题图来源：ValueCoders

作者 ｜ 曾荣俊

大神Bruce Eckel 说：“Life is short, you need Python。”这句名言被Python语言的作者Guido van Rossum老爷子印在了自己的T恤上，以示认可。作为一个Python技术控，笔者觉得这话没毛病，毕竟能集简洁优雅、功能强大，还有开源免费为一身的语言还真找不出几个。

▲人生苦短，我用Python（图片来源：CSDN博客）

学会Python让笔者信心爆棚，有如武功一般的令狐冲忽然练成了独孤九剑，自觉可以仗剑行走江湖，凭着一身功（jì）夫（shù）没有趟不平的坎，从此走上出任恒山派掌门、迎娶任盈盈、直达人生巅峰的道路，进而改变世界、改变宇宙……

哎……别打别打，醒了醒了！！！梦都不让做了嘛，不行，还是应该坚持N个自信，作为一个在规划院搬砖的程序猿，此刻我只能给大家展示一下玩蛇的硬货了。今天我们就首先来聊聊用Python做城市空间扩展模拟。

城市空间扩展模拟是什么？简单的说呢就是通过城市的空间数据和模型来研究城市的扩展规律，并对未来进行发展模拟。它可以总结影响城市空间扩展的主要因素，也可以揭示城市空间拓展规律，还可以探讨未来城市拓展的可能性，以促进城市理性发展、提高政府决策水平等等等等……

不过大家也都知道，城市是一个复杂的巨系统，其空间的扩展有着难以直接刻画的规律，是一个复杂的时空过程。这么复杂那我们是不是对这类问题就没有办法了呢？

No！

早在20世纪60年代，计算机还是个婴儿的时候，不少学者就已经采用了很多模型开始对城市扩展有了深入的研究。经过多年的发展，研制出了许多效果很好的模型，其中元胞自动机模型（cellular automata，CA）就是这些模型之一。CA模型的不少特征和城市扩展的特征十分相似，如具备自组织性，可以通过简单的规则模拟复杂的系统等。

▲CA Rule30示意（图片来源：www.doc.ic.ac.uk）

我们今天暂时不谈CA，既然城市空间扩展模拟这么有用，说得再好也没法有个直观的感受，作为一名Python控，是时候把Python祭出来实际应用演练一遍了！选择Python除了对其情有独钟之外，主要是因为这个语言就像胶水一样，可以将城市空间扩展的各个子步骤粘合在一起，完成我们想要的功能。

首先，我们来确定研究区。这次我们选取眉山市中心区来作为研究对象。为什么选眉山市呢？当然是因为笔者手上正好有眉山的一些数据啦。确定了研究区，为了方便程序处理，我们将数据整理成如下图的结构。数据分为模型数据、用地数据、限制数据。

▲空间数据组织结构

▲模型中所有的数据

接下来我们开始选择模型。这个模型和前面提到的CA模型不一样，它是在CA模型模拟之前，将许多影响用地变化的模型数据（如交通，人口，DEM等）综合起来为CA模型模拟构建基础。

不好理解？我给大家举个简单例子类比一下，比如说做馒头，你要先把发酵粉，面粉，糖，水等原料搅拌好了，揉成面团才能进行下一步的发酵工序。这里融合原料的步骤就像建模型，发酵工序之后的步骤就像CA模型模拟，这样就好理解了吧？

用地数据一般是离散的，对应的模型结果也应该是离散的。根据这个条件，我们选取了Logistic回归模型和神经网络模型（简称ANN），为什么要选取两个模型呢，货比两家嘛。

▲Logistic回归模型（左）和人工神经网络（右）

有了数据和模型，就可以Coding了。我们驾着Python的小船吃着火锅，踏上了码海之旅。途中访问了模型组织帝国并研究了项目的组织架构；结识了空间栅格数据处理的gdal侠客学会了空间数据识别和读取；踏访了模型构建的sklearn大部落，在部落中学习了Logistic回归模型和神经网络模型……出发时青丝缕缕，归来时白发飘飘，所幸不辱使命，城市空间扩展模型终于建成。

▲Python的小船说开就开（图片来源：加勒比海盗电影）

我们来看看成果吧，首先看模型精度。通过2005到2010年建的模型，模拟2015年的用地与2015年现状进行比较，如下图所示：

▲人工神经网络模型模拟2015与2015现状用地

▲logistic模型模拟2015与2015现状用地

直观上很难判断哪个模型表现好坏，我们通过Kappa系数来进行量化说明。Kappa系数越接近于1，结果越精确。通过计算过ANN的2015模拟结果的精度是54.99%，logistic模拟的精度是55.34%。

Logistic模型的结果稍微好一些，但两者模拟精度都在55%左右，模拟精度不是很高。主要是受数据所限，在模型中仅仅考虑了道路对建设用地的影响，未来随着数据类型的增多，模型精度也会随之改善。

最后，通过上一步我们建立的两个模型，按照2010到2015年的变化趋势，在2015年的基础上对未来进行模拟，模拟年份为2018年、2020年、2022年，结果如下。总体来说，两个模型的模拟结果较为相似，都体现了城市扩展的部分规律。

▲ANN未来用地模拟（上）和Logistic未来用地模拟（下）

到这里，故事也就接近尾声了。再往下走，我们会以这个城市空间扩展模型为基础，对城市的扩展规律进行进一步的研究，同时也为城市规划方案模拟提供多种可能性，毕竟我们是在规划院搬砖的程序猿嘛，做的事得跟规划相关。

最后，感谢大家阅读！同时也感谢课题组内总规中心的小伙伴们为本文提供素材支持！下期再见！

下期？为什么我要说……下期？主编大人，这是要安排我连载吗？

（主编：已经安排上了！）

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曾荣俊 │ 数据分析师，模型开发工程师

清华同衡规划设计研究院

技术创新中心 智能计算部