** urban patterns derived from LR,as well as a simulation scenario using logistic regression-based cellular automata(LR-CA),were used in the *** landscape metrics were chosen to validate the performance of this proposed model at the pattern *** results show that the LR-ACO model has a better performance in urban land *** study demonstrated that models that couple dynamic rules and planning objectives can provide plausible scenarios for smart urban growth planning.

关键词： logistic regression ant colony optimization smart growth urban planning

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Land-use zoning in fast developing coastal area with ACO model for scenario decision-making

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Geo-Spatial Information Science 2015年第1期18卷 43-55页

作者： Bin AI shifa ma Shuo WANG School of marine Sciences Sun Yat-sen UniversityGuangzhou 510275China School of Geography and Planning Sun Yat-sen UniversityGuangzhou 510275China

Potential ecological environment risks have been emerged as the result of land-use change(***)in coastal *** between urban growth and ecological conservation should be brought to the forefront especially in the fast developing coastal *** optimized landscape pattern for land-use planning could reduce the risk at the regional *** cell-based allocation of different land use into the geospace(***-use spatial zoning,LUSZ)to form optimal pattern with planning objectives and constrains could be viewed as a spatial optimization *** study aims to develop a framework incorporated with ant colony algorithm optimization(ACO)to solve LUSZ problem based on the planning guideline of *** planning scenarios(*** focusing on urban growth,development considering ecological conversion,and coordinative development between growth and protection)were devised and analyzed with the study area of Doumen *** analysis with landscape metrics and suitability evaluation indicates that scenario of coordinative development is more available and plausible for land-use change *** study provides a quantitative and feasible procedure to achieve optimal development pattern on given planning ***,it also demonstrates that cell-based spatial optimization model can generate optimal planning scenarios for decision-making.

关键词： land-use planning urban growth spatial optimization coastal area

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Characterizing the urban spatial structure using taxi trip big data and implications for urban planning

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Frontiers of Earth Science 2021年第1期15卷 70-80页

作者： Haibo LI Xiaocong XU Xia LI shifa ma Honghui ZHANG School of Geography and Planning Guangdong Key Laboratory for Urbanization and Geo-simulationSunYat-sen UniversityGuangzhou 510275China School of Geographic Sciences Key Lab.of Geographic Information Science(Ministry of Education)East China Normal UniversityShanghai 200241China School of Architecture and Urban Planning Guangdong University of Technology Guangzhou 510090China Guangdong Guodi Planning Science Technology Co. ltdGuangzhou 510275China

Urban spatial structure is an important feature for assessing the effects of urban *** an urban spatial structure cannot only help in identifying the problems with current planning but also provide a basic reference for future *** of spatial structure is a difficult task for planners and researchers and this has been usually carried out by comparing different land use ***,these methods cannot efficiently reflect the influence of human *** the wide application of big data,analyzing data on human travel behavior has increasingly been carried out to reveal the relationship between urban spatial structure and urban *** this study,we constructed a human-activity space network using the taxi trip big *** at different scales revealed the hierarchy and redundancy of the spatial structure for assessing the appropriateness and shortcomings of urban *** method was applied to a case study based on one-month taxi trip data of Dongguan *** urban spatial structures at different scales were retrieved and utilized to assess the effectiveness of the master plan designed for 2000 to 2015 and 2008 to 2020,which can help identify the limitations and improvements in the spatial structure designed in these two versions of the master *** also evaluated the potential effect of the master plan designed for 2016 to 2035 by providing a reference for reconstructing and optimizing future urban spatial *** analysis demonstrated that the taxi trip data are important big data on social spatial perception,and taxi data should be used for evaluating spatial structures in future urban planning.

