基于主成分分析法的重庆市九龙坡区

为了研究影响区域土地利用的动态变化及其驱动机理,以期对区域土地利用的可持续发展提供决策支持。通过分析1999-2008年10年间九龙坡区土地利用数据,阐述该区域土地利用变化情况,并借助SPSS软件对驱动因素进行主成分分析。结果显示,近10年来影响九龙坡区耕地利用变化的主要驱动因素为人口、经济结构和农民福利;影响建设用地利用变化的主要驱动因素为人口、经济发展和农村居民点用地集约化程度。     

基于CLUE-S模型的崇明县土地利用变化时空动态模拟研究

为了研究区域不同发展政策和管理方式对土地利用变化的影响,以崇明县三岛为研究对象,选择规划发展模式和历史自然发展模式2种情景,根据历史和现状土地利用数据（1990年、1995年、2000年和2005年）,结合城镇道路分布、人口数量、经济水平等驱动因素,构建了崇明县土地利用时空动态变化CLUE-S模型。模拟结果表明,城镇分布、人口密度尤其是劳动力人口密度、经济水平是平原河网地区土地利用格局分布变化的重要驱动因素,构建的CLUE-S模型具有较好的时空动态变化模拟能力。模型模拟出的未来崇明县土地利用图显示,自然发展状态下到2020年崇明县出现大面积低密度建设,农田和水产养殖面积增加,但湿地大量被围垦;规划发展模式下建设用地的点式高密度开发,保留了大量农田、滩涂,同时建设了大面积林地,体现了生态岛建设对滩涂和林地这类高生态服务价值土地利用类型的重视。     

基于信息熵的土地利用结构变化影响因素分析——以重庆市丰都县为例

开展县域土地利用结构研究,用定量方法分析县域土地利用现状及其主要问题,有助于促进土地的合理利用和可持续发展。笔者应用熵值函数模型和灰色关联分析,对重庆市丰都县土地利用结构熵与社会经济发展关联性进行分析。结果表明,过去12年丰都县土地利用结构熵呈近似S型曲线增长态势,土地利用系统无序性增加,均质性增强。人口压力、产业结构调整是影响土地利用结构信息熵变化的主要因素,社会固定资产投资和逐步加强的政府行为成为促进土地结构均衡的新动力,旅游产业的发展成为促进土地结构熵变化的潜在动力。     

2000—2015年西南区县域土地利用变化特征及驱动力分析——以重庆市奉节县为例

综合分析重庆市奉节县土地利用格局时空演变及其驱动力,为优化西南区县域尺度的土地利用规划、生态大保护和区域可持续发展提供理论参考和数据支持。基于RS和GIS技术,利用四期（2000、2005、2010和2015年）土地利用基础数据,从土地利用动态模型和地学信息图谱等方面出发,揭示区域2000—2015年的土地利用动态变化特征及时空演变规律。依据主成分分析模型和线性回归分析模型,并基于奉节县社会经济统计数据,探究研究区土地利用驱动机制。研究期内,研究区土地空间格局呈现以林地和耕地为主体,同时交错分布其它土地类型的特点。耕地、草地和未利用地土地面积分别减少 78.84 km²、3.73 km²、2.54 km²,而林地、水域和居民工矿用地面积分别增加23.36 km²、46.67 km²、9.03 km²。受三峡移民影响,区域土地利用分布格局由整体无序向局部有序的方向发展。研究期的前10年间,土地利用类型转移主要发生在林地、草地和耕地之间,林地→耕地和草地的面积总和分别为849.38 km²和425.17 km²;2010—2015年间林地和居民工矿用地新增面积分别为9.93 km²和7.09 km²。从产业结构调整、政策影响和社会发展等方面探究区域城镇化的驱动机制,城镇化因素、政策因素、经济因素、社会发展因素和农业因素是影响奉节县土地利用类型变化的主要驱动力。     

河南省城镇建设用地变化的经济驱动机制分析

以河南省城镇建设用地为研究对象,在对区域城镇用地现状评述的基础上,采用调查、统计、分析的方法分析了区域城镇建设用地存在的主要问题,对影响区域城镇用地统筹的经济驱动机制进行分析。研究指出了河南省城镇规模普遍偏小、用地集约度较低、土地经济产出水平较低、用地内部结构和布局不尽合理,同时提出消费需求变化、社会投资变化、产业结构调整、经济增长方式是引起河南省城镇建设用地变化的主要驱动因素     

