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 GM(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0.765 9增加到2020年的0.860 8,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 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-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。     

基于DPSIR模型的华池县土地生态安全评价

本文采用DPSIR模型,即驱动力、压力、状态、影响、响应,总结相关研究经验,从社会经济和生态环境角度出发,构建评价指标体系,对华池县土地生态安全进行评价。结果显示：(1)华池县土地生态安全得到一定的改善,综合评价指数呈现上升趋势。(2)森林覆盖率、人均建设用地、环境保护占GDP比重等因子对华池县的生态安全影响较大。     

利用GM(1,1)模型预测兰州市农村居民人均纯收入

依据灰色系统理论建立了GM(1,1)模型,结合过去几年兰州市农村居民人均纯收人的数据对未来2年的兰州市农村居民人均纯收入进行预测,为兰州市政府及有关部门制定农民增收战略提供科学依据.     

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DPSIR模型的安阳市土地生态安全评价

运用DPSIR模型进行评价指标体系构建,同时用熵权法对各指标进行赋权,计算出安阳市2011—2019年土地生态安全综合评价值。最后用灰色关联法对影响度进行计算,对安阳市2011—2019年土地生态安全进行评价。结果表明,2011—2019年,安阳市土地生态安全综合值和各个子系统的生态安全水平变化总体上呈现先下降后上升的波动上升趋势。     

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模型的云南省土地生态安全评价

以云南省129个县（市、区）为基本单元,2000年、2003年、2006年、2009年、2012年和2015年为研究时段,采用DPSIR模型构建评价体系,以熵权法为各指标赋权,利用综合安全指数模型计算区域土地生态安全综合值。结果表明：在时间变化方面,2000—2015年,土地生态安全综合值整体上逐年提高,其中126个县（市、区）土地生态安全综合值呈上升趋势,主要原因是驱动力和响应2个变量的快速提高;官渡区、西山区和红塔区的降低。综合动态度呈先增后减的变化趋势,表明人类活动对土地生态安全的综合影响强度呈下降趋势。在空间分异方面,2000—2015年,滇东北、滇西北、滇西南和滇东南边界上土地生态安全等级为临界安全（Ⅳ）的区域提高为较安全（Ⅲ）或安全（Ⅱ）,滇中大部分区域安全等级由较安全（Ⅲ）向安全（Ⅱ）发展,昆明周边较少的区域向理想安全（Ⅰ）演变。云南省土地生态安全状况整体呈现以昆明为中心,向曲靖、玉溪、红河、楚雄、大理等区域发展。     

一种基于GM(1,1)模型的数字图像滤波算法

引入一阶灰色系统模型作为数字图像处理的手段,对灰色系统理论的重要定义、定理进行了推导,介绍了基于灰色预测模型的非线性数字图像滤波器设计方法,给出了基于灰色系统理论的数字图像滤波处理算法的具体步骤。仿真结果表明,该算法对数字图像滤波处理效果显著,为数字图像滤波处理的研究提供了新的思路。     

牡丹江市农民人均收入的GM(1,1)预测

运用灰色系统理论中的GM(1,1)灰色预测模型,以牡丹江市2005～2010年的农民人均年收入额为例,对其2011～2014年的人均收入状况进行了科学预测,为相关决策部门提供科学依据。     

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.     

基于一元线性回归和GM(1,1)模型的农村人口预测

首先基于SPSS统计分析软件对焦作地区2004年至2011年农村人口数据进行了相关性分析,结果显示,人口与年份之间存在显著的相关性。其次在焦作地区2004年至2011年农村人口数据的基础上,分别应用一元线性回归模型,灰色系统的GM(1,1)理论,构建了农村人口预测模型。通过SPSS统计软件和EXCEL软件实现了对焦作地区未来2012年至2020年农村人口规模进行预测和分析。     

基于灰色模型GM(1,1)的荆州市耕地动态变化分析

以湖北省荆州市1997～2004年耕地数据为基础和平台,运用灰色预测GM(1,1)模型,探讨耕地数量动态变化,为可持续发展规划提供参考.结果表明,GM(1,1)模型对荆州市耕地资源数量的历史趋势拟合程度较高,预测结果符合荆州耕地数量变化规律.荆州市耕地面积在未来几年内仍将呈现出持续减少的趋势.因此保护耕地资源,合理利用和保护耕地都是刻不容缓的任务.