基于土地规划分类和节约集约的建设用地需求量分类预测

以乳源瑶族自治县为例,在新的土地规划分类的基础上,应用建设用地分类预测法,分别对城乡建设用地、交通水利用地和其他建设用地进行需求量预测,同时结合城镇工矿用地和农村居民点用地集约潜力分析,得出乳源瑶族自治县新一轮土地规划各项建设用地指标。结果表明,以土地规划分类和节约集约为基础,对建设用地需求量进行分类预测,对新一轮土地利用总体规划修编工作更具有指导性。     

基于土地规划分类和节约集约的山区建设用地需求量分类预测——以陕西省略阳县为例

以陕西省略阳县为例,在新一轮土地规划分类的基础上,对城乡建设用地、交通水利用地和其他建设用地进行需求量预测,同时结合城镇工矿用地和农村居民点用地集约潜力分析,得出略阳县新一轮土地规划各项建设用地指标。结果表明,以土地规划分类和节约集约为基础,对建设用地需求量进行分类预测,对新一轮土地利用总体规划修编工作更具有指导性。     

基于灰色模型的土地利用动态变化预测分析——以新疆昌吉州为例

根据1996～2009年新疆昌吉回族自治州土地利用调查数据,利用灰色模型,对昌吉州土地利用动态变化进行了预测研究,并根据该模型的独有的特点,预测了其后10年昌吉州的土地利用动态变化趋势。预测结果显示,2010～2020年昌吉州耕地增加2 664.39 hm2,林地增加1 478.64 hm2,园地增加667.63 hm2,城镇村及工矿用地增加594.07 hm2,水域及水利设施用地增加72.19 hm2,交通运输用地增加52.31 hm2;草地面积减少388.42 hm2,其他用地面积减少10 008.58 hm2。     

基于Markov和GM(1,1)模型的土地利用变化预测

为了探索莱芜市土地利用变化规律,论文分别基于Markov模型与GM(1,1)模型对莱芜市进行了2015-2050年土地利用变化预测,分析讨论了预测结果。结果表明:(1)2种预测模型得出各地类变化趋势一致,短期内相应年份预测值吻合度高,说明短期内预测结果可信,中长期预测的趋势可作参考。(2)耕地在2015-2020年之间基本保持不变,2020-2050年呈小幅度减少趋势;而园地、林地、草地自始至终都为减少趋势,其中草地的减少幅度最大;城镇村及工矿用地、交通运输用地为增加趋势,其中城镇村及工矿用地增幅最大;水域及水利设施用地、其他土地略有减少,幅度很小。2种模型预测的短期内预测结果是可信的,可为莱芜市土地利用规划提供科学依据,预测方法可为土地利用变化预测提供参考。     

发掘国土资源潜力配置城镇建设用地研究——以安徽省肥东县为例

在对城镇建设用地需求量预测方法探讨的基础上,结合城镇存量建设用地专项调查成果,分析了城镇存量建设用地集约利用的潜力构成、面积;对肥东县城镇新增建设用地与存量潜力进行了统筹配置.其研究不仅为城镇建设用地需求量预测提供依据,而且为节约集约利用土地,科学制定新一轮土地利用总体规划修编方案提供参考.     

柳州市及城乡结合部非农建设用地扩张控制研究

寻求城市非农建设用地的合理扩张是实现土地资源可持续利用与管理的核心问题。运用马尔柯夫和最优化理论,以柳州市为例,将非农建设用地扩张的趋势预测与系统优化下的非农建设用地扩张控制(目标预测)比较,探讨在多目标约束下,柳州市及城乡结合部非农建设用地控制的规模和方向。模型演绎表明:非农建设用地扩张的趋势预测与目标预测有比较大的差异,为实现非农建设用地扩张的控制目标应控制耕地和农用地转用,实行节约和集约利用土地,加大土地复垦和土地整理。     

基于GM模型的天水市麦积区土地利用结构演变分析及预测

为研究区域土地利用结构的动态变化，探究其发展规律和驱动机制，运用SPSS等软件对天水市麦积区2015—2020年土地利用变更数据进行处理，采用信息熵、单一土地动态度对麦积区土地利用结构及其动态变化特征进行了定量分析并对麦积区2021—2026的信息熵进行了预测。结果表明，麦积区土地利用类型时间变化具有不均衡性，但已呈现良好方向发展的趋势。从单一土地动态度来看，居民工矿用地、水利设施用地、交通设施用地均为正向变化，其中交通设施用地变化最为明显，水利设施变化幅度最小。其他用地类型均为负向变化，林地变化最小。依据2015—2017年信息熵、均衡度、优势度以及2021—2026年预测值分析，麦积区土地利用结构正在向均衡化的方向发展。     

