淅川县土地利用结构低碳优化研究

在借鉴低碳经济、土地利用碳排放以及土地利用规划等理论成果和方法的基础上,以低碳理念为切入点,将低碳理念与土地利用结构优化相结合,提出低碳型土地利用结构优化的内涵、目标.通过线性规划模型,对土地利用的结构进行低碳优化,并对优化方案进行碳排放的估算评价,以验证规划的低碳性.结合河南省淅川县的实际情况进行实证研究,建立低碳型土地利用结构优化的多目标规划模型,在考虑土地利用经济效益的同时,强调土地利用的碳排放效益,以经济效益最大化和土地利用总碳排放量最小化2个目标函数来确定土地利用结构.     

基于多目标遗传算法的土地利用空间结构优化配置

针对如何将土地利用数量结构落实到具体的地域空间，以实现土地资源的优化配置的土地利用总体规划编制难点，以及常规的叠加法等土地利用配置方法难以根据土地适宜性评价结果，有效地将土地利用数量结构匹配到具体的土地单元问题，该文利用遗传算法的内在并行机制及其全局优化的特性，提出了基于多目标遗传算法的土地利用空间结构优化配置方法。实例分析表明，该方法具有客观性强、灵活性高、操作简便等优点。     

低碳背景下露天煤矿土地利用结构优化——以乌海市骆驼山矿区为例（英文）

人类对全球碳循环的影响主要来自于土地利用活动,随着露天煤矿开采进程加快,矿区内碳排放量增加、生态系统功能下降等问题显著,亟需探索低碳下生态效益最佳的土地利用优化结构,为西北干旱荒漠矿区土地利用结构优化调整提供理论支持。本研究以乌海市骆驼山矿区为研究对象,在矿区土地利用碳排放量核算的基础上,利用多目标线性规划模型以低碳排放和高生态系统服务价值为目标,探究矿区土地利用最优结构。研究结果：优化后的草地和水域面积有所增加,采矿用地和未利用地面积有所减少;与2021年相比,优化后方案碳排放量降低了19045.93tC,生态系统服务价值提升了5338.14万元。研究结果表明,以土地利用碳排放最小化、生态系统服务价值最大化为目标的矿区土地利用结构优化方案可以在低碳减排下,实现土地利用生态效益的提升,以期为西北干旱荒漠区矿山土地利用结构优化和生态修复工作提供科学指导。     

绿洲城市土地利用多目标优化研究——以新疆奎屯市为例

以新疆典型绿洲城市奎屯市为例进行实证分析,耦合资源价值核算方法,设置变量,建立目标函数和约束方程,构建多目标优化线性模型,对干旱区绿洲城市的土地利用优化配置进行方法性的探索,并为其土地可持续利用提供参考.结果表明:多目标优化线性模型可以克服多目标线性规划法中目标函数和评价指标值范围难以确定的缺陷,运用该多目标优化模型的土地利用优化方案保障了研究区经济发展的用地需求,满足了其社会稳定和社会保障所需的土地,改善了研究区较为脆弱的生态环境,使研究区土地利用综合效益得到明显提升,优化结果达到预期目标,多目标优化方法适宜用在绿洲城市土地利用优化配置研究.     

交互式多目标土地利用规划模型研究

为限制城市建设用地过度扩张并实现土地利用的多重目标,从土地利用效益和土地利用规模角度,构建基于多目标的土地利用规划模型,基于模糊决策理论,采用模糊折衷算法进行模型求解得到最优方案,融入决策者意愿,体现交互式特点.以2010年为规划基期,2020年为目标年,对滁州市进行实证研究,通过敏感性分析探讨模型应用的地域差异性.结果表明:1)滁州市现状土地利用效益较低,通过模型优化可使目标年土地利用得到明显改善.2)目标年,滁州市土地利用经济和社会效益的提高主要体现在耕地减少和城镇用地增加较多;生态效益的提高主要体现在耕地与林地面积较大,城镇用地增加较少.3)模糊折衷参数λ*是模型构建的核心内容之一,λ*取值不同决定不同土地利用方向.同时,λ*取值具有地域差异,应根据区域实际情况作出判断.该模型较以往规划整合更多重要信息,可有效指导土地利用规划,为城市土地利用提供科学依据.     

