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2021 , Vol. 36 >Issue 8: 2006 - 2019

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20210808

其他研究论文

多元信息综合的市县国土空间规划空间功能识别方法

  • 巩垠熙 , 1 ,
  • 刘若梅 , 1 ,
  • 王发良 1 ,
  • 周治武 1 ,
  • 杨扬 2
展开
  • 1.国家基础地理信息中心,北京 100083
  • 2.榆林市发展和改革委员会,榆林 719000
刘若梅（1961- ）,女,北京人,硕士,教授级高级工程师,研究方向为地理信息技术应用。E-mail:

巩垠熙（1986- ）,男,甘肃天水人,博士,高级工程师,研究方向为空间分析。E-mail:

收稿日期: 2020-02-03

  修回日期: 2020-07-27

  网络出版日期: 2021-10-28

基金资助

中国博士后科学基金项目(2019M660580)

陕西省测绘地理信息科技创新项目(2017081137)

版权

版权所有,未经授权,不得转载、摘编本刊文章,不得使用本刊的版式设计。
收起

Spatial function identification of city- and county-level land spatial planning based on information integration

  • GONG Yin-xi , 1 ,
  • LIU Ruo-mei , 1 ,
  • WANG Fa-liang 1 ,
  • ZHOU Zhi-wu 1 ,
  • YANG Yang 2
Expand
  • 1. National Geomatics Center of China, Beijing 100083, China
  • 2. Yulin City Development and Reform Commission, Yulin 719000, Shaanxi, China

Received date: 2020-02-03

  Revised date: 2020-07-27

  Online published: 2021-10-28

Copyright

Copyright reserved © 2021.
Fold

摘要

空间功能识别是确定国土空间规划空间开发保护格局的关键环节,理论和实践意义重大。基于土地利用和地表覆盖现状、精细化DEM、地形单元等基础地理信息,水、生态、环境、灾害等专题数据,社会统计数据等多元信息,利用空间分析、多元统计、计量模型、基于规则的分类模型等技术方法,从多元信息综合集成和自动分类识别的角度,研究构建了一套市县国土空间规划空间主导功能识别的关键技术与方法,并对榆林市域进行空间功能分区。研究表明：本文方法有效将地理实体单元、功能评价指标综合于统一的地域单元,保证了空间功能分类识别的准确性;通过自动分类算法建模,实现空间功能识别的自动化,提高了国土空间规划的客观性和工作效率。

关键词： 国土空间规划; 空间功能; 功能识别; 多元信息; 集成

本文引用格式

巩垠熙 , 刘若梅 , 王发良 , 周治武 , 杨扬 . 多元信息综合的市县国土空间规划空间功能识别方法[J]. 自然资源学报, 2021 , 36(8) : 2006 -2019 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20210808

Abstract

Spatial function identification plays a major part in land spatial planning, which is of important theoretical and practical significance. The data sources in this article come from multivariate information, such as land use and cover status data, refined DEM data, terrain and landform data, and other types of basic geographic information; water, ecology, environment, disaster and other types of special survey research data; population, economy, transportation and other types social statistics data. From the perspective of multivariate information integration and automatic classification, we used GIS spatial analysis, multivariate statistical analysis, measurement model, rule-based classification model and other technical methods, to build a set of key technologies and methods for realizing spatial function identification for land spatial planning in city and county scales. Finally, we conducted an empirical study with the above research methods in Yulin city. The empirical study shows that the method in this paper effectively integrates geographic entity units, functional evaluation indicators and other element characteristics into unified regional units, which indirectly guarantees the accuracy of spatial function classification and identification. In addition, through classification algorithm, we can realize automated spatial function identification, which improves the objectivity and work efficiency for land spatial planning.

