耕地资源非农转化定量预测模型--以济南市为例

社会经济发展对土地需求的增长性与土地稀缺性之间的不协调性历来是土地利用规划需要解决的问题,从经济发展的角度,合理确定区域耕地资源转化为非农建设用地的数量具有重要的价值和实际意义.本文首先给出了耕地资源非农转化的定义,即在一定的社会历史条件下,耕地被非农建设挤占的动态演变过程即为耕地非农转化,并进行了耕地资源非农转化的驱动分析.综合考虑引起耕地数量变化的3个方面:土地整理复垦、经济建设非农占用、生态退耕及自然灾毁,得出耕地的非农转化量即为综合考虑未来人口发展规模在食物安全状态下对耕地的需求量、生态安全建设中生态退耕面积、自然灾毁耕地面积与现有耕地总量、土地开发整理复垦补充耕地平衡之后剩余的耕地数量.构建了耕地非农转化定量预测模型,并以济南市为例,预测到2020年耕地资源的非农转化量为29 876.31hm2.对区域耕地资源非农转化的定性与定量分析,为协调土地利用规划与经济发展对土地的需求之间的矛盾提供了新的思路与方法.     

耕地资源非农转化定量预测模型

社会经济发展对土地需求的增长性与土地稀缺性之间的不协调性历来是土地利用规划需要解决的问题,从经济发展的角度,合理确定区域耕地资源转化为非农建设用地的数量具有重要的价值和实际意义.本文首先给出了耕地资源非农转化的定义,即在一定的社会历史条件下,耕地被非农建设挤占的动态演变过程即为耕地非农转化,并进行了耕地资源非农转化的驱动分析.综合考虑引起耕地数量变化的3个方面:土地整理复垦、经济建设非农占用、生态退耕及自然灾毁,得出耕地的非农转化量即为综合考虑未来人口发展规模在食物安全状态下对耕地的需求量、生态安全建设中生态退耕面积、自然灾毁耕地面积与现有耕地总量、土地开发整理复垦补充耕地平衡之后剩余的耕地数量.构建了耕地非农转化定量预测模型,并以济南市为例,预测到2020年耕地资源的非农转化量为29 876.31hm2.对区域耕地资源非农转化的定性与定量分析,为协调土地利用规划与经济发展对土地的需求之间的矛盾提供了新的思路与方法.     

近50年四川省耕地变化分析

耕地面积变化反映了社会经济发展,对粮食安全具有重要的影响.利用四川省及省域范围内的21个市、地、州1952年～2000年的耕地变化数据和经济社会发展数据,应用因子分析方法全面分析了影响耕地变化的经济、社会等主要因素,对四川省近50年的耕地面积变化的驱动力进行了研究.根据主成分分析结果,经济发展、农业科技进步、社会发展是引起四川省耕地面积变化的驱动力.经济发展引起耕地利用总量的变化、造成耕地需求结构的变化,导致大量非农用地对耕地占用的增加,造成耕地面积的减少.农业科技进步,可改良耕地,提高粮食单产,缓解经济社会发展对耕地的占用和需求.人口增加,人均耕地减少,粮食供给压力增大,而城市化水平的提高,又要占用大量耕地.在此基础上,建立多元线性回归模型,并据此预测四川省未来耕地数量的变化,结果表明2010年、2020年、2030年四川省耕地数量分别为419.101×104hm2、396.849×104hm2、374.816×104hm2,并提出了四川省耕地可持续发展的对策.     

1998年～2006年中国耕地资源的时空变化特征

根据1998年～2006年全国土地利用变更和全国耕地变化情况数据,对中国耕地资源的时空变化特征进行了分析。研究表明：①1998年～2006年间,耕地资源结构变化的区域分异明显。黄淮海平原、长江中下游平原以及东部和东南沿海这些水热条件好、优质耕地集中的区域,灌溉耕地面积减少,耕地生产力降低;②除新疆和黑龙江耕地面积净增加外,全国其它地区耕地面积均呈下降趋势。耕地变化最为剧烈的地区分布在京津塘、长江三角洲、珠江三角洲的经济快速发展区和内蒙长城沿线农牧交错带;③耕地资源增减分布的区域差异明显。耕地减少区域主要分布在黄土高原区、内蒙古及长城沿线的农牧交错带区和东部水热条件较好的平原及丘陵区;耕地增加区域呈明显的西移趋势,由此而导致耕地的整体生态条件恶化;④耕地增减变化的原因亦存在区域差异。在黄土高原区和内蒙古及长城沿线的农牧交错区,耕地减少的主要原因是生态退耕;在经济发达的东部沿海区,耕地减少的主要原因是农业结构调整和建设用地扩张。对于新增耕地而言,在西部地区,主要来自土地开发;在中东部地区,主要来自土地开发和整理;⑤建设用地占用耕地主要是由于独立工矿和村庄的扩张,其区位分布恰和我国重要的粮食生产区域相重叠。     

