基于Logistic模型的中国城镇化演进对耕地影响前景预测及分析

为揭示中国城镇化演进对耕地影响,该文基于Logistic模型对此进行了探索。运用SPSS软件及1978-2011年中国城镇化水平数据,采用曲线回归的拟合优度最大估算方法,对中国城镇化水平饱和值进行了估算,并构建了刻画中国城镇化演进的Logistic模型,据此模型对中国城镇化未来发展水平进行了预测;运用STRIPAT(stochastic impacts by regression on population,affluence and technology)模型及1996-2011年中国经济社会发展相关数据,借助SPSS软件,采用偏最小二乘回归方法,揭示了城镇化进程及人口、经济发展水平、技术因素对耕地变化的边际贡献;依据中国未来城镇化演进趋势及城镇化对耕地边际影响,测算了中国未来城镇化演进对耕地影响,结果表明:中国城镇化水平饱和值为83%;2020年、2030年中国城镇化水平将分别达到57.68%、65.73%,2020年前,城镇化年平均增速为0.97个百分点,2020-2030年,年平均增速为0.81个百分点;城镇化对耕地变化的边际弹性系数为-0.007391,人口、经济发展水平、技术因素对耕地变化的边际弹性系数分别为-0.007133、-0.009343、-0.002952;2012-2020年,城镇化演进将导致耕地面积净减少13.81万hm2,年均减少1.53万hm2,2020-2030年,净减少10.87万hm2,年均减少1.09万hm2。基于研究结果,适度把握城镇化发展速度,注重城镇化发展质量;科学编制分年度土地供应计划,采取差别化土地供应策略;摒弃土地财政错误理念,严格执行国家耕地保护的各项政策,严控房地产及低水平或重复生产项目用地;严肃查处土地利用违规行为,强化土地监管等方面提出了政策建议。研究结果可为管理层把握城镇化适度发展速度、节奏,科学编制土地供应计划及制定耕地保护政策提供参考,也可为省域尺度的同类研究提供方法借鉴。     

人口和经济增长对耕地资源影响的计量分析

在对贵州省毕节地区耕地面积、城镇化率、区域经济增长趋势变化分析的基础上,运用多元回归分析,探讨耕地面积与固定资产投资额、工业生产总值及城镇化率之间关系。结果表明,该区耕地面积从1988年的4.02×105hm2下降到2008年的3.65×105hm2,年平均递减率为0.48%。人均耕地面积由1988年的0.069 hm2下降到了2008年的0.047 hm2,年均递减率为1.90%;固定资产投资、工业发展、城镇化率对耕地面积的减少都有显著影响,弹性系数分别为-0.030,-0.002和-0.046,其中人口城镇化对耕地面积减少的影响最大。20 a间毕节地区城镇化的发展导致耕地非农化的产生,仍然是以牺牲耕地资源为代价,城市土地的集约节约利用水平有待提高。     

基于边际模型的中国城镇化演进对耕地影响极限研究

城镇化建设是支撑社会经济持续发展的国家战略,城镇化快速演进对耕地影响如何,关系到耕地保护红线目标能否实现及粮食安全,探索城镇化演进对耕地影响的极限规律具有重要现实意义。运用扩展Kaya恒等式及LMDI分解模型,测算了1997—2011年中国城镇化引致的耕地减少份额;借鉴经济学边际理论及边际效应模型,采用回归分析及高数求导方法,构建了边际耕地影响及边际耕地变化率测度模型;以边际耕地变化率时序数据为基础,借助EXCEL软件,通过作散点图并添加趋势线,构建了边际耕地变化率曲线,据此测算了城镇化演进对耕地影响最小的极限时刻。结果表明:①城镇化演进占用耕地面积由1997年的59.59万hm2下降至2011年的31.73万hm2,整体呈降幅态势,年均占用43.49万hm2;②边际耕地变化率指数由1997年的0.183 3下降至2011年的0.037 8,年均下降11%;③边际耕地变化率拟合曲线为开口向上的"U"形抛物线,其最低极值点大约出现在2010年。研究结果可为管理层科学编制土地利用规划及制定协调城镇化演进与耕地保护政策提供参考,也可为省域尺度的同类研究提供方法借鉴。     

