土地利用规划 数据 结果分析
土地资源调查结果报告
土地资源调查结果报告一、背景介绍土地是人类生存和发展的重要资源，对于社会经济的可持续发展起着关键性的作用。
为了有效管理和利用土地资源，本次调查旨在收集和分析当前土地资源的现状、利用情况以及存在的问题，为土地资源管理和规划提供科学依据。
二、调查目的1. 了解土地利用类型和分布情况。
2. 分析土地资源的可持续利用状况。
3. 发掘土地利用中存在的问题和亟待解决的挑战。
4. 提出合理的土地资源管理和规划建议。
三、调查方法本次调查采用多种方法，包括实地勘察、遥感技术、相关数据统计以及专家访谈等，以全面、客观地收集土地资源的实际状况。
四、调查结果与分析1. 土地类型与分布情况根据调查结果显示，研究区域主要分布有耕地、林地、草地和建设用地等类型。
其中，耕地占整体土地面积的40%，林地占30%，草地占20%，建设用地占10%。
土地利用总体区域分布均匀，但在某些县级行政区域存在土地资源过度开发的情况。
2. 土地资源的可持续利用状况通过遥感技术和数据统计分析，发现土地资源的可持续利用状况存在一些问题。
首先，耕地规模逐年缩小，导致粮食生产受到限制；其次，部分林地和草地过度开发，生态环境受到破坏；再次，建设用地的不合理利用，导致城市扩张过快。
3. 存在的问题和亟待解决的挑战针对调查结果分析，我们发现存在以下问题和亟待解决的挑战：（1）耕地面积减少，粮食安全受到威胁；（2）部分区域林地和草地过度开发，生态环境受到严重破坏；（3）建设用地的合理规划和利用尚需加强；（4）土地资源统一管理机制不完善，导致资源浪费和利用效率低下。
五、管理和规划建议1. 加强土地资源保护，提高土地利用效率，确保粮食安全。
2. 加强林地和草地保护，推进生态文明建设，提高生态环境质量。
3. 制定科学规划，合理利用建设用地，推动城市可持续发展。
4. 完善土地资源管理机制，提高土地资源利用效益，推动经济社会可持续发展。
六、总结本次土地资源调查全面了解了土地利用的现状和存在的问题，并针对问题提出了相应的管理和规划建议。
如何进行土地利用调查与分析
如何进行土地利用调查与分析土地利用调查与分析是土地资源管理的重要环节，也是制定科学合理的土地利用政策和规划的基础。
它能够为决策者提供土地利用现状的真实反映，为决策提供科学依据。
本文将从土地利用调查和分析的方法、数据的收集与处理以及分析结果的应用等方面进行探讨。
一、土地利用调查的方法土地利用调查是通过采集、整理和分析土地利用数据，获取土地利用现状和变化情况的一种方法。
在进行土地利用调查时，可以采取以下几种方法。
1.实地调查法。
实地调查法是通过实地勘察和调查，直接观察和了解土地利用情况。
调查人员可以通过走访、测量和拍照等手段获取数据。
2.遥感与地理信息系统（GIS）技术相结合的方法。
遥感技术可以通过卫星或无人机获取大量的土地利用信息，如土地类型、植被覆盖等，而GIS技术则可以对这些数据进行处理、分析和展示。
3.文献调查法。
文献调查法是通过查阅资料、统计数据和相关研究报告等，了解土地利用的历史演变和现状情况。
综合运用以上方法，可以全面、准确地获取土地利用数据，为土地利用调查提供科学依据。
二、数据的收集与处理进行土地利用调查时，数据的收集与处理是至关重要的环节。
数据的收集包括收集实地调查和遥感等获取的数据，以及相关文献和统计资料等。
数据的处理主要包括数据清洗、分类和整理等步骤。
在数据收集方面，需要确定调查范围和对象，选择合适的调查方法，进行定期的数据采集。
同时，为了保证数据的准确性，需要对数据进行验证和核对。
在采集遥感数据时，要注意数据源的可靠性和时效性。
数据处理时，首先需要对数据进行清洗，即排除重复、无效或错误的数据。
其次，对土地利用类型进行分类，可以根据土地利用方式、土地性质、植被类型等进行划分。
最后，将分类后的数据进行整理和统计，形成相应的土地利用统计表和图表。
三、分析结果的应用土地利用调查和分析的最终目的是为了为决策者提供科学合理的土地利用政策和规划建议。
分析结果的应用可以从以下几个方面展开。
1.制定土地利用政策与规划。
城市土地利用评估报告
城市土地利用评估报告1. 引言城市土地利用评估是对城市土地资源进行综合分析和评价的过程，旨在为城市规划和土地管理提供科学依据。
本报告旨在对某市的土地利用情况进行评估和分析，并提出相应的建议和对策，以促进城市可持续发展。
2. 城市土地现状分析2.1 土地利用类型根据对某市土地利用情况的实地调查和遥感影像解译，本次评估将土地利用划分为以下五大类：居住用地、商业用地、工业用地、农业用地和绿地。
经过梳理，得出各类土地面积分布情况。
2.2 增长速度分析通过对历年土地利用数据的对比分析，可以得出不同类型土地利用面积的增长情况。
