关于预测耕地需求量
耕地、园地供需量预测
试述耕地需求量和供给量预测的程序及公式。
（注明字母含义）耕地需求量预测：（1）粮食单产水平预测Y（加权播面单产）假设焦作市粮食作物只有小麦和玉米，用2001—2005年的播面加权单产水平来预测规划期末粮食单产水平如下：从统计年鉴中查取2001年焦作市小麦的产量Y小麦和小麦的播种面积S小麦；玉米的产量Y玉米和玉米的播种面积S玉米；计算焦作市2001年粮食加权播面单产Y2001=(Y小麦/S小麦)* Y小麦/( Y小麦+Y 玉米)+ (Y玉米/S玉米)* Y玉米/( Y小麦+Y玉米)，同理得道2002—2005年的粮食加权播面单产，这5年的粮食加权播面单产形成了时间序列，可以用学过的时间序列模型展开预测。
（2）粮食需求量预测进行总人口P和消费水平的预测Q的预测，则粮食需求量W=P×Q（3）粮食作物种植面积预测S1=W/Y（4）用于种植粮食作物的耕地面积预测S2= S1/A A为复种指数（5）预测经济作物用地S3= S2/B B为粮经比（6）预测耕地需求量S= S2+ S3= S2（1+1/B）/A=W（1+1/B）/（A×Y）耕地供给量预测：S1——现有耕地S2——国家下达的规划期内各项非农建设可以占用的耕地指标S3——根据国家政策，需要退耕的耕地面积S4——后备土地资源开发、整理、复垦为耕地的面积5S5 = S1- S2-S3+S4试述园地需求量和供给量预测的程序及公式。
（注明字母含义）园地需求量预测：（1）水果单产水平预测Y（2）水果需求量预测进行总人口P和消费水平的预测Q的预测，则水果需求量W=P×Q（3）成年果树种植面积预测S1=W/Y（4）确定果园面积Ｓ２＝Ｓ１／［１－（Ｋ１＋Ｋ２］）Ｋ１为果园内林带、道路、沟渠占果园总面积的比重，一般Ｋ１＝１０％；Ｋ２为幼年果树占果园总面积的比重，一般取Ｋ２＝１５％。
园地供给量预测：S1——现有园地S2——规划期内各项非农建设占用的园地指标S3——根据国家政策，需要退耕还园的面积S4——后备土地资源开发、整理、复垦为园地的面积5S5 = S1- S2+S3+S4。
土地利用规划实验指导
土地利用规划实验指导实验一、规划期人口预测与耕地需求量预测一、实验目的1.了解规划期人口预测和耕地需求量预测的必要性和意义；2.掌握不同的人口预测方法和耕地需求量预测方法，明确不同方法的适用性；3.能够熟练使用不同的预测方法二、实验原理预测是土地利用管理的重要手段，是了解和协调时期和区域土地利用供给量与需求量之间的关系的重要内容。
土地需求量和供给量受一定时期国民经济、社会发展、土地质量和区位条件等的影响。
人口预测和耕地需求量预测是土地利用规划预测中最基本的内容。
三、方法步骤1.确定预测目的2.制定预测计划主要包括确定预测期限、收集资料的途径等。
3.收集基础资料，并进行检验根据不同的预测目的，收集所需要的资料，人口资料包括历年人口数量、性别比例、城乡比例、人口迁入迁出情况等。
耕地需求量预测需要收集的资料包括人均食物消费水平，预测区域粮食生产情况，人口数量等等。
4.实施预测过程4.1人口预测方法4.1.1总人口预测4.1.1.1在人口变动比较稳定的地区，可按以下公式计算+±1(=)PP n∆KP式中：P－规划期总人口（人）；P－规划基期年人口（人）；K－规划期间人口自然增长率（％）；n－规划年限∆－规划期间人口机械增长数（人）P人口自然增长率应根据计划生育指标，分析人口年龄与性别构成状况予以确定。
人口机械增长，宜按平均增长法计算，依公安部门统计的多年人口净迁入（出）量计算平均值，并分析影响机械增长的因素予以确定。
4.1.1.2在人口变动不稳定的地区，应分析影响人口变动的因素，采用不同方法计算。
（1）、人口自然增长率变化较大的，应分析影响人口自然增长趋势，按上述公式分段或逐年确定K 值计算。
（2）、建设重大项目引起人口变动的，可按带眷系数法计算人口机械增长，此法是根据平均每个职工所带眷属规划城市人口规模的方法。
这种方法多用于推算新建小城镇的人口规模。
它根据规划期内所确定的厂矿企业、对外交通运输等建设项目及其预定规模，确定物质生产部门职工人数，再从整个城镇着眼，根据生产与生活配套的要求与规定，确定物质生产部门职工与非物质生产部门职工的比例，推算规划期末职工总数，然后再根据单身职工，带眷职工与带眷系数，推算出城市总人口。
第五章 土地需求量预测
一、耕地需求量 （一）耕地需求量的内容 包括大田作物用地、人工饲料地、蔬 Nhomakorabea菜地等。
（二）预测程序 1、大田作物用地面积 总产量 平均单产 用地净面积 用地毛面积
2、人工饲料用地面积 确定各类牲畜头数 确定各类蓄群 结构，计算饲料总需要量 确定人工 种植饲料量 单产 种植面积 用地净面积 毛面积
3、蔬菜地面积 总产量 地净面积
平均单产 用地毛面积
用
二、果园用地需求量 总产量 平均单产 树栽植面积 果园面积
果
三、其他农用地面积 1、副业用地需求量 2、渔业用地需求量 3、林地需求量
