江西省城市住宅地价时空演变特征及其影响因素

  目的  以江西省为研究区域,探索城市住宅地价的时空演变特征和影响因素,为城市土地市场宏观调控提供参考。  方法  利用2008 ~ 2019年江西省11个地级市住宅用地招标、拍卖、挂牌出让数据,采用空间自相关方法分析城市住宅地价的时空演变特征,利用空间面板计量模型探究城市住宅地价的主要影响因素。  结果  （1）2008 ~ 2019年江西省城市住宅地价整体呈现快速上涨的趋势,年平均增长率达14.57%,平均增长2952.96元 m?2。（2）江西省城市住宅地价呈东北高西南低的空间分布特征,局域空间离散特征稳定,以低－高集聚类型为主。（3）社会消费品零售总额、城市绿化覆盖率、城镇居民人均可支配收入和城市人口密度是影响江西省城市住宅地价时空演变的关键变量,对城市住宅地价具有显著的直接效应,其中社会消费品零售总额和城镇居民人均可支配收入对相邻城市也具有显著的间接效应。  结论  江西省城市住宅地价不仅受本地社会消费品零售总额、城市绿化覆盖率、城镇居民人均可支配收入和城市人口密度的影响,还受到相邻地市社会消费品零售总额和城镇居民人均可支配收入的影响。因此,“因城施策,分类指导”和“全省统筹,城市联动”是推动江西省土地市场健康平稳发展的可行途径。     

基于空间统计和多元统计的耕地影响因素及回归模型研究——以重庆市石柱县为例

[目的]通过空间自相关和多元回归分析,揭示耕地空间分布规律,为土地开发复垦及整理提供快速的评价方法。[方法]以耕地面积占比为空间变量,运用空间自相关及马塞克图分析耕地分布整体特征,通过距离、地形、NDWI和人口密度共9个因素对耕地空间分布进行多元回归分析,模拟耕地分布适宜性并进行了检验。[结果]空间自相关分析结果表明,距离和地形因素对耕地空间分布具有显著影响,空间自相关分析Moran’s I值为0.701 5,研究区耕地分布主要为不显著、LL(低空间自相关)和HH(高空间自相关)类型,其中不显著类型占研究区总面积的65%以上;基于多远回归分析结果表明:回归模型具有较高拟合优度和可靠性(R~2=0.846),模拟得到的耕地分布适宜性图与现有耕地分布基本吻合。[结论]研究区耕地空间分布总体上呈现较强的正相关关系,且受距离、地形因素影响明显;回归模型能够较好地揭示研究区耕地空间分布规律;研究区具有一定耕地补充潜力;将回归模型应用于土地开发复垦以及整理工作中,有利于提高补充耕地质量,减弱水土流失以及优化区域土地结构。     

水文网络模型在分布式流域水文模拟中的应用

科学准确地利用水文对象之间的拓扑关系是描述水流空间分布的主要因素。选取合适的计算方法建立各要素之间的拓扑关系是进行水文网络模拟的关键。通过对流域内空间地理特征要素和流域水文网络拓扑关系进行分析,并对水文网络模型在分布式流域水文模拟中的应用进行了概述,然后以大凌河流域为例,利用水文网络模型对研究流域内的河网水系空间分布进行研究探讨。结果表明:研究流域内水流空间和时间分布可利用水文网络模型进行模拟分析,其结果与实际情况大致相符,可靠度和精确性良好。     

邻域距离对细胞自动机模型模拟土地利用变化精度的影响

细胞自动机原理广泛应用于土地利用变化空间模拟。邻域距离是细胞自动机模型的主要参数,但在以往研究中讨论较少。该研究利用土地利用变化模型（CLUE-S）邻域模拟模块,以北京市密云县1991－2004年的土地利用变化模拟为例,研究了模型中不同邻域距离参数对土地利用空间变化模拟精度的影响。基于1991年真实土地利用数据,选择200、400、600、1 000和1 200 m的邻域距离在两种邻域形状下分别模拟了2004年土地利用空间分布。通过2004年实际土地利用空间数据和模拟数据比较,利用kappa系数评价模拟结果精度。结果表明,在两种邻域形状下,邻域距离的变化对模拟结果精度都有较大影响。环状邻域距离的增大会导致模拟精度的降低,面状邻域距离的增大则导致模拟精度先增后降。不同土地类型对邻域距离变化的敏感程度和反应皆不相同。今后在土地利用变化模型应用中,对细胞自动机模型的验证过程中需考虑对邻域距离的研究和讨论。     

