土地利用规划模型
土地利用规划中的土地资源配置优化模型研究曾艺燕
土地利用规划中的土地资源配置优化模型研究曾艺燕发布时间：2023-07-14T05:36:41.343Z 来源：《工程建设标准化》2023年9期作者：曾艺燕[导读] 本研究旨在探讨土地利用规划中的土地资源配置优化模型。
通过对现有的工程建设标准化相关文献和理论进行综合分析，我们提出了一种基于优化算法的土地资源配置模型。
该模型考虑了土地利用规划的关键要素，如土地类型、可持续发展目标和经济效益等。
我们采用数学模型和计算实验相结合的方法，通过对典型案例的模拟和验证，验证了该模型的可行性和有效性。
研究结果表明，该模型能够在保障土地资源可持续利用的前提下，最大化工程建设的经济效益。
广东东图规划科技有限公司广东广州 510000摘要：本研究旨在探讨土地利用规划中的土地资源配置优化模型。
通过对现有的工程建设标准化相关文献和理论进行综合分析，我们提出了一种基于优化算法的土地资源配置模型。
该模型考虑了土地利用规划的关键要素，如土地类型、可持续发展目标和经济效益等。
我们采用数学模型和计算实验相结合的方法，通过对典型案例的模拟和验证，验证了该模型的可行性和有效性。
研究结果表明，该模型能够在保障土地资源可持续利用的前提下，最大化工程建设的经济效益。
本研究为土地利用规划提供了一种科学、可行的土地资源配置方法。
关键词：工程建设标准化、土地利用规划、土地资源配置、优化模型、可持续发展引言：土地利用规划是实现可持续发展的关键，而土地资源的合理配置是其核心问题。
在工程建设标准化背景下，如何优化土地资源的配置成为一个迫切需要解决的挑战。
本研究旨在探讨一种基于优化算法的土地资源配置模型，以实现在保障可持续发展的前提下最大化工程建设的经济效益。
通过综合分析相关文献和理论，我们构建了一个考虑多个关键要素的模型，并通过计算实验验证了其可行性和有效性。
该研究为土地利用规划提供了一种科学、可行的土地资源配置方法，为读者提供了解决土地利用问题的新思路。
土地使用简介(5-6)
长沙的多中心规划图
不同交通方式按0.5小时计算的通勤半径：
自行车 5km
步行 2.5km
公交：10km 地铁：15km 小汽车：20km
本章知识要点：
1. 深入理解交通系统和土地利用的相互关系。 2. 理解区位理论。 3. 了解土地使用的分类方法。 4. 理解汉森模型的建模方法，掌握相关计算。
Ek k N n k Ni k k k y Ej j b x ak D i 1 ij
j 1
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k j 1
k k Ek j jE
k Ej EB E j j k k AR e Ej j k 1 m k 1 m
5. 理解劳瑞模型的建模方法。
交通和区位理论 (zone theory):
普鲁士经济学者。他的学说被认为是经济地理学和 农业地理学的开创者。他被费尔南· 布劳岱尔称为除 了马克思之外十九世纪的最伟大的经济学者。他在 1826年出版的著作《孤立国》(The Isolated State)中， 分析了一系列影响农业土地利用的因素。
土地利用模型 (land use model)：描述地区内部经济活动的 选址行为及其作用结果的土地利用空间分布的数学模型。 a.预测模型 (prediction model)：在一定的制约条件下，对各 种经济主体的选址行动结果的土地利用形态的跟踪模型。 b.优化模型 (optimization model)：在一定的制约条件下，社 会效益目标最大化所对应的土地利用状况。
汉森(Walter G. Hansen)模型
几种土地利用变化模型的介绍
几种土地利用变化模型的介绍1马尔可夫链模型马尔可夫理论是一种用于随机过程系统的预测和优化控制问题的理论，它研究的对象是事物的状态及状态的转移，通过对各种不同状态初始占有率及状态之间转移概率的研究，来确定系统发展的趋势，从而达到对未来系统状态的预测的目的［1］。
马尔可夫链是一种随机时间序列，它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与它过去取什么值无关。
这种性质称为无后效性。
马尔可夫链模型的建立过程：①确定系统状态：研究某一地区的土地利用/覆被变化，首先确定当地的土地利用类型，植被类型，确定其土地利用状态。
②建立状态概率向量：设马尔可夫链在tK 时取状态E1、E2、⋯、En 的概率分别为P1、P2 ⋯Pn而0≤Pi ≤，1则向量［P1、P2 ⋯Pn］称为t K时的状态概率向量。
③建立系统转移概率矩阵：一步转移概率：设系统可能出现N 个状态E1、E2 ⋯En，则系统由T K时刻从Ei 转移到T k+1 时刻Ej 状态的概率就称为从i 到j 的转移概率。
p ij p(E i E j )状态转移概率矩阵：在一定条件下，系统只能在可能出现的状态E1、E2 ⋯En 中转移，系统在所有状态之间转移的可能性用矩阵P 表示，称P为状态转移概率矩阵。
P p ij N N,其中p ij P{E i E j}P11 ?P1n??= [ ? ??]P n1 ?P nnNp ij 1 i 1,2, N j1p ij0 i, j 1,2, N为了运用马尔可夫模型对事件发展过程中的状态出现的概率进行预测，还需要再介绍一个状态概率πj(k) ：表示事件在初始( k=0)状态为已知的条件下，经过k 次状态转移后，在第k 个时刻处于状态E j的概率。
∑j n=1πj(k) = 1从初始状态开始，经过k 次状态转移后到达状态E j 这一状态转移过程，可以看作是首先经过( k-1)次状态转移后到达状态E i(i = 1,2 ? ,n)，然后再由E i经过一次状态转移到达状态E j。
土地利用模型
Ann Reg Sci(2008)42:1–10DOI10.1007/s00168-007-0155-1EDITORIALModelling land-use change for spatial planning supportEric Koomen·Piet Rietveld·Ton de NijsPublished online:6September2007©Springer-Verlag2007Abstract Land-use change is a key factor in the development of the human and physical environment.Models of land-use change help understand this intricate sys-tem and can provide valuable information on possible future land-use configurations. The latter is crucial for policy makers across the globe that have to deal with such varied topics as:urbanisation,deforestation,water management,erosion control and the like.This paper provides a concise introduction to the current state of land-use models,their applications to spatial policy issues and the main research issues in this field.It thus establishes the background for the six papers that make up this special issue on modelling land-use change for spatial planning support.JEL Classification C15·C53·R14·R521IntroductionLand use is the most clearly visible result of human interaction with the biophysical environment.In all but the most inhospitable and remote mountain ranges,deserts and forests,man has altered the pristine landscape through various types of use.Besides the obvious residential,commercial and agricultural uses,land can also serve pur-E.Koomen(B)·P.RietveldFaculty of Economics and Business Administration,Vrije Universiteit Amsterdam,De Boelelaan1105,1081HV Amsterdam,The Netherlandse-mail:ekoomen@feweb.vu.nlP.Rietvelde-mail:prietveld@feweb.vu.nlT.de NijsNational Institute for Public Health and the Environment(RIVM),PO Box1,3720BA,Bilthoven,The Netherlandse-mail:ton.de.nijs@rivm.nl2 E.Koomen et al. poses such as recreation,wood production or biodiversity preservation.The use of land is normally reflected in its outward appearance(land cover),but this relation is more complex than is initially nd can simultaneously be used for differ-ent functions(e.g.,agriculture and recreation)or locally have different main functions related to the same cover(e.g.,nature reserve and wood production).In fact,many authors therefore explicitly distinguish between land cover and land use(Lambin et al. 2001;Turner et al.1995).For convenience,we use the term land use predominantly in this and the following papers,referring to both land cover and actual land use.Changes in land use are amongst the most controversial consequences of human actions,as is clear from the heated debate on urban sprawl(Brueckner2000;Glaeser and Kahn2004).The conversion of land may impact soil,water and atmosphere (Meyer and Turner2007)and is therefore directly related to environmental issues of global relevance.The large-scale deforestation and subsequent transformation of agri-cultural land in tropical areas are examples of land-use changes with strong impacts on biodiversity,soil degradation and the material resources to support human needs (Lambin et al.2003).Land-use change is also one of the relevant factors among the determinants of climate change and the relationship between the two is interdepen-dent;changes in land use may impact on the climate whilst climatic change will also influence