第五章
土地需求量预测
土地需求量预测是确定各用地部门未来用 地数量，为合理配置和调整土地利用结构 提供依据，也是土地供需平衡的主要内容。 本章主要介绍各部门用地预测的程序和方 法，土地供需问题分析的基本原理。
第一节 农业用地 需求量预测
农业用地是区域土地利用的主要内容，是 用地部门中的用地大户，直接关系到农业 经济发展，农业用地包括耕地、园地、林 地、农副产品用地等。
关于预测耕地需求量
关于预测耕地需求量————读书报告耕地利用目的是提供人类生活所需的农产品，这决定了耕地利用方式主要是用于种植业生产。
人类对农产品的需求导致了对耕地的需求。
农产品的供给不仅取决于耕地数量，还与农作物的单产、复种指数有关，如果农作物的单产和复种指数高，则对耕地需要量少，反之，则对耕地的需要量则多。
在耕地需求多样化的工业化社会，为确保食物安全，人们希望研究人口食物的基本需求和食物消费对耕地的基本需求。
因此，研究人口食物消费对耕地的需求量的多少，离不开对农作物的单产和耕地农作物结构、复种指数的分析。
我们重点对农作物生产状况进行了分析，力图从农作物种植结构、粮食总产、单产的历年变化趋势，预测耕地增产潜力，最终确定人口食物消费对耕地的需求量；耕地需求量预测有数学模型预测法、粮食安全角度预测法、部门预测法和基于社会经济发展战略预测法等几种常用方法。
1.对于数学模型法：该类方法主要包括趋势预测法、回归预测法、灰色预测法和其他方法。
由于现代科学技术的发展, 使计算机技术广泛应用于本领域, 现代统计学与计算机的结合使我们摆脱了繁琐的计算过程, 在实际应用具体模型时, 只需利用统计软件即可在短时间内准确地完成。
1.1趋势预测法：趋势预测法是一种传统的以时间序列为研究参数的分析方法, 具体步骤是先将时间序列对应值描绘在以时间为横轴,纵轴为指标时序值的直角坐标系上, 建立散点图, 然后根据序列的散点图形状, 结合对其发展的具体分析, 选择适当的趋势线方程, 用最小二乘法求解方程中的参数, 再应用所确定的趋势线方程进行预测。
常用的趋势线方程包括直线方程、二次曲线方程、指数方程法。
由于实际应用中的数据是多因素共同作用的结果, 应用趋势预测法近似的模拟耕地面积的变化时难免产生预测误差, 因此, 在计算时需要对各模型预测值与实际值比较确定,同时进行标准误差计算, 确定最优模型。
1.2回归预测法：回归预测法是根据变量之间的相互关系, 利用其他变量的已知值来推断预测变量的数值, 是通过表明两个或几个变量之间关系的数学方程式进行预测的一种方法。
耕地面积需求预测
作者： 王万茂[1];潘文珠[2]
作者机构： [1]南京农业大学经济系;[2]南京农业大学经济系
出版物刊名： 预测
页码： 46-47页
主题词： 预测方法;平均数;耕地面积变化;需求预测;预测误差;人均耕地;当今世界;粮食生产;
光山县;耕地预测
摘要： <正> 一、耕地需求预测的必要性众所周知,粮食人均占有量是衡量一个国家或地区粮食生产和物质生活水平的重要标志之一,而粮食产量则与耕地面积之间有着紧密的联系。
当今世界上十个人均占有粮食超过干斤的国家,人均耕地都超过世界平均数4.9亩,其中人均占有粮食超过2000斤的国家,人均占。
耕地需求预测相关方法
浅析耕地需求预测的相关方法[摘要] 目前,我国正处于工业化、城镇化快速发展的阶段,建设用地供需矛盾突出,耕地保护面临严峻的形势。
耕地需求预测为耕地保护提供了科学、合理、实用的预测数据。
本文对趋势分析法、指数平滑法、回归分析法、马尔柯夫链预测法、灰色模型五种预测模型从不同角度进行了分析。
[关键词] 耕地需求预测模型目前,我国正处于工业化、城镇化快速发展的阶段,建设用地供需矛盾突出,农用地特别是耕地保护面临严峻的形势。
土地利用总体规划规定了土地用途,严格限制农用地转为建设用地,控制用地总量,对耕地实行特别保护。
对耕地进行保护,多大面积的耕地保有量是合理的,这是一个重要的问题。
针对我国人口、地形、社会发展等现实情况,我们将耕地控制在怎样一个范围内,既不阻碍经济发展又能保障粮食安全,这是一个亟待解决的问题。
对耕地数量的预测是建立在科学、合理、实用的基础上的,因此我们引入了耕地需求预测模型。
经济预测的方法多种多样,耕地需求量预测模型的选择,要根据耕地的特殊性,及相关数据的采集情况来选择适用的模型。
现在主要介绍以下几种模型:趋势分析法、指数平滑法、回归分析法、马尔柯夫链预测法、灰色模型法。
趋势分析法又称时间序列预测法,是将历史资料和数据按时间顺序排列成一系列,根据时间时间顺序所反映的经济现象的发展过程、方向和趋势,将时间顺序外推或延伸,以预测经济现象未来可能达到的水平。
它是迄今为止研究最多,也较为常用的一种定量预测方法。
时间序列的趋势有确定性和非确定性两种,前者分为线性趋势模型和非线性趋势模型。
其中非线性趋势预测通常可以认为是由于某种固定因素作用同一方向所形成,主要有有多项式趋势模型、指数趋势模型、龚伯茨模型等几种形式。
