基于 GM(1,1)模型的土地生态安全动态分析与预测--以安徽省池州市为例

基于2001－2011年池州市土地生态安全的相关数据,从压力、状态和响应3个方面构建池州市土地生态安全评价指标体系,运用GM（1,1）模型对2012－2020年池州市土地生态安全演变趋势进行预测,并结合土地生态安全评价标准对池州2001－2020年池州市土地生态安全状况进行了动态分析,结果表明：① G M （1,1）模型有较高的模拟精度,能够较好地预测2012－2020年池州市土地生态安全各子系统的发展趋势．②就土地生态各子系统而言,呈现出土地生态系统压力上升、状态好转、生态环境的人文响应不断加强的变化特征;总体而言2001－2020年池州市土地生态安全水平呈上升趋势,土地生态安全综合指数由2001年的0.7659增加到2020年的0.8608,安全等级由良好级上升到安全级．③影响池州市土地生态安全的主要因素有人均耕地面积、人口密度、人口自然增长率、城镇化水平、水土协调度、农业机械化水平、自然保护区面积比重等,这些因素是今后调控重点．     

基于PSR和GM(1,1)模型的安徽省土地生态安全预警与分析

基于PSR模型和相关统计数据,构建安徽省土地生态安全评价指标体系,采用熵权法对2010—2016年安徽省土地生态安全状况进行评测,运用GM(1,1)模型对2017—2020年土地生态安全状况做出预警。结果表明:安徽省土地生态安全状况从2010年的0.355 (重警)上升到2016年的0.671(中警),土地生态安全状况有所好转,系统压力层、系统状态层以及系统响应层指数均呈上升趋势。2017—2020年的预警值分别为0.776(中警)、0.875(轻警)、0.987(无警)和1.113(无警),表明未来4年安徽省土地生态状况将持续好转。     

基于PSR模型的安徽省土地生态安全动态评价

基于PSR框架模型,构建安徽省16个地市土地生态安全评价指标体系,运用熵权法确定各指标权重,计算出安徽省2000—2011年土地生态子系统安全值,并运用灰色预测GM(1,1)模型对安徽省2012—2017年土地生态子系统趋势进行预测。结果表明,安徽省2000—2017年土地生态安全值整体呈波动上升趋势,各地市土地生态安全水平差异明显,平均值由2000年的0.442上升到2017年的0.450,同时,安徽省土地生态安全各子系统中状态指数和响应指数上升;灰色预测GM(1,1)模型有较高的模拟精度,能够较好地预测2012—2017年安徽省土地生态安全等级及其各子系统的发展趋势;影响安徽省土地生态安全的主要因素有人均耕地面积、人口密度、人口自然增长率、城镇化水平、水土协调度、农业机械化水平、自然保护区面积比重等,是今后调控的重点。     

基于DPSIR和GM(1,1)模型的土地生态安全评价与预测——以河南省洛阳市为例

为探究洛阳市土地生态安全现状及主要影响因子,基于DPSIR模型,选取24个评价指标,构建评价指标体系。运用熵权法、障碍度模型（ODM）和灰色系统GM(1,1)模型对2010—2020年洛阳市土地生态安全状况进行评价与预测。结果表明,2010—2020年洛阳市土地生态安全呈上升趋势,2010—2017年波动幅度较小,2018年土地生态安全指数大幅增加,从0.480 5增加至0.602 7;2020年土地生态安全等级从临界安全等级上升至较安全等级,其中人口自然增长率、单位耕地农药消耗、人均公园绿地面积、第三产业产值比重等指标因素是指数上涨的重要动力;权重最大的子系统为响应子系统,权重最大的单一指标为人均公园绿地面积;障碍因素中出现频次最高的指标为生活垃圾无害化处理率;从灰色系统GM(1,1)模型的预测结果来看,洛阳市土地生态安全等级将在2023年达到安全等级。     

基于RS/GIS与GM(1,1)模型的长沙市城市生态安全评估与预测

基于2009和2015年的遥感影像,借助GIS软件分析了长沙市2009～2015年城市空间扩展的主要方向,在PSR模型和熵权法的支持下分别对长沙市2007～2016年的生态安全及长沙市芙蓉区2009～2015年的生态安全进行了评价,并运用无偏GM(1,1)模型对长沙市2017～2021年的生态安全值进行了预测。结果显示:近年来,长沙市城市空间主要朝东南、西和东3个方向扩展;研究期内,长沙市与芙蓉区的生态安全值均呈曲折上升趋势;未来5年长沙市生态安全等级平稳上升并逐步进入生态安全状态;长沙市在城市建设过程中逐渐寻找到了城市发展与生态环境保护之间的平衡。     

