城乡规划中基于地理信息系统的方法研究进展

陈 淳 祁兆寰 陈绪昊通讯作者

1.中国人民大学附属中学 北京 100080;2.西南大学资源环境学院 重庆 400715

引言

当前城市化进程发展很快,这一过程伴随着广泛而持续的土地利用变化。开展针对在某一时间阶段内选定区域中土地资源利用类型变化的研究,对于复盘过去的城乡开发历程,从中总结经验教训,并且为日后的相似活动提供指导有着重要作用。在过去的几十年里,国内外关于这一方面的研究众多,随着遥感和地理信息系统等技术的逐渐完善,更多的研究者采用这些技术手段配合数学模型分析的方法代替了以往的实地踩点取样的方法。这样带来的好处是显而易见的:研究者可以更加便捷地获取并且处理数据,将时间及地域因素对研究开展的难度的影响降低。同时,开源数据库和模型计算方法的发展也为进行进一步研究提供了便利的条件。

本文归纳分析了利用GIS等工具对相关领域进行研究以及未来城乡规划发展趋向的指导或建议的文献,试图梳理其研究思想及方法的脉络,并且对比各研究者采用的获取数据、数据处理等的方法的优劣和异同。旨在推进该领域的研究产出在城市产业转型、城乡合理规划等方面发挥作用,并应用在自然地理环境变迁分析等更多的研究领域。

1 共性研究流程与方法

(1)传统方法到现代手段的过渡

Pauleit和Duhme在2000年采用了1981-1982及1991年通过实地调查获取的慕尼黑城市土地利用单元以及覆盖类型详细平面图。该图通过传统测绘制图,将慕尼黑中心及周围城区的人口密度、街道划分、用地种类详细呈现,体现了当时广泛使用的制图思想。测绘过程中使用了诸如航拍、分区估量等技术措施,并收集了足量的数据使其能够成为之后建立地理信息系统(GIS)的数据库。文章中同时也指出了在使用该图时发现的缺陷和不足之处。

这一研究案例很好地展示了在传统测绘统计与现代地理信息系统平行用于研究的时代,也即是该研究领域从传统方法向现代理念过渡的阶段,典型的研究是建立在怎样的数据获取和处理上的。从中可见的是传统测绘具有其一定的优点,即详实而更加直观,所呈现的结果可读性也更高。但是耗费大量人力物力的航拍实地制图也有其弊端,即在图像处理过程中产生难以避免的人为操作上的误差,同时因为经济因素的限制,同一地区两次覆盖性测绘之间所隔的时间较长,导致其时效性也较差。这在需要较近时期的数据来源时往往是难以克服的障碍。对比来看,我们也可以看出GIS的应用给研究者带来许多便利。

(2)成熟GIS分析方法流程

彭建、王仰麟[1]等在2005年总结了过去十余年间应用空间格局分析研究景观生态学的标准化流程,探究了基于土地利用/土地覆被图的景观空间格局分析的重要方法,同时评估了其在地学、城市规划中的应用,并且对具体计算中的各指数意义进行了必要的阐释和质疑。其时的景观格局指数计算、应用的基本流程开始于将遥感影像或土地利用现状图作为基础数据源,人工确定土地利用分类系统后,使用ERDAS等图像处理系统获得景观类型图,再应用专门的软件包计算各种景观指数,并分析、评价其意义。由此可以判断,影响分析景观格局指数的因素不仅包括传统而言的尺度效应、数据源准确度、生态意义可解释性和相关性,还包括土地利用分类的不确定性。出于上述因素,为探究土地利用分类对于景观格局的影响,选取的区域需要包含多种土地利用类型,且已开展过相关研究。由此该研究选取深圳市宝安区作为研究对象,将数据通过既定流程处理,进行回归分析,比较不同土地利用分类系统对于空间格局度量的影响。其研究结论指出同一景观采用有差异的土地利用分类办法时,用相同的数据处理方法对其空间格局进行度量,所得的结果存在可观的区别。

因此,在对某一区运用GIS进行分析时,要慎重考虑所用的数据源,避免可控的“人为误差”。此外,必须要指出的是,在使用所得图表进行比对时要留意分析图表时所用的量度,同时需要结合实际来考虑不同分辨率的图像对于实际应用的影响。要考虑到制图对于不同分辨率的数据来源的敏感程度,细致地依据不同种类的数据和指标对于各种因素改变的反馈程度来决定该类别数据是否适用。如数据来源和处理方式对于斑块丰富度(patch richness)的影响较不显著,而对分形维度指数(fractal dimension index)影响则较大,这就要求在选择性处理数据时要做到稳度和敏感度的平衡协调。

