摘要：国土空间治理现代化的支撑技术面临着一系列的严峻挑战。为了响应高质量发展的新高度战略,本文首先梳理了国土空间治理现代化支持技术体系下主要技术(感知技术、数智技术、规划技术和预警技术)的现状、问题;然后针对新时代国土空间治理现代化需求,构建了集成感知立体化、数据价值化、规则图谱化、决策智能化、系统平台化、平台数治化的国土空间治理智慧化支撑技术体系;最后设计并构建了面向高质量发展理念的全感知、能学习、自适应、慧治理的国土空间治理现代化平台体系。

摘要：城镇扩展模拟预测是支撑国土空间规划、实现城镇化高质量发展的重要手段,提高其科学性和实用性有助于精确把握城镇扩展趋势,对国土资源的合理和可持续利用意义重大。现有以元胞自动机(CA)为基础的模型着重于刻画空间因子驱动的城镇自然扩展过程,智能体模型(ABM)则在模拟城镇自组织扩展方面具有理论优势,而且已有的耦合方法多为基于模拟步骤的模型级联,难以实现二者紧密耦合以充分发挥其在模拟城镇自然和自组织扩展方面的优势。本文基于CA的结构开放性和ABM的理论优势,以可达性为媒介表征城镇扩展局部自组织过程的范围差异,并依据博弈论设计利益相关者之间的局部自组织规则,将ABM刻画的人地交互决策融入CA邻域构建,建立一种可以精细刻画城镇自组织扩展过程的CA-ABM耦合模拟及预测模型(CA-ABM-LSO),实现CA和ABM在底层结构的深度集成和城镇自然与自组织扩展过程的耦合模拟。以武汉市为例对其进行应用,结果表明:基于CA和ABM的优势互补特点进行耦合建模,能够充分发挥二者在刻画城镇自然和自组织扩展方面的优势,显著提升城镇扩展模拟精度,并改善模拟城镇斑块的景观形态;基于博弈论的局部自组织规则可有效实现宏观经济政策对微观智能体交互决策的指导,提高城镇扩展模拟的科学性和规划实用性;预计至2035年,武汉市城镇扩展的重点区域集中在高新科技园区和运输集散中心附近,这符合“武鄂黄黄”都市圈的发展预期,可为其空间规划提供决策支持。

摘要：作为智慧城市的重要组成和微观缩影,智慧园区建设十分重要,而评价方法是评估园区建设水平、促进园区健康发展的关键要素。当前,随着新一代信息通信技术(Information and Communications Technology,ICT)的高速发展,及全生命周期管理等先进理念的贯彻实践,智慧园区建设与发展欣欣向荣。然而,与之一体的评价方法却关注鲜少,存在迭代缓慢和类型单一等问题,可能会影响对智慧园区发展水平的客观评价。鉴于此,论文在充分继承原有方法的先进基础上,提出兼顾共性基础与个性特色的CCI(Commonality Combined with Individuality,CCI)智慧园区评价方法,其中,CCI评价指标体系共包括8个一级指标、30个二级指标和63个三级指标。共性评价指标是所有园区共有的基础指标,是必选项,充分融合全生命周期管理的理念,围绕智慧园区顶层设计基础层-平台层-应用层的基本架构展开梳理;个性评价指标是个别园区特有的特色指标,是可选项,需要依据园区的实际产业生产流程或业务内容展开分析。同时,以深圳市智慧妈湾作为实证案例,构建CCI评价指标体系并应用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)展开综合评价,结合评价结果给出了发展建议:智慧妈湾整体水平较高,符合其打造先行示范区智慧城市标杆的目标定位;但在智慧平台、智慧物流、智慧金融、智慧文创方面还有一定的提升空间。最后,评价结果与智慧妈湾实际情况的一致性,论证了CCI智慧园区评价方法的科学性和可行性。

摘要：城市群是中国发展的重要增长极点和核心节点,城市群交通一体化是推进城市群协调发展的首要任务之一,而对城市群内多种交通出行模式的充分认识是实现这一目标的重要基础。该文基于位置服务大数据,以粤港澳大湾区“9+2”城市群为例,分析了城市群内部通勤出行标度特征的一致性与差异性,得到以下结果:粤港澳大湾区的市内通勤仍占主导地位,但部分区域存在相当规模的跨市通勤;粤港澳大湾区通勤联系的“概率-距离”分布具有指数标度特征;对各城市而言,市内通勤的标度参数比跨市通勤更大,意味着市内通勤者对距离更加敏感;标度参数可以进一步反映交通与土地利用联系的紧密程度,进而为政策制定提供参考。

摘要：城市轨道交通对城市未来土地使用发展布局具有重要的影响,有必要探讨如何将轨道交通规划融入国土空间规划中,并进行多情景的比较分析以辅助国土空间规划。基于上海市不同历史年份土地使用情况,分析土地使用的变化过程,挖掘轨道交通对于土地使用演变的影响。设定不考虑规划轨道交通、考虑轨道交通建设规划情景和考虑轨道交通建设调整规划3种情景,使用神经网络和元胞自动机模型对未来土地使用演变进行多情景模拟。结果表明,土地使用模拟能够有效分析轨道交通、人口密度等不同空间要素对土地使用演变的影响,土地使用模拟结果与现状对比精度较高。多情景土地使用模拟方法可以比较不同规划情景之下的土地使用发展布局,辅助轨道交通规划编制,融入轨道交通规划的未来土地使用发展布局对于支持TOD模式的国土空间规划具有参考价值。

摘要：近年来,图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)凭借其简单的网络结构、在图上任务中展现出的优异性能,受到了学术界和工业界的广泛关注.然而GCN也存在着在浅层时信息传播范围过小、特征提取不充分的缺陷.针对这一问题,本研究提出附加特征图模型(Additional Feature Graph,AFG).AFG通过引入图的节点结构特征(度特征),对度相同的节点随机增加连边、缩短信息传播距离.AFG并不是独立的图神经网络模型,而是作为一种附加技术与GCN及其相关模型配合使用.实验显示,在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上AFG能够对浅层主干模型实现显著性能增益,帮助主干模型性能超越了其他以提升模型特征提取能力、改善欠传播情况为目的进行设计的模型.本研究进一步分析了AFG与DropEdge——一种随机切断原始图连边的附加技术——的区别与联系,并通过实验证明附加特征图模型与DropEdge模型共同使用的可行性,以及两者间存在一定的互补性.结合使用两种附加技术可以实现更大的节点分类准确度增益.