据统计，某市在过去十年中，居住用地和商业用地面积呈现稳定增长的趋势，而工业用地面积相对稳定，农业用地面积有所减少，绿地面积略有增加。
3. 城市土地利用优势与问题3.1 土地利用优势分析某市的自然地理条件及人文环境，得出该市地理位置优越、交通便利、资源丰富等优势，为城市土地利用提供了基础。
同时，城市的发展规划和政策扶持也为土地利用的合理布局提供了保障。
3.2 土地利用问题根据对某市的实地考察和数据分析，发现以下土地利用问题：（1）大量农用地转为建设用地，导致农业生产面临严重挑战；（2）商业用地的集中布局，导致市区交通拥堵和商业服务不均衡；（3）绿地面积相对不足，影响城市生态环境的改善。
4. 城市土地利用评估4.1 生态评估通过对某市绿地面积、生物多样性等指标的评估，发现城市的生态环境处于一定的压力之下。
建议加强绿地建设和保护，提高城市生态环境质量。
4.2 经济评估对某市的产业结构和土地利用经济效益进行评估，发现城市的产业投入和土地利用效益并不匹配。
建议进一步优化产业布局，提高土地利用的经济效益。
4.3 社会评估考察某市居民的生活品质和居住环境，发现城市规划和土地利用对于居民生活具有一定的影响。
建议加强社区规划和公共服务设施的建设，提高居民生活品质。
5. 城市土地利用建议和对策5.1 合理调整土地利用结构基于现状分析和评估结果，建议对城市各类土地利用进行合理调整，加大绿地建设力度，优化产业布局，促进农业可持续发展。
土地利用现状变化情况分析报告
土地利用现状变化情况分析报告一、引言土地利用是指人类对土地进行开发、利用的一种方式，是农业、工矿、交通运输、旅游和城市建设等人类活动的基础。
本报告旨在对土地利用现状变化进行详细分析，以求全面了解土地资源的利用状况。
二、土地利用现状变化概述土地利用现状变化是指土地利用在时间和空间上的不断变化和演化。
根据数据统计，近年来我国土地利用现状发生了较大变化，主要表现在以下几个方面：1.农用地面积的减少随着城市化的不断推进和农村劳动力的向城市流动，大量农用地被转为工矿用地和城市用地，导致农用地面积的减少。
根据数据，过去十年间，我国农用地面积减少了约10%，严重影响了农业生产和农民的生计。
2.城市用地的扩张随着城市化进程的快速推进，城市用地不断扩张，主要体现在新建住宅区、商业区、工业区等。
数据显示，过去十年中，我国城市用地面积增加了约20%，城市化对土地利用造成了较大影响。
3.工矿用地的增加近年来，为了满足工业发展和经济增长的需求，大量农用地被转为工矿用地，导致工矿用地面积的增加。
根据数据，过去十年间，我国工矿用地面积增加了约15%，给环境和生态带来了一定的压力。
4.林地和草地的变化近年来，随着国家生态建设的不断推进，林地和草地的面积有所增加。
数据显示，过去十年中，我国林地和草地面积分别增加了约5%和10%，但仍存在一些地区的生态破坏和资源浪费问题。
三、土地利用现状变化原因分析土地利用现状变化是多种因素综合作用的结果。
根据研究和调查分析，土地利用现状变化的原因主要有以下几个方面：1.城市化的推进随着城市化的不断推进，城市规模的扩大需要大量土地资源用于建设住房、工业区和商业区等，导致农用地被转为城市用地，土地利用现状发生变化。
2.农业生产方式的转变随着农业现代化的进程，传统的小农经济逐渐衰退，大规模农业生产成为主流，需要更多的土地资源用于农业生产，导致农用地面积减少。
3.工业化进程的加快为了满足工业化进程和经济发展的需要，大量土地被拿来建设工矿用地，导致农业用地减少，工矿用地增加。
土地利用变化情况分析报告
土地利用变化情况分析报告1. 引言本报告旨在对土地利用变化情况进行分析和评估，以了解土地资源的利用状况，为合理规划和管理土地资源提供科学依据。
土地利用变化是指土地用途、土地覆盖和土地所有权的变化。
通过对土地利用变化情况的研究，可以帮助我们了解土地资源的利用效率、环境影响和经济效益等方面的情况，为可持续发展提供参考。
2. 数据搜集与处理为了进行土地利用变化情况分析，我们收集了相关的土地利用数据，并进行了处理和整理。
数据包括土地用途类型、土地覆盖分类、土地所有权等信息。
我们使用了GIS软件对数据进行空间分析和可视化展示，以便更好地理解土地利用变化的空间分布和趋势。
3. 土地利用类型变化情况通过对土地利用数据的分析，我们发现土地利用类型在过去十年间发生了显著的变化。
其中，农田面积减少了10%，而城市建设用地增加了15%。
这表明农地被城市用地取代的趋势在加剧，农田资源受到了一定程度的压缩。
工业用地和交通用地也有所增加，反映了工业化和城市化进程中对土地资源的需求增长。
4. 土地覆盖变化情况土地覆盖是指地表被不同类型地物所遮盖的情况。
我们观察到，在过去十年间，森林覆盖率下降了5%，而人工地物覆盖（如建筑物和道路）增加了10%。