不同生态保育尺度下铜陵市土地利用结构优化

与传统发展模式相比,新阶段的土地利用应该与区域自然基础和生态环境格局相匹配,科学判别和保护土地空间增长的生态底线,引导地区土地利用结构的优化具有重要意义。以铜陵市为例,从生态环境约束角度出发,利用土地利用的生态环境敏感性评价方法对区域用地进行分等定级,设定了不同生态保育尺度和不同发展情景下的用地约束界限。在此基础上对铜陵市土地利用结构进行多目标情景分析与优化配置研究,从保障生态环境约束并实现效益最优的角度提出铜陵市土地利用结构优化的方案。     

基于LP-MCDM-CA模型的土地利用结构优化研究——以天水市为例

土地利用类型数量在地域空间上的优化配置是实现土地可持续利用,提高土地聚集效应和保持土地生态系统平衡的重要途径.针对当前土地利用优化配置模型存在的不足,构建了基于多目标线性规划与元胞自动机的土地利用优化配置模型(MCDM-CA),在定义邻域规则、转换规则和土地适宜性评价的基础上,开展了基于经济效益、生态效益最大化的土地利用空间配置,实现了土地资源数量结构优化与空间布局优化的统一;并运用该模型对天水市土地利用结构优化进行了实证研究.研究表明,该模型兼顾到区域宏观水平上的土地利用数量结构与局部尺度上的土地利用适宜性,能够较好地同时模拟不同土地利用类型以及不同人类决策情景下的土地利用效果.本研究可为解决土地利用规划中的资源优化配置关键问题提供新的技术方法.     

流域土地可持续利用规划方法及应用研究

土地利用既受自然环境条件的种种制约,又对生态环境,尤其是水资源和水环境,产生深刻影响。因此,进行系统规划优化土地利用结构、协调土地利用和其他经济活动及生态环境保护的关系是非常必要的。基于土地利用系统是一个本征性灰色系统,本文以灰色多目标规划(GMOP)方法为核心,提出了一套流域土地利用灰色多目标规划模型。该方法既可有效地处理信息的不完备性和系统的动态性,又可全面地表达土地利用的多目标性。在对密云土地利用规划研究中,通过应用交互式调整和情景分析方法,得到该模型在两种情景下的优化方案,并结合密云实际情况综合分析,进行了方案筛选。     

多智能体区域土地利用优化配置模型及其应用

土地利用优化配置对促进区域可持续土地利用具有重要意义,然而现有的土地利用优化配置模型引导可持续土地利用的能力有待提高。本文从整体考量区域土地利用优化配置数量、空间、时间三维特征的角度,定义了区域土地利用优化配置多智能体系统及其决策行为规则,构建了基于多智能体系统的区域土地利用优化配置RLUOA (Regional Land Use OptimizationAllocation) 模型,并以中部地区典型城市--长沙市为例开展了实证应用研究。研究结果表明：该模型能够将规划时间段内多目标约束的区域土地利用规模的数量结构合理配置到不同的空间单元,实现土地利用数量结构、空间布局、效益的协同优化,构建整体上经济可行、社会可接受、生态环境友好的土地利用格局,并明显提高区域整体土地利用经济、生态和社会效益,从而能够为促进区域土地资源可持续利用和制定土地利用总体规划提供参考借鉴。     

首都圈防沙治沙典型区水土资源优化配置——以河北省怀来县为例

以怀来县为例 ,在分析该县水土资源及土地利用现状的基础上 ,发现水土资源利用存在的问题是 :水资源难以满足土地利用的需求 ,土地利用结构与布局不合理 ;利用灰色线性规划模型 ,进行水土资源的优化配置 ,得出了不同节水条件、不同生态经济目标下 ,9种典型的土地资源优化配置方案 ,为首都圈防沙治沙和水土资源的充分合理利用提供决策依据     

基于NSGA-Ⅱ的土地利用数量结构优化研究——以舟山市定海区为例

土地利用的数量结构优化问题是个典型的多目标优化问题。文章通过引入带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),构建基于NSGA-Ⅱ的土地利用数量结构优化模型。在参考Kanpur遗传算法实验室提供的NSGA-Ⅱ源代码的基础上,利用C/C⁺⁺语言进行程序的二次开发,获得土地利用数量结构优化的一系列Pareto解,并组成Pareto解集。最后,通过权重来近似地表达决策意愿,通过计算综合效益,来实现各种决策意愿下的方案择优决策。研究结果表明该模型能较好地解决土地利用的数量结构优化问题。     