合肥市土地利用结构变化规律及趋势预测分析

目的以合理利用土地为目的,探讨土地利用结构变化规律及变化趋势预测。方法以合肥市为研究对象,通过分析数据,从中获得合肥市各种土地利用类型面积的变化情况,利用土地利用面积变化分析、土地利用动态度分析和土地利用率分析等一系列方法,对2000-2010年合肥市的农用地、交通用地、水利设施用地和居民点及工矿用地的面积进行比较分析。由2009年的土地利用情况预测2015和2021年的土地利用状况。结果预测到2015年,合肥市的农用地面积减少了126.28km2,农用地相对减少,减少的速度较缓慢;居民点及工矿用地和交通用地的面积在增长,分别增长96.93km2和44.03km2,居民点及工矿用地和交通用地明显增加,且增加的速度较快;水利设施用地面积减少的幅度较小,在较短的时间内,其变化不明显;未利用用地的面积在不断减少,土地利用率提高。结论农用地向建设用地的转化是合肥市土地类型转变的主流形式。人口、经济、政策、交通等多种因素是影响合肥市土地面积变化和土地利用格局演变的主要驱动力。对合肥市2000-2010年间的土地利用时空动态变化进行分析,预测未来土地利用变化的趋势,为该区域土地可持续管理提供参考依据。     

基于灰色系统理论的土地集约利用评价研究——以江苏省南通市为例

开展土地集约利用研究,提高集约利用程度,缓解城市建设用地的需求与有限土地供给的矛盾,是目前迫切需要解决的问题。运用灰色系统理论,以地均国内生产总值(GDP)预测为例,建立了南通市地均GDP预测的灰色模型,并预测了2008~2020年南通市的地均GDP。利用灰色关联度分析,探讨了南通市地均GDP受地均固定资产投资、地均建设用地非农产值、建设用地增量、建设用地面积影响的程度,并提出了该市土地集约利用的调整方向。灰色系统理论的应用可为今后土地集约利用评价提供一种新的研究思路,对同类研究具有一定的借鉴作用。     

四川省崇州市土地利用结构动态演变及预测研究

基于崇州市2002~2013年土地利用类型面积数据,采用信息熵、洛伦兹曲线、基尼系数和GM(1,1)灰色模型分析方法,借助灰色系统理论及应用软件,对崇州市土地利用结构动态演变进行定量分析,并对该市2018年、2023年各土地利用类型的洛伦兹曲线和基尼系数进行预测。结果表明,崇州市各乡镇土地利用类型信息熵值呈现变大的趋势,且其时间变化具有不稳定性,土地利用结构有向稳定方向发展的态势。崇州市园地、草地利用分布极不均衡,其他用地利用分布相对合理;耕地、园地、林地、草地、城镇村及工矿用地和交通运输用地目前还未出现均衡分布的趋势,且在未来10年的利用分布会更加不均衡,水域及水利设施用地、其他用地的分布会出现均衡趋势。崇州市土地利用信息熵与"洛伦兹曲线—基尼系数"呈正相关性。     

基于Markov模型的土地利用类型面积变化的研究

根据2005~2010年成都市温江区土地利用现状图,基于ArcGis平台,应用马尔科夫模型预测了该区2015、2020和2025年的土地利用变化情况。结果表明:未来十几年耕地面积将不断减少,城乡建设用地面积将不断增加;与2010年相比,2025年的耕地面积将减少38.12%,城乡建设用地面积将增加53.23%。     

密云县土地利用动态变化预测及影响研究

以密云县为研究区,根据密云县1988—2008年的土地利用数据,利用灰色模型对密云县土地利用动态变化趋势进行了定量预测,并分析了由于土地利用的动态变化给密云县所带来的影响。结果表明:从2008年到2024年,林地、居民地及工矿用地、耕地面积将继续呈上升趋势,水域、未利用地及草地面积将逐步减少;其中林地和耕地面积增加相对较为显著;未利用地被开发速度较快;居民地及工矿用地面积在2024年将达到1988年的2.6倍;水域面积将持续下降。因此,如何做好总体规划实现可持续发展将是密云县发展过程中的主要问题。     

利用Markov 过程预测安吉土地利用格局的变化

根据浙江安吉山区2 个时期山地资源清查资料获得的土地利用类型数据, 成功地确定了土地利用类型的转移矩阵, 并用Markov 链模型预测了该山区土地利用类型变化趋势。结果表明, 当前该区的土地利用格局正处在一种荒山、农田、居民点及水域逐渐减少, 林地、果园用地逐渐增加的变化状态, 而且这种变化将持续很长时间, 最后达到以山区林地78.4 %为主体, 同时湿地在不断减少的新的土地利用格局。表3 参11     

基于GIS和RS的黄龙山林区土地时空动态变化分析

以黄龙山林区为研究对象,结合1990年、2000年、2008年3期TM图像,运用RS和GIS技术分析黄龙林区1990-2008年间土地利用动态的空间变化过程,并利用马尔柯夫模型对土地动态变化及演变趋势进行预测分析。结果表明:2000年以前,土地利用变化快,土地利用动态度为1.60%,并且转移较分散,而从2000年以后,土地利用动态度降为0.94%,转移方向趋于集中;1990-2008年期间,有林地面积增加最多,达427.06km2,疏林地和未利用地面积大幅减少,耕地面积先增后减,主要土地利用转变方式为其他土地利用类型转向有林地;预测结果表明:2008年以后的16a内(2008-2024年),研究区内耕地、疏林地、未利用地等将进一步减少且增减幅度不断降低;有林地和其他林地面积将继续增加,城乡用地和水域等也有增减但幅度不大。     

