基于MaxEnt模型的避暑地产空间布局研究

桂家齐，何 浪，杨孝增

(北京清华同衡规划设计研究院有限公司西南第一分公司,贵州 贵阳 550081)

0 引言

近年来,我国多数地区夏季持续高温,避暑地产发展迅速,已成为适应消费升级、拉动内需的投资热点。贵阳市气候清爽宜人、交通便捷高效、生态环境优越、旅游资源丰富,素有“中国避暑之都”之称,连续多年高居全国避暑旅游目的地前列,且拥有庞大的避暑客源基础,避暑地产发展潜力巨大。因此探讨更科学、更精准的避暑地产空间布局适宜性研究方法,对推动贵阳市“旅游+地产”融合发展,不断扩大“爽爽贵阳”城市品牌影响力,促进房地产业健康稳定发展具有重要意义。

目前,国内对避暑地产空间布局适宜性的研究较少,方法较单一。王成、宋丹妮、白婷等人均采用GIS和AHP法相结合的方法对避暑地产选址适宜性和空间布局适宜性进行了研究[1-3]。AHP法在因子权重赋值上主要采用德尔菲法,即专家打分法,受人为主观因素影响,不同专家打分导致所得结论有可能存在较大差异,预测精度不够高。MaxEnt模型也称为最大熵模型,是基于最大熵原理推导而来,其优点在于不对未知事物做任何主观假设,预测结果不受任何主观因素的影响,能够更客观地反映事物的分布概率,预测精度更高。目前,MaxEnt模型被广泛应用于物种潜在分布、生物保护、物种入侵等研究领域[4-8],但尚未应用在避暑地产空间布局适宜性研究领域。因此,本文以贵阳市为例,应用MaxEnt模型和GIS软件,通过现状避暑地产分布数据和相关环境因子模拟预测避暑地产在贵阳市的最适宜分布区域,并确定影响贵阳市避暑地产分布的最主要环境因子,以期对贵阳市避暑地产空间布局的规划设计和项目选址提供更科学、客观、可行的指导和理论支撑。

1 避暑地产的内涵与发展趋势

避暑地产,也称之为避暑休闲地产,是指位于高海拔、气候凉爽、生态环境优质的地区,针对夏季炎热天气而建造的用于提供避暑纳凉、休闲娱乐、度假旅游等服务的房地产项目。避暑地产有广义和狭义之分,广义的避暑地产,包括所有与避暑休闲活动有关的各种物业,如住宅、酒店、度假村、农家乐等;狭义的避暑地产主要指住宅特别是商品住宅[9]。从当前避暑地产市场来看,主要包含商品住宅、度假酒店、民宿客栈等产品类型。

近年来,随着人们生活水平的提高和旅游消费观念的升级,避暑地产呈现出更多元化、品质化、聚集化的发展趋势。避暑地产除需满足良好的气候、优质的环境和便捷的交通等基本条件外,还需为游客提供更高品质和更丰富的避暑体验服务,既包含商业、医疗、文体等基本生活服务,也包括休闲娱乐、康体养身、文化体验、户外运动等特色旅游服务。其次,为促进资源优化配置和高效利用,走集约开发、质量提升的内涵发展之路,实现人口、资源、环境相互协调,也已成为避暑地产发展的必然选择[10]。

2 研究区域概况

本次研究区域贵阳市,是贵州省省会城市及政治、经济、文化、服务中心,是中国西南地区重要交通枢纽,重要的中心城市之一,和重要的生态休闲度假旅游城市。地理位置东经106°07′～107°17′,北纬26°11′～26°55′,国土面积8 043 km2,海拔506 m～1 762 m,属亚热带(副热带)高原季风湿润气候区,全年冬无严寒、夏无酷暑、热量丰富、雨量充沛,曾荣登“中国时代避暑旅游城市”榜首,享有“中国避暑之都”美誉。