这说明人类活动对自然生态环境的影响日益加剧，森林和其他自然地物受到了一定程度的破坏和改变。
5. 土地所有权变化情况土地所有权是指土地使用和支配的权力。
在过去十年间，土地所有权发生了一些变化。
农村地区的土地由农民集体所有转为国有，而城市地区的土地则由国有转为个人或企业所有。
这反映了土地改革和城镇化进程中土地所有权关系的调整和变革。
6. 影响因素分析土地利用变化的原因有多方面，包括经济发展、人口增长、政策调整等。
我们对这些因素进行了分析，结果显示经济发展是影响土地利用变化的主要驱动力。
随着经济的快速增长，对土地资源的需求不断增加，导致土地利用发生了相应的变化。
城市化和工业化的推进，也对土地利用产生了重要影响。
土地利用分析报告
土地利用分析报告1. 引言土地利用分析是一种评估和理解特定地区土地利用状况的方法。
通过分析土地的不同用途和分布情况，我们可以更好地了解土地利用的特点和潜在问题。
本报告旨在通过步骤化的思考，详细讨论土地利用分析的流程和方法。
2. 数据收集在进行土地利用分析之前，我们首先需要收集相关的数据。
数据可以来源于多个渠道，例如土地登记簿、卫星影像、地理信息系统等。
这些数据将为我们提供土地利用情况的基本信息，并支持后续的分析工作。
3. 数据预处理在收集到数据后，我们需要对数据进行预处理。
这一步骤旨在清洗数据、处理缺失值和异常值，并对数据进行统一的格式化。
通过数据预处理，我们可以确保后续分析的准确性和可靠性。
4. 土地分类土地利用分析的核心是对土地进行分类。
分类的目的是将土地根据不同的用途进行划分，例如农业用地、工业用地、居住用地等。
分类可以基于多个因素，如土地利用历史、土地质量、土地现状等。
通过土地分类，我们可以更好地理解土地利用的结构和特点。
5. 土地利用变化分析土地利用不是静态的，它会随着时间的推移而发生变化。
为了更好地了解土地利用的演变过程，我们需要进行土地利用变化分析。
这一分析可以通过对历史土地利用数据和当前土地利用数据的比较来完成。
通过土地利用变化分析，我们可以发现土地利用的趋势和变化的原因。
6. 土地利用规划土地利用分析的结果可以为土地利用规划提供重要的参考。
根据土地利用分析的结果，我们可以制定合理的土地利用规划，以实现土地资源的最优配置和可持续利用。
土地利用规划可以考虑到人口增长、经济发展、环境保护等多个因素，以确保土地利用的合理性和可持续性。
7. 结论土地利用分析是一种重要的方法，可以帮助我们更好地理解土地利用的现状和变化。
通过合理的数据收集、预处理和分析，我们可以得出详细的土地利用分析报告，并为土地利用规划提供科学依据。
土地利用分析的结果将有助于实现土地资源的最优配置和可持续利用，促进地区的经济和社会发展。
城市土地利用规划方案及效果评估
城市土地利用规划方案及效果评估一、引言城市土地利用规划是指在城市发展过程中，为了合理利用土地资源，提高土地利用效率，保障城市可持续发展而制定的规划方案。
土地利用规划方案的制定和实施对于城市的发展具有重要意义。
本文将探讨城市土地利用规划方案的制定过程以及如何进行效果评估。
二、城市土地利用规划方案的制定过程城市土地利用规划方案的制定是一个复杂而系统的过程，需要综合考虑城市的经济、社会、环境等多个方面因素。
下面将介绍城市土地利用规划方案的制定过程的几个关键步骤。
1. 数据收集与分析在制定城市土地利用规划方案之前，需要进行大量的数据收集与分析工作。
这包括城市的人口、经济、土地资源等方面的数据。
通过对这些数据的分析，可以了解城市的发展现状和潜在问题，为制定规划方案提供依据。
2. 目标确定与需求分析在数据收集与分析的基础上，需要确定城市土地利用规划的目标和需求。
这包括对城市发展的定位、发展方向、发展重点等的确定。
同时还需要分析城市未来的土地需求，包括住宅用地、商业用地、工业用地等的需求。
3. 方案设计与选择在目标确定与需求分析的基础上，需要设计出多个不同的土地利用规划方案。
这些方案应该包括不同的发展模式、空间布局等。
然后通过评估和比较这些方案的优缺点，选择最合适的方案。
4. 方案实施与监测选定了最合适的土地利用规划方案之后，需要进行方案的实施与监测。
这包括制定具体的实施计划、政策措施等，并进行监测和评估，及时发现问题并进行调整。
三、城市土地利用规划方案的效果评估城市土地利用规划方案的效果评估是指对规划方案实施后的效果进行评估和分析，以了解规划方案的实际效果和问题。
下面将介绍城市土地利用规划方案的效果评估的几个关键要素。
1. 经济效益评估经济效益评估是对规划方案实施后的经济效果进行评估。
这包括对城市经济增长、产业结构调整、就业机会增加等方面的评估。
通过评估经济效益，可以判断规划方案是否能够促进城市的经济发展。
土地利用现状分析报告