基于组合模型的城镇化演进对耕地影响极限测算

以安徽省为例,选取城镇常住人口占总人口比例等18项指标,从人口、空间、经济、社会生活四维度构建了城镇化综合水平评价体系,采用熵值赋权法对其综合指数进行了测算;运用对数平均迪氏分解模型（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）,对城镇化进程引致的耕地减少份额进行了计算;基于经济学边际理论,采用最小二乘回归分析方法,构建了城镇化边际耕地变化率测度模型;借助EXCEL软件,通过作散点图并添加趋势线,采用最佳拟合优度获取曲线及高数极值求导判别方法,测算了城镇化演进对耕地影响最小的极限时刻,结果表明：安徽省城镇化综合指数由1996年的0.0319上升至2012年的0.9945;城镇化进程引致耕地面积减少量2002年后呈降幅态势,契合经济学边际效应递减规律;城镇化边际耕地变化率指数由2002－2003年的1292517.63下降至2011－2012年的7430.35,整体呈下降态势;边际耕地变化率拟合曲线为开口向上U形抛物线,当城镇化综合指数为7.325时,即2022－2023年间,城镇化对耕地影响处极小状态,2023年前,安徽省推进城镇化与耕地保护矛盾较突出。基于研究结果,从依靠产业结构优化升级促进城镇土地集约利用等方面提出了政策建议。该研究成果可为安徽省科学编制土地利用规划及制定协调城镇化演进与耕地保护政策提供参考,也可为同类研究提供借鉴。     

安徽省1995-2013年粮食生产与耕地压力动态变化特征及驱动因素

[目的]探索安徽省粮食安全与耕地压力动态变化及驱动因素,为管理层制定粮食安全政策提供决策参考.[方法]运用耕地压力指数模型、C-D生产模型,采用偏最小二乘回归方法,对安徽省1995-2013年粮食生产与耕地压力的动态特征及驱动因素进行综合分析.[结果](1)人口增长与耕地面积减少的矛盾突出.人口由1995年6 000万,增至2013年6 929万,呈线性增长态势,而耕地面积则由1995年4.29×106 hm2减少至2013年4.19×106 hm2,呈下降态势;(2)研究时序内,耕地压力指数均值为0.345,承载力指数均值为0.747,耕地资源禀赋尚处盈余状态,为全国商品粮盈余地区,平均盈余率达25.32％;(3)粮食作物播种面积、农业固定资产投资对粮食生产具有正向影响,边际弹性系数分别为0.001 458,0.116 508,有效灌溉面积、劳动力、农机总动力、化肥、农膜、农药、农村用电量对粮食生产具有弱负向影响.[结论]加大财政支持力度,加快推进农业现代化进程,增强科技对粮食生产的贡献率,是保障安徽省粮食生产可持续发展的重要途径.     

基于马尔科夫模型的郑州市郊区多方案耕地保有量预测

以TM、ETM、SPOT-5等遥感影像和地形图为数据源,建立遥感解译标志进行人机交互解译获取1988、1997、2000、2002年郑州市土地利用现状数据,根据每一组时段获取不同的年均土地利用转移概率矩阵,以每个年均转移概率为预测方案,利用马尔科夫模型预测未来郑州市土地利用结构,进行不同发展模式下的耕地保有量预测。研究结果表明:随着城市化的不断发展,城市等建设用地面积不断增加,耕地面积将不断减少。到2015年,耕地保护模式下耕地保有量达到43 957.84 hm2,普通发展模式下耕地保有量分别达到38 703.89 hm2和30 491.87 hm2,快速城市化发展模式下耕地保有量为22 455.74 hm2。     

湖南省耕地资源动态变化及其驱动力

[目的]研究湖南省1996—2011年耕地资源的变化过程,定量分析耕地变化的驱动因子,并对该区域耕地的变化趋势进行预测,为合理利用和保护耕地资源,促进区域经济的可持续发展和粮食安全生产提供重要参考。[方法]利用湖南省近16a的土地利用调查数据及相关社会经济资料,根据研究区域的特点选取了总人口、地区生产总值、农业机械化水平等14个指标,利用主成分分析法对耕地变化的驱动力进行分析,最后采用灰色系统GM(1,1)模型对研究区域耕地的变化趋势进行预测。[结果]1996—2011年湖南省人均耕地面积下降趋势明显,由1996年的0.066 9hm2减少到2011年的0.058 0hm2,该省耕地数量变化存在明显的区域差异。耕地面积变化驱动力主要由人口增长、社会发展、农业生产能力、人民生活水平4个方面构成。预测结果表明,研究区域2014—2020年的耕地面积继续呈下降趋势。[结论]湖南省耕地减少速度快,土地垦殖率高,且后备资源贫乏,应加大耕地的保护力度,以促进区域的粮食安全和可持续发展。     