安徽沿江地区耕地数量变化特征及其对粮食安全的影响

粮食主产区的耕地面积变化不仅影响到区域可持续发展，更关系到国家的粮食安全。本文利用50年的耕地统计数据和近年的土地利用详查变更数据，揭示了安徽省沿江地区土地利用结构和耕地面积变化的总体特征，并对耕地面积变化的主要驱动因子进行了分析，在定量分析耕地数量变化和经济发展关系的基础上，对未来耕地数量和粮食生产安全保障进行了预测。结果表明：①沿江地区土地利用基本特征表现为以农用地为主，工矿用地和未利用土地比例大；土地的投入强度大，综合产出率高；耕地面积持续减少。耕地总量经历了缓慢增长、快速下降、缓慢减少、急剧减少的变化过程，人均耕地面积持续减少;②耕地总面积减少与GDP总量和人均GDP之间存在对数关系，二者间的弹性系数不断下降，现状已接近上海市水平，表明经济发展模式已开始向集约型转变;③利用拟合的关系式，估算2010年和2020年的耕地将在现状基础上分别减少3.09×10⁴～3.91×10⁴hm²和5.07×10⁴～6.78×10⁴hm²，届时耕地总面积将会保持在149×10⁴hm²和146×10⁴hm²以上。2010年耕地数量可以满足粮食安全的需要(保持粮食产量占到全国总产量的3.08%)，至2020年，耕地数量将会略低于粮食安全的需求。     

金乡县耕地保有量预测及分析比较

基于金乡县的历年耕地数量及粮食需求,运用多元线性回归模型以及粮食需求模型来构建金乡县的耕地需求分析模型,以此模型来预测金乡县在2020年的耕地需求数量,并分析比较2种预测。本文以山东省金乡县新一轮土地利用总体规划修编的实践为基础,结合金乡县实际,采用1994年到2007的历年耕地数量,GDP,人口,粮食产量等相关数据进行耕地保有量的预测,在比较2种预测方法后确立多元线性回归模型为最优模型,预测到2020年金乡县的耕地保有量为,为金乡县制定土地利肌息体规划提供科学的依据。     

1991年～2006年贵阳市土地利用变化及其驱动因素分析

以贵阳市为研究区,利用1991年、1996年、2000年、2006年4期的遥感影像资料和地形图,运用人机交互目视解译方法以及地理信息系统的空间分析和数理统计功能,获得贵阳土地利用的现状、动态度、土地利用类型转移矩阵等专题图、数据,并结合社会经济及人口数据对贵阳市土地利用的时空变化情况进行了深入分析。结果显示：①建设用地和林地的面积保持持续上升,耕地呈现持续下降,草地和未利用地面积则呈现出先减少后略有增加,水体的转移比例一直很小;②1991年～2006年间,主要的土地利用变化是耕地与建设用地、耕地与林地、未利用地与耕地之间的相互转化;③1996年～2006年间,耕地都主要转向建设用地和林地,林地主要来自耕地、草地和未利用地;④1991年～2006年间,研究区土地利用变化强度较大,总体来看,经济发展是土地利用变化的主导因素。     

基于LSSVM-CA模型的复杂土地利用变化模拟——以鄂州市为例

本文探索了最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)获取元胞转换规则的可行性,并应用于复杂土地利用变化模拟预测。以湖北省鄂州市为研究区,以1991-2004年土地利用变化数据作为模型训练数据,运用改进的ROC分析方法对比分析了LSSVM和逻辑回归方法获取的元胞转换规则,在此基础上运用LSSVM-CA模型模拟了研究区2013年的土地利用情景,并对2020年和2030年土地利用情景进行预测。研究结果表明:1LSSVM对数量较大、变化过程较复杂土地利用类型的空间分布模拟效果更好,如耕地、建设用地、养殖水体和其他用地;2与2013年实际土地利用情景相比,LSSVM-CA模拟结果总体精度为0.80,Kappa系数为0.73,处于较高一致性水平,优于逻辑回归-CA模型结果;3未来,鄂州市主城区、城西新区、"葛华新城"、"红莲湖新城"以及南部的花湖开发区、沼山镇、太和镇建设用地需求较大,将占用大量耕地,东部和南部低丘岗地区的耕地将大量转变为林地。研究结论为LSSVM方法可用于获取元胞转换规则进行复杂土地利用变化模拟,并能取得较好的效果,模拟结果可为研究区土地规划、耕地和生态环境保护等提供决策参考。     

