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user: 3. 数据来源与模型构建 3.1. 数据来源 研究基础数据包括：2000年、2015年1:10000的土地利用变化调查数据，将每个图班作为数据转换的基本单元，2015年10 m分辨率SPOT遥感影像数据、统计年鉴数据、土壤调查数据等，所需基础地理信息数据如交通、基础设施数据等来自百度地图。 图1. 研究区位置图 3.2. 模型构建 在进行耕地非农化流转空间决策过程中，不同的决策主体有其各自的活动目标，如对耕地承包经营者而言，他们考虑的是如何从农业生产中获取最大的经济收入，土地开发企业考虑的是如何以最小的投入获取最大的经济报酬，而政府追求的是经济、社会和生态效益三者的最大化。决策主体之间不同的目标追求决定了他们有不同的行为特征，这些行为可以是不同个体之间的直接关系，也可以是许多个体在共同环境下的间接关系。如何将不同利益相关者的决策行为特征以定量化的形式确定下来，并形成不同的决策规则，是复杂空间决策模型建立之前要解决的关键问题。 3.2.1. 模型智能体及其决策规则 建立基于多智能系统的耕地非农化流转决策优化模型，关键在于如何对各主体agent进行合理的定量描述，明确说明各类型Agent是如何对外部信息进行有效探测，并对相对应的外部信息做出反应并最终做出的行为选择。在本文研究中，主要考虑三种类型Agent及其行为决策，分别为：政府Agent、土地开发商Agent、农户Agent，其他Agent暂不在考虑范围内。 1) 政府Agent及其决策规则 在耕地非农化流转决策优化模型中，政府作为一类比较特殊的Agent，它与其他Agent不同的是它不具备空间属性，而是通过在制定土地利用和城市规划，从而在时空上对耕地资源进行合理配置。 政府的规划与调控对耕地非农化过程是一个不可忽略的因素 [ 18 ] 。当土地开发企业向政府申请耕地流转时，政府会根据该地块目前的耕地利用状况和未来规划情况进行对比，给出不同的接受概率。在此分两种情况，第一种情况是该地块符合规划为建设用地时，说明政府接受的可能性较大，在此定为1；第二种情况是该地块不符合相关规划要求时，一个地块被申请的次数越多，它被政府接受的概率就会增加，这充分体现政府在宏观规划的同时也要考虑公众及开发商的要求。借鉴微粒群优化算法与多智能体的优势，结合GIS技术，从满足耕地动态适宜性和周围土地利用约束对耕地非农化影响的角度，计算耕地单元用地非农化概率 [ 19 ] [ 20 ] 。其公式表示为： P A c c e p t i j * = P A c c e p t i j + g ⋅ Δ P 1 + h ⋅ Δ P 2 ， ( i ∈ [ 1 ， n ] ， j ∈ [ 1 ， m ] ) (1) 其中： P A c c e p t i j * 为该地块 L i j 被政府接受的概率； P A c c e p t i j 为政府原始接受的概率；g是该地块被申请的次数； Δ P 1 是每申请一次，政府所增加的接受概率； h 是以 L i j 为中心邻域窗口内已经被政府接受的网络数， Δ P 2 是邻域窗口内每增加一个被政府接受的网格，政府所增加的接受概率。 2) 土地开发商Agent及其决策规则 土地开发商Agent是耕地非农化的主要助力之一，选择土地开发成本最低为出发点，主要考虑因素包括绿地面积( G r )、交通通达度( T r )、商服水平( S e )、教育水平( E d )和医疗水平( H e )等方面，土地开发商Agent进行选址的公式为： max = a × G r ( p i j ) + b × T r ( p i j ) + c × S e ( p i j ) + d × E d ( p i j ) + e × H e ( p i j ) (2) 式中， max 为最低成本开发地块，a、b、c、d、e为上述影响因素的权重， a + b + c + d = 1 。