基于RS/GIS与GM(1,1)模型的长沙市城市生态安全评估与预测

基于2009和2015年的遥感影像,借助GIS软件分析了长沙市2009～2015年城市空间扩展的主要方向,在PSR模型和熵权法的支持下分别对长沙市2007～2016年的生态安全及长沙市芙蓉区2009～2015年的生态安全进行了评价,并运用无偏GM(1,1)模型对长沙市2017～2021年的生态安全值进行了预测。结果显示:近年来,长沙市城市空间主要朝东南、西和东3个方向扩展;研究期内,长沙市与芙蓉区的生态安全值均呈曲折上升趋势;未来5年长沙市生态安全等级平稳上升并逐步进入生态安全状态;长沙市在城市建设过程中逐渐寻找到了城市发展与生态环境保护之间的平衡。     

基于GM(1,1)模型的耕地预测方法对比研究——以安徽省阜阳市为例

基于阜阳市1990～2008年耕地面积数据,采用GM(1,1)模型对耕地资源规模进行了预测。结果表明,与直接采用GM(1,1)预测模型对比,通过将数据序列区间细分,减少预测区间长度,并且采用弱化缓冲算子对波动较大的数据进行处理,再建立GM(1,1)模型,可以提高模拟和预测精度,能够为科学掌握耕地资源变化状况提供可靠依据。     

基于GM(1,1)模型的金城山客流量预测

利用往年客流量数据建立GM(1,1)模型对金城山风景区客流量进行预测与分析,证实GM(1,1)模型作为一种时间序列模型预测风景区年客流量具有预测精度高、误差小、方法简单实用、可信度强等优点.     

基于PSR-GM(1,1)模型的华池县耕地生态安全评价与预测

运用PSR模型建立评价指标体系,用综合评价法计算生态安全值,对华池县2009—2014年的耕地生态安全状况进行评价,在此基础上,通过GM(1,1)模型对2015—2020年的耕地生态安全状况进行预测并建立障碍度模型确定障碍因子。结果表明:2009—2014年,华池县的耕地生态安全状况良好且逐渐改善,2015—2020年耕地生态环境将继续改善,生态安全状况的主要障碍因子包括城镇化水平、农村人均纯收入、有效灌溉面积、机械总动力、单位耕地农膜压力5个方面,为耕地保护指明了方向。     

基于灰色GM(1,1)模型的城市人口规模预测——以大同市为例

很多不可控制因素会对城市人口的发展形成影响,灰色GM(1,1)模型通过规避不可控制因素,在规模预测方面展现其优越性、可靠性。本文基于灰色GM(1,1)模型对大同市城市人口发展模型进行了构建,通过相对误差检验、x(0)(t)与x-(0)(t)灰色绝对关联度ε检验、均方差检验和小误差概率检验得到模型精度较高,大同市在预测年2016-2020年的城市人口数量分别为221.21、229.59、238.24、247.25和256.61万人,城市人口增长较快,人口压力较大。     

中国粮食产量的无偏灰色GM(1,1)模型与预测

根据《中国统计年鉴-2008》等最新统计数据,建立改进的无偏灰色GM（1,1）模型,并对2009～2015年中国粮食产量进行实证分析和预测。结果表明,所建模型简化了建模步骤,提高了预测精度,预测结果符合中国粮食生产实际。     

基于人粮关系的土地资源承载力动态分析与预测——以广西壮族自治区为例

以广西壮族自治区人粮关系为切入点,根据社会经济统计数据、土地利用现状数据,结合土地承载力(LCC)模型、土地资源承载力指数(LCCI)模型,定量评价了广西土地资源承载力及土地资源承载力指数变化情况,并运用GM(1,1)模型对结果进行预测。研究结果表明:(1)2005～2015年,广西全省粮食产量、土地资源承载力整体略有增强,全省人口基数过大且逐年呈增长趋势,粮食盈余率呈现负增长状态。(2)2005～2015年间,广西土地资源承载力指数值均大于1.125,并呈增长趋势,说明广西区域粮食总量无法满足人口的需求,粮食严重不足,人口呈超载状态。(3)2016～2025年,土地承载力指数表现出逐年上升的趋势,由2016年的1.55上升到2025年的1.75,10年间上升12.90%,按照此趋势发展下去,广西人口将会严重超载,人地矛盾日趋严峻,对广西经济社会可持续发展具有一定的阻碍作用。该研究可为缓解人地矛盾实现地区可持续发展提供科学依据。     

