大同市建成区城市土地利用集约度宏观评价研究

宏观城市土地集约利用是区域城市土地集约利用的基础,也是城市土地达到中观与微观集约利用的前提。本文以大同市建成区为例,基于城市土地集约利用内涵,从土地利用投入水平、土地利用强度、土地利用效率3个方面构建评价指标体系,运用模糊评价法,进行城市土地利用集约度宏观评价,定量反映大同市建成区土地集约利用水平总体状况,并据此探析问题成因,提出政策建议。     

太原市近年来土地集约度变化及变化原因分析

研究目的：建立科学、实用的土地集约利用评价指标体系,对太原市近年来土地集约度进行评价,分析其逐年变化趋势,探讨近年来太原市土地集约度变化的主要原因,为宏观指导城市土地集约利用提供依据？研究方法：AHP法,综合指数评价法研究结果表明：太原市土地集约度呈逐年上升趋势;经济发展水平和城市综合容积率是影响太原市土地集约度变化的重要因素;土地利用结构和人均城市建设用地是太原市土地集约度提高的限制因素等。     

陆地卫星影像应用于土地利用调查与评价

利用Landsat(TM/ETM)遥感图像,对安徽省土地利用状况进行调查,基本掌握了安徽省各类土地面积与分布特征,对土地资源做出相应评价,对今后的土地利用提出了建议.     

特色小镇集约利用评价与社会价值辐射度分析

以特色小镇的建设目标为主要出发点,以小镇产业的集约度评价为主线,从小镇经济价值、生态价值、民生价值3个维度建立了评价体系;对周边地区的经济辐射力度进行了综合性分析;并利用数据分析法对小镇的发展状况进行了评价。     

村镇土地参与式评价应用初探

村镇土地“参与式”评价能够充分考虑村民的利益、需求、愿望及要求,广泛平等地联系村民介入土地评价领域,从而对土地利用现状形成深入分析并为土地规划等决策提供基础性建议,对于土地利用情况的综合评价具有重要意义。然而当前要进行普遍的村镇土地参与式评价仍然任重道远,本文选择模糊数学模型作为评价方法,应用专家意见法,创造性地构建了村镇土地参与式评价指标与权重系统;同时应用构建的评价系统,采用抽样调查和访谈式问卷相结合的方法,在重庆市燕坝村进行了深入的参与式土地评价实践,在描述评价结果的基础上进行了总结分析,发现当前条件下村民意愿对土地评价的参考性偏低,并探讨其原因,提出了参与式评价政策建议。     

城市土地集约利用评价的实证和新思路

城市土地集约利用成为当前中国城市化的必然选择,对其进行切实可行的评价是城市土地利用和管理的基础。本文建立了城市土地集约利用评价指标体系,编制了综合指数及评判标准并对城市土地集约利用评价进行了实证研究。在此基础上,经过深入思考,指出了传统评价过程的不足,继而提出了基于多源信息的城市土地集约利用遥感评价的新思路。     

城市土地利用评价与空间监控预警系统建设初探

城市土地利用评价与空间监控预警是基于城市土地承载力和城市土地适宜性理论,评价城市土地承载力并形成城市土地适宜性分区图,并对土地利用方式改变给城市土地利用系统带来的影响进行评价分析,从而实现对空间的监控预警、控制城市增长。我国正步入城市社会,而城市可扩展空间有限,适当的城市规模、合理的城市布局不仅能够节约集约用地,而且能够节约资源和能源。将先进的计算机技术运用到城市增长控制中,处理城市土地利用系统不断更新的、日趋繁杂的空间数据和属性数据,可以使我们更容易、也最大可能地接近目标。     

基于协调度模型的城市土地集约利用评价研究

本文将协调度模型应用到城市土地集约利用研究中,首先介绍了协调度、协调发展度的基本原理以及评价城市土地集约利用的综合指标,然后介绍了城市土地集约利用评价的基本流程,并以海南省为例,将协调度模型应用到海南省集约用地评价中,得出海南省土地投入产出水平和土地利用程度的和谐程度及集约度,分析出1997～2004年海南省的集约用地水平,最后分析该模型应用于城市土地集约利用中的利弊。     

城市土地利用适宜陛评价体系研究

城市土地适宜性评价是合理利用城市土地的一项基础工作,很多学者对其进行了多方面的深入研究。本文根据评价对象（土地利用总体规划的中心城区）的特点,从新增建设用地适宜性评价和城市土地多用途适宜性评价两个方面,构建了城市土地利用适宜性评价体系,并对评价指标的选取、评价单元的划分、评价标准的制定、评价方法的选择、评价结果的运用等进行了探讨,进一步完善了城市土地适宜性评价的理论和方法。     

GIS支持下的城市规划用地综合评价

以江西省南康市总体规划为例,综合各种因子,分别进行用地适宜性、生态敏感性、区位交通条件评价;借助ArcGIS软件建立用地综合评价模型,探讨了基于GIS技术定量化的城市用地综合评价方法。     