opportunities for future land-use(Dale1997;Watson et al.2000).Planners worldwide thus seek to steer land-use developments through a wide range of interven-tions that either constrain certain developments(e.g.,restrictive greenbelt policies)or favour them(e.g.,designation of economic development zones or ecological corri-dors).They also play an active role in shaping the landscape through their own spatial investments in,for example,infrastructure or the creation of more general funds and subsidies,as is exemplified in the Common Agricultural Policy of the European Union.For the formulation of adequate spatial policies the involved parties normally make use of models that simulate possible spatial developments.Such models can support the analysis of the causes and consequences of land-use change(Verburg et al.2004). They facilitate the understanding of the processes at hand and help producing maps of possible future land-use configurations.It is especially the latter possibility that is the topic of the current special issue.As an introduction to the subsequent papers we will briefly discuss here:the typical,policy-related applications of such land-use models,the main characteristics of these models and the current research topics in this field.After providing this general background to the topic of this special issue we will briefly introduce the included papers.2Policy related applications of land-use change modelsSimulations of land-use change provide an important element in studies related to the preparation,development and,to a lesser extent,evaluation of large-scale spatial plans and strategies.Figure1presents these subsequent phases of the spatial planning process as cyclical activity,comparable to the spinning top model for public policy evaluation described by Vedung(1997).Below,we will briefly discuss typical land-use model applications for each of these phases of the spatial planning process.In the preparation phase,simulations of future land use provide policymakers with an impression of the possible developments they face.Based on this knowledge,theyModelling land-use change for spatial planning support3can assess the need for action and start drafting appropriate policy proposals.Typi-cal methods to generate these reference or baseline simulations of future land use are trend analysis and scenario studies.Trend analysis can be used to simulate the possible future state of land-use systems on the basis of observed,past spatial developments. By using various statistical techniques,it is relatively easy to represent autonomous land-use developments as an extrapolation of current trends(Schneider and Pontius 2001;Serneels and Lambin2001).However,such an approach makes no attempt to actually understand the processes that drive land-use change and thus misses a clear theoretical foundation.It is,furthermore,not well suited to simulate long-term developments,non-linear pathways of change or the possible impacts of diverging socio-economic developments.Additional theoretical insights are thus welcomed in these basic empirical–statistical models(Parker et al.2003;Veldkamp and Lambin 2001)and such examples are provided by,amongst others,Chomitz and Gray(1996) and Geoghegan et al.(2004).Scenario analyses are especially suited for long-term studies that deal with a wide array of possible developments and the implied uncertainties.By systematically describing several alternative views of the future,one can simulate a broad range of possible spatial developments,thus offering a full overview of the potential land-use nd-use models are used here to indicate possible future land-use patterns according to the specified scenario conditions,as is demonstrated in numer-ous applications(De Nijs et al.2004;Frenkel2004;Solecki and Oliveri2004;Verburg et al.2008).It is important to note here that each individual outlook to the future in a scenario-study will not necessarily contain the most likely prospects,but,as a whole, the simulations provide the bandwidth of possible changes(Dammers2000).It is not necessary to develop scenarios that are as probable as possible.Instead,the scenar-ios should stir the imagination and broaden the view of the future.As indicated by Xiang and Clarke(2003)important aspects of useful scenario analyses are:plausi-ble unexpectedness and informational vividness.A specific approach that generates possible alternative solutions to land-use allocation problems is offered by optimisa-tion techniques.These calculate an optimal land-use configuration based on a set of prior conditions,criteria and decision variables(Aerts2002;Pijanowski et al.2002).4 E.Koomen et al. Especially the mathematic programming techniques(such as genetic algorithms)that can determine the optimal solution for different,divergent objectives are interesting for policymakers who are interested in the optimal configuration of an area based on different,often conflicting,policy goals(Loonen2007).In the subsequent policy development phase,the implementability of different alter-natives is assessed.Trend and scenario-based simulations of future land use can help here when they contain reference to envisaged spatial policies.The resulting land-use simulations will then offer a depiction of their possible outcomes.Policymakers can thus be confronted with the likely outcomes of their decisions as is demonstrated by Ritsema van Eck and Koomen(2008).A more specific form of this type of ex-ante evaluations is the dedicated assessment of the land-use impact of a single spatially explicit plan or project.Examples of which are offered by studies on