Key words： land spatial planning; spatial function; function identifying; multivariate information; integration

国土空间规划是国家空间发展的指南、可持续发展的空间蓝图,是各类开发保护建设活动的基本依据,中央在对国土空间规划体系建设的指导意见中指出,我国目标在2020年基本建立国土空间规划体系,到2025年健全国土空间规划技术标准体系[1]。空间功能识别作为国土空规划的关键环节,是对市县全域进行生态保护、农业生产、城镇发展总体布局的前提,是国家空间治理的基础,也是国土空规划研究的重点和难点[2,3]。随着数据资源的不断丰富和技术手段的不断进步,对空间功能基础理论和识别方法的研究将进一步成为该领域的研究热点[4]。
空间功能识别是基于自然资源禀赋条件和经济社会发展状况对一定尺度地域单元所承载国土利用功能的科学定位,只有在对地域单元充分理解的基础上,才能客观、科学地识别其空间功能,为国土空间规划服务[5]。目前,国内外学者主要从如下三方面展开了相关研究：
从空间功能识别的内涵概念与指标体系来看,学者们普遍认为“因地制宜”是空间功能识别落地的基本原则[6,7]。根据当前研究成果,市县国土空间规划中空间功能的主要类型包括生态、农业和城镇或生态、生产和生活三大类功能类型,是自然空间和经济社会空间协同耦合的产物[8]。空间的多功能分析一般通过指标分析方法进行定量的测度和表达,其中空间功能评价指标的选取是对国土空间开发或保护不同目标的综合实现,是空间利用行为多样化的保障,如何使经济社会功能与自然功能得到最好的空间耦合则是目前空间功能识别研究的重要共识[3]。此外,中央关于建立国土空间规划体系的指导意见中也明确将资源环境承载力和国土空间开发适宜性评价（简称“双评价”）作为评价指标体系的基础要求[1,9]。综上所述,在空间功能识别的基础研究和指标类型方面己形成较一致的认识。
从空间功能的识别尺度来看,国家和省级主体功能区规划已在宏观层面出台实施,其中的优化开发、重点开发、限制开发和禁止开发成为统一规范,相关研究和实践相对成熟[10]。中央在近期也对市县尺度的国土空间规划做出具体要求——“市县国土空间规划是本级政府对上级国土空间规划要求的细化落实,是对本行政区域开发保护做出的具体安排,侧重实施性”[1]。这些都使得该领域的研究重心不断向市县尺度转移。但是,市县空间尺度下的地域分异规律相较国家和省级尺度更加显著,因此功能类型更加丰富,评价单元更加细致[4,11-14]。受限于资料收集、数据处理等可操作性的问题,绝大多数的研究仍采用行政单元作为基本评价对象[15,16]。在基本单元的选取上,余亮亮等[17]、周璞等[18]认为空间功能的基本单元应尽量与行政区划界线相吻合,从而便于规划的实施与管理;而王金岩[19]、高国力[20]则认为市县尺度下应明确具体地域单元的空间功能,突出空间开发保护利用的多样性;熊鹰等[21]则建议将空间功能与具体的土地利用现状图斑联系起来。因此,目前对市县尺度下空间功能识别基础单元的认识并不统一,相关的国土空间规划标准急需研究。
空间功能的识别过程较为繁琐,涉及的方法众多,其中空间信息综合集成与功能单元的类型识别是其最为关键、也是难度最高的环节[2]。贾克敬等[22]、顾朝林等[23]、陈雯等[24]、Aguilera等[25]通过构建层次分析二维矩阵,相互比较地域开发利用或保护功能来划分空间功能类型,该类方法成为空间功能识别研究最常用的方法。谢高地等[26,27]采用决策树分类法构建定量识别的函数群对区域空间主体功能进行分类判别。亢孟军等[28]、高湛等[29]借助地理信息系统工具对分区结果的阈值进行不断调整与优化,实现空间功能分类的灵活调整。此外,纪学朋等[30]、傅鼎等[31]综合特尔斐法、木桶原理法则、线性加权求和法进行多要素空间叠置与综合集成。
这些已有的方法或技术方案在多元信息综合集成方面,基本以统计为主。一方面在面对不同空间尺度、矢量栅格异构多源数据综合时,存在单元内自然格局分异过大的问题;另一方面,还存在细节信息极易丢失等缺陷。此外,分类判别过程存在的主观影响因素较多,分区结果的科学性和客观性受到影响。基于此,本文从理论和实践两个层面利用GIS空间分析、多元统计分析、计量模型、基于规则的分类模型等技术,构建一套融合多元信息的陆域市县国土空间规划空间主导功能识别的方法,定量测度和自动分类识别市县国土空间规划空间主导功能,提高国土空间规划的科学性和工作效率,最后结合实证案例对研究区域的空间主导功能进行识别划定。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 基本思路
国土空间主导功能的发挥由空间自身的地理条件、资源禀赋、开发利用现状、经济社会发展状况等基础条件和特征所决定,同时也受到国家和省级上位的发展战略和政策导向影响[32]。对市县尺度的国土空间规划,只有将自上而下和自下而上的思路相结合,才能准确识别特定国土空间的主导功能,明确其发展定位。因此,市县国土空间主导功能识别,应从外部视角综合考虑上位国土空间规划定位,从内部视角综合考虑自身基础条件和特征,通过信息综合与多维判别,开展生态保护、农业农村发展、城镇产业建设国土空间主导功能的分级评价,进而确定不同区域的主导功能,具体方法如下。
首先,基于地形分区、土地利用现状分区、上位主导功能分区等地理实体单元以及反映地理特征的双评价结果,综合构建国土空间规划空间功能分区的最基础自然地域单元——空间功能单元,并在这一过程中利用基于精细化DEM的地形分区方法以及基于自然地域单元的双评价两项关键技术,提高自然格局分异的准确性。其次,根据数据结构分别对矢量数据的地形分区、土地利用现状分区和上位主导功能分区以及栅格数据的双评价结果进行综合集成,并在这一过程中基于统一空间功能单元,进行分层次和差异化策略的矢栅混合空间综合集成,得到多元信息综合的空间功能单元实体,改良由于数据结构与尺度差异引起的精度下降和属性丢失问题。最后,以空间功能单元为对象,使用自动化的方式进行分区类型识别,得到空间功能分区结果,识别过程引入关联规则和决策树模型对专家知识进行显式表达,提高空间功能分区的客观性和自动化水平。技术路线见图1。
图1 市县国土空间规划空间功能识别方法基本思路