陕西省城镇化与耕地利用生态效率耦合协调时空分析

[目的]探究陕西省耕地利用生态效率与城镇化进程的耦合协调关系,为陕西省城镇化开发和耕地保护相关政策制定提供理论依据。[方法]基于陕西省2005—2019年各县域面板数据,建立耕地利用生态效率评价指标体系和城镇化发展水平评价指标体系,测算县域单元耕地利用生态效率及城镇化水平,采用耦合协调度模型探索两者间的耦合协调关系,利用空间自相关方法分析各县域单元耕地利用生态效率和城镇化发展的空间格局演化特征。[结果]2005—2019年陕西省耕地利用生态效率水平由0.765下降至0.684,但整体耕地利用生态效率值相对较高,且县域间存在空间差异性,各区县耕地利用生态效率以团块状聚集,陕北、关中和陕南地区间差异随时间逐渐缩小;2005—2019年陕西省综合城镇化水平提高了198.24%,整体呈“中部高、南北低”的分布态势,关中地区是人口城镇化、经济城镇化、土地城镇化的核心区域,变化速率整体表现为：经济城镇化>人口城镇化>土地城镇化;2005—2019年,陕西省县域单元耕地利用生态效率与城镇化耦合度等级主要处于低水平耦合向拮抗耦合过渡阶段,25%的区县耦合度有所提高;2005—2019年,陕...     

基于地理加权回归模型的长江中游地区人均耕地面积变化影响因素分析

[目的]利用GWR模型揭示长江中游地区人均耕地面积变化影响因素的空间异质性,为今后管理该区域耕地资源提供科学依据。[方法]在总结该地区人均耕地面积现状的基础上,分析人均耕地的Moran’s I指数,利用相关年份数据分析了最小二乘法(OLS)和地理加权回归方法(GWR)的差异,采用GWR模型对该区域各市人均耕地面积的影响因素进行分析。[结果](1)城镇化率对人均耕地的影响由正相关向负相关变化,影响程度增强,系数值空间差异较大;(2)人口增长率与人均耕地大部分地区呈负相关,局部地区呈正相关,影响程度减小,空间差异较大;(3)第一产业总产值比重与人均耕地大部分地区呈正相关,局部呈负相关,影响程度下降,空间差异较大;(4)粮食单产与人均耕地由负相关向正相关变化,影响程度增强。[结论]GWR比OLS更能反映影响因素的空间异质性,成功揭示了各因素对人均耕地的影响程度和区域差异。     

基于耕地压力指数的山东省粮食生产动态分析与预测

[目的]对山东省1994—2014年的粮食生产进行动态分析,并对2015—2025年的粮食安全状况进行预测,为该省制定合理的粮食生产规划和农业经济政策提供科学依据。[方法]从耕地压力角度出发,采用最小人均耕地面积和耕地压力指数模型,通过对文献资料进行搜集、整理与统计,并运用Logistic人口预测模型和灰色GM(1,1)模型开展研究。[结果](1)山东省1994—2014年中的大多数年份耕地压力指数大于1,处于粮食不安全状态;(2)1994—2014年耕地压力指数呈现出缓慢上升趋势,且其变化具有明显的周期性,每个波动周期大约为4~5a;(3)未来10a粮食产量、年末人口总数呈增加的态势,而耕地面积、人均耕地面积、最小人均耕地面积和耕地压力指数均呈现出降低趋势,且大多数年份的耕地压力指数值小于1。[结论]通过大力发展粮食经济,未来10a山东省粮食生产与供给都将处于安全状态。     