土地利用现状分析报告1. 引言本报告旨在对当前土地利用现状进行分析，以期能够为相关政策制定和土地规划提供科学依据。
通过对土地资源的合理开发和利用，可以实现经济可持续发展和生态环境保护的双重目标。
2. 方法2.1 数据收集本次研究采用了以下数据来源：•土地利用调查数据•土地规划文件•统计数据•地理信息系统数据2.2 数据处理针对收集到的数据，我们进行了以下处理：1.数据清洗：对收集到的数据进行去重、缺失值处理等。
2.数据整合：将不同来源的数据进行整合，以形成完整的土地利用信息。
3.数据分析：采用统计学和地理信息系统分析方法对数据进行处理和分析。
3. 土地利用现状概述根据我们的研究结果，当前土地利用主要分为以下几个方面：3.1 农用地利用农用地是我国重要的土地资源，占据了大部分的土地面积。
根据统计数据显示，农用地主要用于粮食种植、蔬菜种植和养殖业。
然而，在城市化进程不断加快的背景下，农用地逐渐受到压缩，土地资源的保护和合理利用亟待解决。
3.2 工业用地利用工业用地在经济发展中起到重要的支撑作用。
统计数据显示，工业用地主要分布在沿海地区和经济发达地区。
工业用地的利用需要考虑到环境保护和可持续发展的因素，以确保经济增长和生态环境的协调发展。
3.3 建设用地利用随着城市化进程的推进，建设用地需求不断增加。
建设用地主要用于住宅、商业和公共设施等。
然而，由于土地资源的有限性，建设用地的规划和利用应该更加注重合理布局和节约利用。
3.4 生态用地利用生态用地是保护生态环境和维护生态平衡的重要手段。
生态用地主要包括自然保护区、森林和湿地等。
在保护生态系统的同时，我们也可以通过生态旅游等方式实现可持续发展。
4. 土地利用问题与挑战在当前土地利用现状中，我们也面临着一些问题与挑战：1.土地资源短缺：随着经济和人口的增长，土地资源日益紧张，土地利用的合理规划和管理亟待加强。
2.生态环境破坏：不合理的土地利用会导致生态环境破坏和生态平衡失调，需要采取有效的措施进行保护和修复。
城镇土地利用现状分析报告
城镇土地利用现状分析报告城镇土地利用现状分析报告1. 研究目的本报告旨在对城镇土地利用现状进行全面分析，了解不同类型土地的利用情况，并提供相关数据和建议，为城市规划和土地管理提供参考依据。
2. 数据来源和方法本分析报告的数据来源包括城市规划局、土地管理部门、环境保护部门等，数据获取途径包括调查问卷、土地调查、遥感影像分析等。
方法方面，通过对数据的整理、统计和分析，得出城镇土地利用现状的定量和定性结果，并在此基础上进行和讨论。
3. 城镇土地利用类型分布情况根据数据分析结果，城镇土地利用类型分布情况如下：住宅用地：占据总土地面积的40%，是城镇土地利用中占比最大的类型。
主要包括居民住宅区、公寓楼和别墅区。
商业用地：占比15%，主要包括商业综合体、购物中心和零售店等。
商业用地的集中程度较高，分布在城市核心区域和主要商业街区。
工业用地：占比20%，主要分布在城市的工业园区和经济开发区。
工业用地的布局与城市的交通网络和基础设施有关。
公共设施用地：占比10%，包括学校、医院、公园和体育场等。
公共设施用地的分布需要考虑到城市的服务范围和便利性。
农业用地：占比15%，主要分布在城市的郊区和近郊地区。
城市的农业用地主要用于农产品生产和农业生态保护。
4. 问题与建议4.1 土地利用结构不合理：当前城镇土地利用结构存在一定问题，住宅用地和工业用地占比过高，商业和公共设施用地不足。
建议在城市规划中重视商业用地和公共设施用地的规划，以更好地满足市民的日常需求。
4.2 土地利用效率有待提高：城镇土地利用效率低下是一个突出问题。
建议采取措施提高土地利用效率，包括加大城市更新力度，推进老旧工业用地的改造和更新，鼓励闲置土地的开发利用等。
4.3 农业用地保护和提升：尽管农业用地占比不高，但农业用地的保护和提升也是城镇土地利用中的重要问题。
建议加强农业用地的环境保护和生态修复，鼓励农业科技创新和农业产业的发展，促进农业与城市的融合发展。
土地评估中的土地利用效率和土地利用动态分析方法
土地评估中的土地利用效率和土地利用动态分析方法在土地资源有限的情况下，土地利用效率和土地利用动态分析方法成为了决定土地利用可持续性的重要因素。
本文将对土地利用效率和土地利用动态分析方法进行探讨，并介绍其在土地评估中的应用。
一、土地利用效率的概念和评价指标土地利用效率是指在特定时间和空间范围内，土地资源被有效利用的程度。
评价土地利用效率可以采用以下指标：土地利用综合效益、土地利用强度、土地利用效益和土地利用空间布局。
1.土地利用综合效益是指在土地利用过程中，农业、工业、城市等各个部门的产出和效益之和。
该指标可以综合考虑不同利用方式的效益，评价土地综合利用水平。
2.土地利用强度是指单位面积内土地的利用程度。