趋势分析是一种确定的外推,在处理历史资料,拟合曲线,得到模拟曲线的过程都不考虑随机误差。
指数平滑是加权移动平均法的进一步发展和完善,它是由美国经济学家布朗于1959年在《库存管理的统计预测》一书中首先提出来的。
土地利用规划中耕地需求量预测方法探讨
定 的数 学方法 进 行科 学 的加 工 整 理 ， 以 揭示 有 关 借 变 量之 间 的规 律性 联 系 ， 于预 测 和 推 测 未来 发 展 用 变化情 况 的一 类 预测方 法 。 依 照 预测 选 择 基础 数 据 的不 同 ， 以将其 方 法 可 分 为直 接预测 法 和间接 预测 法 。 直 接预 测 法 是指 依 据所 要 达 到 的 目标 ， 选 择 在 的既定 目标上 ， 以历 史发 展 的信息 数据 为基 础 ， 用 使
思路 如下 ：
（ ） 口预 测 一 人
候 、 灌 条件 、 物 品种 、 排 作 生产 和经 营水 平 等 因 素 。 依据 预测 区域多 年来农作 物单产 水平可 以运用 回归 分析 法 、 指数 平滑 法 、 色预测法 等方法 预测农作 物 灰 在规划 目标 年的产量 水平 。
中 图 分类 号 ： ３ １ Ｆ ０ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ６ ２ ３ ９ ２ ｌ ） ２— ０ ５—０ １ ７ —５ ７ （ ０ ０ ０ ０ ０ ６
土 地 资 源 是 一 种 数 量 有 限 的 自然 资 源 ， 会 发 社
不 同的 预测模 型 ， 预测 目标 的发 展情 况进 行预测 ， 对
物产 量 的预测水平 ， 同时 考 虑 到复 种 指数 等 因素 条 件下 就可 以得到 在粮食 安全战 略的基础 上对耕地 的 需求 量 。 根据农作 物产 品需求 量和农 作物耕 地单产预 测
ＤＣ Ａ— ＤＴＣ／ Ｉ （ ＭＣ ・ ＰＯＧ ・ＧＰＡＰ）
制定 政策 ， 择 人 口的 最佳 发 展 方 案 ， 出改 进 措 选 提 施， 以使人 口的发 展更 加 适应 物 质 资料 生 产 发展 的
土地利用规划-耕地需求量预测 实验报告
贵州大学实验报告实验 4 ：耕地需求量预测学院：农学院专业：农业资源与环境班级：姓名：学号：指导教师：**时间： 2014 年 06 月 11 日第一部分实验目的通过本实验的学习，使学生掌握耕地需求量预测的具体过程。
第二部分实验原理本实验以兴义市，根据兴义市自然、社会经济条件和发展趋势，预测2010年和2020年兴义市耕地保有量和基本农田保护面积。
第三部分实验步骤1、搜集兴义市自然经济条件等相关资料；2、根据人口历史资料和兴义市相关发展规划，对2010年和2020年人口规模进行预测；3、根据人口预测和相关粮食标准对耕地保有量和基本农田保护面积进行预测；第四部分报告正文根据表1中1997年——2005年年平均人口自然增长率，得出年平均人口增长率为0.82%，年平均人口机械增长率为0.38%，以2004年作为参考依据，预测出2010年与2020年的人口规模：P t = Po×（1+K+P）(t-to)+（c-d）式中：Pt——规划年人口数Pt0——基期年人口数t-t——预测年期K——人口自然增长率 c——规划期内迁入人数 d——规划期内迁出人数Pt2010 = Pt2004×（1+K+P）(t-to)+（c-d）=73.42×(1+0.82%+0.38%) 6+4.3 =83.17 （万人）Pt2020 = Pt2004×（1+K+P）(t-to)=73.42×(1+0.82%+0.38%) 16+4.3= 93.16（万人）根据年平均增长率法计算出年均粮食单产，其中r为2000年——2005年的年平均增长率的平均值1.03%：a n = ao×（1+r）n式中：an—预测期末作物单产水平（斤/亩）ao—预测基期作物单产水平（斤/亩） r—年平均增长率n—预测年期an2010 = a2004×（1+r）n=683.21×（1+1.03%）5 =726.53（斤/亩）an2020 = a2004×（1+r）n=683.21×（1+1.03%）15=804.93（斤/亩）收集资料得，2010年该地区粮食复种指数为160%，2020年粮食复种指数为163%，并根据表3计算出人均粮食占有量为3374.14吨/万人，由此计算出粮食用地（其中A为复种指数）：2010年耕地保有量=(Pt2010×人均粮食占有量)/( an2010× A)=(83.17万人×3374.14吨/万人)/(726.53斤/亩×160%) =32188.07(hm2)2020年耕地保有量=(Pt2020×人均粮食占有量)/(an2020×A)=(93.16万人×3374.14吨/万人)/(804.93斤/亩×163%)=31943.73 (hm2)根据20世纪末实现小康目标的要求，我国现在人民食物消费和营养的基本目标是每人每年需口粮213kg，由此进行基本农田保护面积预测：2010年人口所需口粮总量=83.17万人×213kg= 177152100（kg）2010年基本农田保护面积=177152100×2÷726.53=32511.09 (hm2）2020年人口所需口粮总量==93.16万人×213kg= 198430800（kg）2020年基本农田保护面积=198430800×2÷804.93=32869.24 (hm2）第五部分实验总结经过一系列的计算，预测了兴义市2010年以及2020年的人口规模以及耕地保有量和基本农田保护面积，预测结果基本符合兴义市当前的发展形势，在未来的时间里，兴义市的人口规模以及各用地还会不断增加。