基于随机森林算法的耕地面积预测及影响因素重要性分析——以甘肃省庆阳市为例

[目的]分析耕地面积变化影响因素的重要性,以便科学预测耕地资源数量,为保护耕地资源服务。[方法]以属于黄土高原地区的甘肃省庆阳市为例,尝试采用随机森林算法构建耕地面积预测模型,与BP神经网络模型的预测结果进行对比,并对耕地面积变化影响因素重要性进行排序。[结果]随机森林算法预测结果的相对误差和均方根误差均小于BP神经网络的,预测精度高,结果稳定。它预测出2020,2025,2030年的耕地面积分别为4.515×10~5,4.513×10~5,4.512×10~5 hm~2,呈现减少的趋势;主要影响因素重要程度排序为:农业机械总动力农业人口地区生产总值固定资产投资额。[结论]随机森林算法适合于耕地面积预测,且能够测度耕地面积变化影响因素的重要程度。     

基于三象限法的县域高标准基本农田建设布局与发展模式研究

[目的]探讨三象限法在高标准基本农田建设中的应用,为县域高标准基本农田建设布局与发展模式提供一定依据。[方法]以安徽省宿松县为例,采用三象限法对高标准基本农田的建设区域进行划分,从耕地质量适宜性及社会经济条件可行性2方面对其高标准基本农田建设进行评价。其中,耕地质量从立地条件、耕地理化性状及利用条件等方面选择评价指标,社会经济条件从耕地农业生产力、耕地建设利用状况及群众意愿等方面构建评价指标体系。[结果]高适宜高可行区域的耕地面积为3 046.67hm^2,占建设耕地总面积的14.89%,高适宜低可行区域的耕地面积为10 974.53hm^2,占建设耕地总面积的53.62%,低适宜高可行区域的耕地面积为6 445.73hm^2,占建设耕地总面积的31.49%。在对3个区域的耕地限制性因素及高标准基本农田分布情况进行分析的基础上,提出了高标准基本农田的空间布局和建设模式。[结论]运用三象限法,耕地质量与社会经济条件组合成3个区域。宿松县的高标准基本农田建设布局及发展模式与3个区域动态联系。     

基于改进三维生态足迹模型的张家口市生态可持续性评价

[目的]定量分析张家口市2003—2013年的生态可持续发展状态,并对未来生态可持续发展趋势进行预测,以期为张家口市生态系统结构优化及生态建设和管理提供决策依据。[方法]应用改进三维生态足迹模型,核算张家口市各土地利用类型的三维生态足迹,并运用GM(1,1)灰色预测模型预测其未来生态可持续变化趋势。[结果]2003—2013年张家口市人均生物承载力整体不断减少,人均生态足迹、人均生态赤字、人均生态足迹深度与人均生态足迹广度均呈整体增加趋势;化石燃料土地、建筑用地、水域、耕地、草地与林地的人均生态足迹均呈增加趋势;除草地和林地外,其他生物生产性土地人均生物承载力不断减少;建筑用地、耕地与林地表现为生态盈余,人均生态足迹深度处于自然原长;化石燃料土地、草地与水域呈生态赤字状态,草地与水域人均生态足迹深度不断增加;2014—2020年人均生态足迹将逐年增加,人均生物承载力将逐年减少,张家口市生态发展处于不可持续状态。[结论]未来应采取开发新型能源,发展生态农业、旅游业,增加生态用地面积等措施来缓解生态环境压力,提高区域可持续发展能力。     

基于限制程度排序的卢龙县耕地质量提升重点区域划定研究

耕地是保证国家粮食安全的先决条件,也是保障社会安全及社会可持续发展的物质基础。中国耕地总体数量基数大,但整体的质量水平却很低。为明确耕地整治方向,针对不同地区进行不同重点的耕地整治,本文基于秦皇岛卢龙县农用地分等定级,构建耕地质量评价指标体系,运用得分因子标识法,确定限制因子组合类型,引入障碍度模型对限制因子组合进行修正,对卢龙县进行限制因子重点区域划定。结果显示,卢龙县15 981个耕地地块都存在高限制因子,汇总95种限制因子组合类型,共计43 909.71 hm~2。引入障碍度模型修正后卢龙县耕地可划分为5个主导限制因子重点区域:道路通达度限制因子主导区、地形坡度限制因子主导区、灌溉保证率限制因子主导区、农田防护林比率限制因子主导区和有效土层厚度限制因子主导区;其中农田防护林比率限制因子主导区整治面积最大,为37 680.91 hm~2,占耕地总面积的85.81%,主要分布在卢龙镇、燕河营镇和双望镇;其次为有效土层厚度限制因子主导区,面积为3 861.32 hm~2,主要分布在印庄乡;道路通达度限制因子主导区整治面积为1 876.16 hm~2,主要分布在双望镇;灌溉保证率限制因子主导区整治面积为319.44 hm~2,主要分布在燕河营镇;地形坡度限制因子主导区整治面积最小,为171.87 hm~2,占耕地总面积的0.39%,主要分布在刘田各庄镇。结合重点区域内限制因子可知,卢龙县主要限制因子以农田防护林比率和有效土层厚度为主,灌溉保证率和道路通达度为辅;在进行耕地整治时,可重点加强防护林建设,增加有效土层厚度,改良土壤,提高土壤肥力,加强农田设施及田间道路建设,确保粮食稳中增产,保障区域内粮食安全。研究结果可为丘陵山区整治规划、划定耕地质量提升重点区域提供技术支持,为今后耕地整治提供科学依据。     