通常以建筑面积、耕地面积或人口密度来衡量。
高土地利用强度表示土地得到了高效利用。
3.土地利用效益是指单位投入所获得的产出或效益。
农业方面可以通过农业产值、农业综合劳动生产率等来评价，而工业和城市则可以通过相应的指标进行衡量。
4.土地利用空间布局是指在特定范围内不同土地利用方式的分布情况。
合理的土地利用空间布局可以提高土地利用效率，减少土地资源的浪费。
二、土地利用动态分析方法土地利用动态分析方法是用来研究土地利用变化趋势和模式的分析方法，为土地规划和管理提供科学依据。
以下介绍几种常用的土地利用动态分析方法：1.遥感和GIS技术：利用卫星遥感图像和地理信息系统（GIS）数据，可以获取土地利用的时空变化信息。
通过遥感影像的解译和分类，可以获取土地利用的分类结果，并结合GIS技术进行空间分析，了解土地利用变化的趋势和模式。
2.历史数据比较法：对比历史时期的土地利用数据和现状数据，分析土地利用的变化情况。
通过对比不同时期的土地利用数据，可以揭示土地利用变化的原因和模式。
3.环境承载力分析：通过分析土地利用对环境的影响，评估土地利用的可持续性。
环境承载力分析考虑了生态环境的保护和资源的可持续利用，可以为土地利用规划和管理提供科学依据。
土地数据分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过对土地数据的分析，深入了解土地资源的分布、利用状况、变化趋势以及土地市场动态。
通过实验，我们希望掌握以下目标：1. 掌握土地数据的基本分析方法。
2. 分析土地资源的空间分布特征。
3. 评估土地利用效率。
4. 探究土地市场供需关系及价格变动趋势。
5. 为土地资源的合理配置和可持续发展提供决策支持。
二、实验内容1. 数据收集与整理本实验所采用的数据主要来源于国家土地资源管理局、国家统计局以及相关地方政府部门。
数据包括土地面积、土地利用类型、土地价格、人口密度、经济发展水平等。
数据整理过程如下：（1）数据清洗：去除无效、重复和错误数据。
（2）数据转换：将不同来源、不同格式的数据转换为统一的格式。
（3）数据校验：确保数据的准确性和完整性。
2. 空间数据分析利用地理信息系统（GIS）软件对土地数据进行分析，主要包括以下内容：（1）土地面积统计分析：计算不同区域土地面积占比，分析土地资源的空间分布特征。
（2）土地利用类型分析：分析各类土地利用类型的空间分布，了解土地利用现状。
（3）土地价格分析：分析土地价格的空间分布，探究土地市场供需关系。
3. 土地利用效率分析通过计算土地利用效率指标，评估土地利用效率。
主要指标包括：（1）土地利用集约度：反映土地利用强度。
（2）土地利用效率：反映土地利用产出与投入的比值。
（3）土地利用结构：分析土地利用类型占比，了解土地利用结构。
4. 土地市场动态分析通过分析土地价格变动趋势，了解土地市场供需关系。
主要方法包括：（1）时间序列分析：分析土地价格随时间的变化趋势。
（2）相关性分析：分析土地价格与相关经济指标之间的相关性。
三、实验结果与分析1. 土地面积统计分析根据实验数据，某地区土地面积分布如下：| 土地类型 | 面积占比 || -------- | -------- || 农用地 | 60% || 建设用地 | 20% || 林地 | 10% || 草地 | 5% || 水域 | 5% |从统计结果可以看出，该地区土地资源以农用地为主，建设用地次之，林地、草地和水域面积占比相对较小。
合肥市土地利用状况分析
合肥市土地利用状况分析一．研究地区概况1.地理位置合肥市位于北纬31度52分、东经117度17分。
东端在肥东县元祖山，相邻滁州，西端在肥西县金桥乡西，交界六安，南端在三河镇杨婆村南，与巢湖地区相望，北端在长丰县赵大山，依舜耕山与淮南市相连。
合肥市位于安徽省中部，地处长江、淮河之间的华东丘陵地区中部。
江淮分水岭南测，巢湖北岸，把河之水穿流而过。
通过南把河通江达海，具有承东启西、接连中原、贯通南北的重要区位优势。
合肥市的文字记载始见于司马迁著《史记》，至今己逾二千二百年。
合肥是安徽省省会，是安徽省政治，经济，文化中心和水路交通枢纽。
合肥市是国家首批命名的3个全国园林城市之一，城市绿化覆盖率为30.7%，人均绿地7.3平方米，形成“城中有园，园中有城，城园交融，浑然一体”的独特城市园林风格，有“绿色之城”的美誉。
图-1 合肥市地理位置2.自然条件概况合肥属亚热带湿润季风气候。
气候温和，四季分明，雨量适中，雨热同季，易涝易旱。
常年平均气温15.70C。
年平均降水量998.4毫米。
降水量集中在6-8月份，其降水量约占全年降水量的41%。
年平均蒸发量为1514毫米。
年平均日照量为2163小时，以七、八两月最多。
无霜期230天。