基于机会成本与Markov链的耕地保护补偿基金测算——以江苏省徐州市为例

中国约束性的耕地保护制度安排并没能有效扭转耕地数量锐减的趋势,因而,近年来政府和学术界试图从依靠约束性制度向激励与约束并重转变展开探索,耕地保护补偿正是这一探索过程中的重要突破。本文以江苏省徐州市为例,在利用RS和GIS技术对土地利用变化进行动态监测的基础上,应用Markov链预测土地利用结构变化,预测规划期重要时间节点2015年和2020年的耕地面积分别为516 301hm2和493 849hm2;并依据机会成本理论初步测算出耕地保护补偿标准,然后结合政府财政收支情况设置修正比例系数进行调整,调整后2010年耕地保护补偿标准为6 510.33元/hm2,补偿基金规模为35.85亿元,占2010年徐州是财政总收入的8.7%;2015年和2020年的补偿标准分别为10 399.68元/hm2和14 181.53元/hm2,均在财政承受力预测的合理范围内。由此,本文提出了不同于已有文献的、与耕地数量变化调控相结合并考虑政府财政可承受力的耕地保护补偿基金标准及规模测算的思路与方法。     

2000-2010年中国耕地变化与耕地占补平衡政策效果分析

本文基于中分辨率卫星遥感数据,深入分析了2000-2010年间中国耕地变化及其空间差异,并对中国耕地占补平衡政策的实施效果进行了评估。结果表明：10年间中国耕地面积有所减少,由2000年的1.85亿hm²,减少到2010年的1.81亿hm²,耕地减少的主要方式为耕地转为城镇建设用地。耕地变化在空间上呈现出西增东减,北增南减,东部沿海自然条件良好地区以及中部生态环境脆弱地区耕地减少,西部水资源缺乏地区耕地增加的基本格局。大部分省份没有实现耕地占补平衡基本目标,有18个省份占补平衡指数小于-50％。建设占用的耕地多适宜农业耕作,而新增耕地只有不到一半适宜农业耕作。研究时段内经济快速发展、人口增加以及城镇化等因素导致的建设用地需求快速增加,决定了东部地区耕地占补平衡很难有效实施。全国耕地总体占补平衡背后存在较为严重的生态风险,耕地增加过于依赖土地开发,对现有耕地的保护亟待加强。     

1995年-2019年内蒙古清水河县土地利用空间格局变化分析

以内蒙古清水县为研究区,基于中国土地利用现状、遥感监测数据库及空间信息技术,采用1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2019年6期30m土地利用栅格数据为基础数据,分析了清水河县土地利用空间格局变化。研究表明:清水河县土地利用主要以草地为主,土地利用类型面积占比为草地耕地林地建设用地水域未利用地。1995年-2019年,耕地面积占比呈现了降低的趋势,林地面积占比呈现了逐渐增加的趋势,草地面积占比呈现了先增加后减少的趋势,建设用地占比呈现了逐年递增趋势,未利用地占比为先降低后增加的趋势。土地利用类型全局空间自相关分析得出,耕地空间分布集聚特征呈先增加后下降趋势,其他五类用地整体上都呈现了空间集聚性下降趋势。土地利用类型局部自相关分析得出,1995年-2019年从整体来看,区域集聚性表现为减少趋势。各类型高集聚区增加的类型为林地、草地、建设用地,高集聚区减少的类型为耕地、水域和未利用地。1995年-2019年各类型低集聚区增加的类型为草地,其他类型均呈减少的趋势。     

基于LSSVM-CA模型的复杂土地利用变化模拟——以鄂州市为例

本文探索了最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine ,LSSVM）获取元胞转换规则的可行性,并应用于复杂土地利用变化模拟预测。以湖北省鄂州市为研究区,以1991-2004年土地利用变化数据作为模型训练数据,运用改进的ROC分析方法对比分析了LSSVM和逻辑回归方法获取的元胞转换规则,在此基础上运用LSSVM-CA模型模拟了研究区2013年的土地利用情景,并对2020年和2030年土地利用情景进行预测。研究结果表明：①LSSVM对数量较大、变化过程较复杂土地利用类型的空间分布模拟效果更好,如耕地、建设用地、养殖水体和其他用地;②与2013年实际土地利用情景相比,LSSVM-CA模拟结果总体精度为0.80,Kappa系数为0.73,处于较高一致性水平,优于逻辑回归-CA模型结果;③未来,鄂州市主城区、城西新区、“葛华新城”、“红莲湖新城”以及南部的花湖开发区、沼山镇、太和镇建设用地需求较大,将占用大量耕地,东部和南部低丘岗地区的耕地将大量转变为林地。研究结论为LSSVM方法可用于获取元胞转换规则进行复杂土地利用变化模拟,并能取得较好的效果,模拟结果可为研究区土地规划、耕地和生态环境保护等提供决策参考。     