Fig. 1 Basic thoughts on the spatial functions identification for city- and county-level land spatial planning

1.1.2 关键技术
（1）基于精细化DEM的地形分区
地形是国土空间规划的基础本底,精细的地形单元有助于自然地理特征与经济社会特征的空间综合与准确分区[2,3]。为了使地形单元的数据精度与市县空间规划尺度相匹配,本文采用1∶100万地貌类型单元数据为基础,依据1∶1万高分辨率DEM数据、DLG数据、遥感影像数据,经过晕渲生成、坡度因子提取、高程带划分、水系与地貌的叠加等处理,根据图2所示的地貌单元精确定位分区方法,分别从空间特征、海拔、起伏度、坡度等不同地貌分区特征对地貌类型数据的界线进行精确定位,最终得到定位精度不低于原始DEM数据的精细化地形单元结果。
图2 地形定位分区流程

Fig. 2 Zoning process of topography and geomorphology

（2）基于自然地域单元的双评价
以往的评价多以行政区划作为基本单元,无论是在搜集资料或是功能边界划分都具有较强的操作性,但是市县国土空间规划注重实施性和落地性,以行政区为基本单元的评价方式已无法满足要求。本文从自然地域单元的角度在更加精细的尺度上选取适宜的评价单元,以期更好地体现空间地理特征分布的连续性和渐变性,提高国土空间规划结果的准确性[2,3,8]。评价指标体系借鉴双评价指标内容,考虑市县层面的空间尺度与地表现状空间信息综合等特点,以数据的科学性、全面综合性、稳定性、通用可比性、可度量性以及可操作性为原则,构建了基于自然地域单元的双评价识别指标体系（表1）。在评价单元的选用原则上,市县级别优先采用矢量数据形式分项评价,或者以20~30 m栅格为基本单元进行评价,在地形条件单一或幅员辽阔的区域可适当降低精度。数据来源方面,在收集如土地利用现状数据、基础地理信息数据、遥感影像、地表参量、流域数据、水文数据、气象数据、经济社会数据、统计年鉴等数据的基础上,着重收集精细尺度的区域数据,如灾害类型与分布数据、人口分布与大型工程以及专项规划数据等。
表1 评价指标及评价单元