冰冻期82天左右。
其自然条件具有如下特点:1、季风明显，四季分明。
合肥市地处中纬度地带，是季风气候最为明显的区域之一。
春夏秋冬四季分明，“春暖”、“夏炎”、“秋爽”、“冬寒”感觉明显。
气象上常以候平均气温作为划分四季的标准，候平均小于10℃为冬季，大于22℃为夏季，介于10-22℃之间为春秋季，合肥市四季大致分配是:春季2个月，夏季4个月，秋季2个月，冬季4个月。
2、气候温和，雨量适中。
合肥市地居中纬度，气候温和。
年平均气温在15-16'C之间，属于温和的气候型。
冬季，月平均气温在1.5-5.0℃之间，夏季7月平均气温为27.5-28.5℃左右，平均年较差各地在25-27℃之间，除个别年份外，严寒期与酷暑期短促;全市年平均降水量在940-1000毫米之间，雨量比较适中。
土地利用情况调查分析报告
土地利用情况调查分析报告土地利用情况调查分析报告1、研究背景和目的1.1 背景描述在过去的几十年里，城市化进程快速发展，土地利用情况发生了巨大变化。
为了适应城市发展的需要，很多农田被转为城市用地，而一些工业区域也出现了土地利用的变化。
因此，深入了解土地利用情况对城市规划和可持续发展具有重要意义。
1.2 研究目的本调查旨在全面了解当前土地利用情况，提供可靠的数据支持，为城市规划和土地管理决策提供科学依据。
2、数据来源和方法2.1 数据来源本报告的数据来源主要包括公开数据、实地调查和卫星遥感图像。
公开数据包括土地登记记录、规划文件等，实地调查通过实地勘察和问卷调查获取土地利用情况数据，卫星遥感图像提供了全区域的土地利用情况。
2.2 数据分析方法本报告采用了多种数据分析方法，包括数据统计、空间分析和问卷调查分析。
通过对数据的整理和分析，得出了一些关键结论和总结。
3、土地利用情况概述3.1 农田利用情况通过分析公开数据和实地调查，统计了农田利用的面积和分布情况。
结果发现，农田呈现出逐年减少的趋势，并出现了一些农田转为城市用地的现象。
3.2 城市用地情况利用卫星遥感图像分析，了解了城市用地的分布和组成。
研究发现，城市用地主要分为商业区、居住区、工业区和交通设施，各个区域的利用情况有所不同。
3.3 工业区土地利用情况通过对工业区的实地调查和数据分析，了解了工业区土地利用的类型和变化情况。
发现了一些工业区的土地利用存在问题，并提出了改进建议。
4、影响因素分析4.1 社会经济因素社会经济因素是影响土地利用情况的重要因素之一。
通过对社会经济数据和土地利用数据的对比分析，探讨了城市发展和土地利用之间的关系。
4.2 政策因素政策是土地利用的重要指导。
通过对规划文件和政策法规的研究，分析了政策对土地利用情况的影响。
5、结论和建议5.1 结论总结根据数据分析和研究结果，总结了当前土地利用情况的特点和问题。
5.2 建议提出针对土地利用情况存在的问题，提出了一些改进建议，包括完善土地利用政策、加强城市规划管理等方面的建议。
土地利用变更调查结果分析
土地利用变更调查结果分析土地是人类赖以生存和发展的基础，合理利用土地资源对于保障社会经济的可持续发展、维护生态平衡以及提高人们的生活质量都具有至关重要的意义。
土地利用变更调查作为掌握土地利用动态变化的重要手段，其结果能够为土地管理决策提供有力的依据。
近年来，随着城市化进程的加速和经济的快速发展，土地利用格局发生了显著变化。
通过土地利用变更调查，我们可以清晰地了解到这些变化的具体情况。
首先，从耕地的变化情况来看，由于城市扩张、工业发展以及基础设施建设等因素的影响，部分耕地被占用。
在一些地区，大规模的建设项目导致了耕地面积的减少。
这不仅对粮食安全构成了一定的威胁，也引发了人们对于耕地保护政策执行力度的关注。
为了保障粮食生产和农业的可持续发展，加强耕地保护已成为当务之急。
建设用地的扩张是土地利用变更中的一个突出特点。
城市的不断发展使得城市建设用地需求持续增长，新的商业区、住宅区和工业园区不断涌现。
这在一定程度上促进了经济的发展和就业机会的增加，但同时也带来了一系列问题。
比如，城市规划不合理导致的土地资源浪费、交通拥堵以及生态环境破坏等。
因此，在建设用地的规划和审批过程中，需要更加注重科学合理布局，提高土地利用效率，实现城市的可持续发展。
在林地方面，一些地区的林地面积有所增加，这得益于生态保护工程的实施和退耕还林政策的推进。
然而，仍有部分地区由于非法采伐和开发，导致林地遭到破坏。
加强林地的保护和管理，打击非法行为，对于维护生态平衡、防止水土流失以及应对气候变化具有重要意义。
水域的变化也值得关注。
一些地区由于围湖造田、河道填埋等人类活动，水域面积减少，影响了水资源的涵养和水生态系统的平衡。
而在另一些地区，通过水利工程建设和水域治理，水域面积得到了恢复和扩大，改善了当地的水环境。
土地利用变更还受到政策因素的显著影响。
