The Development and Innovation of the Core Algorithm of the Integrated Model of Urban Transport and Land Use

Pengjun ZHAO; Jie WAN

doi:10.12082/dqxxkx.2020.190628

类别

模型

关键变量和核心算法原则

优势

缺点

空间相互作用模型

TOMM模型^[15]

考虑城市空间相互作用与不同收入组别居民的空间分配

形式简单,易于获取数据来定量表达城市土地利用间的相互作用,进行模型校准

基于统计学模型,缺乏经济学理论解释,积极模型难以描述个体离散行为选择

熵最大化模型^[16]

衡量不同区位的可达性和吸引力指标的空间相互作用关系

ITLUP模型^[17]

第一个土地、人口就业与交通的集成系统,应用广泛

PLUM模型^[18]

基于空间相互作用的城市活动分布模型

LILT模型^[19]

基于统计模型的人口、就业、用地预测与交通流分配

Simulacra模型^[20]

城市用地的时间动态模拟过程

城市经济学与数学规划模型

TOPAZ模型^[21]

以最低的出行、公共服务、建筑等基础条件确定城市土地利用模式的最优方案（出行成本）

模型目标明确,能有效优化城市用地布局和交通发展方案

模型约束条件简单,难以综合衡量土地与交通系统的复杂作用过程

Oppenheim模型^[22]

综合区位选址成本和交通出行成本之和的最小化目标函数（出行成本）

MUSSA模型^[23]

地租理论框架下的土地和住房市场,形成不同类别家庭的住房区位决策与交通出行选择

PECAS模型^[24]

利用区域经济学模型对地块层面土地开发的微观模拟

空间投入产出模型

MEPLAN模型^[25]

考虑空间投入产出关系产生的交通出行作为经济互动的派生需求（生产与消费、交通成本）

从经济学理论考虑空间投入产出关系,从而模拟城市土地利用变化

考虑集聚行为,无法描述个体行为与决策过程

TRANUS模型^[26]

基于人、物流动的城市活动空间分布于相互作用,形成交通出行产生与路径选择的复杂联合模型（广义出行成本）

DELTA模型^[27]

考虑城市人口结构与社会经济属性转变的模拟（出行可达性）

随机效用选择模型

METROSIM模型^[28]

在离散、非平稳的房地产市场动态均衡中的投资者和消费者的概率离散选择

考虑微观个体理性人假定的决策过程

对于输入数据的要求较高

微观仿真模型

Urbansim模型^[5]

地块层面考虑人口转变和土地利用的综合模型（用地结构、出行成本）

能够有效描述城市土地利用与交通系统中决策个体的微观行为

输入数据的要求较高,处理难度较大

ILUTE模型^[29]

包括土地利用、区位选择、汽车拥有权、基于活动的出行模型的城市系统

Ramblas模型^[30]

微观人口模拟（用地结构）

MASTER模型^[31]

以家庭为分析单元,考虑城市人口数量增长与结构转变

IRPUD模型^[32]

模拟城市活动区位选择和迁移决策（经济、人口、用地结构）

ILUMASS模型^[33]

集成微观模型和环境评估的扩展模型（用地结构、人口流动性）

元胞自动机和多智能体模型

SLEUTH模型^[34]

使用预先定义增长规则在空间上嵌套循环的城市用地网格的元胞自动机模型

更加精确地描述城市复杂系统中的土地利用演变过程

仍需提升综合考虑人口、社会经济、政策环境对系统的影响

DEUM模型^[35]

模拟城市土地利用演变过程

CLUE-S模型^[36]

基于系统论综合分析城市土地利用变化与社会经济、物理等驱动过程

模型

可达性测度公式

公式编号

变量与参数说明

已有模型的可达性计算

LILT模型

A_{i} = \sum^{} \frac{E_{j}}{d_{ij}}

（11）

E_{j}

为区域i内的居住人口数量;

d_{ij}

为区域i和j之间的距离

MUSSA模型

A_{i} = \frac{1}{μ} \ln [\sum^{} \exp (U_{k})]

（12）

U_{k}

为经济活动产生的效用;

μ

为参数

BLUTI模型

A_{i} = \sum^{} \ln (\frac{E_{j}}{\sum^{} C \times Per})

（13）

E_{j}

为区域j内的就业人口数量;

C

为第k类交通方式的出行成本;Per为此类交通方式的出行比例

IRPUD模型

A_{i} = \sum^{} D_{j} \exp (- β c_{ij})

（14）

c_{ij}

为区域i和j之间的出行成本;

β

为参数;

D_{j}

为土地价格对经济活动的吸引力

综合均衡模型内的可达性算法

A_{i} = \sum^{} \frac{\sum^{} μ_{v}^{t} ∙ F A_{j, v}^{t}}{d_{ij}} ∙ {(\frac{P_{i}^{t}}{\bar{P^{t}}})}^{γ}

（15）

μ_{v}^{t}

为v类型用地的出行吸引率;

F A_{j, v}^{t}

为区域j内v类型用地的建筑面积;

P_{i}^{t}

为t时段区域i内的住房价格;

\bar{P^{t}}

为t时段城市住房平均价格水平;

d_{ij}

为区域i和j之间的距离;γ为参数

Pengjun ZHAO, Jie WAN. The Development and Innovation of the Core Algorithm of the Integrated Model of Urban Transport and Land Use[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(4): 792

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