Optimal land use allocation of urban fringe in Guangzhou

In response to the strong drive for social and economic development, local governments have implemented urban master plans, providing measures and timeframes to address the continuous demand for land and to alleviate urban problems. In this paper, a multi-objective model was constructed to discuss the problem, including economic benefits and ecological effectiveness, in terms of land use optimization. A genetic algorithm was then adopted to solve the model, and a performance evaluation and sensitivity analysis were conducted using Pareto optimality. Results showed that a set of tradeoffs could be acquired by the allocation of land use. In addition, the Pareto solutions proved the model to be efficient; for example, a limit of 13,500 ha of urban area conformed to plan recommendations. The reduction in crop land, orchard land, grassland, and unused land provided further efficiencies. These results implied that further potential regional land resources remain and that the urban master plan is able to support sustainable local development in the years to come, as well as verified that it is feasible to use land use allocation multi-objective modeling and genetic algorithms.     

广州市城市边缘区土地利用优化配置(英文)

In response to the strong drive for social and economic development, local governments have implemented urban master plans, providing measures and timeframes to address the continuous demand for land and to alleviate urban problems. In this paper, a multi-objective model was constructed to discuss the problem, including economic benefits and ecological effectiveness, in terms of land use optimization. A genetic algorithm was then adopted to solve the model, and a performance evaluation and sensitivity analysis were conducted using Pareto optimality. Results showed that a set of tradeoffs could be acquired by the allocation of land use. In addition, the Pareto solutions proved the model to be efficient; for example, a limit of 13,500 ha of urban area conformed to plan recommendations. The reduction in crop land, orchard land, grassland, and unused land provided further efficiencies. These results implied that further potential regional land resources remain and that the urban master plan is able to support sustainable local development in the years to come, as well as verified that it is feasible to use land use allocation multi-objective modeling and genetic algorithms.     

Spatial multi-objective land use optimization: extensions to the non-dominated sorting genetic algorithm-II

A spatial multi-objective land use optimization model defined by the acronym ‘NSGA-II-MOLU’ or the ‘non-dominated sorting genetic algorithm-II for multi-objective optimization of land use’ is proposed for searching for optimal land use scenarios which embrace multiple objectives and constraints extracted from the requirements of users, as well as providing support to the land use planning process. In this application, we took the MOLU model which was initially developed to integrate multiple objectives and coupled this with a revised version of the genetic algorithm NSGA-II which is based on specific crossover and mutation operators. The resulting NSGA-II-MOLU model is able to offer the possibility of efficiently searching over tens of thousands of solutions for trade-off sets which define non-dominated plans on the classical Pareto frontier. In this application, we chose the example of Tongzhou New Town, China, to demonstrate how the model could be employed to meet three conflicting objectives based on minimizing conversion costs, maximizing accessibility, and maximizing compatibilities between land uses. Our case study clearly shows the ability of the model to generate diversified land use planning scenarios which form the core of a land use planning support system. It also demonstrates the potential of the model to consider more complicated spatial objectives and variables with open-ended characteristics. The breakthroughs in spatial optimization that this model provides lead directly to other properties of the process in which further efficiencies in the process of optimization, more vivid visualizations, and more interactive planning support are possible. These form directions for future research.     

基于“多规合一”的市级国土空间优化方法——以烟台市为例

针对现阶段各规划边界交叉、空间重叠的问题,本文从提高空间价值、减少空间破碎度和协调各类空间的角度出发,在梳理现有空间优化模型及智能算法的基础上,改进多目标规划模型并适应性改造遗传算法,以此二者构建市级国土空间优化模型。以烟台市为例,设置3种情景为决策者提供方案集进行3类规划主导下的2020年国土空间优化研究,结果显示：①优化后烟台市农业、城镇和生态空间价值分别增加了23.24%、29.27%、6.30%;②不同情景下空间分布合理且较为集中,生态保护情景有利于国土空间集合连片,经济发展情景更适合于多空间协调发展。研究表明：该模型能有效地解决国土空间内容重叠问题,明显提高了国土空间价值,同时优化模型适应性强,为“多规合一”背景下市级国土空间优化提供技术支撑。     