基于 Markov 模型的长沙市中心区土地利用变化研究简

以长沙市中心区为例,采用Rs和GIS技术对1991、1998、2004年3期TM数据进行处理,得到研究区土地利用现状图;在分析土地利用现状的基础上,采用Markov模型对研究区未来一段时期内土地利用变化格局进行了预测与分析。结果表明：2004～2017年,研究区土地利用变化趋势为：建设用地增加90．00％,林地增加9．25％,水域减小19．16％,耕地减小25．89％,未利用地减小0．91％。     

疏勒河流域绿洲面积动态变化及其预测研究

绿洲是干旱区社会经济最为活跃的区域,为人类生存与发展提供了基本的物质资料,绿洲面积的动态变化对区域内人地关系和生态系统的安全产生重大影响。以疏勒河流域1985、1995、2000、2005、2010、2015年和2018年7期遥感影像为数据源,运用转移矩阵和土地利用动态度模型,对疏勒河流域近34 a土地利用变化过程进行系统分析,以2010-2015年转移概率矩阵构建CA-Markov模型模拟2030年和2040年土地利用结构。结果表明:1）1985-2018年疏勒河流域绿洲面积增加了606.27 km²,其中耕地、水域、建设用地面积均呈增加趋势,建设用地增幅高达205.95%,林地、未利用地面积呈减少趋势,受降水影响,草地面积变化不稳定。各土地利用类型之间存在大面积、高比例的动态转移,其中耕地、草地和未利用地之间的转化最为活跃。2）在绿洲系统内,耕地、林地等土地类型向草地和未利用地转移显著,说明当地生态环境呈衰退趋势。3）到2030年,绿洲面积相比2018年增加量将高达3 755.59 km²,其中耕地、林地、草地、水域、建设用地增加面积分别为73.56、136.32、3 144.29、249.03,132.44 km²;到2040年,绿洲面积增加幅度变小,耕地、未利用地面积较2030年有所减少,减少量分别为20、45 km²,林地、水域、建设用地面积有所增加,增加量分别为35、25、5 km²,尽管草地无明显变化,但研究区生态环境将有所改善,土地利用结构也将趋于合理。     

内蒙古卓资县土地利用与植被覆盖动态变化及其预测

本文以内蒙古退耕还林典型县卓资县为研究对象,根据1999年和2007年2期TM影像资料和其他辅助资料,分析了卓资县土地利用变化、区域差异特征和各类型之间的转化情况,并利用马尔可夫模型对2015年土地利用动态变化趋势进行预测研究.结果表明:内蒙古卓资县1999-2007年,因为退耕还林工程的实施,林地和草地的面积有较大幅...     

海域使用权变换为土地使用权若干问题探索

阐述了"海变地"海域使用权的性质、权能及公法难题,分析了海域使用权变换登记的类型、效力及要件:《海域使用管理法》和《物权法》明确了海域使用权是一项物权,把海域变成土地并在其上开展建设活动,是"海变地"海域使用权的前后相继、不可分割的两项权能;新出台的《不动产登记暂行条例》规定,海域使用权和林权、建设用地使用权等都将登记在不动产登记簿上,海域使用权和土地使用权都将由国土部门统一登记。     

城市建设与经济发展对土地资源需求研究

本文以某市市区为研究对象,基于近10年的土地利用数据与社会-经济资料,运用GIS 技术对1996-2006年某市市区建设用地与各类用地面积变化进行了系统研究.结果表明, 2006 年某市市区建设用地总面积比1996年扩大了1.57倍,而关系到国计民生的耕地面积却在日益减少,如何协调城市建设与耕地保护之间的关系,仍将成为未来政府关注的重点.     

基于Markov和Logistic模型的莆田市土地利用变化及林地转出空间模拟

利用莆田市1995、2005和2015年3期遥感影像、数字高程模型及社会经济统计数据,从面积变化和空间转换2个方面分析莆田市土地利用变化的时空特征,运用Logistic回归分析土地利用空间变化与自然、社会经济驱动因子之间的定量关系,基于Markov模型对莆田市未来各土地利用类型面积变化进行预测,采用Markov模型与Logistic回归模型相结合对未来林地空间格局进行模拟与预测,结果表明:1995—2015年,林地大面积减少,主要转为农用地;农用地大面积减少,主要转为林地、建设用地和裸露地;建设用地面积大幅度增加,主要来自裸露地、农用地和水体;水体面积持续减少;裸露地面积先减少后增加。坡向、高程、距裸露地距离、距农用地距离、距林地距离、人口密度和地区生产总值7个因子对林地转出具有显著的影响。根据预测结果,至2035年,林地的比例将减少至40.37%;2015—2035年,林地转出的位置主要分布在仙游县和涵江区。