the possible impacts of a new location for a large airport(Scholten et al.1999)and assessments of the likely consequences of policy reforms for agricultural land use(Sheridan et al. 2007;Van Meijl et al.2006).These studies might be combined with trend analyses to specifically assess the additional impact of the selected project.The application of land-use models in the evaluation of the impacts of actually implemented policies and strategies is rare,but Geurs and van Wee(2006)provide an interesting exception in their ex-post evaluation of30years of urban development in the Netherlands.3Land-use model characteristics and research prioritiesRecent surveys of operational models for land-use change are numerous.Briassoulis (2000)offers an extensive discussion of the most commonly used land-use change models and their theoretical backgrounds.Waddell and Ulfarson(2003)and Verburg et al.(2004)offer more concise overviews and focus on the future directions of research in thisfield.A cross-sectional overview of current progress on the analysis of land-use change processes,the exploration of new methods and theories and the appli-cation of land-use simulation models is documented in a recent book of Koomen et al.(2007).All surveys show a heterogeneous group of model approaches with con-siderable differences regarding their theoretical backgrounds,starting points,range of applications,mon characteristics to distinguish between models include their temporal resolution(dynamic vs.static models),spatial resolution(zones vs. grids),central objective(land use nd user),simulation approach(determinis-tic vs.probabilistic),simulation process(transformation vs.allocation)and level of integration(sector specific vs.integrated).A more in-depth discussion on these charac-teristics and many theories and methods that underlie most current models is provided elsewhere(Koomen and Stillwell2007).The ongoing advances in computing tech-nology and the rapidly increasing amounts of ever more detailed geographical data-sets help modellers worldwide to develop faster andfiner scaled models of land-use change.Those developments have made it also possible to explore new data-demand-ing and computing-intensive modelling approaches that simulate the behaviour of groups of stakeholders or agents(Parker et al.2003)or microsimulate at the level of individuals(Waddell et al.2003).New technological developments in thefield ofModelling land-use change for spatial planning support5 (three-dimensional)visualisation are particularly helpful in sharing land-use simula-tion results with policy makers and other stakeholders(Borsboom-van Beurden et al. 2006;Rodríguez et al.2007).Combining the strengths of all available concepts,approaches and techniques in stead of elaborating on the approach belonging to the modeller’s own discipline is regarded as one of the most important tasks for future research(Verburg et al.2004). More specifically they list the following priorities in developing a new generation of land-use models:1.Better address the multi-scale characteristics of land-use systems by encompass-ing the scale dependencies of the interrelated socio-economic and biophysical processes at various levels.2.Develop new techniques to assess and quantify neighbourhood effects to betterunderstand the use of such small-scale dependencies that are common in cellular automata based models.3.Pay explicit attention to temporal dynamics to properly incorporate issues as pathdependency,nonlinear pathways of change,feedbacks and time lags.This issue is closely related to the validation of models.4.Further integration of techniques and methods developed in different disciplinesis necessary for modellers to move beyond their own disciplinary traditions and construct truly multidisciplinary models.5.Assess the effects of land-use change and their feedback on land use following pro-cesses as,for example,soil degradation and infrastructure development induced urbanisation.6.Address the interaction between urban and rural areas that is,for example,mani-fest in the possibly unequal development of these areas and the emergence of new multifunctional land-use types.The papers in this special issue deal with a number these issues as will be discussed below.4Layout special issueThis special issue presents a number of papers that aim to strengthen the link between land-use models and their policy-related applications.Thefirst two papers(Hagoort et al.2008;Pontius et al.2008)deal with the calibration and validation of land-use models.A necessaryfirst step to confidently apply any model of land-use change in a policy oriented context.The papers discuss,amongst others,the validity of model out-comes at various scales and the quantification of neighbourhood rules.The following two papers(Shiftan2008;Verburg et al.2008)highlight the importance of integrating different modelling approaches,one of them presenting a multi-scale,multi-model approach to analyzing land-use change.The last two papers(Frenkel and Ashkenazi 2008;Ritsema van Eck and Koomen2008)focus on developing policy-related indica-tors to assess the effects of land-use change,and give explicit attention to the impacts of urbanisation.Table1list the included papers,their relation to the research issues introduced before and the policy themes they try to address.A short introduction to the papers is provided below.6 E.Koomen et al. Table1Overview of the included papers,their related research issues and the policy themes they addressContribution scaledependencies NeighbourhoodeffectsTemporaldynamicsMethodologicalintegrationLand-usechangeeffectsUrban