关键词： urban structure taxi GPS data complex networks community management

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Land-Use Spatial Optimization Based on PSO Algorithm

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Geo-Spatial Information Science 2011年第1期14卷 54-61页

作者： ma shifa HE Jianhua LIU Feng YU Yan School of Resource and Environmental Science Wuhan University 129 Luoyu Road Wuhan 430079 China Key Laboratory of Geographic Information System Ministry of Education Wuhan University 129 Luoyu Road Wuhan430079 China School of Resource and Environmental Engineer Wuhan University of Technology 122 Luoshi Road Wuhan 430070 China

The optimization of land-use spatio-structure is one of the most important areas of land use management;constructing a spatial optimization model that is based on the micro spatial unit in a bottom-up mode plays an important role in coupling the quan-tity structure and spatial structure *** objective of this research is to develop a land use spatial optimization model based on particle swarm optimization to make spatial decision in land use *** model is implemented using real data-sets to emulate the process of spatial structure optimization in order to get the best landscape pattern under the control of decision *** results revealed that the particle swarm optimization model has the ability to utilize the quantity and spa-tial ***,the result demonstrated that it can be used to stimulate the landscape pattern in designing the appropriate optimization environment,which could land quantity target to the basic spatial units effectively and provide appropriate spa-tio-structure for regional land use space layout decision making.

关键词： PSO land-use spatial allocation intelligent agent GIS

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基于地理模型与优化的城市扩张与生态保护二元空间协调优化

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生态学报 2015年第17期35卷 5874-5883页

作者：马世发艾彬中山大学地理科学与规划学院广州510275 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室广州510275 中山大学海洋学院广州510275

协调城市扩张与生态敏感区保护之间的矛盾是当前我国新型城镇化建设中的一项重要任务,但基于传统供需平衡模式或历史惯性驱动模拟的城市规划布局可能导致一系列潜在的生态环境问题。根据城市发展具有历史惯性驱动和空间规划引导的双重特... 详细信息

协调城市扩张与生态敏感区保护之间的矛盾是当前我国新型城镇化建设中的一项重要任务,但基于传统供需平衡模式或历史惯性驱动模拟的城市规划布局可能导致一系列潜在的生态环境问题。根据城市发展具有历史惯性驱动和空间规划引导的双重特性,提出将地理模拟与优化(Geographical Simulation and Optimization Systems,简写为GeoSOS)等复杂GIS空间分析技术引入规划决策分析。通过利用最小累积阻力模型获取生态敏感区保护压力格局,并利用元胞自动机模型进行城市扩张模拟,分析城市惯性扩张模式对生态敏感区的潜在影响;然后根据生态敏感区保护和城市空间扩张的协调性发展目标进行生态适宜性评价,进而利用蚁群智能空间优化配置模型产生一种优化的城市空间布局方案。研究以我国珠江三角洲地区的广州市为案例,详细分析了基于GeoSOS的城市扩张与生态保护的协调决策过程。结果表明,整合了城市发展惯性与生态敏感区保护双重目标的空间优化布局方案,比单纯基于地理模拟进行规划布局更符合生态型城市建设需求,研究所提出的城市与生态二元空间协调分析框架可为城市规划提供可靠的定量决策支撑。

关键词：元胞自动机空间优化生态敏感区城市规划地理模型与优化(GeoSOS)

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基于粒子群算法的城镇土地利用空间优化模型

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农业工程学报 2010年第9期26卷 321-326页

作者：马世发何建华俞艳武汉大学资源与环境科学学院武汉430079 武汉大学教育部地理信息系统重点实验室武汉430079 武汉理工大学资源与环境工程学院武汉430070

土地利用结构优化是土地资源优化配置的核心,包括数量结构优化和空间结构优化。针对传统的优化模型如线性规划、多目标、灰色系统和景观生态等不能实现土地数量结构和空间结构的有效统一,在研究现有智能优化模型如元胞自动机、遗传算法... 详细信息

土地利用结构优化是土地资源优化配置的核心,包括数量结构优化和空间结构优化。针对传统的优化模型如线性规划、多目标、灰色系统和景观生态等不能实现土地数量结构和空间结构的有效统一,在研究现有智能优化模型如元胞自动机、遗传算法的基础上,采用近年来新兴的粒子群优化算法,利用其空间飞行搜索特性和较强的全局优化能力,构建了基于粒子群算法的土地利用空间优化模型。研究表明,该模型能利用粒子的群体空间分布模拟土地利用空间格局,并能在多目标控制下进行全局优化处理,实现土地利用数量结构和空间结构的有效统一。