土地利用规划需求作业
式中：
K——道路、沟渠、林带面积占大田作物轮作地净面积比重，一般取K=3％～4％。计入道路、沟渠、林带面积计算出总面积。
2.蔬菜地面积（基本思路与上面一致，计算毛面积时的考虑因素不同）
（1）确定蔬菜内部需要量(V)。
（2）确定蔬菜的商品率(P)。
（3）确定蔬菜作物总产量(W)。
W=V/（1—P）
（5）确定各类大田作物种植面积(S1)
S1=W/( )
式中：
A——复种指数，复种指数是指一定时期内（一般为1年）在同一地块耕地面积上种植农作物的平均次数，即年内耕地面积上种植农作物的平均次数，即年内耕地上农作物总播种面积与耕地面积之比。
各类大田作物的总产量(W)除大田作物加权平均单产 即年内耕地上农作物总播种面积，即为种植面积（S1）与复种指数（A）的乘积。S1∙A=W/
即：W1=W-W2（W1为人工种植饲料量，W2为其他饲料来源量）；
（4）确定饲料作物加权平均单产( )
（5）确定饲料作物种植面积（S1）A为复种指数
S1=W1/( )
（6）确定饲料作物轮作地净面积(S2)
（7）确定饲料作物轮作地毛面积（S3）确定果品的商品率(P)。
（8）确定果品作物总产量(W)。W=V/（1—P）
（1）根据国家计划任务指标，确定畜产品总产量，再根据各类牲畜平均先进单产确定各类牲畜头数。
（2）确定各类畜群结构，并根据其饲料需要量计算牲畜饲料总需要量（W）。
（3）确定扣除其他饲料来源（W2）的农副产品（包括秸秆、菱藤、落叶）、野生饲料资源（如苋菜、跟头、水萍、水浮莲、榆、杏等）及加工农副产品（麦麸、油饼、酒糟、糖渣、粉渣等）之后的人工种植饲料量。
（6）确定大田作物轮作地净面积(S2)
土地需求量预测
➢ K----道路、沟渠、林带面积占饲料作物轮作地净面积比重 , 一般取2%----3%。
24.04.2023
〔3〕蔬菜地面积
➢确定蔬菜内部需求量〔V〕
➢确定蔬菜商品率〔P〕
➢确定蔬菜作物总产量〔W〕
➢确定蔬菜作物加权平均单产( YF )
➢确定蔬菜作物种植面积〔S1〕
S1
W YF •
A
A为复种指数
<0
Ⅳ
105.1～120.0
<
说明: 现有城市和县城人均建立用地指标应同时符合表1中指标级别
和允许调整幅度双因子的限制要求。调整幅度是指规划人 均建立用地比现状人均建立用地增加或减少的幅度。 人均耕地面积小于1亩的地区,在现状人均建立用地程度允许 采用的规划指标等级中只能采用最低一级。 新建城市和县城的规划人均建立用地指标宜在第3级内确定; 人均耕地小于1亩的地区应在第2级内确定。 首都和经济特区城市的规划人均建立用地指标宜在第4级内确 定;经济特区城市人均耕地小于1亩的可在第3级内确定。 遥远地区和少数民族地区中地多人少的城市和县城,可根据实 际情况确定规划人均建立用地指标,但不得大于平方米/人。
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3.副业用地需求量预测 4.渔业用地需求量 5.〔用材〕林地需求量 Ｆ１＝Ｙ＊Ｒ＊Ｓ／Ｖ Ｆ１为用材林需求量；Ｙ年伐量；Ｒ轮伐期；Ｓ木材自给率；
Ｖ单位面积蓄积量。 6.牧草地需求量预测 S=H/C 确定放牧家畜标准头数〔Ｈ〕 确定牧草地的载畜量〔C〕 C=u*r/n*f C牧草地的载畜量；u牧草地单位面积产草量；r草地利用率；n
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２.村镇用地需求量预测 村镇用地需求量预测方法与城镇用地需求量预测方法
一样。根据村镇规划标准〔ＧＢ５０１８３－９３〕，村 镇人均建立用地指标应符合下表。
土地需求量预测方法与内容
9
3.6.2 人口预测
2）城乡人口预测
城镇人口是指城市、建制镇建成区范围内常住人口。乡村人口 是指村庄、集镇常住人口。流动人口一般不计入城镇与乡村人口， 但在确定建设用地规模时应予以考虑。
新建城镇的规划人均建设用地指标宜在第Ⅲ级内确定，当城镇的
18 发展用地偏紧时，可在第Ⅱ级内确定。
19
20
1）城镇：用地定额指标概算 法
按上述公式分段或逐年确定K值计算。 ──因建设重大项目引起人口变动的，可按劳动力带眷系数法，