基于GD_SVM_CA-Markov模型的县域景观格局模拟

利用地理探测器探究地理要素变化与驱动因子关系的优势以及支持向量机分类决策的特点,对CA模型进行改进,并结合Markov模型,形成GD_SVM_CA-Markov模型,以期为县城城镇发展规划以及环境保护提供决策参考。以生态脆弱区典型县域内蒙古磴口县为研究区,基于2011年磴口县土地利用数据,应用GD_SVM_CA-Markov模型,对磴口县2016年的土地景观空间分布格局进行模拟预测,以期发现其变化规律,为了保证模拟精度,将模拟结果与传统CA-Markov模型模拟结果进行对比验证。结果表明,CA-Markov模型模拟结果的总体Kappa系数为0.862 8,GD_SVM_CA-Markov模型模拟结果的总体Kappa系数为0.925 0,2个模型模拟结果的精度均较高,但GD_SVM_CA-Markov模型模拟结果的精度更高,结果更优。因此,将GD_SVM_CA-Markov模型应用于当地土地景观空间分布格局模拟预测,具有一定可行性,可为当地生态治理以及相关政策的实施提供参考。     

基于神经网络的元胞自动机支持下的干旱区LUCC模拟研究——以新疆于田绿洲为例

元胞自动机已被广泛应用于城市发展变化的模拟研究中，但多数应用局限于两类土地利用类型的转变。借助神经网络中的BP算法，以遥感和GIS技术为依托，在对TM影像分类的基础上，应用GIS技术提取一系列LUCC空间影响因子，建立了模拟土地单元转变概率的BP神经网络模型。并以模拟的概率值代替CA模型的若干规则，对于田绿洲LUCC做了动态模拟。结果显示，该方法在干旱区复杂土地利用动态变化模拟中具有一定精度，能够对土地资源的可持续利用规划提供有用信息。     

灰色模型与回归模型在农用地基准地价评估中的比较分析

农用地基准地价评估对于建立一套完整的农用地价格体系和顺利开展土地资产合理配置、土地整理等农村土地管理工作具有十分重要的意义。以辽宁省凌源市农用地为研究对象,以农用地定级成果为基础,建立农用地纯收益预测的灰色模型和回归模型,并运用两种模型结合收益还原法对农用地基准地价进行实证评估分析。结果表明：与回归模型相比,灰色模型更加有效的减小了不同自然地理条件和土地利用方式等因素所导致的不同年份纯收益变化对于农用地基准地价的影响,因此,灰色模型在农用地基准地价计算中具有更加突出的优势。     

沈阳市城市土地利用效率评价及影响因素分析

以沈阳市13个区县的城市土地为研究对象,运用超效率DEA测算了各区县2004—2010年城市土地利用静态效率并利用Malmquist模型进行了动态对比评价,最后以基于面板数据的Tobit模型探讨效率的影响因素。结果表明:（1）沈阳市各区县的城市土地整体上均达到高效利用;（2）全要素土地利用效率主要受技术进步指数的影响;（3）城镇化率、非农产业比重及地均固定资产投资对城市土地利用效率影响显著,且均为正相关。     

基于主成分分析和物元模型的河南省城市土地集约利用对比研究

提高城市土地集约利用水平对缓解人地矛盾、提高土地利用效率等具有重要意义。以河南省17个省辖市的城市土地利用为研究对象,根据城市土地集约利用的内涵,构建一套衡量城市土地利用集约度的指标体系,并采用主成分分析法和物元模型2种方法对各城市土地利用的集约度进行了对比分析。研究结果表明,2种方法测评的城市土地利用集约度,在测评结果排序、集约利用等级划分和空间分布等方面虽有差异,但存在较大的相似性。豫北、豫西南和豫西的城市土地集约利用程度较高,而位于豫东和豫东南的城市土地集约利用程度则相对较低。2种方法在分析影响城市土地集约利用程度的内部因素时差异较大。研究结论认为,未来河南省各城市要加大土地投入力度,改善土地生态环境质量,以促进城市土地集约利用程度的提高。     