2001-2010年凌源市耕地保护应用研究

本文主要研究了辽宁省凌源市2001年-2010年耕地数量变化和粮食产量的关系。通过分析增加粮食生产能力,一靠增加粮食播种面积,二靠提高粮食单产,两者必须都是有一定的耕地数量面积和耕地质量面积为保障的,同时还要注意耕地资源利用中的生态安全问题。     

基于GIS和MCE-CA-Markov模型的高原河谷型城市土地利用变化研究与模拟预测

基于高原河谷城市西宁市2000-2020年土地利用数据，选取9类自然因素与社会经济因素驱动因子，运用MCE-CA-Markov耦合模型，以2000-2010年土地利用为基期，模拟2020年土地利用变化并对预测结果精度验证，最后以2020年为基期数据，预测2030年研究区土地利用空间格局。结果表明：MCE-CA-Markov模型模拟2020年土地利用精度验证结果 Kappa系数为0.869 1，土地利用变化预测方法可行；2000-2020年研究区土地利用变化显著，2030年建设用地增长趋势明显，耕地、草地面积有所减少；在服务于国土空间规划的实践中，西宁市在未来城市发展过程中土地利用冲突问题明显。     

基于DEA无效改进的南通市建设用地结构预测

不同的经济社会发展水平需要不同的建设用地结构,只有以适应经济社会发展水平的建设用地规模作基数进行预测,才可能确保规划期内的建设用地供应规模不会超量,有利于控制建设用地规模的急速膨胀,促进建设用地的节约集约利用,保护耕地。本文采用南通市1996年-2008年土地利用变更调查数据及相关经济数据,运用数据包络分析法和灰色系统预测法,对南通市历年建设用地利用有效性进行分析,同时在对DEA表现相对无效的样本进行修正的基础上预测南通市2010和2020年建设用地结构规模。结论如下:①1996年-2005年11年间,有5年建设用地投入产出呈DEA相对无效,其余6年建设用地投入产出呈DEA相对有效;②至2020年,南通市建设用地总规模仍不断扩大,但各类建设用地变化趋势不同;③以进行DEA相对无效改进后的序列为基数预测的各类建设用地规模、年均变速均小于以原始序列为基数所预测的建设用地规模及变速。     

我国耕地占补平衡政策实施困境及科技创新方向

耕地占补平衡作为我国耕地保护制度的重要组成部分,是对工业化、城镇化建设占用耕地不断扩大的重要补救措施。当前,耕地占补平衡面临耕地后备资源枯竭、建设用地和生态用地占用耕地需求居高不下的困境,地方占多补少、占优补劣、破坏生态等异化行为危及国家粮食安全和生态安全。在耕地保护制度转型的大背景下,必须深刻理解我国人地矛盾的长期性、极端性和复杂性,明确耕地占补平衡在保护耕地资源、优化国土空间、促进均衡发展方面的不可替代作用;以科技创新为引领,提升全社会耕地资源认知水平,加快形成以耕地质量和产能为核心的占补平衡新体系、差异化耕地占补平衡调控机制、生态优先的全域土地综合整治工程技术体系;实施中国耕地资源安全保障重大科技行动,强化耕地资源全要素监测监管能力和科技支撑能力,全面提升我国耕地保护监督的科学决策与智慧管理水平,支撑耕地保护向数量、质量、生态“三位一体”纵深发展。     