即根据新建工业项目的职工数及带眷情况计算人口机械增长。
7
8
受资源、生态条件严重制约的，应按环境容量法确定适宜的人 口规模。
式中：PMAX ──城市的极限人口；PIMAX──自然资源、生态条件供给能 力和某项基础设施支持能力的最大值。
2）城镇人口预测
13
3.6.2 人口预测
2）城镇人口预测
(3) Logistic模型
逻辑斯谛曲线能够比较适合地反映国家或区域城镇人口的增殖规律，那么如 何运用这曲线进行城镇人口的发展预测呢？
这一规律的描述，即城镇人口发展预测模型，后来由比利时数学家维哈尔斯 特（Verhulst）归纳提炼成一般的数学表达式。
土地需求量预测方法和内容
1
3.6.1 概述
1）预测的程序
确定预测目的 —→ 制定预测计划 —→ 收集基础资料 —→ 检验现有资料 —→ 实施预测过程 —→ 分析预测误差。
2）预测的方法
据不完全统计，世界上至今所采用的预测方法达150多种，其中 常用方法15—20种。大致可分为三类：1、定性预测。2、定量预测。 3、综合预测。
耕地需求量的预测方法
耕地需求量的预测方法一、规划目标年粮食总需求量预测1、根据消费水平设计、人口预测结果、工业发展水平确定规划目标年各类粮食的需求量 i Q =∑=nj j q 1 式中：i Q ——规划目标年某种粮食的总需求量（包括小麦、玉米、大豆、稻谷等） j q ——规划目标年i 种粮食j 种用途的需求量（包括：口粮、工业用粮、饲料用粮、种子粮、储备粮等）2、根据规划目标年各类粮食的需求量，确定规划目标年粮食的总需求量∑==mi i Q Q 1 式中：Q ——规划目标年粮食的总需求量；m ——粮食品种；i Q ——规划目标年某种粮食的总需求量二、计算粮食作物播种面积需求量1、根据历年粮食作物播种面积单产的统计资料，利用回归分析方法预测规划目标年的粮食作物播种面积单产y2、计算粮食作物播种面积需求量播S =yQ 式中： 播S ——规划目标年粮食作物播种面积需求量；Q ——规划目标年粮食的总需求量；y ——规划目标年的粮食作物播种面积单产三、规划目标年粮食作物耕地面积预测1、根据历年粮食作物复种指数统计资料，利用回归分析方法预测规划目标年的粮食作物复种指数p2、计算规划目标年粮食作物耕地面积 S=p 播S 式中：S ——规划目标年粮食作物耕地面积需求量；播S ——规划目标年粮食作物播种面积需求量；p ——规划目标年粮食作物复种指数（p =100 粮食作物耕地面积粮食作物播种面积% 四、规划目标年耕地需求量预测 1、根据历年经济作物所种总耕地面积的比例统计资料，利用回归分析方法预测规划目标年的经济作物所占比例g2、计算耕地的总需求量总S =g-1S 式中： 总S ——耕地的总需求量；S ——规划目标年粮食作物耕地面积需求量；g ——预测规划目标年的经济作物所占比例。
测算该地规划年耕地和居民点用地需求量各是多少
1、某地预测到规划期末人口将达到90万，人均粮食占有量500 kg ，蔬菜占有量160 kg ，预测到2010年本地粮食作物平均播种单产将达到15000kg/2hm ，蔬菜平均播种单产将达到30000kg/2hm ，该地区的农作物复种指数为2，城市化水平将达到65%，如果规划年将粮食作物和经济作物（蔬菜除外）播种面积调整到8:2，村镇和城市人均占地指标分别为1002m 和802m ，试测算该地规划年耕地和居民点用地需求量各是多少？ 解：（一）、求该地规划年耕地用地需求量。
已知，到规划期末人口将达到90万，人均粮食占有量500 kg ，蔬菜占有量160 kg ，粮播种单产15000kg/2hm ，蔬菜播种单产30000kg/2hm ，农作物复种指数为2。
公式：()()复种指数粮食播种单产人均粮食占有量总人口粮食用地⨯÷⨯= ()()复种指数蔬菜播种单产人均蔬菜占有量总人口蔬菜用地⨯÷⨯=82÷⨯=粮食用地经济作物用地所以：粮食用地=（900000×500 kg ）÷（2×15000kg/2hm ）=15000 2hm蔬菜用地=（900000×160 kg ）÷（2×30000kg/2hm ）=24002hm又已知，规划年将粮食作物和经济作物（蔬菜除外）播种面积调整到8:2所以， 经济作物需求耕地为：150002hm ÷0.8×0.2=37502hm综上可知，该地规划年耕地的总需求量=150002hm +2400 2hm +37502hm =21150 2hm（二）、求该地规划年居民点用地需求量。
已知，到规划期末人口将达到90万，城市化水平将达到65%，村镇和城市人均占地指标分别为1002m 和802m 。
依据公式：人均用地指标城市化水平总人口城市居民点用地⨯⨯= ()人均用地指标城市化水平总人口农村居民点用地⨯⨯=-1 则：村镇人口占地=900000×35%1002m =31502hm城市人口占地=900000×65%×802m =46802hm所以，居民点用地需求量为=（31502hm +46802hm ）=783002hm。
