来源：市场资讯
（来源：生态修复网）
文章基本信息
期刊：Landscape and Urban Planning（中科院一区TOP）
英文题目：CoCA: Spatial cooperative simulation and future prediction of “land-population-economy” in urban agglomerations
中文题目：CoCA：城市群“土地-人口-经济”空间协同模拟与未来预测
发表时间：2025年
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2025.105442
摘要
城市群作为一个复杂的系统，在土地利用、人口和经济发展方面表现出协同演化和协同效应。精确模拟这些发展要素在城市群尺度上的动态变化，对于制定有效的城市发展政策至关重要。本研究提出了一种空间协同模拟和未来预测框架：CoCA框架。CoCA框架集成了基于S曲线算法的斑块生成土地利用模型和密度模型，采用驱动因子动态更新策略，实现了土地、人口和经济的多要素空间协同模拟。与传统的单因素模拟相比，CoCA模型显著提高了模拟精度。用FoM测量土地利用精度达到0.239，精度提高了35%。同时，采用平均绝对百分比误差（MAPE）评估的人口和经济密度模拟精度提高了38%，分别为20.19%和29.59%。通过预测2030年武汉城市圈在不同政策情景下的土地利用模式，该框架进一步探索了土地利用变化、人口增长和经济发展之间的互动机制。CoCA模型显示了通过考虑多种因素模拟不同情景下未来城市格局的能力，从而为政策制定者促进城市可持续增长的均衡规划提供了有效的支持。
Highlights
大幅提高土地利用和人口经济密度的模拟精度。
CoCA更有效地体现了多种城市因素的协同效应和空间模式。
人口-经济预测增强了土地规划，实现了生态保护和经济增长。
开源CoCA软件增强了城市规划者的决策能力。
研究框架
图3展示了基于元胞自动机的 “土地-人口-经济”空间协同模拟和未来预测框架的流程。该框架由三大部分组成。(1) 基于元胞自动机的因子模拟。利用基于S曲线算法的密度元胞自动机（DCA）模拟人口密度和经济密度的空间分布，同时利用PLUS模型模拟土地利用的变化。(2) 多因子空间协同模拟。将PLUS模型与DCA模型耦合，采用 “分层递进”动态驱动因子更新策略，构建空间协同仿真模型。(3) 多情景未来预测。通过对比实验评估仿真精度，设计多种情景，探索各要素之间的协同效应，预测未来发展。
未来展望
研究提出的CoCA框架仍有几个方面需要进一步阐述。人口和经济的发展容易受到各种外部因素的影响。在构建的空间协同模拟框架中，不同城市发展因素之间的因果机制尚不明确，分析方法也相对简单。此外，该研究使用的是栅格数据，这给更精细的模拟带来了挑战，导致城市边界和地块划分不够精确。未来的研究可以纳入更多的约束函数，以提高连续变量模拟的准确性。此外，在元胞自动机中使用基于矢量的地块可以完善土地利用变化模拟。整合更详细的经济因素也有助于深入探讨城市发展因素之间的因果反馈机制。
文章主要图表
(生态修复网)
热门跟贴