ruralinteractionPolicy themesPontius et al.X Various policythemes;methodologicalcontributionHagoort et al.X X Various policythemes;methodologicalcontributionVerburg et al.X X X X Urbanisation;agricultural landabandonmentShiftan X X Urbanisation andtravel behaviour Frenkel andAshkenaziX X UrbanisationRitsema van Eck and Koomen X X Urbanisation;land-use diversity4.1Calibration and validation of land-use modelsPontius and a large number of other land-use modelling researchers apply methods of multiple resolution map comparison to quantify characteristics for13applications of9different popular peer-reviewed land-change models.Each modelling application simulates change of land categories in raster maps from an initial time to a subsequent time.For each modelling application,the statistical methods compare:(1)a reference map of the initial time,(2)a reference map of the subsequent time,and(3)a prediction map of the subsequent time.The three possible two-map comparisons for each appli-cation characterize:(1)the dynamics of the landscape,(2)the behaviour of the model, and(3)the accuracy of the prediction.The three-map comparison for each application specifies the amount of the prediction’s accuracy that is attributable to land persistence versus land change.Results show that the amount of error is larger than the amount of correctly predicted change for12of the13applications at the resolution of the raw data.The applications are summarized and compared using two statistics:the null resolution and thefigure of merit.According to thefigure of merit,the more accurate applications are the ones where the amount of observed net change in the reference maps is larger.This paper facilitates communication among land change modellers, because it illustrates the range of results for a variety of models using scientifically rigorous,generally applicable,and intellectually accessible statistical techniques.Hagoort,Geertman and Ottens investigate which,how and to what extent land-use related neighbourhood effects play a role in urban dynamics.The inclusion of such effects is the starting point in many Cellular Automata based models of land-use change that support spatial planning.Their research shows that regional and tempo-ral calibration of neighbourhood rules is a refinement in the application this type of land-use models that pays off by increasing the validity of the model outcomes.This questions the appropriateness of land-use model applications that simulate the land-use changes nationally and use the results for regional planning purposes.RegionallyModelling land-use change for spatial planning support7 and temporally calibrated neighbourhood rules better“explain”past land-use changes and their application allows for a better evaluation and justification of spatial policy scenarios and their effects on future land-use dynamics.4.2Integrating different modelling approachesVerburg,Eickhout and Van Meijl describe a methodology in which a series of models has been used to link global-level developments influencing land use to local-level impacts.It is argued that such an approach is needed to properly address the processes at different scales that give rise to the land use dynamics in Europe.The global eco-nomic model ensures an appropriate treatment of macro-economic,demographic and technology developments and changes in agricultural and trade policies influencing the demand and supply for land use related products while the integrated assessment model accounts for changes in productivity as a result of climate change and global land allocation.The land-use change simulations at a high(1km2)spatial resolu-tion make use of country specific driving factors that influence the spatial patterns of land use,accounting for the spatial variation in the biophysical and socio-economic environment.Results indicate the large impact abandonment of agricultural land and urbanization may have on future European landscapes.The high spatial and thematic resolution of the results allows the assessment of impacts of these changes on different environmental indicators,such as carbon sequestration and biodiversity.The global assessment allows,at the same time,to account for the tradeoffs between impacts in Europe and effects outside Europe.Shiftan discusses the advantages and potential of activity-based models for ana-lyzing the effect of land-use policies on travel behaviour.He suggests improvements that will extend the general framework to achieve a better understanding of travellers’responses to various land-use policies and shows its advantages over trip-based models, which simply do not have such capabilities.The improved activity-based approach is illustrated through a case study based on the Portland activity-based model combined with a stated-preference residential choice model.A package of land-use policies—including improved land use,school quality,safety,and transit service in the city centre—is introduced,and their effect on household redistribution and regional travel is tested using this integrated framework.The results of this case study show that the effects of the land-use policies introduced had only marginal effects on regional travel.4.3Developing policy-related indicatorsFrenkel and Ashkenazi measure and analyze urban sprawl in Israel,based on a large sample of urban settlements.Higher sprawl rates were found to correlate significantly with higher population and land-consumption growth rates,which imply a higher con-sumer preference to reside in more sprawling patterns.Variables that are linked with sprawl in Western countries