3 研究方法

3.1 模型介绍

MaxEnt模型是基于最大熵原理推导而来的一种概率模型,其原理是当对一个随机事件的概率分布进行预测时,预测应当满足全部已知的约束,而不对未知情况做任何主观假设,在这种情况下,概率分布最均匀、预测风险最小,得到的概率分布的熵最大。MaxEnt模型就是通过物种已知的实际地理分布信息,结合对应的环境变量(即约束条件),根据环境相似原理,模拟一定约束条件下物种分布规律的最理想状态,即熵最大时物种在预测地区的可能分布情况[11]。MaxEnt模型具备操作简易、用时短、样本需求少、预测精度高的优点,仅需少量样本就可以达到较精准的预测效果,备受广大学者们的青睐和认可,是预测效果最好、最具代表性且最常用的生态位模型。

3.2 数据准备

模拟分析需收集研究样本及与之相关的环境变量数据。研究样本数据包含对象名称和经纬度,样本数量一般不少于6个,大于80个为宜,本次研究通过网络大数据共收集贵阳市域范围内现状避暑地产项目空间分布点97个。环境变量数据为可能会对避暑地产空间布局产生影响的各类因子,本次研究结合避暑地产发展特征及趋势,共选取13个环境变量因子(见表1)。其中,8个气象因子取自世界气候(worldclim.org)网站;1个地形因子取自“地理空间数据云”网站;4个人类胁迫因子基于贵阳市POI大数据及车行成本数据,运用ArcGIS软件的[成本距离]工具运算得出。

表1 环境变量因子一览表

3.3 模型构建

将准备好的研究样本和环境变量数据格式分别转换为.csv和.asc格式,导入MaxEnt模型软件,设置随机选取75%数据用于模拟训练,25%数据用于验证模型,为保证训练数据和验证数据的精准性,设置重复运行(Replicates)10次,运行类型为自助法(Bootstrap),并采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)预测模拟精度,采用刀切法 (Jackknife)检验环境变量重要性及贡献率,最终生成模型。

3.4 模型结果分析

以ROC曲线AUC值作为衡量模型结果精准度的参考指标,值不超过1,AUC<0.75为不可用,0.75≤AUC<0.9为可用,AUC≥0.9为极好,AUC值越接近1,说明模型预测结果越精准。结合环境变量重要性及贡献率,可综合分析影响研究对象空间布局的主要环境因子,并通过环境变量的回应曲线(Variables response curves)可反映不同环境因子对研究对象空间布局的不同影响。

4 结果分析与论证

4.1 模型预测精度检验及适用性论证

根据重复10次生成的ROC曲线AUC值(见表2),训练数据(Training data)AUC平均值为0.966,测试数据(Test data)AUC值为0.946,均大于0.9,预测结果极好,说明MaxEnt模型适用于避暑地产空间布局适宜性评价,结果可信,且具有极高的预测精度。

表2 ROC曲线AUC值统计表

4.2 环境变量重要性分析

根据环境变量贡献率占比结果(见表3),景点资源可达性、服务设施可达性、最湿季度降水量和DEM的贡献率最高,其次是高铁站可达性和高速收费站可达性,贡献率分别为36.8%,16.4%,11.8%,11.1%,6.9%和6.2%,累计贡献率为89.2%,显著高于其他因子。表明景点资源可达性、服务设施可达性、最湿季度降雨量和DEM是影响贵阳市避暑地产空间布局的主要影响因子,其次是高铁站可达性和高速收费站可达性,其余气象因子影响较小。根据刀切法检验各环境变量的重要性结果(见图1),当使用单一变量时,增益最高的是景点资源可达性、服务设施可达性和最湿季度降水量,其次是高铁站可达性、最湿月份降雨量、高速收费站可达性和最热季度平均雨量,表明上诉因子对模型构建具有重要意义。综合来看,影响贵阳市避暑地产空间布局最重要的因子分别是景点资源可达性,服务设施可达性和最湿季度降水量,其次是高铁站可达性和高速收费站可达性。

