哈尔滨市建设用地需求量预测

利用相关分析对哈尔滨市建设用地需求量的主要影响因素进行相关系数计算,筛选出主导因子,然后利用主导因子建立多元回归模型,预测2010年和2020年哈尔滨市建设用地需求量,并通过GM(1,1)模型对多元回归预测结果进行验证分析,得出更精确的预测结果。     

基于最小二乘原理的组合模型在建设用地需求量预测中的应用

通过分析武汉市2002-2011年建设用地数据, 选取了三次指数平滑、灰色GM(1,1)模型和多因素回归法建立组合模型, 提出了一种基于最小二乘原理解算组合系数的方法, 并对武汉市2012-2025年的建设用地需求量进行了预测。经过计算预测结果的平均绝对百分误差、均方根误差及希尔不等系数, 证明了该组合模型可信度高, 可用于武汉市土地利用规划编制工作。     

多元优化城市建设用地需求量预测模型

本文根据建设用地需求量与社会经济发展指标之间存在的内在关系,提出了基于多元优化组合的建设用地需求量预测模型。文中选择总人口、GDP、全社会固定资产投资、财政支出总额四项指标作为自变量、以年建设用地量作为因变量,基于单变量拟合方程对建设用地增量的精度贡献,构建多元非线性组合模型,并用土地利用效率变化修正系数修正模型结果,预测新增建设用地量。对未来建设用地需求量做出合理的预测,有利于政府部门关于土地的使用与规划,避免了有限土地资源的浪费[1]。     

改进CA-Markov模型的武汉市土地利用变化模拟

针对传统的CA-Markov模型未充分考虑土地利用变化的多因素驱动影响,难免预测精度过低的问题,该文以武汉市为研究区域,采用2005、2010和2015年土地利用现状数据,结合Logistics回归模型,综合考虑土地利用变化多种影响因子,构建了改进的CA-Markov模型,对武汉市2020年土地利用空间格局进行了模拟预测及分析。结果表明:改进的CA-Markov模型可以有效提高土地利用现状预测精度;根据预测结果,武汉市2020年土地利用总体结构仍以耕地为主,2005—2020年耕地面积持续减少,建设用地面积持续增长,增长幅度达到76.36%;耕地转换为建设用地是地类转换的主要模式。预测结果为武汉市的国家空间规划与和谐发展提供了参考。     

基于模糊神经网络的土地合理储备量预测研究

将神经网络和模糊理论相结合建立模糊神经网络模型,从模糊神经网络角度并运用灰色系统理论对建设用地量进行预测,并应用于重庆市2005～2010年的建设用地量预测.计算分析结果表明,该模型具有良好的可行性和合理性,可以为确定土地合理储备量提供依据.     

CA-Markov模型的清江土地利用变化研究

针对经济发展类型面临转型的山区土地利用动态变化和预测问题,该文以清江中下游为例,提出了采用CA-Markov模型的研究方法。结合2000、2008和2015年的Landsat遥感影像,考虑地形、交通、行政中心和当前土地利用约束等影响因子,模拟出2015年预测情况与解译结果相比,Kappa系数达0.810 9,表明模型可信度较高。在此基础上预测2022年的土地利用情况,结果表明,2022年延续了当前发展模式,即由农业经济主导转变为旅游生态经济主导,耕地的重要性降低,城镇化率增加,但耕地的面积仍占据着总面积的23.23%,建设用地面积仅占总面积的2.62%,说明该区域的城镇化水平依然较低。该结果揭示了清江流域土地利用动态变化趋势。     

基于CA模型的佛山市建设用地动态变化研究

元胞自动机具有能模拟复杂动态系统的强大能力,本文采用了多约束条件的元胞自动机模型,以广东佛山市2000年、2006年和2012年建设用地的变化为例,从自然、社会经济发展等方面综合考虑选取了高程、坡度、人口密度、道路交通、水系等对城市建设用地发展变化起决定作用的诸多因子,利用马尔科夫概率矩阵计算2000年～2006年建设用地变化,推算建设用地转移总量。结合Logistic-CA模型和决策树-CA模型,预测模拟了2012年的建设用地分布并与实际相比较,分析其整体精度和误差来源。结果显示基于CA模型的建设用地动态发展模拟具有良好的效果,可以为城市的发展规划,过程演变提供虚拟的实验手段和科学依据。     

基于GIS的平顶山市建设用地生态适宜性评价

以平顶山市为例,探讨了煤炭资源型城市建设用地生态适宜性评价的指标体系、评价模型,以及在GIS和RS技术支撑下定量分析土地生态适宜性的方法。选取自然因素、社会经济因素、生态安全因素3个因素层12个因子层构成生态适宜性评价指标体系,采用层次分析法计算相关影响因子权重。在ENVI4.5支持下对平顶山市TM遥感影像进行解译,提取林地、耕地、水体、建设用地多因子图层,在Arc GIS10.0支持下建立数字高程模型,提取高度等地形因子。最后通过Arc GIS10.0空间分析模块对相关因子进行叠加分析,得到结果为:平顶山市最适宜用地占29.01%,较适宜用地占13.53%,基本适宜用地占14.71%,不适宜用地占16.05%,不可用地占26.70%。最后,结合评价结果,针对平顶山建设用地的特征提出合理化建议,以期为生态环境保护和城市规划建设提供科学依据。     

2010年哈尔滨市建设用地供需平衡分析

本文依托哈尔滨市土地利用总体规划项目,用回归分析法和GM(1,1)模型法对哈尔滨市的建设用地需求进行了预测,同时根据哈尔滨市的现状对土地的供给情况进行了分析,分析结果表明哈尔滨市的建设用地供需达到平衡,但土地供给的分布极其不平衡。哈尔滨市在编制土地利用规划的过程中可根据这种情况适当地分配建设用地指标。     

基于粮食安全策略的耕地需求量预测研究--以湖北省为例

常见的耕地需求量预测方法主要是采用回归分析法、灰色预测法,缺乏对自然和社会因素的内在分析,忽略了国家粮食安全策略的影响。但是耕地保护与粮食安全之间存在着相当密切的联系,因此,本文基于国家粮食安全策略考虑进行耕地需求量的预测。结合国民经济发展及各用地部门需求,考虑规划期间耕地减少和增加的各种可能性,最终确定耕地需求的合理规模。