were usually found to be significant in Israel,as well; however,unlike other Western countries,urban sprawl in Israel is rather spatially dispersed,and not necessarily found on the edges of metropolitan areas.Based on8 E.Koomen et al. theirfindings,the authors call for the implementation of more interdisciplinary sprawl measures such as transportation and accessibility,aesthetic and ecological policies.Ritsema van Eck and Koomen present two sets of functional indicators that were implemented and tested for the assessment of spatial aspects of future land-use con-figurations as simulated by a land-use model.This is potentially useful for the ex-ante evaluation of spatial planning policies.The indicators were applied in a Dutch case study and relate to two important themes in Dutch spatial planning:compact urban-isation and mixing of land uses.After a short introduction of these themes,the sets of indicators are presented which are used for their evaluation.These indicators are applied to simulations based on two opposing scenarios for land-use development in the Netherlands up to2030.The proposed indicators allow for a critical compari-son of the land-use patterns in the two scenarios with respect to the selected policy themes.Single indicators capture individual aspects of urbanisation like magnitude, spatial pattern,concentration,compactness and mixing of land uses.It is,however, the combined use of composition and configuration indicators at various scale levels that makes it possible to unambiguously interpret the projected spatial developments. Acknowledgments We thank the Dutch National research programme“Climate Changes Spatial Plan-ning”and the“Environment,Surroundings and Nature”(GaMON)research programme of the Netherlands organization for scientific research(NWO)for sponsoring the work involved in organizing this special issue.Furthermore,we would like to thank the Organising Committee of the European Regional Science Association for allowing a special“Modelling Land-Use Change”session to be held at the ERSA2005 conference in Amsterdam.It was the success of this occasion that provided the inspiration for this special st,but not least,we are particularly grateful to the authors and reviewers who contributed their papers and valuable comments to this issue.ReferencesAerts J(2002)Spatial decision support for resource allocation.PhD Dissertation,Universiteit van AmsterdamBrueckner JK(2000)Urban sprawl:diagnosis and remedies.Int Reg Sci Rev23(2):160–171 Borsboom-van Beurden JAM,Van Lammeren RJA,Bouwman AA(2006)Linking land 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E,Stillwell J,Bakema A,Scholten HJ(2007)Modelling land-use change;progress and applica-tions.In:Geojournal library,vol90.Springer,DordrechtLambin EF,Turner BL,Geist HJ,Agbola SB,Angelsen A,Bruce JW,Coomes OT,Dirzo R,Fischer G, Folke C,George PS,Homewood K,Imbernon J,Leemans R,Li X,Moran EF,Mortimore M, Ramakrishnan PS,Richards JF,Skanes H,Stone GD,Svedin U,Veldkamp TA,V ogel C,Xu J(2001) The causes of land-use and land-cover change,moving beyond the myths.Glob Environ Change 11(4):5–13Lambin EF,Geist HJ,Lepers E(2003)Dynamics of land-use and land-cover change in tropical regions.Ann Rev Environ Resour28:205–241Loonen W,Heuberger P,Kuijpers-Linde M(2007)Spatial optimisation in land-use allocation problems.Chapter9.In:Koomen E,Stillwell J,Bakema A,Scholten HJ(eds)Modelling land-use change;progress and applications.Springer,Dordrecht,pp147–165Meyer WB,Turner BL(2007)Changes in land use and land cover.Cambridge University Press,Cambridge Parker DC,Manson SM,Janssen M,Hoffmann MJ,Deadman 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Data,ISPRS/ICA/DGfK,27–29June,2007,Stuttgart, GermanySchneider LC,Pontius Jr RG(2001)Modeling land-use change in the Ipswich Watershed,Massachusetts, USA.Agric Ecosyst Environ85:83–94Scholten HJ,Van de Velde RJ,Rietveld P,Hilferink M(1999)Spatial information infrastructure for scenario planning:the development of a land use planner for Holland.In:Stillwell J,Geertman S,Openshaw S(eds)Geographical information and planning.Springer,Heidelberg,pp112–134Serneels S,Lambin EF(2001)Proximate causes of land-use change in Narok District,Kenya:a spatial statistical model.Agric Ecosyst Environ85:65–81Sheridan P,Schroers JO,Rommelfanger E(2007)GIS-based modelling of land-use systems;EU Common Agricultural Policy reform and its impact on agricultural land use and plant species richness.Chapter21.In:Koomen E,Stillwell J,Bakema A,Scholten HJ(eds)Modelling land-use change;progress andapplications.Springer,Dordrecht,pp375–389Shiftan Y(2008)The use of activity-based modeling to analyze the effect of land-use policies on travel behavior.Ann Reg Sci(this issue)Solecki WD,Oliveri C(2004)Downscaling climate change scenarios in an urban land use change model.J Environ Manage72:105–115Turner II BL,Ross RH,Sanderson S,Fischer G,Fresco LO,Leemans R(1995)Land Use and land-cover change-science/research plan.IGBP report35/HDP report7.Stockholm/Geneva,IGBP/HDPVan Meijl H,Van Rheenen T,Tabeau A,Eickhout B(2006)The impact of different policy environments on agricultural land use in Europe.Agric Ecosyst Environ114(1):21–38Vedung E(1997)Public policy and program evaluation.Transaction Publishers,New Brunswck,NJ Veldkamp A,Lambin EF(2001)Editorial;predicting land-use change.Agric Ecosyst Environ85:1–6。
理论地理学的土地利用模型分析
理论地理学的土地利用模型分析引言土地利用是指人类对土地资源的开发利用方式。
土地利用模型是研究土地利用规律和预测未来土地利用变化的重要工具。
理论地理学通过模型分析来揭示土地利用的动态过程和机制，为合理规划和管理土地资源提供科学依据。
本文将从理论地理学的角度出发，分析土地利用模型的原理、方法和应用，并探讨未来发展的趋势。
1. 土地利用模型的原理土地利用模型的建立基于理论地理学的基本原理，包括环境约束、经济行为和社会文化等方面的因素。