基于人粮关系的土地资源承载力动态分析与预测——以广西壮族自治区为例

以广西壮族自治区人粮关系为切入点,根据社会经济统计数据、土地利用现状数据,结合土地承载力(LCC)模型、土地资源承载力指数(LCCI)模型,定量评价了广西土地资源承载力及土地资源承载力指数变化情况,并运用GM(1,1)模型对结果进行预测。研究结果表明:(1)2005～2015年,广西全省粮食产量、土地资源承载力整体略有增强,全省人口基数过大且逐年呈增长趋势,粮食盈余率呈现负增长状态。(2)2005～2015年间,广西土地资源承载力指数值均大于1.125,并呈增长趋势,说明广西区域粮食总量无法满足人口的需求,粮食严重不足,人口呈超载状态。(3)2016～2025年,土地承载力指数表现出逐年上升的趋势,由2016年的1.55上升到2025年的1.75,10年间上升12.90%,按照此趋势发展下去,广西人口将会严重超载,人地矛盾日趋严峻,对广西经济社会可持续发展具有一定的阻碍作用。该研究可为缓解人地矛盾实现地区可持续发展提供科学依据。     

GM(1,1)模型对烟草产量的灰色预测

为了科学规划福建省宁化县烟草种植,运用灰色系统理论对该县1996～2004年烟草产量数据进行分析,建立了灰色系统的预测GM（1,1）模型。运用GM（1,1）模型对全县的烟草产量进行预测,并对预测结果分别进行了残差、关联度和后验差检验。结果表明,预测产量与实际产量大体吻合,二者的平均相对误差为2．28％,关联度为0．91（k=0．5）,方差比为0．4,小误差概率为1。经与检验标准对比,显示所建模型精度较高,可用于宁化县烟草产量的短期预测。     

应用GM(1,1)模型对天然橡胶期货价格进行预测的实证分析

运用灰色系统理论的原始GM(1,1)模型与新陈代谢GM(1,1)模型,对上海期货交易所的天然橡胶期货品种的价格进行预测,研究在不同的GM(1,1)模型下的精确度。结果显示,新陈代谢GM(1,1)模型要比原始GM(1,1)模型精确度高,在进行价格预测时,可以根据精确度高低的要求选取合适的模型。     

河北省食用菌产量预测分析——基于灰色GM(1,1)模型

随着人们消费观念和膳食结构的改变,食用菌需要量大大增加,未来食用菌产量走向关乎着企业的资金投入以及政府政策制定。以河北省食用菌产量为预测研究数据,设计了灰色GM(1,1)模型,对模型预测精度进行残差、后残差检验,借助matlab平台验证模型具有较高的预测精度。运算结果表明,设计的模型精度能控制在2.82%以内,并且具有收敛速度快的特点,具有较高精度,运用此方法对未来5年河北省食用菌产量进行预测,通过分析预测结果,给出了确保河北省食用菌产量稳固增长、产业稳定发展的对策建议。     

基于GM(1,1)模型的许昌市耕地压力分析与预测

首先根据河南省统计数据分析了2006—2017年许昌市耕地压力指数的变动情况;然后基于GM(1,1)模型对2018—2027年许昌市耕地压力指数进行了有效的预测,并根据国家宏观政策修正了预测结果;最后提出了在努力提高复种指数、加大农业科研投入等提高耕地综合生产能力的基础上适当转移耕地用途以促进许昌市工农业协调发展的建议。     

基于GM(1,1)模型的国内生产安全事故预测

针对国内生产安全事故问题,提出了基于灰色理论的GM(1,1)模型预测方法,以便及时做好预防措施,减少事故的发生和降低损失。介绍了GM(1,1)模型的建立方法与计算步骤;分析了国内生产安全事故的组成并以2013年11~12月和2014年1~8月国内生产安全事故数据为基础,对死亡人数、受伤人数建立了相应的GM(1,1)模型,经检验模型基本合格,可以用来预测2014年10、11、12月份的事故数量,计算得出这3个月份平均死亡人数为328,平均受伤人数分别约为221、220和219;通过灰色预测分析法与一元回归分析方法在国内生产安全事故预测中的应用对比,得出GM(1,1)模型相对较可靠。结果表明,运用GM(1,1)模型对国内生产安全事故进行预测是可行的,为安全事故预测提供一种有效的方法。     

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。     

基于GM(1,1)模型的黄河花园口站的径流量预测

通过对研究区年均径流量资料进行分析,根据径流量和时间的关系,建立GM（1,1）模型,并将其应用于年径流量的预测,为相关部门的决策提供参考依据。