基于GIS的河北省丰宁县土地沙化演变及驱动力分析

[目的]综合分析河北省丰宁县土壤沙化区沙化演变规律和驱动因子,为沙化土地治理及合理开发利用土地资源上提供技术依据。[方法]以遥感和GIS作为信息获取和分析工具,通过对河北省丰宁县2009,2014年2期土地沙化遥感影像解译,研究了该区土地沙化的时空演变规律,并对引起其演变的驱动因子进行了探讨。[结果]沙化土地在空间分布上具有明显的区域性,主要分布于中部以西地区,且沙化类型以固定沙地为主;近5a来,尽管中度沙化面积有所增加,但沙化土地面积总体呈减少趋势,轻度沙化减少了560.9hm2,重度沙化减少了1 872.6hm2,沙化土地总面积减少了809.2hm2;高原区较低山区易发生土地沙化,干旱区土壤沙化程度重于半干旱地区。[结论]以当地地貌环境条件为基础,合理开发利用土地资源,增加林地面积,可有效减弱土地沙化。     

浙江省工业化、城市化与建设占用耕地规模的关系——基于工业化和城市化阶段划分的视角

[目的]探索不同工业化和城市化阶段,浙江省工业化、城市化与建设占用耕地规模之间的计量关系。[方法]采用多元逐步回归分析方法。[结果](1)浙江省工业化经历了初期、中期和后期3个阶段,而城市化仅经历初期和中期。两者之间的发展历程并不完全协调。(2)浙江省历年耕地面积呈明显的下降态势,下降速度为"先快后慢"。而历年建设占用耕地面积并没有明显的变化特征,总体上可以概括为在起伏中逐渐增加。从工业化初期到中期、后期,该省年均建设占用耕地面积"先增加后基本平稳"。从城市化初期到中期,年均建设占用耕地面积逐渐增加。(3)在整个研究期间,浙江省城市化的发展导致了建设占用耕地面积的增加;而工业化的发展并没有引起建设占用耕地面积的变化。还有其他因素导致浙江省建设占用耕地面积的变化。(4)在工业化发展的不同阶段,工业化或城市化的发展对建设占用耕地面积的影响是不同的。而在城市化的初期和中期阶段,工业化和城市化的发展都没有引起建设占用耕地面积的变化。[结论]工业化和城市化的发展并非会引起建设占用耕地面积增加,相反两者可能会起到保护耕地的作用。     

基于灰色系统理论的挠力河流域净耕地面积预测

[目的] 研究如何精准提取净耕地利用信息,为农田管理与耕地科学利用提供理论支持。[方法] 基于灰色系统理论提出净耕地预测思路,以典型粮食产区挠力河流域为研究区,在土地利用变更调查数据支持下,运用净耕地系数、突变检测模型、灰色动态模型（GM）等数理模型,提取并验证净耕地（包括旱地和水田）利用信息。[结果] 挠力河流域土地利用斑块面积变化表现出显著的“灰色”特征,对20 hm²等额面积区间的非旱地和非水田斑块面积累加处理,可增强数据列的规律性特征;GM （1,1）灰色系统模型和多项式预测方法均可较为准确地提取非旱地和非水田面积信息。2018年,挠力河流域旱地和水田的净面积分别是1.06×10⁶ hm²和3.87×10⁵ hm²,对应的净系数为97.65%和98.07%。[结论] 耕地斑块面积变化具有灰色特征,可采用灰色系统理论进行净耕地面积预测。