具体而言，土地利用模型包括以下几个方面的原理：1.1 环境约束原理环境约束原理认为土地利用行为受到自然环境条件的限制。
例如，山地地区适合发展林业和旅游业，而河谷地带适合发展农业和工业。
环境约束原理将自然环境因素与土地利用模型相结合，可以预测不同地区的土地利用类型和变化趋势。
1.2 经济行为原理经济行为原理认为土地利用是由经济活动驱动的。
经济因素包括土地价格、劳动力成本、市场需求等，都对土地利用决策产生影响。
经济行为原理将土地利用模型与经济理论相结合，可以预测不同经济条件下的土地利用决策和变化趋势。
1.3 社会文化原理社会文化原理认为土地利用受到社会文化因素的影响。
社会文化因素包括人口结构、教育水平、文化习惯等，都对土地利用决策产生影响。
社会文化原理将土地利用模型与社会科学相结合，可以预测不同社会文化背景下的土地利用决策和变化趋势。
2. 土地利用模型的方法土地利用模型的建立需要采用适当的方法和技术手段。
目前常用的土地利用模型方法主要包括以下几种：2.1 统计模型统计模型基于历史数据和统计技术，通过建立变量之间的关系模型，从而预测未来的土地利用情况。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。
2.2 神经网络模型神经网络模型模拟人类大脑的学习和记忆能力，通过训练和调整网络参数，来模拟土地利用的演变过程。
神经网络模型可以识别非线性关系，适用于复杂的土地利用模型。
2.3 细胞自动机模型细胞自动机模型是基于元胞（cell）和临近关系的模型，将土地划分为规则的格网，模拟土地利用的演化过程。
几种土地利用变化模型的介绍
几种土地利用变化模型的介绍1马尔可夫链模型马尔可夫理论是一种用于随机过程系统的预测和优化控制问题的理论，它研究的对象 是事物的状态及状态的转移，通过对各种不同状态初始占有率及状态之间转移概率的研究，来确定系统发展的趋势，从而达到对未来系统状态的预测的目的[1]。
马尔可夫链是一种随机时间序列，它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与它过去取什么值无关。
这种性质称为无后效性。
马尔可夫链模型的建立过程：①确定系统状态：研究某一地区的土地利用/覆被变化，首先确定当地的土地利用类型，植被类型，确定其土地利用状态。
②建立状态概率向量：设马尔可夫链在 tK 时取状态E 1、E 2、…、En 的概率分别为P 1、P 2 …Pn 而0≤Pi≤1，则向量［P 1、P 2 …Pn ］称为t K 时的状态概率向量。
③建立系统转移概率矩阵：一步转移概率： 设系统可能出现N 个状态E 1、E 2 … En ，则系统由T K 时刻从Ei 转移到T k+1时刻Ej 状态的概率就称为从i 到j 的转移概率。
状态转移概率矩阵：在一定条件下，系统只能在可能出现的状态E 1、E 2 … En 中转移，系统在所有状态之间转移的可能性用矩阵P 表示，称P 为状态转移概率矩阵。
P =[P 11⋯P 1n ⋮⋱⋮P n1⋯P nn]为了运用马尔可夫模型对事件发展过程中的状态出现的概率进行预测，还需要再介绍一个状态概率πj (k )：表示事件在初始（k=0）状态为已知的条件下，经过k 次状态转移后，在第k 个时刻处于状态E j 的概率。
∑πj (k )=1n j=1从初始状态开始，经过k 次状态转移后到达状态E j 这一状态转移过程，可以看作是首先经过（k-1）次状态转移后到达状态E i (i =1,2⋯,n )，然后再由E i 经过一次状态转移到达状态E j 。
则有： πj (k )=∑πi (k −1)Pij n i=1 (j=1,2,…,n) 如果某一事件在第0时刻的初始状态已知，则可以求得它经过k 次状态转移后，在第k 时刻处于各种可能的状态的概率，完成对这一事件未来发展的预测。
DEM模型在土地利用变化中的应用
DEM模型在土地利用变化中的应用DEM（Digital Elevation Model）是数字高程模型的缩写，是一种利用数字手段构建地理地形等高线模型的方法。
在土地利用变化中，DEM模型可以被广泛应用，以通过分析土地高程、地貌信息等，来预测土地变化趋势、评估土地利用方式、分析土地变化过程等，为地理信息决策提供科学依据，具有重要意义。
一、DEM模型在土地利用变化的应用1.预测土地变化趋势DEM模型可以通过分析土地高程、地貌等信息，推测未来土地利用变化的趋势。
比如，通过对统计局发布的土地利用变化数据进行DEM模型分析，可以预测未来某区域的土地变化方向和速度，从而为相关部门的土地开发规划决策提供依据。
2.评估土地利用方式DEM模型可以通过分析土地高程、地貌等信息，评估不同土地利用方式对环境和资源的影响程度。
例如，通过对某个地区不同土地利用方式的DEM模型分析，可以得出每种方式对地貌、水资源、生态环境等方面的影响程度，从而为该区域的土地开发规划提供价值参考。
3.分析土地变化过程DEM模型可以通过对已有土地利用变化数据的分析，揭示土地变化的过程与原因。
例如，通过对某一地区不同年份的DEM模型数据进行对比，可以发现在某种特定高程或地形条件下的土地变化趋势，从而分析该区域土地变化的驱动因素，为相关部门制定土地开发策略提供参考。
二、DEM模型在土地利用变化中的优势1.提高决策科学性DEM模型可以通过分析土地高程、地貌等信息，完整、系统地揭示土地利用变化的特征与规律，进而为土地开发规划决策提供科学依据，提高决策科学性。
2.提高决策效率DEM模型可以自动对土地利用变化数据进行处理和分析，避免了传统人工处理数据的繁琐过程，提高了决策效率。
3.提高决策精准性DEM模型可以根据具体地区的高程、地貌等信息，对土地利用变化趋势进行量化预测和评估，从而提高了决策精准性。
三、DEM模型在土地利用变化中的应用案例1、DEM模型在土地评估方面的应用以贵州省为例，该省全域山脉密集，因此DEM模型在土地利用评估方面的应用十分广泛。
城市土地利用交通模型
— PECAS模型及其应用
一、概念 二、系统结构 三、活动强度分派/分布模块 四、空间开发模块 五、系统计算流程 六、模型讨论 七、模型应用
一、概念
PECAS (Production, Exchange and Consumption Allocation System)是生产、交易和消费分派系统。该模型 系统建立在一个综合的供求平衡的结构下, 运用不同的技术 参数以及购销两清的市场机制(Market Clearing) , 来模拟各 行业活动生产和消费的各种产品从生产市场到消费市场的各 自流通过程。这些产品包括商品、服务、劳工、用地等。产 品从生产市场到交易市场, 再从交易市场到消费市场的流通 量是根据产品的供求关系、区位、交通(负)效用等, 运用N L(Nested Logit)模型加以分派/分布的。产品流通量再被转 换成交通需求量, 并被加载到交通(道路或公交)。
交易市场某种产品的供应合计（Aggregate Supply， AS）应为销售量（式11）与输入量（式19）之和：
需求合计(Aggregate Demand，AD)则应为购买量 （式15）与输出量（式20）之和：
由此可知，任一交易市场需求超过供应的总量 （Total Excess Demand，TED）应为：
同样地，任一产品c在第z分区（独立于消费过程） 的购买综合效用可表示为：
第z分区a类消费活动使用单位c类产品的购买综合 效用为：
3.5 产品输出和输入量
产品的输出与输入行为发生在分析区域内任一分 区和分析区域外界之间的经济互动过程中。在任一交易 分区k，任一产品c的输入输出量可确定如下：
3.6 购销平衡算法
二、系统结构
PECAS模型中的几个概念：
第七章 城市规划与预测模型(新)
X
j
ij
Si
X
i
ij
Dj
5、城市交通数学模型
建立交通量最优分配模型需要考虑的因素：
1、道路功能的合理划分； 2、交通流对速度的要求；
3、道路使用的经济性；
4、对交叉口流量的限制。
6、学校规划模型
学校规划模型可表述为
{Tij ,W j }Z lg Tij f (W j )W j max
7、城市总体规划数学模型
综合城市模型特点： 1、多层次、多子系统，大或超大规模的数学模型； 2、制约关系复杂； 3、模型的通用性和特殊性； 4、可分解性； 5、子模型之间的共性； 6、数据和信息收集上的困难； 7、模型的高阶性；理论背景与数学模型密切关系
7、城市总体规划数学模型
模型建立的指标
2、城市人口数学模型
1、线性增长模型（linear growth model) p1=p0+a p2=p1+a=(p0+a)+a=p0+2a p3=p2+a=(p0+2a)+a=P0+3a -----pn=pn-1+a=(p0+(n-1)a)=p0+na 其中，基础年人口数；是单位时间内人口 的增长数；是时间单位数
3、土地利用规划模型
第七子模型 EjRk=bk(ck∑pjexp(-tCij)+dkEjs) Ejs为j小区总职工数 EjRk为j小区零售或服务业的职工数 ck为比例常数，相当于商业服务业千人职工指标 t为距离或出行时间费用参数 dk为各零售业与j小区职工数有关的参数 bk为标准化因子
3、土地利用规划模型
w 1 w 2
未来土地利用变化情景模拟模型(GeoSOS-FLUS)
未来土地利用变化情景模拟模型(GeoSOS-FLUS)软件用户手册1.模型与软件简述FLUS模型是用于模拟人类活动与自然影响下的土地利用变化以及未来土地利用情景的模型。
该模型的原理源自元胞自动机（CA），并在传统元胞自动机的基础上做了较大的改进。
首先，FLUS模型采用神经网络算法（ANN）从一期土地利用数据与包含人为活动与自然效应的多种驱动力因子（气温、降水、土壤、地形、交通、区位、政策等方面）获取各类用地类型在研究范围内的适宜性概率。
其次，FLUS模型采用从一期土地利用分布数据中采样的方式，能较好的避免误差传递的发生。
另外，在土地变化模拟过程中，FLUS模型提出一种基于轮盘赌选择的自适应惯性竞争机制，该机制能有效处理多种土地利用类型在自然作用与人类活动共同影响下发生相互转化时的不确定性与复杂性，使得FLUS模型具有较高的模拟精度并且能获得与现实土地利用分布相似的结果。
GeoSOS-FLUS软件是根据FLUS模型的原理开发的多类土地利用变化情景模拟软件，是在其前身------地理模拟与优化系统GeoSOS的基础上的发展与传承。
GeoSOS-FLUS软件为用户提供进行空间土地利用变化模拟的功能，在对未来土地利用变化进行模拟时，需要用户先应用其他方法（系统动力学模型，或马尔科夫链）或使用预设情景来确定未来土地利用变化的数量作为GeoSOS-FLUS 的输入。
GeoSOS-FLUS软件是在Visual Studio 2010平台上基于C++语言及一系列C++开源库开发的软件。
软件的输入输出采用遥感影像处理底层库GDAL 1.9.2 (/)，因而软件可以读入各种格式的遥感影像数据及其投影坐标，并输出带坐标和投影的tiff影像模拟结果；软件界面采用Qt 4.8.5 (https://www.qt.io/download/)，能实时显示模拟区域的土地利用变化过程，方便用户的使用；软件采用的神经网络算法来自强大的Shark 3.1.0库(http://image.diku.dk/shark/)，能较快的获得各类土地分布的适宜性概率。
土地利用规划第六章
第一节 土地利用结构
线性规划模型： opti Z=f(x) s.t. g(x)≥B x≥0
式中， opti —目标函数；Z取最大值或最小值； s.t. —约束条件； g(x)—约束函数；B—具体的约
第六章 土地利用结构与布局
第一节 土地利用结构
一、土地利用结构的概念和作用
（一）什么是土地利用结构
1．结构：在一定时期内同一总体中各部分所占 的比重，表示在一个总体内部多元的对比关系。
2．土地利用结构：指国民经济各部门占地的比 重及其相互关系的总和，是各种用地按照一定 的结构方式的集合。
3．用地结构与经济结构的关系：关联性——宏 观经济调控手段。
一、土地利用分区模式（宏观）
（一）概念
依据土地利用的地域分异规律，对土地利用进行空间划 分的过程。分区的依据是土地利用的地域分异规律，一 般可分为土地利用的地域分区和用地分区。在地域分区 基础上进行用地分区。
第二节 土地利用布局
（二）土地利用地域分区
1、概念：依据土地利用和保护的主导方向，对土地利用进行空间 划分的过程。
⑶目标函数 2.系统优化 ⑴结构优化分析 目标函数的最大值为9.33×1010元，即在以上优化结构 条件下，2000年南京市国内生产总值（GDP）为933亿元。
第二节 土地利用布局
土地利用布局是对土地利用形式按土地利用结构在空 间上布局，因此，把土地利用结构的时空布局形式称 做土地利用总体规划模式，有土地利用分区模式和土 地利用类型模式。
第一节 土地利用结构
（二）综合法(具体操作见教材P97)
综合法是在单项用地计算的基础上采取逐项逼近，借以 达到土地面积综合平衡，即达到面积数量平衡和空间布局平衡。
8土地规划和估价模型