基于生态位理论的耕地数量变化驱动机制分析

以生态位理论为基础,提出了耕地生态元和耕地生态位的概念,然后从耕地数量生态位和效益生态位耦合关系入手,构建了效益生态位驱动力系统和效益生态位驱动力测度模型,并分别从城乡结合部、农林交错区和整理复垦开发区等局部空间具体分析了效益生态位驱动力系统的作用机制和作用过程。同时指出,耕地与其它土地利用类型生态元在利用过程中具有主导效益效应,即耕地与其它土地利用类型生态元主导效益生态位的大小及生态位差对耕地数量生态位的扩充、压缩及扩充压缩的方向起着决定性作用。最后,运用所构建的耕地效益生态位测度模型和作用机制,对焦作中心城市和六县(市)城乡结合部1997年～2006年耕地数量变化的效益生态位驱动力变化及驱动机制进行了总体分析。分析结果显示：耕地与建设用地主导效益(经济效益)生态位存在较大的不均衡性、分异性,这是耕地数量减少和空间变化差异性的重要原因。总之,文章将耕地数量变化与其驱动机制研究纳入到一个体系当中,即耕地数量生态位变化规律、动态特征是其效益生态位变化和空间分异性的直接反映和外在表现,从而为该方面的研究提供了新的理论和方法。     

中国各省耕地数量占补平衡趋势预测

1996年,出于保障国家粮食安全、控制耕地快速减少的考虑,我国实行了耕地总量动态平衡的土地管理政策。政策出台后,对建设占用耕地的势头起到了一定的遏制作用。但是,在未来一段时期内经济发展依然会继续占用耕地,而我国后备土地资源又十分有限,那么未来耕地占补平衡的前景将会如何。基于此,本文分析了9年来各省(市、自治区)耕地被建设占用的情况及其同经济发展的关系,并结合耕地后备资源状况,预测了未来各地区耕地占补平衡的趋势。结果表明:①我国各地区建设占用耕地情况差异悬殊,并且同经济发展指标密切相关。年均占用数量最多的是山东省,最少的是西藏自治区,两者相差近百倍;②采用3种模型对各省建设占用耕地数量进行趋势外推得到:2010年,浙江省将无法实现耕地占补平衡;2015年,北京、上海、贵州和云南几省市也将无法现耕地占补平衡;③如果按照我国目前建设占用耕地的平均速度测算,即使不计成本与效益开发所有勉强可以耕种的土地,要维持占补平衡,可开发耕地资源潜力最多只能维持39年。而且将有一半的省市10年内就会将所有可开发为耕地的未利用地全部开发完毕。     

快速城市化地区耕地流失的时空特征及其驱动机制综合分析——以江苏省苏锡常地区为例

基于遥感影像、社会经济统计数据及地理空间数据,以耕地流失显著的江苏省苏锡常地区为例,在分析耕地流失时空特征的基础上,不仅剖析了驱动耕地数量减少的宏观政策与社会经济因素,还重点研究了影响耕地流失格局的微观空间因子。研究结果表明:①研究区耕地数量经历了快速减少-缓慢减少-加速减少的变化轨迹,这与不同时期国家宏观政策的重大调整紧密相关;1990-2010年间耕地流失总量为24.46万hm2,主要流向为建设用地与水库坑塘;②城镇人口的激增和区域经济的飞速发展,是驱动研究区耕地数量锐减的主要社会经济因素;③高程因子、距离与交通通达因子、邻域因子均不同程度影响耕地流失的空间格局,其中占主导的是到中心城区的距离、交通便利性以及邻域效应的驱动作用;④未来区域规划应考虑通过产业布局调整和区域整体规划以促进城乡社会经济的协调发展,同时还应重视提高工矿用地以及与三产相关的建设用地的集约利用水平,促进耕地资源开发的合理、有序。     

近10年重庆土地利用平衡及未来情景分析

土地利用平衡问题的产生大多由经济发展的驱动所引起,而用地间的相互消、长形成最终的土地利用格局。本文采用历史统计、资料文献及未来经济发展设想等数据,运用数理统计方法,分析了近10年重庆土地利用的平衡格局及未来情景,结果表明：①重庆直辖10年间,主要土地利用格局体现为建设用地的快速增加和耕地资源的持续减少,且建设用地扩张带来的二、三产业产值和拉动固定资产的投资率较低。期间,土地利用平衡着重考虑盘活存量,少占耕地的集约＂增效＂途经,以及整理开源增加耕地或其它农用地的＂减压＂举措;②对比重庆未来土地需求与供给情景,2007年-2020年间,满足经济跨越式发展的适应性建设用地需求为16.87万hm2,而总共后备资源的适应性现实潜力,折算前也才仅有12.61万hm2,供需前缺口高达4.25万hm2,为此,必须探索＂节流＂与＂开源＂的新路子;③借助新的经济发展环境和政策导向,做好耕地流转集约＂开源＂置换建设占用耕地,跨县域甚至跨区域的农村宅基地置换城镇住房,耕作层熟土剥离转换建设占用的支撑视角,可平衡重庆未来的土地利用情景,开辟增加耕地新渠道,统一城乡建设用地配置,确保建设占用和农业生产的用地需求