例如，国家出台的土地流转政策促进了农村土地的规模化经营，使得农业生产方式发生了转变。
同时，土地节约集约利用政策的推行，也在一定程度上抑制了土地的粗放利用，提高了土地的利用效益。
土地利用变更调查结果分析
土地利用变更调查结果分析土地，是人类赖以生存和发展的基础，对其利用情况的准确把握至关重要。
土地利用变更调查作为一项重要的工作，能够及时反映土地利用的动态变化，为土地管理、规划和决策提供有力的依据。
本文将对土地利用变更调查结果进行详细分析，探讨其中的变化趋势、影响因素以及相关对策。
一、土地利用变更调查的背景与方法土地利用变更调查是在土地利用现状调查的基础上，对土地利用的变化情况进行调查、统计和分析。
其目的是及时掌握土地利用的动态信息，为土地资源的合理利用和保护提供科学依据。
在调查方法上，通常采用遥感技术、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）等现代技术手段，结合实地调查和土地登记资料，对土地利用的变化进行监测和记录。
通过对不同时期的遥感影像进行对比分析，可以快速发现土地利用的变化区域；GIS 技术则用于对调查数据的管理、分析和制图；GPS 用于实地定位和测量。
二、土地利用变更调查结果概述经过对最新一轮土地利用变更调查数据的整理和分析，我们发现了以下主要的变化情况：1、耕地面积的变化耕地面积呈现出一定程度的减少。
其中，部分耕地由于城市扩张、基础设施建设等原因被占用；同时，一些耕地因自然灾害、土壤退化等因素质量下降，不再适宜耕种。
2、建设用地的扩张建设用地面积持续增加，主要集中在城市和城镇周边地区。
工业用地、商业用地和住宅用地的需求不断增长，导致建设用地的快速扩张。
3、林地和草地的变化林地面积有所增加，这得益于生态保护工程的实施和植树造林活动的开展。
草地面积则相对稳定，但在局部地区存在退化现象。
4、水域及未利用地的变化水域面积基本保持稳定，但在一些地区由于水利工程的建设和水资源的开发利用，水域的分布和形态发生了一定变化。
未利用地的开发利用速度较慢，仍有较大的潜力有待挖掘。
三、土地利用变更的影响因素1、经济发展因素随着经济的快速发展，工业化和城市化进程不断加快，对土地的需求日益增加。
各类产业的发展需要建设用地来建设工厂、办公楼和商业设施，从而导致建设用地的扩张和耕地的占用。
土地利用学情分析报告
土地利用学情分析报告1. 引言在过去几十年中，土地利用一直是一个备受关注的话题。
随着人口的增长和城市化的加剧，对土地利用规划和管理的需求变得越来越迫切。
本报告旨在对土地利用学的情况进行分析，并提供相关的数据和观点供决策者参考。
2. 数据收集与分析为了对土地利用情况进行综合分析，我们收集了以下数据：- 土地面积统计数据：包括不同地区的土地总面积、耕地面积、建设用地面积等。
- 土地类型分布数据：统计了各类土地（如农田、森林、城市用地等）在不同地区的分布比例。
- 土地利用方式数据：记录了不同地区的土地利用方式，包括农业、工业、商业等。
- 土地利用政策数据：搜集了有关土地利用规划和政策的文件和法规。
通过对以上数据的分析，我们得出了以下重要的观点和结论：3. 观点和结论- 土地资源在不同地区之间存在巨大的差异。
一些地区土地资源丰富，而另一些地区土地资源稀缺。
这需要制定不同的土地利用策略和政策。
- 农业用地占据了大部分土地面积，但近年来城市用地需求急剧增加。
需要平衡农业发展和城市建设的关系，确保农地的保护和合理利用。
- 一些地区存在土地过度开发和滥用的问题，如大规模开发的旅游项目，对土地资源的浪费和环境的破坏。
需要建立健全的土地利用管理机制，加强对土地利用行为的监管和控制。
- 土地利用规划和政策需要与环境保护和可持续发展相结合。
应该注重生态保护和资源的长期可持续利用，避免过度开发和破坏。
4. 建议基于上述观点和结论，我们提出以下建议供决策者参考：- 制定差异化的土地利用规划和政策，根据不同地区的土地资源特点和需求进行调整。
- 加强农地保护，合理利用农业用地，确保粮食安全和农民收入。
- 控制城市用地扩张，加强对城市化过程的规划和管理，避免土地资源的浪费。
- 加强土地利用管理和监管，打击滥用土地资源的行为。
- 注重生态保护和可持续发展，在土地利用规划中考虑环境因素和生态需求。
5. 结论土地利用学是一个重要的研究领域，对决策者来说具有重要的参考价值。
土地利用变更调查结果分析
土地利用变更调查结果分析土地是人类赖以生存和发展的重要资源，对其合理利用和有效管理至关重要。
土地利用变更调查作为掌握土地利用动态变化的重要手段，能够为土地资源的规划、管理和保护提供科学依据。
本文将对某地区的土地利用变更调查结果进行详细分析。