Table 1 Evaluation index system and evaluation unit

目标层 评价指标 评价单元
资源环境
承载能力		 土地可利用度 依据精细化DEM数据精度及市县地域特点,一般采用与DEM数据相一致的格网或地形地貌单元作为评价单元。最终评价结果的评价单元可转换为乡镇行政单元
水资源丰度 依据降水量、水资源量、集水区等确定的自然地域单元,其中水资源量以河流流域为单元,可依据五级流域边界确定
环境容量 采用大气环境功能区和水环境功能区为评价单元,最终以大气环境容量及水环境容量单元的叠加结果为最终单元
生态功能重要性
生态敏感脆弱性		 依据自然地理地形或生态系统完整性确定的自然地域单元,如林线、雪线、岸线、分水岭,以及生态系统分布界线,结合相关名录中的勘界结果对生态保护重要性极重要、重要等级的单元进行边界修正
空间开发
适宜水平		 土地资源约束性 以行政村或乡镇为评价单元或与土地可利用度单元一致
水资源约束性 以行政村为单元或与水资源丰度单元一致,资料不完备的地区可适当放宽至镇（乡）单元
环境约束性 以格网或栅格作为评价单元,格网粒度或栅格大小可根据资料实际情况进行调整。
灾害影响 根据各类自然灾害的影响范围和强度确定的自然地域单元
耕地质量 根据区域水热条件、地形或土地利用现状图斑等确定的自然地域单元
人口集聚度 以行政村、街道社区或乡镇政区为评价单元
经济发展水平 以行政村、街道社区或乡镇政区为评价单元,可根据辖区实际情况进行调整评价单元
交通影响 以格网或栅格作为评价单元
区位优势度 以格网或栅格作为评价单元,也可采用行政村为评价单元
（3）基于矢栅混合的空间综合
鉴于各类评价成果的数据结构与尺度往往存在差异,数据在综合集成过程中会出现精度下降的现象,部分占比较小但又较为重要的信息也极易损失[33,34]。为了改进这一问题,本文提出了基于统一空间功能单元的空间综合方法,进行矢量栅格不同数据结构类型信息之间的综合集成。该方法以空间功能单元为基础网格,以不同评价结果为对象,根据不同评价结果数据特点构建差异性的策略进行综合集成,根据成果精度要求分析多元数据空间综合集成的最佳匹配尺度进行数据格式转换。另外为了进一步降低空间综合集成过程中由于尺度效应带来的属性信息损失,本文构建矢量数据属性信息分层栅格化的机制,通过将原矢量数据的不同类型图斑分层栅格化的方式避免占比较低信息的损失,最终达到避免或降低前文所述的精度下降和信息损失问题。具体过程如下：
Step 1：对数据进行预处理,根据矢栅转换精度损失模型[34]结合精度要求,构建精度损失情况尺度判别模型,求得转换栅格大小。
X = 29.978 - 5.586 Y - 5.464 ln S + 0.194 ln S
式中： X 为栅格大小 ; Y为精度损失;S为平均斑块大小。公式根据矢量数据在多尺度栅格化中的精度损失模型探讨研究成果
Step 2：根据评价结果中矢量数据包含的N类评价结果类型,按照Step 1中计算的栅格大小,分N层进行栅格化处理。
Step 3：通过空间功能单元行列二维坐标定位,构建空间功能单元网格索引。
Step 4：以评价结果栅格化后的图层名称为标识符,在索引表中存储空间功能单元对应所有评价结果图层的空间映射;此外,在应对图斑总数在一百万以上的大规模数据时,可根据单元网格分块和索引关系构建分块式的数据结构,利用多线程技术、内存计算、并行处理等海量数据处理技术提高数据处理的效率并应对大规模数据处理的应用场景。
Step 5：按照空间映射关系进行空间综合集成,通过区域统计得到所有空间功能单元（ o i , i = 1 , ⋯ , N）的各类评价结果,根据不同评价指标类型构建差异化的匹配策略选用区域统计方法（表2）,具体方法主要包括众数、最值、平均值、区间、组合、中位值等。
表2 评价指标区域统计方法差异化匹配策略

Table 2 Differential matching strategy for regional statistical methods of evaluation indicators

统计方法 统计模型 对应指标
众数 r o i = s l + f j + 1 - f j f j + 1 - f j + f j + 1 - f j - 1 × i 经济发展水平、人口聚集度、交通影响
最值 r o i = max 0 ≤ j ≤ M s j
r o i = min 0 ≤ j ≤ M s j		 环境容量、生态功能重要性、生态敏感脆弱性、灾害影响
平均值 r o i = ∑ j M s j M 土地可利用度、土地资源约束性、耕地质量
区间 r o i = max 0 ≤ j ≤ M s j - min 0 ≤ j ≤ M s j 环境约束性
组合 r o i = ∏ j M s j 10 j + 1 × s j 10 j - s j 10 j + 1 × 10 j + s j 10 j + 1 × 10 j 生态保护重要性、农业生产适宜性、城镇建设适宜性
中位值 r o i = s l + ∑ f 2 - s j - 1 f j × j 水资源丰度、水资源约束性、区位优势度