基于农业可持续发展的土地利用结构最优化研究——以长沙县为案例

由于过度施用化肥、使用农药、侵占农田等行为造成的农业环境和社会问题日益严重,尤其是在城郊农业区和高集约化农区问题更为突出,因此现代农业发展不仅仅追求经济效益,更应该关注生态功能提升和农村社会稳定。本研究旨在提出一套生态、经济和社会协调发展的土地利用结构优化方法,实现农业综合效益最大化和土地可持续发展。本研究以高集约化农业区长沙县为案例,首先构建经济-生态-社会效益评价指标体系,采用熵权-TOPSIS法对农业土地利用经济效益、生态效益和社会效益进行综合评价;其次采用耦合协调度模型和障碍因子模型,识别出影响农业综合效益的障碍因子;最后运用多目标线性规划法,构建生态、经济、社会约束条件和目标函数,计算得出土地利用最大综合效益和最优化结构,并提出了相关政策建议。研究结果表明:(1)长沙县农业综合效益呈现增长趋势,评价值从1996年的0.20上升到2016年的0.79;(2)经济因素不再是影响农业效益协调发展的障碍因子,而社会因素,例如粮食安全指数等成为主要影响因子;(3)综合考虑经济发展、环境保护和社会需求提出了长沙县土地利用优化结构,农业综合效益可由99.83亿元增长到129.34亿元,增长29.56%。本研究采用了一系列的模型和方法得出了长沙县农业综合效益最大化值和土地利用最优结构,可为农业土地空间格局优化和农业可持续发展提供科学的建议和依据。     

Solving land-use suitability analysis and planning problem by a hybrid meta-heuristic algorithm

The aim of Land-use Suitability Analysis and Planning Problem (LSAPP) is to identify the most suitable parcels of land for future land-uses considering several conflicting criteria. LSAPP can be modeled using a variant of a well-known combinatorial optimization problem called Quadratic Assignment Problem (QAP). In this paper, a multi-objective mathematical model is developed for LSAPP based on QAP modeling. The large-size instances of the proposed multi-objective mathematical model are difficult to solve in a reasonable CPU time using exact algorithms. So, an efficient three-phase hybrid solution procedure is proposed. In the first phase, the compensatory objectives are integrated using Analytic Hierarchy Process (AHP) and Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory. Then, based on the aforementioned suitability objective function and other spatial objectives and constraints, a multi-objective LSAPP is constructed. Finally, a hybrid multiple objective meta-heuristic algorithm is proposed to solve the LSAPP. The core of the proposed algorithm is based on Scatter Search while Tabu Search and Variable Neighborhood Search are also utilized. The proposed algorithm is equipped with the concepts of Pareto optimality and Veto Threshold, which improve its efficacy. The proposed algorithm is applied on a real LSAPP case study, in ‘Persian Gulf Knowledge Village’, wherein its performance is compared with a well-known evolutionary computation algorithm called Vector Evaluated Genetic Algorithm (VEGA) using comprehensive statistical analysis. A survey on time complexity of the proposed algorithm is also accomplished. The results show that MOSVNS is significantly superior to VEGA both in single and in multi-objective modes. Furthermore, analysis of time complexity of the proposed algorithm shows that it is of polynomial time and can be applied to significantly larger problems with multiple compensatory and non-compensatory objectives.     

耕地利用系统的理论解析与研究框架

耕地利用系统对全球变化和人类福祉具有巨大影响。论文运用系统科学的理论与方法,探究耕地利用系统的概念、构成、运行、功能和特点,并构建耕地利用系统研究框架,对于深化土地系统科学、解决耕地利用中存在的各种问题具有重要的理论和现实意义。主要结论有：① 耕地利用系统是农业生产经营者在一定数量和质量的耕地上投入适量生产要素种植农作物,进而获得农产品及相应效益的自然—人工复合系统,由耕地子系统、经济子系统及社会子系统构成,具有显性和隐性双重结构。② 耕地利用系统运行及演化是自然生态过程、经济发展过程、社会演化过程耦合行进的结果,并涌现出经济、社会、生态功能,具有复合性、开放性、韧性和多等级性等特征。 ③ 耕地利用系统研究应遵循要素—结构—功能—机制—调控的理论框架,从各要素组成、作用关系及变化特征揭示不同要素的演化特征;从显性与隐性结构2个方面探索耕地利用系统结构及其转型规律;从经济、社会和生态功能3个方面探索功能演化及其对于结构转型的响应特征;从系统对外界环境变化的适应与调整机制、系统要素的相互影响与竞争替代机制、系统运行的信息传导机制、不同等级耕地利用主体协同与组织运行机制、耕地利用功能的涌现机制剖析耕地利用系统运行机制;针对不同情景、不同目标、不同主体,运用情景模拟法、多目标优化法、综合调控平衡法探究耕地利用调控策略。