在多目标规划问题的求解中，非劣解可以用图说明。在图中， 就方案①和②来说，①的目标值 2 f 比②大，但其目标值 1f 比②小，因此无法确定这两个方案的优与劣。在各个方案之 间，显然：③比②好，④比① 好，⑦比③好，⑤比④好。而 对于方案⑤、⑥、⑦，它们之间无法确定优劣，而且又没有 比它们更好的其他方案，所以它们就被称之为多目标规划问 题的非劣解或有效解，其余方案都称为劣解。所有非劣解构 成的集合称为非劣解集。
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(2)约束条件 本模型共有 15个约束条件：总耕地面积限制； 水田面积限制；水地面积限制；旱地面积限 制；水地玉米播种面积约束；旱地玉米播种 面积约束；水地高梁播种面积约束；旱地高 梁播种面积约束；杂粮播种面积约束；水地 复种面积约束；旱地复种面积约束；棉花需 求量约束；油料播种面积约束；大麻播种面 积约束；经济收入要求。
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（3）目标函数。 使全区种植业总产值达到最大值（以 1980 年 不变价格计算）。 （4）模型参数的白化。 运用灰色预测方法，建立了 GM（1，1）预 测模型群，对各类耕地面积以及主要农作物 的单位面积产量作了预测，由此确定了模型 中有关灰色参数的白化值。
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（4）约束模型 约束模型的理论依据是：如果规划问题的某一目标 可以给出一个可供选择的范围，则该目标就可以作 为约束条件而被排除出目标组，进入约束条件组中。 假如，除了第一个目标外，其余目标都可以提出一 个可供选择的范围，则按上述思路，该多目标规划 就可以转化为单目标规划问题。
（1）一元回归方程更新模型 运用多层次、多因素模糊综合评判法求取影 响土地级别的因素综合分值， 并与地价建立 的一元线性回归模型 y=ax+b 或指数模型 y=(1+x) r 求取各级别（或各均值地域用规划模型
土地利用规划模型
多目标线性规划模型
多目标规划模型
▪ 3）多目标规划求解
✓ 效用最优化模型
基于这样一种假设：规划问题的各个目标函数可以通过一定的方式进行求 和运算。这种方法将一系列的目标函数与效用函数建立相关关系，各目标之间 通过效用函数协调，从而使多目标规划问题转化为传统的单目标规划问题
考虑目标间权重则
多目标线性规划模型
多目标线性规划模型
多目标规划模型
▪ 4）多目标规划实例
✓ 模型约束条件
多目标线性规划模型
多目标规划模型
▪ 4）多目标规划实例
✓ 模型计算及结果分析
从求解结果看，基本达到了纯收入期望值（1500万元/a）和总投入期望值 （728万元/a），土壤流失量低于期望值（9375t/a），达到规划目标的要求； 土地利用结构中农林牧用地的比例为1.2：3.6：1，与北京市农业自然区划中 所定东北部山区土地利用比例基本吻合
白化矩阵。
多目标线性规划模型
多目标规划模型
▪ 1）数学描述
多目标线性规划模型
多目标规划模型
▪ 2）多目标规划的非劣解
在图中，就方案①和②来说，①的目标值比 ②大，但其目标值比 ②小，因此无法确定这两 个方案的优与劣。在各个方案之 间，显然：③ 比②好，④比①好，⑦比③好，⑤比④好。而对 于方案⑤、⑥、⑦，它们之间无法确定优劣，而 且又没有比它们更好的其他方案，所以它们就被 称之为多目标规划问题的非劣解或有效解，其余 方案都称为劣解。所有非劣解构成的集合称为非 劣解集。
多目标规划模型
▪ 3）多目标规划求解
✓ 罚款模型
如果对每一个目标函数，规划决策者都能提出一个所期望的值
（或称满意值） fi* ，那么，就可以通过比较实际值 f i 与期望 值 fi* 之间的偏差来选择问题的解。
第二章土地利用规划理论方法
• 工作方法——一个三维结构予以描述
29
可持续发展理论
• 持续发展是既满足当代人的需要，又不对 后代人满足其需要的能力构成危害的发展。
• 土地数量的有限性和土地需求的增长性构 成土地资源持续利用的特殊矛盾。
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生态经济利用原理
• 土地系统是土地经济系统和土地生态系统的耦合
• 生态经济系统结构和功能——包含着人口、环境、 资源、物资、资金、科技六大基本要素。生态经 济系统是典型的耗散结构，具有物质循环、能量 流动、信息传递、价值增值四大功能
• 生态经济平衡和调控——是以生态平衡为基础的、
与经济平衡有机结合而成的一种平衡形态。是生
态平衡和经济平衡的矛盾统一。对生态系统进行
调控应遵循以下原则：a，循环再生原则；b，协
调共生原则；c，持续稳生原则
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第三节 土地规划的研究方法
• 一、系统分析法 • 二、统计分析法 • 三、比较择优法
土地利用是一项复杂 的系统工程，采用系统 分析方法，可以分析清 楚这项复杂系统的结构、 层次以及层次之间的关 系、整体目标；帮助我 们从整体的高度去研究 土地利用问题
• 研究方法——系统分析和系统综合是以取得满意的系统整 体效益为目标，为寻求解决土地利用问题的最优策略、最
优方案所采用的各种定性和定量分析方法的总称，其核心 是模型化方法。
• 技术方法——以计算机为核心，包括航测、遥感、GIS和 GPS等多种现代技术在规划中的应用。
• 管理方法——先进的组织管理技术
土地利用规划理论及方法
• 土地利用规划原理 • 土地利用规划理论 • 土地利用规划方法
1
土地规划的原理
• 一、地域分异规律 • 二、生态经济规律 • 三、集约经营规律 • 四、区位规律
城市规划方案中的土地供给和需求预测模型分析
城市规划方案中的土地供给和需求预测模型分析随着城市化进程的不断加速，城市规划成为了一个日益重要的议题。
城市规划的核心问题之一就是如何合理地预测土地供给和需求，以便为城市的可持续发展提供科学依据。
本文将从土地供给和需求预测模型的分析角度，探讨城市规划方案中的土地问题。
一、土地供给预测模型分析土地供给是城市规划中的一个重要考虑因素。
在城市发展过程中，土地供给的充足与否直接影响到城市的发展速度和质量。
因此，建立科学的土地供给预测模型是城市规划中的一项关键任务。
1.1 基于历史数据的土地供给预测模型基于历史数据的土地供给预测模型是一种常用的方法。
通过对过去一段时间内土地供给的数据进行分析和建模，可以预测未来一段时间内的土地供给情况。
这种方法的优点是数据可靠性高，但也存在一个问题，即历史数据无法完全反映未来的土地供给变化。
1.2 基于经济发展模型的土地供给预测模型基于经济发展模型的土地供给预测模型是一种较为综合的方法。
它将城市的经济发展水平、人口增长率、产业结构等因素考虑在内，通过建立经济发展模型来预测未来土地供给的变化趋势。
这种方法的优点是能够考虑到多个因素的综合影响，但也存在一个问题，即模型的建立需要较为复杂的计算和数据支持。
1.3 基于空间规划模型的土地供给预测模型基于空间规划模型的土地供给预测模型是一种较为新颖的方法。
它将城市的空间规划、土地利用等因素考虑在内，通过建立空间规划模型来预测未来土地供给的变化趋势。
这种方法的优点是能够考虑到土地利用的空间分布特征，但也存在一个问题，即模型的建立需要较为复杂的计算和数据支持。
二、土地需求预测模型分析土地需求是城市规划中的另一个重要考虑因素。
合理预测土地需求的变化趋势，有助于科学规划城市的土地利用结构，提高土地利用效率。
2.1 基于人口增长模型的土地需求预测模型基于人口增长模型的土地需求预测模型是一种常用的方法。
通过对人口增长率、人口密度等因素进行分析和建模，可以预测未来一段时间内的土地需求情况。
土地利用总体规划的刚性与弹性
参考内容二
引言
随着社会经济的快速发展，土地资源的需求和压力日益增大。为了实现土地资 源的可持续利用，土地利用弹性规划作为一种动态的规划方法逐渐受到。本次 演示旨在探讨土地利用弹性规划的理论基础、应用实践及未来研究方向，以期 为土地资源合理配置和可持续发展提供参考。
文献综述
土地利用弹性规划的研究起源于20世纪90年代，其核心思想是在规划过程中保 留一定的灵活性，以应对环境变化和不可预见的需求。国内外学者从不同角度 对土地利用弹性规划进行了研究，主要包括以下方面：
4、引入公众参与机制。通过广泛征求公众意见、开展公众听证会等方式，为 公众参与土地利用规划提供平台，增强规划的民主性和科学性。
5、加强与开发商和利益相关方的沟通合作。在确保公共利益的前提下，与开 发商和利益相关方进行充分沟通合作，寻求共赢的解决方案。
6、引入智能技术手段。运用大数据、人工智能等先进技术手段，对土地利用 情况进行实时监测和分析，为规划调整提供科学依据。
广东省土地利用总体规划是一项具有重要意义的战略性规划。通过实施规划， 将有助于实现广东省土地资源的合理配置和高效利用，推动经济、社会和环境 的协调发展。
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弹性控制的主要途径包括：
1、制定弹性的土地利用指标。在刚性控制的基础上，为各类用地留出一定的 弹性空间，以便在特定情况下进行调整。
2、建立动态的规划调整机制。根据实际情况和发展需求，定期对规划进行评 估和调整，使其始终保持适应性和前瞻性。
3、加强与相关规划的协调。与城市总体规划、生态环境保护规划等相关规划 进行充分协调，确保土地利用规划与其它规划相互衔接、相互补充。
一、土地利用规划的刚性控制
刚性控制是土地利用规划的核心，它强调规划的权威性和执行的强制性。通过 刚性控制，我们可以确保土地利用的总体方向和结构符合国家政策法规和相关 标准，防止土地资源的滥用和无序开发。
土地评价课件--土地评价与规划模型
归类法：
它是针对一定土地利用方式的潜力大小或 适宜性及适宜程度，以定性方式将评价结 构表示成不同类别等级，
例如：美国农业部的土地潜力分类和联合国 粮农组织的土地适宜性分类。
数值法，或称参数法：
原理：选出决定土地生产能力的诸要素，根据这 些要素的特点定出评价标准，并对某种土地利 用方式的潜力或适宜性求得不同的指数，然后 对各项指数进行数字运算得出总指数，借此对 土地作出等级评定。
研究对象
土地
土地的概念； 具体工作针对不同的子集，首先界定工作对象。
土地适宜性评价，农用地分等，城镇土地定级 估价，城镇土地分等与基准地价平衡等
影响因素和体系
自然 社会 经济 技术
影响土地等级、价格的因素，可按照因素与土地的关系及影响范 围分为
一般因素 区域因素 个别因素
（一）一般因素 一般因素是指影响土地等级价格的一般、普遍、共同的因素。 1．行政因素 行政因素主要是指国家政策对土地等级价格的干预。 影响等级地价的行政因素有： 土地制度、住房制度、城市规划、地价政策、税收政策、交通管 制和行政隶属变更等。
定量评价
概念：是通过土地组成要素的度量指标和特定土地 利用类型对土地性状要求的比较，来确定土地的 质量等级。
优点：是“量”的概念非常明确，也便于对评价出 的土地质量进行对比。
缺点：主要是土地组成要素的度量指标与土地质量 等级的对应关系在确定上或多或少带有主观性， 而且也难以考虑诸因素共同作用而产生的综合效 应；定量评价一般不能提供不同生产形式之间比 较。
土地分等定级
城镇分等定级 农用地分等定级
土地地价体系
基准地价 标定地价 交易底价或交易评估价 成交地价 地价之间关系
土地利用覆盖变化的空间模型
CLUE-S模型模块的组成
1、土地利用类型转换规则
（受土地利用类型变化可逆性的影响） 土地利用类型转移弹性 表示：0~1的相对弹性系数（ELASU）。
表明转换可能性的大小。 数值越接近于1表示转移的可能性越小：如建设用 地向其他地类的转换；数值越接近于0表示转移的 可能性越大，如未利用地向其他地类的转换。
3. 通过回归模型进行计算得出回归系数，并用ROC曲线进行检验。
4. 进行需求分析，综合考虑土地利用状况及其未来的经济社会 发展，假定不同情境下的土地利用需求。
5. 土地利用变化弹性系数的确定。
CLUE-S模型的特点：
自然驱动因子与人文驱动因子的综合
综合性
空间分析与非空间分析的综合 基于经验的统计模型和基于过程的动态模型
空间模型分类
GEOMOD模型
基于元胞自动机的土地利用/土地覆被变化的模 拟模型。
SLEUTH模型
由Clarke(1997)基于元胞自动机的城市增长模型 (UGM)和土地利用/土地覆盖模型（DLM）基础上的 集成。 ……..
CLUE-S模型
（the conversion of Land Use and its Effects at Small region extent）
① 确定参加空间分配的栅格单元。（“保护栅格”、 ELASU =1不参与分配运算） ② 计算各土地利用类型在每个栅格单元上的总概率。
③ 对各土地利用类型赋相同的迭代变量值，并按照每一栅格单元上各土地利用 类型分布的总概率从大到小对各栅格的土地利用变化进行初次分配。 ④ 对初次分配面积进行比较，若土地利用初次分配面积小于土地需求面积则 增大迭代变量值；反之，则减小迭代变量值，然后进行土地利用变化的第二 次分配。 ⑤ 重复步骤2-4，直到各土地利用类型的分配面积与土地需求面积相等为止， 然后保存该年的分配图，并开始下一年土地利用变化的分配。