重庆市不同经济区土地利用变化及其驱动力差异性分析

根据1985~2000年土地利用统计、社会经济资料,从土地利用数量变化、土地利用程度变化以及土地利用景观结构变化三个方面,对重庆市经济较发达的北碚区、欠发达的万州区和经济落后的酉阳县3个不同经济区域的土地利用进行了分析。结果表明,15年间不同经济区的各类土地利用变化的速度(率)、变化程度、变化方向存在着较大的差异。经济较发达、人均GDP高、人口密度较大的北碚区比经济欠发达的万州区和经济落后的酉阳县土地利用变化速度快,利用程度广,土地破碎化程度深,受人类干扰强度大; 人口增长、工业化和城镇化进程、第三产业的发展、经济管理机制以及社会行为因素是不同经济区土地利用变化的主要驱动力,不同经济区驱力因子的差异性,导致了不同经济区土地利用变化的差异性。     

基于RS的崇明岛土地利用变化及驱动力分析

对区域某时段内土地利用变化进行研究,并分析引起变化的驱动力因素,可以了解该区域土地资源利用的合理性,并为进一步制定符合土地资源可持续发展的经济发展规划,尤其为发展低碳产业提供科学依据。笔者运用遥感软件ENVI 4.8对崇明岛2000年、2005年、2010年3期Landsat ETM+遥感影像进行解译分类,对土地利用变化的特征和速率及驱动力因素进行分析。结果表明：崇明岛总面积不断增加,各土地利用类型的面积不断变化,表现出耕地及林地面积呈减少趋势,其中,林地降幅最大;建设用地、水体及未利用地面积呈增加趋势,其中,建设用地增幅最大;土地利用变化的速率不断提高。引起崇明岛土地利用变化的主要驱动力因素为社会经济因素,具体包括农业发展、人口增长及以工业为主的经济发展等;表现为碳源的土地利用方式面积减少,而表现为碳汇的土地利用方式面积则增加。     

土地利用与土地覆被变化驱动力研究综述

土地利用与土地覆被变化（LUCC）是全球变化的主要原因之一,目前LUCC研究已成为全球变化研究的前沿和热点问题。文章从LUCC研究计划的根本目标出发,指出LUCC所研究的诸多科学问题之间的紧密联系,着重综述了土地利用与土地覆被变化的动力机制及其驱动力模型研究所取得的进展,并分析了每个模型的优缺点及其使用范围。认为今后LUCC驱动机制研究应该从数据的准确性、方法的先进性和理论的新颖性三方面相互联系入手,完善LUCC模型功能及其构建综合的LUCC理论体系,使其研究成果能真正引导土地利用规划。     

区域建设用地动态变化及经济效益评价——以天水市为例

随着工业化和城市化的快速发展,对建设用地的需求量也越来越大。为了深入了解建设用地利用情况及经济效益,缓解目前土地利用的供需矛盾。基于2000—2009年的天水市建设用地数据和社会经济的相关数据,运用灰色关联度分析天水市建设用地动态变化和驱动因子,并选取与建设用地相关的指标因子,利用变异系数法对天水市建设用地的经济效益进行分析评价。结果表明：2000—2009年,天水市建设用地增长明显,影响天水市建设用地增长的主要驱动因子为总人口数、GDP和第二、三产业产值以及客运量;同时建设用地经济效益也呈逐年增长的趋势。通过对各因素影响程度的分析,为有效利用土地资源、提高土地利用经济效益提供参考。     

基于TM影像的盐城市土地利用时空变化研究

为了探讨海岸带土地资源动态变化,为生态环境保护提供依据,笔者以盐城市为例,利用1992年、2002年2期TM影像,采用最大似然法进行监督分类,解译出不同时期的土地利用图。并基于GIS的空间分析功能,分析了盐城市土地利用类型变化的时空特征和规律。采用单一土地利用动态度来描述各种土地利用类型的变化速度。同时,基于统计年鉴分析了研究区土地利用变化的社会经济影响因素。结果表明：耕地和滩涂是面积减少最多的土地利用类型。耕地主要转化为林地、水域、建设用地和园地,而滩涂主要转化为盐田、养虾池等水域类型。建设用地是面积增加最多的类型,增加速度也最快,其主要转入来源为对耕地的占用。盐城市的土地利用变化是由人口的增长、政府规划与决策以及城市化的发展等因素综合作用的结果。研究区土地利用的变化特征不利于区域可持续发展,威胁到野生生物的生存环境,需要进行宏观调控和科学管理。     

