Journal of Geo-information Science >
Delineation of Urban Growth Boundary based on Improved FLUS Model Considering Dynamic Data
Received date: 2020-07-15
Request revised date: 2020-10-03
Online published: 2021-02-25
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National Natural Science Foundation of China(51478470)
Social Science Foundation of Hunan Province(18YBQ106)
Scientific Research Project of Hunan Education Department(19B480)
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Measuring the urban growth boundary is important to control the disorderly expansion of urban constructed land. How to define the urban growth boundary scientifically is a hot topic of current researches. This study attempts to introduce Baidu dynamic traffic data and POI data to improve the FLUS model to simulate land use changes. Taking the central of Changsha city as an example, the simulation accuracy of the improved FLUS model is first verified by comparing with the land use data of 2000, 2010, and 2018. Then, the land use of central Changsha in 2030 is simulated based on two scenarios using the improved FLUS model. The urban growth boundary is finally defined based on land suitability evaluation. The results show that: (1) Compared with the original FLUS model, the kappa coefficient of the improved FLUS model with dynamic data increases by 2.90% and 2.74% in 2010 and 2018, respectively, and the overall accuracy increases by 1.79% and 1.83%, respectively, which indicates a higher simulation accuracy of the improved model; (2) Based on the simulated land use of central Changsha in 2030, the area of constructed land is 930.06 km2 and 881.36 km2 respectively in benchmark scenario and ecological protection scenario. The largest proportion of land converted to construction land is cultivated land; (3) The area within the rigid growth boundary of central Changsha is 1479.59 km2, accounting for 37.38% of the total area of the central city. These areas include Furong District, Tianxin District, Yuhua District, Yuelu District, and Kaifu District; (4) The area within the elastic growth boundary of central Changsha is 799.35 km2 and 742.92 km2 under the benchmark scenario and ecological protection scenario, respectively. The expanded construction mainly occurs in Changsha County and Wangcheng District, which is consistent with the development direction of 2010 Changsha urban master plan. The improved FLUS model with dynamic data can simulate the urban growth boundary in multiple scenarios, which provides a scientific basis for future planning decision.
WANG Zhiyuan , ZHANG Kao , DING Zhipeng , WU Suiyi , HUANG Chunhua . Delineation of Urban Growth Boundary based on Improved FLUS Model Considering Dynamic Data[J]. Journal of Geo-information Science, 2020 , 22(12) : 2326 -2337 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2020.200373
表1 空间驱动数据来源与处理Tab. 1 Space-driven data sources and processing |
数据类型 | 数据名称 | 数据来源 | 处理方式 |
---|---|---|---|
道路数据 | 各级城市道路 | OSM地图 | 采取2018年城市道路数据利用ArcGIS欧式距离模块计算,并进行归一化处理 |
自然数据 | 高程 | 地理空间数据云 | 采取ASTER GDEM V2 30 m分辨率DEM数据利用ArcGIS进行归一化处理 |
坡度 | 地理空间数据云DEM数据计算 | 利用ArcGIS坡度模块计算,并进行归一化处理 | |
公共服务 设施数据 | 公共服务设施点 | 百度地图 | 采取2018年公共服务设施数据利用ArcGIS核密度模块计算,并进行归一化处理 |
动态交通 数据 | 距离各区县中心等时圈数据 | 百度地图 | 利用ArcGIS构建30 m×30 m渔网并提取点要素作为目标点,通过python编程向百度地图批量请求2019年12月5日—11日到达长沙市各行政区中心所需交通时间的时间点导航数据,选择预计驾车所能到达目标点最小时耗作为构建交通等时圈,并将各地区数据进行权重叠加 |
表2 邻域权重设置Tab. 2 Neighborhood weight setting |
土地利用类型 | 水域 | 耕地 | 林地 | 草地 | 建设用地 | 未利用地 |
---|---|---|---|---|---|---|
邻域权重 | 0.32 | 0.60 | 0.48 | 0.80 | 1 | 0 |
表3 2000—2018年长沙中心城区建设用地面积变化Tab. 3 Change of construction land area in Changsha central city from 2000 to 2018 |
区县 | 2000—2010年建设用地扩张面积/km2 | 2010—2018年建设用地扩张面积/km2 |
---|---|---|
芙蓉区 | 13.24 | 3.34 |
开福区 | 37.79 | 11.20 |
天心区 | 17.67 | 3.47 |
望城区 | 47.14 | 48.50 |
雨花区 | 46.86 | 10.80 |
岳麓区 | 52.25 | 36.91 |
长沙县 | 71.90 | 50.41 |
表4 改进FLUS模型与原模型精度对比Tab. 4 Accuracy comparison between improved FLUS model and original model |
年份 | 预测模型 | Kappa | 提高值/% | 总体精度/% | 提高值/% |
---|---|---|---|---|---|
2010 | 原模型 | 0.7570 | 2.90 | 84.55 | 1.79 |
改进模型 | 0.7860 | 86.34 | |||
2018 | 原模型 | 0.7899 | 2.74 | 86.12 | 1.83 |
改进模型 | 0.8173 | 87.95 |
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