土地耕地需求量预测
.《土地利用规划学》耕地需求量预测-----------基于回归分析法学院：资源与环境学院班级：2013009姓名：x学号：201300926指导老师：x目录一、趋势外推预测法： (2)1. 绘制时间序列散点图： (2)2. 由最小二乘法求参数： (2)3.进行耕地预测： (4)二、回归预测法： (4)（一）回归分析概述： (4)（二）一元线性回归： (4)1.绘制散点图： (4)2.最小二乘法估计参数： (5)3.回归方程及回归系数的检验： (6)1）拟合优度检验（R2） (6)2）相关系数显著性检验： (8)3）回归方程的显著性检验（F 检验） (9)4. 利用回归模型进行预测： (9) (10)（三）多元线性回归分析：1.建立回归模型： (10)2.最小二乘法估计参数： (11)3.多元线性回归模型的统计检验 (13)(1)拟合优度检验（可决系数与调整的可决系数） (13)(2) 方程的显著性检验(F检验) (15)(3) 变量的显著性检验（t检验） (16)三、总结： (18)耕地需求量预测根据下表进行该地2016年耕地需求量预测方法一：仅根据耕地面积变化趋势进行分析方法二：对耕地面积和人口做回归分析方法三：将耕地面积与人口、粮食产量及化肥施用量做回归分析（本方法不用计算耕地需求量，只列出方程并检验即可）以上三种方法在EXCEL或MATLAB软件中完成，要求步骤完整，排版清晰。
表1：基本资料一、趋势外推预测法：概念：规划区域或单位的耕地面积或建设用地面积的变化是在时间序列上展开的。
随着时间的推移，可以得到一系列依赖于时间的数据Y t=f(t)。
已时间为参数的数列称之为时间序列。
若假定变量的过去变动趋势外延到未来，从而得到预测值期的变量数值，这就是趋势预测法。
1.绘制时间序列散点图：由图可以看出：该地区历年耕地面积变化趋势呈递减趋势且年变化增减幅度大致相等，所以拟合方程为直线方程y=a+bx。
耕地预测
（一）耕地保护的规模预测 1、耕地需求量的预测耕地需求量预测主要依据规划期内国民经济发展和人民生活水平提高对粮食生产的需求量以及耕地的生产力水平等。
因此，预测耕地需求量，除人口外，还需要确定粮食需求总量、播面的单产水平、复种指数、粮经比。
耕地需求量可由下式计算求得：)11(D LF E S +=式中：S 一规划目标年耕地需求量(公顷) E 一规划目标年粮食需求量(公斤) L 一规划目标年粮食作物单产(公斤/公顷) F 一规划目标年耕地复种指数 D 一规划目标年粮作比 （1）粮食总需求预测以人均粮食消费量400千克作为指标。
我国未来人均粮食消费2010年达到450千克/人，2020年达到480千克/人的标准；①粮食生产量预测粮食总需求量＝粮食调入量＋粮食总消费量 粮食总消费量＝总人口数×人均粮食消费量怀化市2010年、2020年人口分别为516.00万人和550.10万人； 按2010、2020年粮食调入量分别以18.0、20.0万吨计算, 测算2010年粮食需求量和2020年粮食需求量 ②粮食作物平均单产预测9年来(1997-2003)怀化市粮食平均单产为5087.50千克/公顷， 世界粮食单产3795千克/公顷 湖南省平均单产5832.09千克/公顷。
③耕地复种指数和粮食作物播种面积预测怀化市粮作比在1997年到2005年间，徘徊在54%至60%之间，平均粮作比为57%。
1997—2005年间怀化市复种指数徘徊在220%至245%，平均耕地复种指数为234%左右。
复种指数＝年内农作物总播种面积 / 耕地面积 ④耕地需求量预测结果通过上述对耕地需求量相关因素的预测，运用)11(DLF E S +=公式对怀化市耕地需求量进行预测。
在此基础上，编制在不同集约程度下耕地需求量方案。
根据怀化市的实际情况，高粮食自给率为97%，低粮食自给率为94%。
具体预测过程见表17。
表17 基于粮食需求的耕地需求量预测方案。
中国耕地需求量的多目标预测与分析
气候 、土壤和地形条件约束下的作物的限制性 ; 第 三 ,AEZ 提供了各种应用的框架 ,例如人口承载潜力 评价和土地规划等 。
以中国土地勘测规划院“基于 AEZ 方法的中国 耕地资源生产潜力评价”课题研究成果为基础 ,将 AEZ 方法评价的我国耕地资源生产潜力 ,折合成蛋 白质和热量标准 ,再按照食物安全需求的人均热量 和蛋白质标准来测算耕地需求量 。在 90 %粮食自 给率和中等投入水平下 ,2010 年 、2020 年人口预测 人口分别按 1317 ×108 、1416 ×108 计算 ,预测得出的 耕地需求量 2010 年分别为 1104 ×108 hm2 和 1101 × 108 hm2 , 2020 年 分 别 为 1111 ×108 hm2 和 1114 × 108 hm2 。
表 2 基于粮食安全目标的耕地需求量 Table 2 The demand of the cultivated land based on