基于GIS的矿业废弃地建设用地复垦适宜性评价——以北京市门头沟区为例

在城镇化高速发展的今天,如何对有限的土地资源进行有效利用是一个非常值得思考的问题。文中以北京市门头沟区为例,在充分考虑到自然因素、安全因素和区位因素的条件下,根据指标体系的构建原则,选择了对建设用地适宜性评价产生影响的8个主要因素,采用层次分析法确定各个指标因素的权重,选择多因素综合评价模型,利用Arc GIS的空间叠加分析功能计算出评价区域的综合评价分值,把整个评价区域的综合分值平均分为4个等份,以此对评价结果进行分级,得出高度适建区、中度适建区、低度适建区和禁建区4个等级的区域面积和分布。     

无人机遥感技术在城镇土地集约利用监测评价中的应用

以某城镇区域为例,探讨利用无人机遥感技术手段获取区域高分辨率影像,并对影像进行技术处理后,应用于土地集约利用监测评价的一系列技术方法、指标体系,为土地集约利用监测评价工作提供一条新的技术路径。     

建设用地供应监测评价问题的分析与研究

文章分析了建设用地供应监测评价的基本含义,总结了近年来国内外的研究进展,提出了我国建设供地监测评价技术的发展方向和研究思路。文章认为,建设用地供应监测评价,是在一定范围内按照一定时间序列对城乡建设用地的供应情况进行全程监测,对土地供应合理性进行全面评价的工作过程。内容包括供地规模合理性、结构合理性、布局合理性、实施时序合理性的监测评价。目的是帮助提出建设用地供应管理的对策建议：在某一城镇在某一时期是否要停止、减少、加大某一类建设用地的供应,以及停止多久,减少几何,加大多少。国际上关于土地供应的监测评价技术已从“城市发展规划编制前评估”阶段,进入到“城市理性发展进程连续监控”阶段。国内的主攻方向应集中于：探究建立城乡建设用地供应动态监测方法与评价标准,开展建设用地管理行为监测,以便及时掌握建设供地的现状;探索开发土地市场行情分析与预测技术,开展建设用地市场行为监测,以便科学评判建设用地供求的发展趋势;探求建设用地供应信息化服务的实现途径,研制专业化的建设用地供需信息发布系统,以便能充分发挥信息对人民群众生产、生活和经济社会活动的服务作用,保障人民群众依法获取信息。     

城市目标评价与分析

依据城市发展的基本特点以及现代高技术战争作战理论、作战样式的变化,对城市打击目标进行了分类,对影响城市目标重要性的因素及分级进行了研究,并利用模糊综合评判方法对目标重要性进行了分析.依据目标重要性指数,提出了目标体系概念,对单体目标提出了目标结构的概念及研究内容.     

GIS支持下的城市建设用地适宜性评价

重点讨论影响城市建设的因素、城市用地适宜性评价指标体系的选取和确定权重的方法.运用多因素综合评价模型,以昆明市为例,介绍如何利用GIS技术实现城市建设用地适宜性评价.根据评价结果,对今后城市发展用地的选择及生态环境的保护提出建议.     

中国西部地区土地集约利用评价研究——以昆明市为例

城市土地的集约利用对经济和社会的发展有着重要的作用.本文以昆明市主城区为例,借鉴国内外经验分析得出土地集约利用评价的指标体系.综合主成分分析法,熵值法以及多因素综合评价法,对昆明市主城区2000年到2006年土地集约利用度进行计算.研究表明,昆明市主城区土地集约利用度逐年升高,但整体集约利用水平较低.并通过对结果进行讨...     

城镇土地利用与潜力评价数据获取方法及分析探讨

就国土资源部《宁夏中卫市市区土地利用现状调查与潜力分析评价》试点项目,结合工作实际,通过开展城镇土地调查,建立城镇地籍数据库系统,对城镇土地现状与潜力分析评价数据获取方法进行探讨。     

城市土地集约利用评价信息系统架构研究

本文在探讨模型库系统、数据库系统、人机交互系统等三大部件设计的基础上,重点研究模型库中各模型的存储、调用、管理和维护机制。本文设计并实现了模型字典库与文件库相结合的混合管理方式来对模型进行统一组织和存储;由空间数据库子系统、模型库子系统,以及人机交互子系统三个部件所组成的两两相互作用的三角式网络结构。结果表明:软件系统模型及数据组织恰当,软件结构和功能设置合理,能有效地进行城市土地集约利用评价工作。     

城市目标评价与分析

依据城市发展的基本特点以及现代高技术战争作战理论、作战样式的变化，对城市打击目标进行了分类，对影响城市目标重要性的因素及分级进行了研究，并利用模糊综合评判方法对目标重要性进行了分析。依据目标重要性指数，提出了目标体系概念，对单体目标提出了目标结构的概念及研究内容。     

当前经济建设中的若干新情况与土地利用管理及耕地保护政策调研报告

根据部《2001年耕地保护与经济发展的关系问题研究工作方案》,调研组结合2001年重点工作,以规范土地市场管理为核心,从促进建设用地集约利用和减少建设占用耕地的角度,在江苏、浙江开展了城乡结合部土地利用与耕地保护的调研;结合整顿和规范土地市场秩序抽查、基准地价更新以及对经济适用住房供地情况的检查,先后对湖北、湖南、山东、江苏、四川、重庆、云