长三角城市群城市韧性与城市土地利用效益的耦合协调性分析

[目的]探索长三角城市群2010—2020年的城市韧性和城市土地利用效益的时空演变特征、耦合协调程度及相对发展状况,为推动长三角城市群的协调可持续发展提供参考借鉴。[方法]以长三角城市群26个城市为研究对象,基于熵值法、耦合协调度模型及相对发展度模型,通过构建综合评价指标体系,对长三角城市群城市韧性和城市土地利用效益的耦合协调关系展开了相关研究。[结果](1)研究时间段内,长三角城市群城市韧性总体呈上升趋势,其中超过80%的城市其韧性水平出现上升;城市土地利用效益呈波动变化趋势。二者皆呈现出“东中部高、南北边缘低”的空间分布格局,且城市韧性由相对零散分布向集聚分布转变,城市土地利用效益由“7”字形分布向“大”字形分布转变;(2)二者的耦合度总体较高,以高水平耦合为主;协调程度总体较低,但呈现出上升的发展趋势和“东高西低、中心高外围低”的空间分布格局;(3)近1/2城市的城市韧性和城市土地利用效益实现了同步发展,其余城市在2010—2015年多以超前型(城市韧性超前于城市土地利用效益)为主,2015—2020年多以滞后型(城市韧性滞后于城市土地利用效益)为主。[结论]长三角城市群城市韧性...     

基于多智能体的土地利用变化模拟

建立土地利用变化模型,模拟多种情景下的土地利用变化过程,能够为科学的土地利用决策提供辅助支持。以常州市新北区为研究区,从政策特征因子、全局特征因子和空间特征因子3个方面构建土地利用情景特征因子体系;运用多智能体建模方法构建基于主体的土地利用情景模拟模型;设定快、中、慢3种经济社会发展条件下的土地利用情景(I、II、III),模拟研究区2006-2020年土地利用变化。结果表明:3种土地利用类型的空间全局拟合度都相对较高,城镇用地、农村居民点用地和耕地的空间全局拟合度分别为78.45%、99.85%、98.35%;空间变化拟合度较低,分别为55.18%、0.02%、69.11%。在3种土地利用情景下,城镇用地增加面积分别为3788.44、2922.83和2114.64hm2,农村居民点用地减少面积分别为1106.60、858.61和592.35hm2,耕地减少面积分别为5378.72、4817.03和4238.97hm2。说明情景I下城镇化速度较快,城乡用地转换明显,农村居民点整治力度较大;情景II下城镇用地空间扩张和人口增长都减缓速度,耕地资源的流失得到一定程度控制;情景III下城乡用地变化速度显著放缓,耕地资源流失得到有效控制。     

京郊卫星城区域农村居民点土地利用特征分析

分析大城市卫星城区域农村居民点用地的利用特征及其空间布局,有助于更好地了解农村居民点用地的结构与功能变化。该文选择北京市重点建设的卫星城顺义区为研究区,以第二次全国土地调查数据为基础,运用计量地理模型与GIS技术相结合的方法,对农村居民点用地及其内部结构进行了分析。分析结果表明：反映农村产业经济活动的工业用地、仓储用地成为农村居民点重要的用地组合类型,农村居民点内部用地类型丰富,部分镇区内的农村居民点用地中工业用地占据绝对优势。农村居民点利用空间差异显著,区位作用突出。中西部区域的农村居民点平均规模偏大,区位指数和多样化指数较高;而稳定性指数表现出自西向东逐渐提升的格局,但在空港物流经济影响下的农村居民点用地的稳定性较高,用地形态相对规整。顺义区农村人口与农村居民点在空间上的分布明显脱节,大量农村人口聚集于城镇边缘地带,该区域农村工业化倾向突出,农村人口基本上已经脱离了传统的农业生产。农村居民点用地及其内部结构特征体现出不同生产力发展水平,农村产业发展已成为推动农村居住与生产空间形态发生变化的最直接的动力。研究结论表明,农村居民点用地利用特征及其空间格局,是对农村居住与生产空间形态的直接反映,随着农村经济发展,农村土地越来越具有城镇用地的特征,因而在农村土地管理和规划上也必然要求有相应的改革和发展。研究结果可为土地规划、整治、农村产业发展和新型城镇化提供参考。     