注：表中公式来自高等教育出版社的《现代基础统计学》,其中 s j , j = 1 , ⋯ , M为评价结果; o i , i = 1 , ⋯ , N为空间功能单元;${{e}_{ij}}=\left\{ \begin{array}{*{35}{l}} r\left( {{o}_{i}} \right),{{s}_{j}}\to {{o}_{i}} \\ 0,\text{else} \\ \end{array} \right.i=1,\cdots ,N,j=1,\cdots $,M为当前功能单元第j项评价类别的统计值; s l为中位数所在组的数值下限; f为各类型的累积次数; f j表示第j类数值的累积数。

Step 6：最终计算结果存储至空间功能单元属性表中。
（4）基于分类模型的分区类型识别
基于空间综合结果进行分区类型识别,即空间功能识别。通过分区传导、底线管控、控制指标、名录管理、政策要求等进行专家知识总结,设定一系列分类模型显式表达以及定量规则来判别空间功能单元归属的功能分区,其本质是对融合了地形、土地利用现状、上位主导功能分区、地域评价结果等一系列信息的空间功能单元的分类处理。但是空间功能识别考虑的各类因素情况繁多,实际情况复杂多样,仅单个市县区域便具有百万级别的图斑规模,传统方法通过总结分区知识进行人工判断工作量大,主观影响因素多,并需要专家全程参与。本文将空间功能分区知识与机器分类模型相结合（图3）,采用决策树和关联规则两类目前主流的基于规则知识的分类方法,更加直观和准确地进行离散属性分类,实现对空间功能分区的自动分类与识别,具有较高的客观性和准确性。
图3 分类模型生成过程

Fig. 3 Generation process of classification model

其中,决策树分类方法利用了信息论中的互信息或信息增益理论来寻找具有最大信息量属性而建立决策树节点的原理,具体通过增益函数判断增益率作为度量进行最佳属性的选择,并在每个分支子集重复这个过程进行分类[35]。
gainratio A = gain A spliti A = - ∑ i v p i m × log p i m
式中： p i为分类结果的产生概率; A为期望信息熵; m为样本数量（个）。
决策树的生成既可以根据训练样本数据集生成也可以将分类知识转换为结构语句,从而生成可读规则（图4）。其优点在于描述简单、分类速度快、产生的分类规则易于理解。但该方法抗噪性差,当训练数据集或决策规则存在正例和反例的情况时较难控制。而基于专家知识的分区类型识别规则在经过预处理后一般不存在噪声数据,因此非常适于使用决策树方法进行建模和分类。
图4 决策树提取原理

Fig. 4 Extraction principle of decision tree

基于关联规则进行分区类型识别是利用关联规则方法中的多维布尔关联规则分类,该方法根据有关频繁项集性质的先验知识实现,通过逐层搜索迭代方式,利用k-项集探索（k+1）项集,对于样本数据集D,首先找出频繁1-项集的集合,记为L1;再利用L1找频繁2-项集的集合L2;再利用L2找L3…Li,如此继续,直至不再产生频繁k-项集为止[35]。利用该方法进行空间功能分区类型识别的过程主要有三个环节：首先,利用专家知识组织涵盖所有分类情况的样本数据集;第二,利用样本数据集训练构造关联规则分类器;最后,通过分类器完成空间功能的分类处理。本文利用专家分类知识有限性的特点,可以在最少有效样本条件下进行分类器的训练,规避了关联规则算法在扫描大量数据集过程极为耗时的缺点。
根据以上两种分类方法的特点,专家只需给出不同空间功能分区类型对应的地形、土地利用现状、上位主导功能分区、地域评价结果组合规则,即可获得空间功能分区的明确结果,完成空间功能单元的分类。

