导读:
本文主要基于“双评价”指南参编经验，以及《空间方案的多情景分析算法研究》、广州市双评价试评价等实践编写。继承已有研究，从约束条件、算法类型、多情景设定和“双评价”结果应用四个方面进一步深化研究和集成创新，提出基于系统动力学模型、情景模拟技术和“双评价”结果的城镇开发边界划定思路，综合规划方案和“双评价”结果并根据特定规则形成城镇开发边界的划定方法，希望能够为新一轮国土空间规划编制提供有益参考。
作者：
杨钦宇，清华同衡总规中心新技术应用研究室 项目经理
余 婷，清华同衡总规中心新技术应用研究室 主任
曾荣俊，清华同衡创新中心 数据工程师
韩经纬，清华同衡总规中心三所 主创设计师
01 新时代国土空间资源管控制度的变革背景
伴随1990年代市场化与分权化改革，地方政府成为经营地方经济发展的主导者，各地政府逐步建立起以城市空间为载体的“增长主义”发展模式，并直接助推了扩张式城市规划的大发展，造就了规划城市人口膨胀的“奇观”。
膨胀的规划城市人口规模
在以发展为主要导向的增量规划推动下，中国的城市空间也经历了一轮大跃进式的增长，带来了城市无序蔓延、生态环境恶化、耕地资源紧张以及“鬼城”、“空城”、“收缩城市”等国土空间管控失序与资源错配的问题。
为加强国土空间资源管控，十八大以来中央从重构顶层设计、推动地方试点到完成机构改革，进行一系列探索。城镇开发边界作为遏制城市盲目扩张的政策工具，成为新时代国土空间规划的重要内容。纵观自2014年以来在各地开展的城镇开发边界划定试点实践，尽管多地已相继出台技术规程，但各地对城镇开发边界的定义、划定方法、划定期限等仍未形成统一认识，而国家层面的规范标准尚未正式出台。
各地出台的城镇开发边界划定指南
机构重组后，自然资源部对规划的科学性提出了更高要求，庄少勤总规划师强调国土空间规划应成为可感知、能学习、善治理、自适应的智慧型生态规划。在此背景下，如何有效应对国土空间规划的新要求、运用先进的技术手段、探索城镇开发边界划定的科学方法便成为当前国土空间规划的重要课题。
02 城镇开发边界划定的技术基础
在当前国内外城镇开发边界划定的研究和实践中，情景模拟技术因其在模拟城市空间拓展方面的优势成为应用最为广泛的技术之一。主要包括传统的各类宏观城市模型以及基于局部个体空间相互作用的微观离散动力学模型。其中CA模型因其时间、空间和状态都为离散等特性，更能真实地反映城市的演化过程，逐渐成为城市空间模拟研究的主流方法。当前应用CA模型进行城镇开发边界划定的研究大体可分为三种思路：
同时，系统动力学（SD）模型已成为预测城镇建设用地规模的常用模型，在不少研究中得到应用。纵观以上研究，总体上还存在以下不足：
03 城镇开发边界划定思路探索
面向新时代国土空间规划的要求，本文提出基于系统动力学模型、情景模拟技术和“双评价”结果的城镇开发边界划定思路，其中政府政策调控（上位指标）和系统动力学模型分别从土地的供需角度确定城市的用地规模；情景模拟和“双评价”结果则从发展和保护的双重角度对城镇用地布局形成引导和约束；最后与依据情景模拟得到的国土空间规划方案进行校核，根据相应的判定规则形成“合理规模+科学布局+适度弹性”的城镇开发边界。
城镇开发边界划定技术路线
1、基于系统动力学模型的合理规模预测
系统动力学模型是自上而下的宏观城市模型，研究反馈系统结构、功能和动态行为的模型，通过不同模块和变量之间的交流与回馈模拟复杂系统的行为，能够预测不同规划政策与发展条件下城市用地规模的变化。
系统动力学模型示意图
2、基于情景模拟技术的科学布局规划
情景模拟技术是基于城市自身发展规律和不同情景下各类约束条件的变化对城市空间增长进行的模拟和预测，反映的是城市在历史规律和特定规则作用下空间演化的内在机制。模拟过程需要收集多时期用地数据，设定约束条件和模型数据，通过机器学习算法训练模型，并将模拟结果与历史用地数据进行精度验证，不断优化模型参数并在不同情景下对未来城市用地进行模拟预测。
基于CA模型的城市空间扩张模拟过程
情景模拟模型的常用算法包括逻辑回归模型（LR）和人工神经网络（ANN）等。逻辑回归模型能够建立离散的因变量与自变量之间的关系，其中因变量是土地利用类型，自变量是各类约束条件和邻域开发强度。人工神经网络通过模仿人类大脑神经元进行运算和模拟，无需人为设定模型结构、转换规则及参数，而是利用神经网络代替转换规则，通过对神经网络的训练自动获取模型参数。