关键词：土地利用智能体 GIS 粒子群优化空间优化

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基于主体功能空间引导的城市增长形态模拟

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城市规划 2019年第9期43卷 78-85页

作者：马世发艾彬念沛豪广东工业大学建筑与城市规划学院中山大学海洋科学学院中国电子信息产业发展研究院

元胞自动机(CA)被广泛应用于城市空间形态演变模拟,但现有CA大多根据历史变化过程挖掘模拟规则,不能较好地考虑空间规划政策调控对后续城市空间形态演变的引导作用.目前,我国正在全面推行“多规融合”的国土空间规划,其必然要对过去粗... 详细信息

元胞自动机(CA)被广泛应用于城市空间形态演变模拟,但现有CA大多根据历史变化过程挖掘模拟规则,不能较好地考虑空间规划政策调控对后续城市空间形态演变的引导作用.目前,我国正在全面推行“多规融合”的国土空间规划,其必然要对过去粗放无序的城镇化发展模式产生重要的调控作用.为此,本文尝试利用主体功能区划的优化、重点、限制和禁止等空间管制分区思想,构建未来城市空间形态演变的驱动机制,并利用“顶层土地供需平衡、中层政策管制分区、底层元胞状态演化”三个不同决策尺度融合的CA模型框架模拟中长期城市空间形态演变.研究以粤港澳大湾区城市群广州市为案例,模拟了其2005-2035年的城市空间形态演变过程.模型对比分析和综合比较表明,考虑主体功能空间引导后的CA模型表现出比传统模拟方案更高的可信度.城镇化发展是一个典型的综合自然与人文过程,城市CA建模需要同时兼顾前向历史规律传播和后向空间政策调控.

关键词：元胞自动机主体功能区城镇化城市规划土地利用规划

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广东省地理国情普查数据综合统计分析系统的设计与实现

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测绘地理信息 2019年第2期44卷 49-52页

作者：邱海泉马世发广东省国土资源技术中心广东广州510075

在全国大力开展地理国情普查成果统计和应用的背景下,提出了分析模型构建和系统实现的总体技术路线。通过综合利用国普数据及相关专题数据,构建具有广东省地方特色的统计应用分析模型;运用云计算、模型驱动架构、面向服务架构等关键技术... 详细信息

在全国大力开展地理国情普查成果统计和应用的背景下,提出了分析模型构建和系统实现的总体技术路线。通过综合利用国普数据及相关专题数据,构建具有广东省地方特色的统计应用分析模型;运用云计算、模型驱动架构、面向服务架构等关键技术,实现了地理国情数据综合统计分析系统的构建。

关键词：地理国情综合统计分析模型大数据模型驱动架构

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基于生态安全格局理论的国土空间生态修复分区模拟——以粤港澳大湾区为例

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生态学报 2021年第9期41卷 3441-3448页

作者：马世发劳春华江海燕广东工业大学建筑与城市规划学院广州510090 广东工业大学管理学院广州510520

国土空间生态修复分区有助于推动生态修复工作的整体性和系统性。利用国土空间生态安全格局理论进行生态修复分区是一种较为经典的模式,但现有分区技术方案对高强度人类活动导致的土地利用景观变化考虑不足,不能很好的适应城市群尺度国... 详细信息

国土空间生态修复分区有助于推动生态修复工作的整体性和系统性。利用国土空间生态安全格局理论进行生态修复分区是一种较为经典的模式,但现有分区技术方案对高强度人类活动导致的土地利用景观变化考虑不足,不能很好的适应城市群尺度国土空间生态安全格局的塑造需求。设计了一种基于情景模拟的国土空间生态修复分区方案,该框架首先通过耦合空间马尔科夫链与元胞自动机模型模拟城镇化发展末期的土地利用景观格局;然后利用"生态源地-生态廊道-生态网络"理论构建国土空间生态安全格局基本骨架;最后根据最小累积阻力模型划分出生态修复关键区、调节区和双修区等类型。粤港澳大湾区案例研究表明:(1)土地利用景观变化对生态修复分区方案影响较大,不同景观格局导致的分区规模差异可达国土空间的10%左右;(2)国土空间生态修复分区需要充分考虑高强度人类活动对景观格局变化的潜在影响,进而使得生态修复分区政策更有利于国土空间生态安全格局塑造目标的实现。研究构建的国土空间生态修复分区技术方案可进一步深化生态安全格局理论在国土空间规划应用上的认知。

关键词：生态安全格局生态修复人地耦合系统情景模拟粤港澳大湾区

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