1.2 研究区概况

榆林市位于中国陕西省最北部,辖2区10县,总面积42920 km2,约占全省总面积的21%,常驻人口338万,占全省常驻人口的9%。榆林市地势高亢,梁塬宽广,梁涧交错,地貌大体以长城为界,北部为风沙草滩区,南部为黄土丘陵沟壑区,水资源、矿产资源丰富。近年来,榆林市生态环境有了明显改善,经济得到快速增长。但同时,榆林市地处黄土高原与毛乌素沙地交界,属于典型农牧交错地带,生态敏感性强,生态环境相对脆弱,在一定程度上限制了榆林市未来经济社会快速发展。如何协调经济社会发展和生态环境保护之间的矛盾,引导城市空间布局的分布,是榆林市未来很长一段时期都必须面临的问题。

1.3 数据来源

文中数据包括来自自然资源部门的1∶1万DEM数据、DLG数据、地理国情监测成果数据、土地利用数据;来自公开途径收集的国家和省级主体功能区规划、地貌类型数据界线;来自政府专业部门的水利普查成果、土壤普查数据、榆林市自然灾害易发区范围及相关属性资料、水资源承载能力报告、大气污染物监测资料、水污染监测资料、大气与水环境承载力报告、人口用地专题研究报告;统计数据来自榆林市各区县统计年鉴、榆林市各区县产业园区产值统计等最新统计公报的数据资料。

2 结果分析

本文以榆林市为例,应用前文构建的方法,进行该市全域市县级国土空间规划空间功能分区的尝试。

2.1 基础分区与评价

2.1.1 地形分区
本文综合研究区域的1∶1万DEM数据、DLG数据、遥感影像数据、1∶100万地形单元,进行精细化地形分区与分级处理,提取了榆林市1∶1万比例尺的地形分区结果,共分为四级类别,级别越高,说明空间越不适宜用于生产和生活功能。
2.1.2 土地利用现状分区
土地利用现状分区根据榆林市实际情况,以土地利用和地表覆盖现状数据为基础,区分国土空间的开发建设现状、农业生产现状、生态功能现状以及国家和当地法律以及上位规划规定的明确禁止开发的空间地域,其中生态服务功能现状根据其服务能力的显著程度分为Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型三种级别（表3）。
表3 土地利用现状分区内容

Table 3 Type and content of land use status zoning rules

类型 内容
现状建成区 房屋建筑区、构筑物、道路
现状农业生产区 耕地、园地
Ⅰ型现状生态功能区 草地
Ⅱ型现状生态功能 灌木林地、其他林地
Ⅲ型现状生态功能 乔木林地、竹林地
禁止开发区 上位规划相关名录、自然保护区、饮用水水源保护区、湿地、水域
2.1.3 双评价
根据榆林市经济社会发展情况与自然环境特点,从资源环境承载能力与空间开发适宜水平两个维度选择构建评价指标体系,在考虑数据资料收集具备可操作性的前提下,本文选取土地资源可利用度、水资源丰度、生态功能重要性①(注：① 生态功能重要性、生态敏感脆弱性、自然灾害约束性单项指标的具体计算,分别由陕西省环境科学研究院、陕西省地质环境监测总站承担具体的评价工作,本文的评价结果直接引用以上单位的评价成果。)、生态敏感脆弱性、环境容量作为资源环境承载能力评价指标,选取土地资源约束性、水资源约束性、环境约束性、自然灾害约束性、经济发展水平、人口集聚度、交通干线影响、区位优势度作为国土空间开发适宜性评价指标。

2.2 综合集成

分步骤对各类分区与评价结果进行综合集成。首先进行矢量类型数据的综合集成,包括地形分区、土地利用现状分区和上位主导功能分区结果三项;其次按照如表4的判别矩阵对地形和土地利用现状信息经过叠加分析得到地表现状分级综合集成结果,保持四类级别,对主导功能分区结果的集成采用叠置分析进行处理,主导功能分区类型属性单独保留;最后对结果中小于50 m2无实际意义的图斑设置限差进行融合处理,得到综合了地形、土地利用现状和上位主导功能分区信息的空间功能单元。
表4 地形分区和土地利用现状分区综合规则判别矩阵

Table 4 Discriminant matrix of topographical zoning and land use status zoning comprehensive rules