应用多主体复杂适应系统理论的宅基地退出补偿定价

该研究以浙江省嘉兴市、义乌市、泰顺县3个宅基地退出的典型区域为例,基于复杂适应系统理论和多主体模拟方法对微观主体的交互行为进行仿真模拟,从微观农户尺度对宅基地退出补偿进行定价。结果表明:1)不同区域宅基地定价区间具有显著差异,且同一区域城中村、近郊、远郊和边远型宅基地价值差距明显;2)农户退出意愿越强,在谈判中与政府交互次数越少,其定价区间的增幅越低。各地城中村均为退出意愿较低的区域,需要更多次谈判才完全同意退出,而边远型退出意愿则相对较强。随着初始农户强硬度μ值的增大,农户与政府的迭代次数近似符合线性增长;强硬度阈值增大,也会相应增加农户与政府的谈判次数,增加政府成本。宅基地退出定价可以为管理部门制定补偿价格范围提供科学参考,基于多主体复杂适应系统(CAS,complex adaptive system)理论的仿真模拟可以为该方面的研究提供新思路,也为进一步完善宅基地制度改革提供科学依据。     

LUR模型模拟的南昌市PM2.5浓度与土地利用类型的关系

城市土地利用对城市大气污染具有重要影响,探究两者间的关系对于促进城市大气污染治理、保障人体健康具有重要意义。该研究首先利用土地利用回归(land use regression,LUR)模型模拟南昌市中心城区PM_(2.5)浓度空间分布。其次,根据土地利用主导方式的不同,在南昌市中心城区选择商业区、工业区、居住区、教育区和对照区各5个,作为样本功能区,分春、夏、秋、冬四季统计各样本功能区PM_(2.5)浓度,运用方差分析与多重比较法定量研究不同类型功能区四季PM_(2.5)浓度差异。研究结果表明:1)四季LUR模型调整R2分别为0.713、0.741、0.898、0.964,检验样本平均绝对误差率为12.03%,说明构建的四季LUR模型拟合情况好,可以有效地对监测点以外区域PM_(2.5)浓度进行估计;2)功能区类型对PM_(2.5)浓度影响显著,城市土地利用方式显著影响PM_(2.5)浓度,且这种影响与季节无关;3)各类功能区之间PM_(2.5)浓度差异显著水平不一致,工业区与商业区、居住区与教育区均无显著差异,工业区、商业区均与教育区和居住区有显著差异,对照区与其他4类功能区均有显著差异。该研究探索了城市土地利用与大气污染耦合的新思路,研究结果为优化城市土地利用,缓解大气污染提供参考。     

城乡结合部土地资源城镇化的空间驱动模式分析

城乡结合部是城市化最为敏感、迅速的特殊地域实体,区域内土地快速城镇化导致耕地资源大量流失,尖锐的土地利用矛盾引发生态环境质量大幅下降,已成为社会各届关注的热点。该文以南京市郊江宁区为例,基于1999年、2010年的2期影像及其他数据,利用Logistic回归模型和地理加权逻辑回归（GWLR,geographically weighted logistic regression）模型,将邻近变量、邻域变量和政策变量3类因素在空间上予以整合,从全局、局域2个尺度探索城乡结合部土地资源城镇化的驱动模式。结果表明：Logistic模型与GWLR模型分别可解释研究区历史时期51%、64%的土地城镇化过程,后者在局部参数估计方面存在优势,各项评价参数都较优,更能够适用于研究区土地城镇化的模拟预测与机理探究;邻近变量中的距开发区、城市中心、次要干道的远近,邻域变量中城镇用地密度以及政策变量中土地交易样点密度是研究区城市扩展的重要解释变量,充分表征了城乡结合部的开发区建设热潮、已城市化地区的集聚效应与边缘式扩展模式,以及土地市场、内部交通网络对城市增长的引导与促进作用;借助GIS工具,GWLR模型能够可视化各驱动因素的空间非平稳性特征,可用来更直观、深刻地探究各变量对研究区土地城镇化的空间驱动模式,这也为耕地资源的保护提供新的视角。总体而言,以土地出让行为及开发区建设为代表的政府主导力量,是研究区土地城镇化的核心动力,这一定程度反应了中国城市郊区化的普遍特征,可为类似城乡结合部的土地管理工作提供有益借鉴。     