其中： G r ( p i j ) = { 100 if L ( l u c c ( p i j ) ) = 0 G ( l u c c ( p i j ) ) / L ( l u c c ( p i j ) ) (3) 式中， G r ( p i j ) 表示绿地 p i j 状态值， G ( l u c c ( p i j ) ) 表示邻域内土地利用类型绿地网格数量， L ( l u c c ( p i j ) ) 表示领域内建设用地网格数量。 T r ( p i j ) = a 1 × B 1 × e − c 1 D s + a 2 × B 2 × e − c 2 D m + a 3 × B 3 × e − c 3 D c (4) 式中， T r ( p i j ) 表示交通运输网 p i j 状态值， D S 、 D m 、 D c 表示到地铁、主干道以及普通公路的平均距离； a 1 、 a 2 、 a 3 表示因子权重系数， a 1 + a 2 + a 3 = 1 ； B 1 、 B 2 、 B 3 表示空间加强系数； c 1 、 c 2 、 c 3 表示空间减弱系数。 S e ( p i j ) = a 1 × B 1 × e − c 1 D u + a 2 × B 2 × e − c 2 D r + a 3 × B 3 × e − c 3 D k (5) 式中， S e ( p i j ) 表示商服 p i j 状态值， D u 、 D r 、 D k 表示到超市、百货商店和集市的平均距离。 E d ( p i j ) = a 1 × B 1 × e − c 1 D v + a 2 × B 2 × e − c 2 D h + a 3 × B 3 × e − c 3 D l (6) 式中， E d ( p i j ) 表示教育水平 p i j 状态值， D v 、 D h 、 D l 表示到大学、高中和小学的平均距离。 H e ( p i j ) = a 1 × B 1 × e − c 1 D n + a 2 × B 2 × e − c 2 D g + a 3 × B 3 × e − c 3 D i (7) 式中， H e ( p i j ) 表示医疗水平 p i j 状态值， D n 、 D g 、 D i 表示医院、卫生站和药店的平均距离。 3) 农户Agent及其决策规则 农户Agent及决策行为。影响农户决策的因素有家庭人口、经济状况、耕地质量、耕种习惯以及外部的制度与政策等因素，其中农户从耕地所获取的经济效益是影响农户进行耕地非农流转意愿的主导因素。在农户经济中我们可以构建家庭收入与支出函数，并通过效益与时间模拟的耦合，可以解释农户在何时进行耕地非农化流转时的效益最大，具体的公式如下： W j r T / u − C j r T / u − ∑ t = 0 ∞ A j u t + T δ T + 1 > 0 (8) W j r T / u − C j r T / u − A j u T > δ ( W j r T + 1 / u − C j r T + 1 / u ) (9) 式中： W j r T / u 为在时间t地块j在状态r下未来回报的现值； C j r T / u 为在时间t内地块j从状态u转化到状态r的费用； A j u t 为耕地未改变用途时的回报； δ 为贴现率。该公式表明农户在时间T + 1下得到的回报大于在T时段得到的回报，那么农户将会在时间T + 1时存在进行耕地非农化流转的意愿。 4) 耕地非农化流转多智能体系统综合决策 就某个耕地单元而言，耕地非农化是政府、开发商、农户等多个Agent共同决策的结果，是在宏观智能体与微观智能体的共同作用下实现的，采用加权求和模型，该耕地单元在二者影响下的非农化概率可以表示为： P = ( θ C x ， y m a c r o + ( 1 − θ ) C x ， y m i c r o ) ∀ θ ∈ [ 0 ， 1 ] (10) 式中， θ 为权重参数；P表示耕地单元 ( x ， y ) 在宏观智能体与微观智能体的共同作用下的耕地非农化概率； C x ， y m a r c o 表示耕地单元 ( x ， y ) 在宏观智能体作用下的非农化流转概率； C x ， y m i c r o 是在微观智能体共同作用下耕地非农化概率，借鉴离散选择模型，得到其求解公式为： C x ， y m i c r o = ∑ j = 1 L W j P x ， y j (11) 式中，j为微观智能体编号；L为微观智能体个数，如核心利益相关者为农户、土地开发企业和政府，则L = 3； P x ， y j 为微观智能体j对单元 ( x ， y ) 的耕地非农化流转期望概率； W j 为微观智能体j所占的权重。