基于马尔可夫模型的郑州市土地利用动态变化预测

以郑州市为研究对象,利用1995年、2000年的土地利用现状图,运用GIS技术分析了土地利用动态变化过程以及土地利用各类型之间的相互转化情况。在此基础上,求得研究区土地利用变化的转移矩阵,据此分析郑州市1995—2000年间土地利用动态变化的空间过程。同时运用马尔柯夫模型对2005年和2010年的土地利用动态变化及演变趋势预测进行了分析,得出研究区内耕地进一步增加,林地总面积也在减少,城乡、工矿、居民用地的总量在减小的结论,从而达到全面把握郑州市土地变化规律的目的。     

基于马尔柯夫模型的县域土地利用结构变化及趋势预测——以河北省辛集市为例

本研究以探索县域土地利用结构变化发展规律,探讨解决耕地保护和建设用地需求增长的矛盾为目的,以马尔柯夫转移矩阵为基础,对辛集市土地利用结构变化趋势进行预测。预测结果显示,在当前发展趋势下,辛集市耕地面积持续减少,建设用地总量将不断增加,耕地保护压力越来越大。建设用地蔓延过快,耕地占用速度增快将成为土地管理工作中亟待解决的问题。针对这种状况,必须采取相应措施,控制建设用地增长速度,提高建设用地集约利用水平,严格限制耕地占用,最终实现保护耕地的目的。     

基于目标约束视角的城市土地利用格局优化模拟研究——以呼和浩特市为例

为了在最大程度上解决城市土地资源配置与经济建设要求相匹配的问题，实现城市土地利用综合效益最大化目标，以呼和浩特市市区为例，结合2001—2016年研究区城市土地利用结构和布局变化特征，围绕经济-社会效益目标分别运用目标规划法和层次分析法对2030年用地需求方案进行模拟预测和择优，并通过CLUE-S模型对上述2种目标的优化方案进行空间模拟和最佳用地方案决策。结果表明：（1）2001—2016年研究区城市建设用地总面积增率达到94.104%，其中增幅较大的2类用地为交通运输用地和住宅用地。（2）与现状城市用地结构变化趋势不同，基于经济效益、社会效益目标的优化方案中，增幅最大的城市建设用地类分别为商服用地和工矿仓储用地，且2种方案的城市建设用地结构均衡度比2016年现状值分别高出0.259、0.462，各类城市建设用地的面积构成趋于动态平衡的态势。（3）2种不同效益目标优化方案的城市建设用地预测总面积有所不同，经济效益方案比社会效益方案高出30.828 km2。社会效益优化方案在城市用地结构及布局的动态平衡度上优于经济效益方案，设定其为最佳城市用地优化方案。     

On Development of Small Towns and Estimate of Urban Land - use - A Case Study in Dazu County, Chongqing

The urbanization level and demand of urban land-use in future are forecast on the basis of natural condition, social and economic environment and the present condition of development in Dazu County. In the future, the supply-demand contradiction in urban land will be more intensive with acceleration of urbanization. Therefore, on one hand, urban land in major towns should be increased properly with centralization and land rearrangement of rural settlements;on the other hand, utilization ratio of land should be improved with enhancement of intensive use of urban land. In Dazu County, the demand of urban land should be satisfied primarily in towns with strong economy and urban land use should be increased properly in towns with general economic level but with potential economic development in the future. As for other towns, the urban land-use increase should be controlled.     