表3 各环境变量因子的贡献率占比统计表

对最重要的三个因子和次要的两个因子的回应曲线进行分析,当分布概率大于0.5时视作对应环境适宜避暑地产空间布局。如图2所示,贵阳市避暑地产空间布局的适宜条件为景点资源可达性20 min以内,服务设施可达性7 min以内,最湿季度降雨量522 mm～578 mm,高铁站可达性15 min～45 min,高速收费站可达性10 min～40 min。当景点资源可达性和服务设施可达性为0 min,最湿季度降雨量为525 mm,高铁站可达性30 min,高速收费站可达性25 min时,是最适宜贵阳市避暑地产空间布局的环境条件。

4.3 适宜区预测结果分析

运用ArcGIS软件将模型数据结果进行栅格化,并采用自然间断点分级法进行重分类,由低到高分成非适宜区(0～0.051)、低适宜区(0.052～0.16)、中低适宜区(0.17～0.34)、中适宜区(0.35～0.63)和高适宜区(0.64～1)5个等级(见图3)。

预测结果显示,贵阳市避暑地产空间布局高适宜区面积91.61 km2,占全市国土面积的1.14%,整体呈现“大分散、小集中”的布局特征。主要分布在贵阳市南部花溪区青黔高、燕楼及马铃乡一带(30.53 km2),东北部开阳县禾丰乡与南江乡一带(29.53 km2),东部乌当区下坝镇、新堡乡及渔洞峡区域(16.32 km2),西部观山湖区百花湖镇环百花湖区域(6.61 km2),合计82.99 km2,全市高适宜区面积占比高达90.59%,其余高适宜区规模较小且分散(见表4)。从空间分布特征上看,贵阳市避暑地产空间布局高适宜区主要分布区域与重要及次要环境变量因子的空间配度较高(见图4)。同时,结合相关文献研究成果,预测结果符合避暑地产布局特征,主要体现出向气候凉爽的山区、景观资源优良的旅游开发区以及生态条件好、具有城镇依托的地方聚集的发展特征[9]121,进一步说明模型预测结果的可靠性。

表4 贵阳市各区(市、县)避暑地产空间布局高适宜区面积统计表

5 结语

本研究应用MaxEnt模型对贵阳市避暑地产空间布局适宜性进行了模拟预测,预测精度AUC值>0.9,预测结果可信,且具有极高的预测精度。研究结果表明,景点资源可达性、服务设施可达性和最湿季度降水量是影响贵阳市避暑地产空间布局最重要的因子,其次是高铁站可达性和高速收费站可达性。当景点资源可达性在20 min以内,服务设施可达性在7 min以内,最湿季度降雨量在522 mm～578 mm之间,高铁站可达性在15 min～45 min之间,高速收费站可达性在10 min～40 min之间时,视为适宜贵阳市避暑地产空间布局,当景点资源可达性和服务设施可达性为0 min,最湿季度降雨量为525 mm,高铁站可达性为30 min,高速收费站可达性为25 min时,视为最适宜贵阳市避暑地产空间布局的环境条件。根据模型预测结果,贵阳市避暑地产空间布局高适宜区主要分布在贵阳市南部花溪区青黔高、燕楼及马铃乡一带,东北部开阳县禾丰乡与南江乡一带,东部乌当区下坝镇、新堡乡及渔洞峡区域,以及西部观山湖区百花湖镇环百花湖区域。其空间分布特征与重要及次要环境变量因子的空间配度较高。同时,预测结果符合相关文献研究成果中的避暑地产布局特征,进一步说明模型预测结果的可靠性。

综上所述,MaxEnt模型适用于避暑地产空间布局适宜性研究,且相较于传统的AHP法,MaxEnt模型在不受任何主观因素的影响下,能够更精准和科学地预测出避暑地产空间布局的适宜区域、用地面积和影响因子权重,能够为贵阳市避暑地产空间布局规划和项目选址提供更科学、客观、可行的指导和理论支撑。