在模型中，P值的高低决定了耕地单元非农化的顺序。 依据上述设定Agent决策规则，得到耕地非农化流转多智能体综合决策规则： P x t = { exp ( α ( R x t / R max t − 1 ) ) ⋯ R x t ≠ 0 0 ⋯ R x t = 0 (12) 式中， P x t 表示 t 时点 x 单元耕地非农化概率； R max t 表示 t 时点参与运算的耕地非农化适宜性的最大值； α 表示离散参数； R x t 表示 x 单元在政府、开发商和农户多个Agent共同作用下的耕地非农化流转适宜性分值，计算公式如下： R x t = k ∑ j = 1 L w j P t x j (13) 式中， j 表示Agent的编号； L 表示Agent的个数；即政府Agent、开发商Agent和农户Agent； P t x j 表示t时点x单元期望流转概率； w j 表示Agent j 在的权重；k表示耕地非农化限制因子，取值规则如公式(12)： k = { 1 0 (14) 式中，0表示如果x单元的耕地类型为水田、旱地、水浇地；1表示如果x单元的耕地非农化为其他类型建设用地等。 3.2.2. 目标函数及约束条件 选择4个耕地非农化流转过程中的优化目标，即最小化地块开发费用、土地利用的适宜性、最大配置环境兼容性、资源节约型和环境友好型 [ 18 ] ，模型的目标函数与约束性条件如公式(13)~(16)： 1) 最小化地块开发费用( I 1 )。主要通过实现耕地非农化后在经济方面以低成本高收益为主的优化配置。 min I 1 = ∑ i = 1 N ∑ j = 1 M ( I + B + R ) i j (13) 式中，I、R和B分别表示耕地 ( i ， j ) 单元转变为工业、居住和商业类 ( i ′ ， j ′ ) 的最小成本。 2) 宜耕后备土地资源的适宜性( I 2 )。是指其他类型的土地转化为耕地的适宜性。 max I 2 = ∑ k = 1 K W k . S k (14) 式中， W k 表示其他类型土地转变为耕地的经济产出系数， S k 表示其他类型土地流转为耕地的面积。 3) 环境友好型( I 3 )。指耕地非农化对生态环境友好度和生态服务功能的影响。因而该目标以对生态环境的兼容性的总价值为优化对象。 min I 3 = ∑ k = 1 K P k . S k (15) 式中， P k 表示单位面积耕地非农化流转提供的生态服务功能价值系数。 4) 资源节约型( I 4 )。 I 4 = S e . c ≥ S . r (16) 式中， S e 为耕地可流转最大面积， c 为转换系数， r 为区域优化过程中需保障的耕地面积。 3.2.3. 模型算法 为提高耕地非农化流转决策的精度与效率，本文采用多智能体系统(MAS)和微粒群优化算法(PSO)进行运算，选择该模型的主要原因是：微粒群优化算法作为多目标智能优化算法，具有开放性大、效率高、问题优化求解能力强等特点，但缺乏微观主体决策过程，难以反映微观空间演变规律，通过与多智能体系统算法的结合可以有效克服优化算法的缺陷，并获得最优的方案选择和结果。 以2015年土地利用变更数据作为基础数据源，以2020年为目标年。将该区域土地利用现状图，栅格化为10 × 10 m的网格，其空间布局包括耕地、园地、林地、城镇建设用地、交通用地、水域和其他未利用地。耕地流转为其他类型建设用地的环境兼容性为0，保留耕地属性的环境兼容性为1。耕地网格数为325，743、园地网格数为586，392、林地网格数为1，613，117、城镇建设用地网格数为1，644，208、交通用地257，713、水域383，275、其他未利用地31，252。测试要求为根据本文中提出的决策规则及约束条件，对耕地非农化流转配置方案进行空间决策优化，优化后耕地网格数不得低于280，000、城镇建设用地网格数最高达到1，676，136和林地覆盖不得低于1，676，136，依据测试要求，共有82，589个网格需要重新分配。