地形分区 土地利用现状分区类型
禁止开发区 现状农业生产区 Ⅰ型现状生态功能区 Ⅱ型现状生态功能 Ⅲ型现状生态功能 现状建成区
一级 四等 一等 一等 二等 三等 一等
二级 四等 二等 三等 三等 四等 二等
三级 四等 三等 三等 三等 四等 三等
四级 四等 四等 四等 四等 四等 四等
对于数据类型为栅格的双评价结果,根据基于矢栅的空间综合方法,在平均精度损失不超过10 m的情况下,计算选取25 m×25 m空间分辨率作为空间评价结果综合集成的统一单元大小,建立空间功能单元数据与栅格评价结果数据的关系索引。参照表5的匹配策略选取对应方法,通过评价对象空间特征与属性特征的空间映射,实现多元信息综合集成,得到相互独立、内部均质、结构稳定可以表征局部区域空间属性特征的空间功能单元。为了保证分类规则的可读性,本文对完成关联的评价结果从生态保护重要性、农业生产适宜性、城镇建设适宜性三个维度分别进行进一步的综合集成,集成权重及判别矩阵如表6。权重的确定根据榆林市相关部门专家填写的评估表,通过AHP方法建立判断矩阵,进行一致性检验,确定各单项指标权重,进行加权综合。因此,每个单元均包含了其对应的上位主导功能类型、地表现状、生态保护重要性、农业生产适宜性、城镇建设适宜性五大类,地形、土地利用现状、土地可利用度、水资源丰度、环境容量、生态功能重要性、生态敏感脆弱性、土地资源约束性、水资源约束性、环境约束性、灾害影响、经济发展水平、人口集聚度、交通影响、区位优势度15小类属性信息。最终共提取约832万个面积在200~15000 m2的空间功能单元,形成了分区类型识别的实体对象和特征属性基础。
表5 榆林市双评价结果空间综合统计方法匹配策略

Table 5 Matching strategy of integration statistical method for double evaluation results in Yulin

评价指标 区域统计方法
土地可利用度 均值法
水资源丰度 中位值法
环境容量 最值法
生态功能重要性 最值法
生态敏感脆弱性 最值法
土地资源约束性 均值法
水资源约束性 中位值法
环境约束性 区间
灾害影响 最值法
经济发展水平 众数
人口集聚度 众数
交通影响 众数
区位优势度 多值法
表6 单项评价指标综合集成

Table 6 Integration of single evaluation indicators

综合指标 单项指标 权重 分级判别标准
生态保护重要性 生态功能重要性 0.406 2.5≤E≤5
生态敏感脆弱性 0.434 1.4≤E<2.5
环境约束性 0.160 0≤E<1.4
农业生产适宜性 土地可利用度 0.436 3.34≤E≤4.77
水资源丰度 0.223 2.65≤E<3.34
环境容量 0.148 0≤E<2.65
灾害影响 0.193
城镇建设适宜性 土地资源约束性 0.098 2.90≤E≤4.02
水资源约束性 0.179 2.54≤E<2.90
环境约束性 0.044 2.23≤E<2.54
灾害影响 0.240 0≤E<2.23
经济发展水平 0.102
人口集聚度 0.106
交通影响 0.110
区位优势度 0.121

2.3 分区类型识别

2.3.1 分类规则模型
分类规则模型根据上位规划主导功能分区的分区传导、底线管控、控制指标、名录管理、区域政策等不同定位进行设计,通过将不同主导功能分区类型单元输入对应的分类模型实现,在模型中均综合地表现状分级、生态保护重要性、农业生产适宜性、城镇建设适宜性属性进行分类识别。目前陕西省省级国土空间规划暂未出台,本文使用了陕西省主体功能区规划的功能分区作为上位规划分区指导。榆林市的主体功能类型（国土空间规划中亦称主导功能）包括重点开发区、限制开发区（农产品主产）、限制开发区（重点生态功能区）、禁止开发区四类,研究根据不同的上位主体功能导向分别设计四类对应的分类规则模型。限于篇幅原因,本文仅以上位规划限制开发区（生态功能区）内的分类规则模型构建为例证。根据限制开发区内的功能定位与发展方向,其生态保护与保留区占比应高于50%,在保证生态优先原则下,以增加生态保护与保留区、减少工矿和农业生产空间为导向进行分类规则模型的构建,分别得到决策树分类模型与关联规则分类模型（表7）。
表7 关联规则分类模型