the objectives of food safety
指标
2004 年 2010 年 2020 年
人口 ( ×108) 人均粮食需求 (kg)
13. 00 13. 70 380. 00
(4) 可行性 。未来耕地需求量有多种可能性 ,主 要取决于耕地保护政策 、经济发展速度和规模等约 束 。通过寻找不同条件下耕地变化的时空轨迹 ,选 择政策可行性 、经济可行性和社会可行性等方案 ,以 保障测算结果的可操作性 。 112 基本思路
以保障耕地的粮食安全 、社会经济保障和生态 保护目标为原则 ,按照耕地建设“占补平衡”、耕地保 护数量和质量并重 、不断提高粮食综合生产能力等 要求 ,综合考虑耕地的生产功能 、社会经济发展的空 间承载功能 、生态保护功能 ,分别估算基于粮食综合 生产能力的耕地需求量 、基于资源潜力和增减因素 分析的耕地可供给量 ,在此基础上预测不同社会经 济和生态目标的耕地需求量 。
基于粮食安全的吉林省耕地需求量预测
基于粮食安全的吉林省耕地需求量预测作者：胡海峰卞凤鸣贾玫张荣荣来源：《安徽农业科学》2015年第33期摘要从粮食安全的角度对耕地需求量进行预测，采用多指标构建耕地需求量预测模型。
根据2005～2014年吉林省耕地面积和人口数据，通过预测区域总人口、人均粮食需求量、粮食自给率、粮食播面单产、复种指数、粮作比，结合耕地需求量预测模型，预测得出2020年吉林省基于粮食安全的耕地需求量为535.76万hm2。
这一结果与《吉林省土地利用总体规划（2006～2020年）》确定的耕地保有量551.93万hm2有所偏差，但结果较为合理，且具有预警性。
关键词粮食安全；耕地需求量；预测；吉林省中图分类号 S29 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2015）33-276-03The Prediction of Farmland Demand of Jilin Province Based on Food SecurityHU Haifeng， BIAN Fengming， JIA Mei et al（Land Survey & Planning Institute of Jilin， Changchun，Jilin 130061）Abstract This paper predicts the demand of farmland based on food security，builts the forecasting model of the farmland demand by multiple index. According to the cultivated land area and population data of Jilin Province from 2005 to 2014， through the forecast demand of regional population， per capita grain， grain selfsufficiency， per unit area yield of grain on surface，multiple crop index， food crops proportion， combined with the cultivated land demand prediction model，predict that the farmland demand based on the food security of Jilin Province in 2020 will be 5.357 6 million hm2.The result deviates with the “Jilin Province general land use planning （2006-2020）”， determine 5.519 3 million hm2 of the ownership land， but the result is more reasonable， and a warning.Key words Food security； Farmland demand； Prediction； Jilin Province粮食安全作为国家安全和经济安全的重要组成部分，其根本是满足人们对粮食的基本需求，耕地资源则是衣食之源、发展之本，是粮食安全的最基本条件[1-3]。
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关于预测耕地需求量
————读书报告
耕地利用目的是提供人类生活所需的农产品，这决定了耕地利用方式主要是用于种植业生产。
人类对农产品的需求导致了对耕地的需求。
农产品的供给不仅取决于耕地数量，还与农作物的单产、复种指数有关，如果农作物的单产和复种指数高，则对耕地需要量少，反之，则对耕地的需要量则多。