系统论视角下欠发达县域城镇低效用地识别与再开发策略

城镇低效用地识别与再开发研究对提升土地利用效率与促进城镇高质量发展具有重要意义。基于系统论视角以山西省山区贫困县榆社县中心城区为案例地，将影响低效用地形成因素归纳为内部性质和外部特征两个维度，构建因地制宜的城镇低效用地识别评价指标体系，利用组合矩阵模型划分城镇低效用地内-外部性组合指数等级，辨识欠发达县域城镇低效用地范围，并提出城镇低效用地再开发策略。结果表明：1）榆社县商业用地内-外部性指数等级分布较为均匀，工业用地内-外部性指数等级均集中于低等级，居住用地内-外部性指数等级存在一定差异，其中外部性指数等级以低等级为主，内部性指数等级则表现出低等级与高等级均匀分布的特征。2）榆社县最终确定城镇低效用地25块，商业和工业低效用地占比不到10%，空间分布较为零散，不具有典型的空间性；居住低效用地占低效用地比例的90.06%，主要集中分布于城镇边缘地带和中心区域，可见居住用地仍然是欠发达地区城镇低效用地再开发主体。3）城镇低效用地存在空间分布和用地类型双重差异性，榆社县城镇低效用地再开发需针对空间分布特征和内-外部性主导影响因素精准施策，促进区域新农村建设。     

基于村域的农村居民点空间格局及影响因素分析——以石柱县冷水镇八龙村为例

农村居民点布局的调整和格局的优化是新一轮土地利用总体规划的重要内容,对统筹城乡发展具有重要的作用。运用GIS空间分析技术和景观指数分析方法,以石柱县冷水镇八龙村为研究对象,在村域范围内对农村居民点分布特征、居民点分布现状与该村自然、社会、经济等要素间的相互关系进行了研究,并对农村居民点空间格局进行优化。分析结果表明:八龙村居民点分布零散,主要受坡度、道路、河流、耕地等因素的影响;居民点空间格局优化可分为优先发展型、持续发展、搬迁型三种类型。该研究为科学指导农村居民点整理提供依据,具有一定的借鉴和扩展意义。     

基于FLUS-InVEST模型的北部湾城市群生态空间碳汇演变模拟及驱动因素研究

[目的] 探究未来湾区城市群生态空间变化对碳汇的影响,找出变化背后的主要驱动因素,为城市群制定未来生态空间发展方向与策略提供参考,促进陆海新通道的科学开发。[方法] 以北部湾城市群为例,基于2010,2015与2020年土地利用数据,使用GeoSOS-FLUS模型预测生态优先、耕地优先及城镇优先3种不同预设情境下2035年的北部湾城市群生态空间土地利用格局,使用InVEST模型对2020—2035年各情景下生态空间碳汇变化情况进行分析,使用地理加权回归找出影响土地碳汇变化的主要驱动因素。[结果] 生态优先导向下2020—2035年北部湾城市群碳储量有所增加;城镇优先导向下碳储量降低较多,达到3.12×10⁶ t。坡度、人口密度和高程是城市群生态空间碳汇格局最重要的影响因素,城镇空间扩张是变化的主因。生态优先情景下,生态空间的土地将有所增加。[结论] 生态优先导向能兼顾城镇发展与生态空间的环境保护需求,城镇优先导向和农业优先导向会大幅降低碳汇。另外政策措施也需尽早制定以抑制城镇空间扩张。     

基于Logistic回归模型的土地利用格局模拟分析——以新疆吐鲁番市为例

土地利用/土地覆被变化(LUCC)是当前研究全球变化的重要内容,而区域土地利用格局模型模拟是LUCC研究的核心内容之一.本文采用2005年吐鲁番市土地利用现状图,将其转化为grid格式,将土地利用类型分为:耕地、园地、林地、草地、城镇用地、农村居民点用地、独立工矿用地、未利用地、其他用地.运用Logistic回归分析的方法,选择了对该地区土地利用/覆盖变化有重要贡献的12种驱动因子,在ArcView中进行空间分析,生成驱动力文件,利用SPSS 13.0的Logistic regression功能分析每种驱动力的权重(β值),建立logistic回归模型,并使用ROC方法对所有回归模型的拟合优度进行了检验,采用GIS软件绘制研究区土地利用格局卒间分布的经验统计概率图.ROC检验结果显示,各种土地类型的拟合度分别为:耕地0.934,园地0.915,林地0.858,草地0.793,城镇用地0.999,农村居民点用地0.929,独立工矿用地0.874,未利用地0.816,其他用地0.762.拟和度均大于0.75,拟和度较好.研究结果揭示了居民点、道路、渠系和地形分布等因素对研究地区土地利用格局形成与演变的重要决定作用,这为进一步研究吐鲁番市未来的土地利用动态变化情景奠定了基础,同时也可为该市的土地利用管理提供科学依据.