Table 7 Association rule classification model

规则集 规则子集 规则 分类结果
规则用于生态保护与保留区：包含3个规则 规则1用于生态保护与保留区 如果 生态 in ["三等"] 则生态保护与保留区
规则2用于生态保护与保留区 如果 城镇 in ["一等"]
和 农业 in ["一等"]
和 地表覆盖现状分级类型 in ["一等" "二等" "三等"]
和 生态 in ["一等" "二等"]		 则生态保护与保留区
规则3用于生态保护与保留区 如果 地表覆盖现状分级类型 in ["四等"]
和 生态 in ["一等" "二等"]		 则生态保护与保留区
规则用于城镇产业建设区：包含1个规则 规则1用于城镇产业建设区 如果 城镇 in ["二等" "三等"]
和 农业 in ["一等" "二等"]
和 地表覆盖现状分级类型 in ["一等" "二等" "三等"]
和 生态 in ["一等" "二等"]		 则城镇产业建设区
规则用于农业农村发展区：包含2个规则 规则1用于农业农村发展区 如果 农业 in ["三等"]
和 地表覆盖现状分级类型 in ["一等" "二等" "三等"]
和 生态 in ["一等" "二等"]		 则农业农村发展区
规则2用于农业农村发展区 如果 城镇 in ["一等"]
和 农业 in ["二等"]
和 地表覆盖现状分级类型 in ["一等" "二等" "三等"]
和 生态 in ["一等" "二等"]		 则农业农村发展区
2.3.2 空间功能分区结果
根据前文构建的分类模型对空间功能单元数据进行判别处理,得到分类后的空间功能单元结果,即国土空间规划分区结果（表8）。通过表8的比较,发现在基于相同分类规则的情况下,两类模型分类结果一致,结果表明本文的方法具有较高的可重现性。
表8 分类结果一致性的比较

Table 8 Comparison of classification results consistency (km2)

规划分区 决策树模型分类面积 关联规则模型分类面积
生态保护与保留区 25992.46 25992.46
农业农村发展区 14798.88 14798.88
城镇产业建设区 2128.84 2128.84

3 结论

国土空间规划的空间功能分区研究对于深化国土空间规划编制的理论与方法有着重要意义,但是这方面的研究工作开展时间还较为有限,其理论体系和技术方法仍然有待进一步拓展和深化。本文聚焦国土空间规划空间功能分区的技术方法探索,梳理了空间功能分区的基本思路和技术流程,构建了一套能够融合多元信息并在陆域市县尺度下科学客观划定空间功能分区的方法和关键技术。创新了规划编制流程,是对传统规划编制的丰富、强化、完善。
相较于传统方法,本文融合了地理信息技术、地统计学、机器分类等多个学科的跨领域技术。（1）提出以精细化地形分区、土地利用现状分区、上位规划功能分区、基于自然地理单元的双评价机制构建空间功能分区的基本单元,将地理实体单元与地理特征综合于统一的单元内,实现国土空间规划分区类型识别粒度的细化,提高了自然格局分异表达的准确性。（2）通过提出一种矢栅混合空间综合方法,实现了不同空间分布特征的自然资源要素与经济社会要素、不同空间尺度矢量栅格异构数据的有效综合和表征,改良由于数据结构与尺度差异引起的精度下降和属性丢失问题,提高了分区结果的科学性;此外,借助分块单元网格分块和索引关系的构建,也为本文方法在大规模数据处理的应用场景提供了数据结构基础。（3）通过关联规则和决策树模型对专家知识进行显式表达,以自动化的方式进行空间功能分区的定量分类识别,促进新技术与传统分析方法的集成应用,提高工作效率,使国土空间规划从业者从传统重复的工作中得以解放,在普适性方面,本文方法不仅可以用于国土空间规划空间功能分区类型识别,也可以用于其他类型的空间区划、功能分区、地理区划等工作,提升类似工作的工作效率与成果质量。
虽然,本文重点探讨了国土空间规划空间功能分区方法,但由于篇幅的限制和相关方法实证研究较少,并未对每一项关键技术展开讨论,该部分还需在今后紧密结合最新政策和技术不断创新完善,与传统分区方法的对比研究也是本文进一步研究的重点。本文的研究方向可在利用机器学习进行空间功能分区自动化聚类、利用大数据技术进一步准确划定空间功能分区边界、在区域和国家尺度下进行空间功能分区、引入互联网大数据丰富多元信息等方面进一步深化,通过促进多学科技术的交叉融合,创新国土空间规划编制的技术方法。

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