2 不同研究方法的优劣

(1)多源数据的统筹对比

龙凌波等[2]基于多源数据,统筹研究了上海市公园时空格局演变及其生态效益。在获取数据阶段,利用了网络开放平台的上海市公园数据汇集,如上海市林业局等网站收集的公园名录等信息,并在此基础上应用百度地图API接口完成边缘绘制并获取经纬度信息,随后基于高分辨率多源遥感影像修正公园的矢量边界等信息。基于上海市公园矢量边界数据,计算上海市公园及其缓冲区内的平均地表温度(LST),在此基础上根据上海市公园LST分布情况对其进行k-mean 聚类,探讨上海市公园缓冲带LST的变化情况。将各类数据进行线性或对数拟合,从而探究影响上海市公园及其周边区域热环境的因素。最后用公园建成前后两期不同年份日期相近的Landsat8遥感数据和Google Earth多源遥感历史影像来评估公园建成的降温和生态效益,并进一步探究潜在影响因素。

该研究创新之处在于合理选择了不同年份、不同来源的影像数据,通过人为和信息系统的自助收集、手动校正和矢量化得到包含完整而丰富的公园数据,大数据应用以及数据原创性较强。值得一提的还有其对比不同年份归纳区域降温效应以及其他生态效应的方法,以及对于建设生态文明城市给出的现实性建议。其不足在于没有能够完善遥感影像分辨率不足的缺陷以及由于手动统计公园边界产生的与规划文件的出入。同时在研究方法上拟合线性数据时未考虑景观格局的指数变量。

(2)新数据源的应用和发展

宁晓刚、刘娅菲[3]等发现了传统的城市功能用地多采用土地利用数据、城市规划数据、调查问卷数据等方式获得,而开源的兴趣点数据、OSM路网数据容易获取,且单纯运用该数据进行功能用地划分的研究相对较少,基于该数据的城市功能用地划分方法研究对于城市功能用地低成本、快速获取和动态更新具有重要意义。研究通过将原始POI数据点(电子地图兴趣点)预处理,叠加在去除人行道路、公交站台等的路网图内,经过软件处理绘制出依据街区区块划分的功能用地分类。经过精度评估,该方法可行性较高,划分结果与实际情况高度一致。

该研究提出的城市功能用地分类方法简单可行且便于动态更新,避免了原有根据遥感影像和行人行踪追踪的方法所需的繁琐步骤,更加简明地呈现城市的内部功能分区,给设施选址、城乡规划等提供了重要的参照。当然,该方法虽然简单易行、时效性强,但在人员流动相对不密集、建筑密度小、兴趣点稀少的郊区、农村地区无法有效应用。同时由于最小单位区块是由路网决定的,必然造成更小的用地类型无法识别。从这两点出发,需要今后将该方法与其他数据结合,以实现高精度识别和划分。

(3)典型数据处理方法

袁轶男、金云峰[4]等纵向对比2010及2018年上海市六类土地利用类型,利用Fragstatus4软件,对其景观格局指数进行定量分析。该时间段内上海市城市发展变化显著,依据实际情况,研究者选取了多样的斑块类型总面积(CA)、斑块数量(NP)、斑块密度(PD)、最大斑块面积指数(LPI)、景观形状指数(LSI)、散布与并列指数(IJJ)、景观破碎化指数(SPLIT)、景观聚集度指数(AI)、景观度凝结度指数(COHESION)等景观格局指数进行分析。将所得数据导出为便于对比基础指标以及不同年份变化的表格,获得初步结论后分析其体现在社会、政策、土地利用规划把控等方面的驱动力因素,并据此提出了相关建议,如平衡人口增长和增强生态文明建设之间的矛盾。

3 结束语

总而言之,自1939年景观生态分析与土地利用类型统计结合后,该领域的研究方法经历了传统的测绘制图人工分析到现代的基于多源数据库和模式化指标计算的发展。预期在未来的一段时间内,完全基于GIS的数据源还不能完全取代实地测绘,这是因为影像分辨率和其他相关因素会对制图可靠性产生一定干扰,因此继续需要二者的结合。另一方面,地理信息系统向精确即时方向发展,工作精度向着1∶2.5万-1:1万或更大比例尺发展,大数据展示向着及时性和实时性发展。同时,未来的趋势在于更加全面、系统地指标计算和分析城乡规划中城市绿色空间的生态景观效益、社会效益与经济效益,并建立一套较为科学、全面的评价指标体系[6],因此加强各地、尤其是人类活动区域的地质环境系统划分和土地利用分类系统已迫在眉睫。可以想见,在未来会有更多基于大数据和移动端的便捷、可靠的数据源,其与已有渠道的有机结合能够促进该领域研究的程序革新和进步。