基于CA-MARKOV模型的土地利用变化预测研究——以新疆昌吉市为例

为了避免在土地利用过程中出现的种种负面问题,因此对未来土地利用变化做出科学合理的预测,可以为解决即将到来的问题提供充裕的解决时间。利用昌吉市1998年、2011年2期4景TM遥感影像,对其进行解译,在此基础上应用结合MARKOV模型时间预测上的优势CA模型空间预测上的长处,运用CA-MARKOV模型进行土地利用变化进行分析,并根据分析结果对昌吉市2015年土地利用进行预测研究。结果表明,昌吉市在未来土地利用中建设用地增上迅速,建设占用耕地现象将持续下去,但土地开发的持续进行将会使耕地在总量上保持缓慢增长,林地、草地等其他各类用地变化较小。通过对昌吉市土地利用变化的分析,针对建设用地飞速增上,尤其是建设用地占用耕地现象,相关政府部门及时制定解决的方针和政策,在保障粮食生产安全的基础上,合理优化布局,发挥土地的经济社会生态效益,实现绿洲土地利用的可持续性发展。     

基于P-S-R的重庆市黔江区城镇建设用地需求控制研究

近年来,农村人口向城镇大量流动加之城镇人口的自然增长,城镇人口对于城镇用地的需求十分强烈;另外,随着经济的发展,城镇固定资产投资逐年增加,致使城镇各业用地需求旺盛。因此城镇的扩张与人口向城镇的流动和政府对城镇的投资是密不可分的。本文试图通过引用系统工程理念中的压力-状态-响应（P-S-R）模型,分析导致城镇建设用地扩张的人口和固定资产投资的压力机制,并构建了测算建设用地需求模型。基于黔江区2004-2008年的数据,测得黔江区合理的城镇扩张规模,避免城镇粗放型的扩张。测得黔江区建设用地增量380.92 hm2。     

Cellular automata spatial temporal data model and forecasting approach

The standard cellular automata(CA) model is expanded to meet requests of space time dynamic simulation and forecast under the platform of geographic information system(GIS). Taking power load forecasting of the electric power industry as the specific application, the relations between dynamic model of the land use and power load space are established. The data and attribute data interactive discrete in spatial temporal data management have been solved. The CA theory is practically used to simulate the process of urban land use dynamic development, to forecast future land use types of each small area, to establish spatial load forecasting model. It breaks through the localization of all kinds of forecasting methods of traditional space time separation power prediction. The effectiveness of the prediction method is verified by example.     

A Study on Artificial Neural Networks-based Medical Equipment Demand Forecast

In order to uncover the complex relation in the inventory data and lower the inventory level, based on the idea of black box method, all factors that influence demand are identified firstly. Then an initial forecast model of BP neural networks that adopt LM algorithm is established, and is trained using hospital inventory's history data. The interrelation's information of each factor that influences demand is stored in the link weights matrix W dispersedly. The final forecast model is obtained. We use the model to forecast the demand of medical equipment in Daping hospital. Based on it, the inventory cost is reduced enormously. The theory for the inventory system can be used to make management decision.     

基于数值预报产品的地表温度预报方法研究

为了开展地表温度预报业务,提高逐日地表温度预报准确率,利用2007—2012年的ECMWF和T213数值预报产品资料及抚顺市的逐日地表温度资料,采用逐步回归分析方法和BP神经网络模型分别构建抚顺市地表温度预报模型,并对模型的精度进行检验。结果表明,地表温度与ECMWF的高度场、海平面气压场、温度场和T213的散度场、高度场、海平面气压场、地面气压场、海平面K指数、水汽通量、相对湿度、温度场、地面气温和场涡度场均呈显著相关。对预报模型进行精度检验显示,地表平均温度和地表最低温度的预报效果较好,≤3℃预报准确率均达到79%以上。2种模型对比显示,BP神经网络预报模型总体上优于逐步回归预报模型;逐步回归预报模型较BP神经网络预报模型稳定。     

四川省农田小气候预测模型初步研究

为了解决农用天气预报中农田小气候观测资料缺乏的问题,本研究以地表土壤温度为例,利用四川省绵阳站的1981—2009年29年的日平均气温和地表温度资料,研究了地表温度与气温的交叉相关关系,并利用逐步回归统计方法建立了以气温为自变量的地表土壤温度预报模型,并进行了统计检验和预测试验。结果表明,大部分预测值与实测值的误差都在+1.0℃~-1.0℃以内,平均相对误差均低于10%,说明预报方程有较高的精度,可以用于地表土壤温度的预测中。