3、基于“双评价”结果的城镇开发边界划定
“双评价”明确了每个地域单元开发利用的适宜程度或进行保护的必要程度，对城镇空间布局有着重要影响，是划定“三区三线”的基础。基于“双评价”结果划定城镇开发边界的思路如下：
（1）将城镇建设条件等级差的地域单元导入情景模拟模型中的限制数据集作为约束条件；
（2）开展不同情景的模拟预测，为规划方案制定、开发边界划定等提供支撑；其中弹性情景（设定开发边界与建设用地的规模比例）的模拟结果作为城镇开发边界划定的基础底板；
（3）将上述结果分别扣减与生态保护红线、永久基本农田重合的地域单元；
（4）与城镇建设适宜性评价结果进行比对，判定规则为：位于城镇建设适宜区/一般适宜区内的地域单元纳入开发边界；位于城镇建设不适宜区的地域单元，若相应的城镇条件等级（区位优势度及地块集中度修正前）为中等及以上则纳入开发边界，否则进行扣除（此举是为了保留现状交通不便但建设条件好的区域）。
城镇建设适宜性评价结果对城镇开发边界划定的判定规则
（5）结合规划方案对开发边界进行调整，同时应遵循开发边界划定的基本原则，并应用图形学方法对结果中的孔洞进行填充、对细碎图斑进行处理。然后核查开发边界的规模，对在上述过程中因多次扣减而损失的面积可优先在城镇建设适宜区中进行等量增补，从而形成最终的城镇开发边界。
04 实证研究
K市地处我国西北边疆，是国家级历史文化名城，拥有一个支线机场、两条铁路线以及吐和高速，城区东部为国家级经开区。2016年GDP181.6亿元、增长9.3%，常住人口近50万，其中城区常住人口16万。
2000-2017年K市建设用地分布变化图
1、约束条件设定
全面梳理对建设用地演变有驱动或限制影响、在空间上可落位、可量化且具有空间差异性的各类影响因素。通过建设用地演变影响机制研究及国家各类法规、标准，确定各类影响因素的影响程度和影响范围，明确量化取值的标准。
影响因素全面梳理
部分影响因素
2、多情景模拟
在多情景设定中，基本情景是不考虑人为干预、延续历史发展规律的自然增长情景，其他情景设定可根据城市的自身特点、发展阶段、外部环境、社会经济发展趋势、国家和区域发展战略、重大工程项目以及特定的规划意图进行选择，还可以预估未来技术进步、全球气候变化、生产生活方式转变等对城市空间布局带来的影响。
K市多情景模拟方案
基于人工神经网络算法的情景1至情景4建设用地模拟结果
情景1建设用地在没有人工干预的情况下自然增长，侵占了城区东部的生态廊道（绿洲）；
情景2-4通过将生态空间的被动防御转变为主动约束，使城市扩张避让了生态廊道，优化了城市空间布局；
情景3-4遵循上级政府分配的用地指标，预测用地增长速度快于历史增速；
情景4考虑了以产业为主导的经开区与以生活服务为主导的城区之间的联系，根据职住配套需求确定经开区与城区用地增速的比例，用地增长主要集中在经开区和城区北部，铁路以南和西南机场周边也有一定的用地扩张。
3、城市开发边界划定
情景5建设用地模拟结果（左）及“双评价”结果（中、右）
情景5将开发边界规模设定为用地规模的1.3倍（约133平方公里，仅划定中心城区城市开发边界），将模拟结果作为开发边界划定的基础底板。模拟结果在避让生态廊道和历史文化遗迹等保护空间后，建设用地较为紧凑，但用地边界不规整、内部存在空隙。在此基础上，进一步综合“双评价”结果、生态红线、基本农田和规划方案，根据相应的判定规则和图形学方法修正得到了连片性高、破碎度低的城市开发边界。
K市城市开发边界图
05 结论与展望
本文在继承已有研究的基础上，从约束条件、算法类型、多情景设定和“双评价”结果应用四个方面进一步深化研究和集成创新，提出基于系统动力学模型、情景模拟技术和“双评价”结果的城镇开发边界划定思路，从规模预测到基于发展与保护双重视角的城镇空间模拟，最后综合规划方案和“双评价”结果并根据特定规则形成城镇开发边界的划定方法，希望能够为新一轮国土空间规划编制提供有益参考。
＊后记：
本文成文于半年前，主要基于“双评价”指南参编经验，以及《空间方案的多情景分析算法研究》、广州市双评价试评价等实践编写。后续随着国土空间规划相关技术规程及指南发布和更新，以及多个国土空间规划、双评价等项目的实践积累和技术探索，现已形成了城镇开发潜力综合分析模型、城镇与农业“双宜“问题处理模型等在内的，更为丰富和完善的城镇开发边界划定技术方法体系，有效支撑了河南、四川等地多个市县国土空间规划项目实践。
封面图/图片｜中国城市规划