土地利用变化的数学模型解析
土地利用变化的数学模型解析鲁春阳1 ，齐磊刚2 ，桑超杰3（1. 西南大学地理科学学院，重庆北碚400715 ；2. 河南中化地质测绘院有限公司，河南郑州450011 ；3.南昌有色冶金设计研究院，江西南昌330002 ）摘要：本文归纳了目前在研究土地利用变化中广泛采用的一些数学模型，并对每种模型的涵义和意义进行了解析。
按照模型反映的内容不同，将其分为三大类：（ 1）土地资源数量变化模型；（2 ）土地资源质量变化模型；（3 ）土地资源空间变化模型。
总结了每类模型的特点和不足之处。
关键词：土地利用变化；模型；解析区域土地利用变化已成为全球变化研究的热点问题，国际地圈- 生物圈计划（IGBP ）和全球变化中的人文领域计划（HDP ）在1995 年联合提出了“土地利用和土地覆盖变化”研究计划［1］。
地学界利用遥感与GIS 技术对不同区域的土地利用变化现象进行了大量的案例研究［2 ，3 ，4］，在这些案例的基础上，陆续提出了一系列分析区域土地利用变化的模型与模型框架［5 ，6］。
这些模型从不同的角度反映土地利用的数量、质量和空间格局变化。
我国学者在这方面也进行了大量研究，但大多是引进外国学者的模型成果，而且有些数学模型还有待于完善。
1 土地资源数量的变化1.1 土地利用动态度在区域土地利用变化过程中，耕地、林地等用地类型由于关系到区域食物安全与生态安全而备受关注。
为了反映这些类型用地面积的变化幅度与变化速度以及区域土地利用变化中的类型差异，利用土地利用动态度模型分析土地利用类型的动态变化，可以真实反映区域土地利用类型的变化剧烈程度。
单一土地利用动态度的表达式：式中, Ｋ为研究时段内某一土地利用类型动态度; Ｕa, Ｕb 分为研究初期及研究末期某一土地利用类型的数量; Ｔ为研究时段长,当Ｔ的时段设定为年时, Ｋ的值就是该研究区某种土地利用类型年变化率。
综合土地利用动态度：式中：LC 为土地利用变化率，反映土地资源数量变化程度；LC i 为测量开始时第i 类土地利用类型面积，是测量时段内第i类土地利用类型转化为非i 类土地利用类型面积的绝对值；T 为监测时段长度，当T 的时段设为年时，LC 的值就是该研究区土地利用年变化率。
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人工神经网络及在土地集约利用评价中的应用摘要：土地资源是人类赖以生存和发展的、无法替代的自然环境资源，它既是环境的重要部分，又是其他自然环境资源和社会经济资源的载体。
土地规划方案的优与劣，对土地及其衍生物有着直接或间接的影响。
人工神经网络是人工智能的重要分支，具有自适应、自组织和自学习的特点，已经在信息、医学、经济、控制等领域得到广泛应用。
本文主要对人工神经网络的发展，基本原理做了介绍，并举例分析了其在土地集约利用评价中的应用。
关键词：人工神经网络；土地利用规划；土地集约利用；原理；应用；1 人工神经网络概述人工神经网络（ANN）是在现代神经科学研究成果基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理的一种智能化方法。
人工神经网络反应了人脑功能的基本特性，但并不是人脑的真实描述，只是人脑的抽象、简化与模拟。
它是一门涉及医学、神经生理学、信息学、人工智能、数理学、计算机学等多个领域的新兴前沿学科，它具有复杂的非线性动力学特性、并行处理机制、学习、联想和记忆功能，以及高度自组织、自适应能力和灵活性。
因此吸引了众多的神经生理学家、心理学家、数理学家、计算机与信息科学家及工程师对人工神经网络进行研究和应用。
人工神经网络作为人工智能的一个分支，在近二十年来日益成为当代高新科技领域中竞争的热点。
目前关于人工神经网络的定义尚不统一，结合人工神经网络的来源、特点及定义，可将其表述为：人工神经网络是模仿脑细胞结构和功能、脑神经结构以及思维处理问题等脑功能的新型信息处理系统。
1.1人工神经网络的发展过程人工神经网络的研究始于1943 年心理学家和数学家W.Pitts 提出的神经网络最早的数学模型，称为MP模型，从而开创了人工神经网络研究的时代。
人工神经网络的发展过程总体可以分为四个阶段：（1）形成时期第一个神经元模型（M-P 模型），他们的努力奠定了网络模型和以后神经网络开发的基础。
1951 年，心理学家Donala O. Hebb 提出了连接权值强化的Hebb法则，为构造有学习功能的神经网络模型奠定了基础。
1954 年，生物学家Eccles 提出的真实突触的分流模型为神经网络模拟突触的功能提供了原型和生理学的证据。
1956 年，Uttley 发明了一种由处理单元组成的推理机，用于模拟行为及条件反射。
1960 年，Widrow和Hoff 提出了自适应线性元件Adaline网络模型。
这些研究对于神经网络的基础理论与应用发展起到关键作用。
（2）低谷时期在第一次神经网络研究热潮中，人们忽视了其本身的局限性。
1969 年Minskyh 和Papert 经过多年的研究，提出了对当前成果的质疑，指出当前的网络只能应用于简单的线性问题，却不能有效地应用于多层网络，由此开始了神经网络的低谷期。
1972 年，芬兰的Kohonen 教授，提出了自组织映射（SOM）理论，1980 年福岛邦彦发表的“新认知机”（Neocognitron）是视觉模式识别机制模型。
低谷时期的许多重要研究成果都为日后神经网络理论研究打下了坚实的基础。
（3）复兴时期1982 年，美国物理学家Hopfield 博士提出了Hopfield 模型理论，他证明了在一定条件下，网络可以达到稳定的状态。
在他的影响下，大量学者又重新开始了对神经网络的研究。
1986 年，由美国的Rumelhart 和McCkekkand 提出了PDP网络思想，再一次推动了神经网络的发展。
1995 年，Jenkins 等人开始研究光学神经网络（PNN），建立了光学二维并行互连与电子学混合的光学神经网络系统。
经过多年的发展，目前已有上百种的神经网络模型被提出与应用。
（4）发展时期20 世纪80 年代，随着人工神经网络在世界范围内的复苏，我国也逐步掀起了对其的研究热潮。
1987年，在美国加州召开了第一届国际神经网络学会。
90 年代，国内外许多学者进一步完善和发展了神经网络领域。
特别是通过神经网络方法来解决非线性系统的控制问题，并取得了突出的成果。
1995 年Jenkins 等人研究了光学神经网络（PNN），建立了光学神经网络系统。
2000 年，Setiono 提出了快速规则抽取算法。
2004 年，提出了用于计算混沌神经网络最大Lyapunov 指数的一种算法，基于最大指数的计算，研究网络混沌区域的分布和特征，可以合理的选择网络参数。
如今的人工神经网络仍处于快速发展之中。
1.2人工神经网络的基本原理人工神经网络是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络。
它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。
它实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
（1）神经元与神经网络结构人工神经网络由神经元模型构成, 这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布和结构。
神经元作为人工神经网络的基本处理单元，是生物神经元的抽象、简化和模拟。
抽象是从数学角度而言，模拟是以神经元的结构和功能而言。
一般形式神经元如图-1所示。
其中的权值w即代表神经元之间的连接强度,f(x)是激发函数,一般为非线性函数"图4.1可进一步建立起更接近于工程的数学模型,成为一个多输入单输出的非线性器件"。
人工神经网络具有下列特点：图-1 形式神经元模型①对于每个节点i, 存在一个状态变量X i;②从节点j 至节点i, 存在一个连接权系统数W ij;③对于每个节点i, 存在一个阈值H i;④对于每个节点i, 定义一个变换函数f i (X i,W ij , Hi ) , i≠j; 对于最一般的情况, 此函数取f i (Σ,W ijX i- Hi) 形式。
（2）多层神经网络人工神经网络是指为了模拟动物神经细胞群学习特性的结构和功能而构成的一种信息处理系统,由于拥有很强的适用于复杂环境和多目标控制要求的能力,并具有以任意精度逼近任意非线性连续函数的特性而适用于复杂系统的控制应用领域"典型多层神经网络如图-2所示。
图-2 典型多层神经网络模型1.3人工神经网络类型人工神经网络的结构基本上分为两类, 即递归(反馈) 网络和前馈网络, 简介如下。
（1）递归网络在递归网络中, 多个神经元互连以组织一个互连神经网络, 如图-3所示。
有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。
因此, 信号能够从正向和反向流通。
Hopf ield 网络、Elmman 网络和Jo rdan 网络是递归网络有代表性的例子。
递归网络又称反馈网络。
图-3 递归网络（2）前馈网络前馈网络具有递阶分层结构, 有一些同层神经元间不存在互连的层级组成。
从输入层至输出层的信号通过单向连接流通; 神经元从一层连接至下一层, 不存在同层神经元间的连接, 如图-4所示。
图中, 实线指明实际信号流通而虚线表示反向传播。
前馈网络的例子有多层感知器(ML P)、学习矢量量化(LVQ ) 网络、小脑模型连接控制(CMAC) 网络和数据处理方法(GMDH )网络等。
图-4 前馈网络人工神经网络的具体模型类型多样，下面对重要的几种网络模型作简要介绍。
（1）BP网络典型即网络结构如图-5所示"BP网络通常有一个或多个隐含层,隐含层中的神经元均采用sigmoid型变换函数,输出层的神经元采用纯线性变换函数"对于一个基本的BP神经元,它具有R个输入,每个输入都通过一个适当的权值w与下一层相连,网络输出可表示成a=f(w*P,b)。
图-5 典型BP网络结构（2）径向基网络径向基函数RBF神经网络(简称径向基网络)是由J.Moody和cDarken于20世纪80年代末提出的一种神经网络结构,它是具有单隐含层的三层前馈网络,如图-6所示"隐含层神经元采用径向基函数作为转换函数,通常采用高斯函数作为径向基函数,它具有形式简单!径向对称!光滑性好和任意阶导数存在的优点。
图-6 径向基网络结构图（3）线性神经网络线性神经网络是最简单的一种神经元网络,它可以由一个或多个线性神经元构成"线性神经网络的每个神经元的传递函数为线性函数,因而线性神经网络的输出可以取任意值"线性神经网络采用Widrow-hoff学习规则,也称为LMS(least Mean squre)算法来调整网络的权值和阈值。
1.4人工神经网络应用人工神经网络以其独特的结构和处理信息的方法, 在自动控制、图像处理、模式识别、传感器信号处理、机器人控制、信号处理、焊接、地理、数据挖掘、电力系统、军事、交通、矿业、农业和气象等许多实际应用领域展现出了卓越性能。
下面介绍几种常用神经网络的应用：BP网络的应用大体有分类、函数逼近、优化预测等方面，。
尤其是对时间序列的预测更有实用价值, 像国民经济和人口发展等计算都可用BP 网络来建模与拟合。
BP网络的优点: BP 网络在分类与识别方面的性能优越, 可以快速高效的对机械故障进行诊断, 比传统的谱分析诊断技术效率大大提高型。
存在的不足有: ①网络的容错性和鲁棒性差,难以保证在线实时机械故障诊断、监测和预报的精准度。
② BP算法的收敛速度较慢, 且网络隐层节点个数的选取尚缺少统一而完整的理论。
ART 网络在语音、图像、文字、识别等模式识别领域的应用广泛，还可以应用与数据挖掘, 从大量数据中搜索并发现稳定而有意义的模式。
其优点是: 聚类效果好、稳定性强、对于环境变化有良好的自适应能力、算法简单高效。
不足之处:ART 网络为确定合理的诊断模型和参数, 网络结构须进一步学习和优化。
RBF 神经网络已经成功地应用于函数近似、模式分类、系统建模、模式识别、信号处理等领域。
RBF 的优点是与其网络结构简单、非线性逼近能力强、收敛速度快以及全局收敛等优点。
RBF 在函数逼近方面还有许多方面需要进一步研究。
Hopfield是一种反馈神经网络模型, 具有在高度连接下的神经网络依靠集体协同能自发产生计算行为。
其应用领域有: 图像识别, 加工车间调度, 电力系统最佳消耗计算, L S I 优化布局, 线性系统模型参数估计, 最佳调节器设计, 电磁场并行计算, 并行运动估计等。
Hopfield网络的优点有: 在线性规划问题中, 霍普菲尔德回避了用纯数学方法(单纯形法) 来研究该问题。
在模数转化时, 一旦硬件电路实现后, 如果在输入端加入模拟电压值, 那么在其几个神经元上立即(实时) 地显示出所对应的输出数字信号。
模糊神经网络集合了模糊理论和神经网络的优点, 由其独特的应用特性, 是目前研究的热点之一。
目前模糊神经网络在窑炉、工业机器人控制等领域应用较广。
其存在的问题有: ①自适应和自调整性能差, 抗干扰能力弱, 难以实现实时控制; ②缺乏实用的开发平台, 限制模糊神经网络的应用。