在耕地需求多样化的工业化社会，为确保食物安全，人们希望研究人口食物的基本需求和食物消费对耕地的基本需求。
因此，研究人口食物消费对耕地的需求量的多少，离不开对农作物的单产和耕地农作物结构、复种指数的分析。
我们重点对农作物生产状况进行了分析，力图从农作物种植结构、粮食总产、单产的历年变化趋势，预测耕地增产潜力，最终确定人口食物消费对耕地的需求量；耕地需求量预测有数学模型预测法、粮食安全角度预测法、部门预测法和基于社会经济发展战略预测法等几种常用方法。
1.对于数学模型法：该类方法主要包括趋势预测法、回归预测法、灰色预测法和其他方法。
由于现代科学技术的发展, 使计算机技术广泛应用于本领域, 现代统计学与计算机的结合使我们摆脱了繁琐的计算过程, 在实际应用具体模型时, 只需利用统计软件即可在短时间内准确地完成。
1.1趋势预测法：趋势预测法是一种传统的以时间序列为研究参数的分析方法, 具体步骤是先将时间序列对应值描绘在以时间为横轴,纵轴为指标时序值的直角坐标系上, 建立散点图, 然后根据序列
的散点图形状, 结合对其发展的具体分析, 选择适当的趋势线方程, 用最小二乘法求解方程中的参数, 再应用所确定的趋势线方程进行预测。
常用的趋势线方程包括直线方程、二次曲线方程、指数方程法。
由于实际应用中的数据是多因素共同作用的结果, 应用趋势预测法近似的模拟耕地面积的变化时难免产生预测误差, 因此, 在计算时需要对各模型预测值与实际值比较确定,同时进行标准误差计算, 确定最优模型。
1.2回归预测法：回归预测法是根据变量之间的相互关系, 利用其他变量的已知值来推断预测变量的数值, 是通过表明两个或几个变量之间关系的数学方程式进行预测的一种方法。
该预测方法需要两组以上时间顺序相同的时间序列, 它们之间存在着相关关系或是因果关系, 但不能是完全确定的函数关系。
耕地面积同许多因素有关, 人口数量、粮食总产量、建设用地增长量和基建投资等方面, 它们之间存在着某种因果关系,通过建立方程Y=f(x1,x2, …xn), 函数关系式, 确定影响因素x1,x2, …xn与耕地面积的回归方程, 线性回归方程Y=a+b1x1+…bnxn , 各参数a, b是应用最小二乘法计算而得。
确定线性回归方程的同时, 必须通过计算相关系数明确耕地面积与其他因素的相关性。
1.3灰色预测法GM(1, 1)灰色系统理论是对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测, 就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测。
由于耕地面积的变化是一个随时间变化的未知量, 近年来应用灰色预测模型对土地需求量进行预测的报道
很多。
应用GM(1, 1)模型法预测耕地需求的预测过程包括以下几步, 首先将历年耕地数量(原始数据)建立数列, 再对该数列X(1) ={x(1)(1) , x(1)(1) , …x(1)(1)}, 加建立新数列dx(1)dt +aX(1)=u, 建立微分方程, 用最小二乘法求解待估计参数和, 进而求解微分方程建立预测模型为X(0)(t) =(1 -ea〔x(0)(1) -uae-a(t-1)〕, 该模型在使用时需要进行精度检验, 灰色预测的优势在于短期预测, 管在对长期预测和波动性较大的数据列方面的拟合较差, 但也广泛被应用于耕地需求的预测。
2.粮食需求角度预测耕地需求量：粮食需求角度预测耕地需求量是从确保粮食安全角度对耕地需求量进行的预测, 需要考虑粮食总需求量、农作物单产水平、复种指数、耕地系数、农作物播种面积和未来人口等因素。
一般根据上述几个或全部因素建立数学模型。
主要包括按复种指数确定耕地需求量和按耕地系数确定耕地需求量两种方法。
2.1 按复种指数确定耕地需求量规划期耕地需求面积为规划期粮食需求量与作物单产和粮食作物复种指数乘积的比值。
即其中较为常用的为Sl =GTF, 其中Sl表示粮食作物占耕地面积, G表示粮食总需求量,F为复种指数, T为粮食作物单产。
通过对规划期人口增长情况的预测和复种指数的确定即可计算目标年的耕地需求面积。
2.2按耕地系数确定耕地需求量一般采用公式S=SlK计算, S为目标年耕地面积, Sl为粮食作物占耕地面积, K为粮食作物占耕地面积的比例, 即耕地系数。
一般耕地系数需要结合地方各业规划进行确定。
基于社会发展战略的耕地需求量预测耕地与社会经济有较大的关联
度, 有很多社会经济指标影响耕地的变化, 如第一、二、三产业产值、社会固定资产投资、人口、全口径财政收入等指标, 一般采用这些指标作为状态变量。
将这些指标与耕地面积进行关联度分析, 确定与耕地的关联系数与关联序, 即对各指标对耕地的影响进行排序, 确定与耕地相关的较为重要指标建立G(1, N)模型, 实现对规划期耕地面积的预测。
本方法应用数据较多, 并且容易遗漏较为重要的指标。