基于改进CoMOLA模型的镇域土地利用优化

来源：农业工程学报杂志2020年第12期北京时间：

作者：张孟真,金晓斌,韩博,梁鑫源,周寅康,

摘要：全域土地综合整治是实施乡村振兴战略的重要抓手，也是提升农村土地整治效果的有效途径。为探索服务全域整治目标的土地利用优化配置方法，借助非优势排序遗传算法在进化模拟、全局搜索等多目标决策优化中的优势，从转型条件、面积约束、效益测算等方面构建约束多目标土地利用优化配置模型（Constrained Multi-objective Optimization of Land-use Allocation，CoMOLA），同时借鉴首位度理论改进模型并选取典型研究区进行案例分析。通过设置经济优先、生态优先及生产优先3种不同发展情景优化土地利用土地管理配置，利用中间结果识别未来发展可能的冲突，为规划制定提供依据。研究结果表明：1）经济优先情景下，研究区2030年经济效益较基期年（2018年）增长了12.33%，生态效益和生产产量分别减少了11.41%和3.73%；生态优先和生产优先情景下，生态效益和生产产量分别提高了51.68%、11.63%；2）土地利用数量结构与空间结构在3种情景中均存在一定的极化趋势，绝对冲突地块面积分别为1.98%、3.12%和1.71%。需结合发展目标等多重因素，参考冲突识别结果，因地制宜制定发展方案。综合而言，运用改进约束多目标土地利用优化配置模型进行研究，能同时满足土地利用的时空特征，得到较为客观的土地利用土地管理优化方案，且其中间结果可作为地类发展冲突识别依据，可为多目标优化问题提供新的方法借鉴。

关键词：土地利用, 模型, 优化, 全域整治, 冲突识别, CoMOLA