一、调查区域与方法本次调查的区域涵盖了城市周边及农村地区，总面积约为_____平方公里。
采用了多种调查方法，包括遥感技术、实地勘察和资料收集等。
通过高分辨率卫星遥感影像获取土地利用的初始数据，然后组织专业人员进行实地勘察，核实和补充相关信息，并结合土地管理部门的历史资料，确保调查结果的准确性和完整性。
二、土地利用现状经过调查，该地区的土地利用类型主要包括耕地、林地、草地、建设用地、水域等。
其中，耕地面积约为_____公顷，占总面积的_____%，主要分布在地势较为平坦、水源充足的区域；林地面积约为_____公顷，占比_____%，多集中在山区和丘陵地带；草地面积约为_____公顷，占_____%，主要分布在较为干旱的地区；建设用地面积约为_____公顷，占_____%，呈现出向城市周边扩张的趋势；水域面积约为_____公顷，占_____%，包括河流、湖泊和水库等。
三、土地利用变更情况（一）耕地的变更在调查期间，耕地面积有所减少，减少的面积约为_____公顷。
主要原因包括城市化进程的推进，导致部分耕地被占用用于建设；以及农业结构调整，一些耕地转为了果园、茶园等。
（二）林地的变更林地面积总体保持稳定，但局部地区有所增加或减少。
增加的部分主要是通过退耕还林工程和植树造林活动实现的；减少的原因则是部分林地被开发为建设用地或用于矿产开采。
（三）草地的变更草地面积略有减少，减少的面积约为_____公顷。
主要是由于过度放牧和干旱等自然因素的影响，导致草地退化。
（四）建设用地的变更建设用地面积显著增加，增加了约_____公顷。
新增的建设用地主要集中在城市周边，用于工业、商业和住宅开发。
土地利用变化情况分析报告范文精简版
土地利用变化情况分析报告土地利用变化情况分析报告1. 引言土地利用变化是指人类活动对土地利用方式的改变，一般包括土地面积的变化、土地功能的转变以及土地利用结构的调整等方面。
对土地利用变化进行分析可以帮助我们了解土地资源的合理利用程度，为相关政策制定和土地规划提供科学依据。
本报告将对土地利用变化情况进行分析，并提供相应的数据和分析结果。
2. 数据来源本次土地利用变化分析的数据主要来自于地区土地利用调查报告和相关研究机构的数据公开报告。
数据涵盖了过去十年的土地利用情况，包括土地面积、土地利用类型以及各种土地利用类型的变化情况。
3. 分析方法本次土地利用变化分析主要采用了以下几种方法：3.1 土地面积变化分析通过对不同年份的土地面积数据进行比较，分析土地面积的变化趋势。
我们选取了过去十年的数据，计算每年土地面积的变化率，并绘制了相应的趋势图。
3.2 土地功能转变分析根据不同年份的土地利用类型数据，分析土地功能的转变情况。
我们将土地利用类型分为农用地、工业用地、居民用地和生态用地等几个主要类型，计算各个类型之间的相对变化比例，并做出相应的饼图。
3.3 土地利用结构调整分析通过对不同年份的土地利用结构数据进行比较，分析土地利用结构的调整情况。
我们主要关注各个土地利用类型之间的比例变化，计算各个类型的相对变化幅度，并绘制堆积柱状图来展示不同类型之间的变化情况。
4. 分析结果4.1 土地面积变化趋势根据土地面积数据的分析，我们发现过去十年，土地面积呈现出逐年减少的趋势。
具体来看，2010年土地面积为X万平方米，而2020年土地面积仅为X万平方米，相对减少了X%。
这说明土地资源的利用程度不断提高，需要加强土地资源管理和保护。
4.2 土地功能转变情况通过对不同年份的土地利用类型数据的分析，我们发现农用地的面积在过去十年呈现下降趋势，而工业用地和居民用地的面积则有所增加。
生态用地的面积相对稳定。
具体数据如下：- 农用地比例：2010年为X%，2020年为X%；- 工业用地比例：2010年为X%，2020年为X%；- 居民用地比例：2010年为X%，2020年为X%；- 生态用地比例：2010年为X%，2020年为X%。
2023河北土地分析报告
2023河北土地分析报告1. 引言河北省作为中国北方地区的重要经济省份，在土地资源利用方面具有重要的地位和潜力。
本报告将对2023年河北土地的分布情况、土地利用状况以及土地利用变化趋势进行分析，为相关决策和规划提供参考依据。
2. 方法本次土地分析主要利用了河北省国土资源调查数据和相关统计数据，以及遥感影像数据。
其中，土地利用类型的分类采用了国家土地利用标准分类体系，结合遥感影像解译结果进行识别和划分。
3. 河北土地分布情况根据统计数据显示，河北省土地总面积约为XXX平方公里。
其中，平原地区占比最大，约占土地总面积的XX%；山地地区次之，约占土地总面积的XX%；高原和丘陵地区占比最小，约占土地总面积的XX%。
各地市的土地分布情况如下：•石家庄市：位于平原地区，土地面积约为XXX平方公里，主要土地利用类型为农用地和建设用地。
•唐山市：位于沿海地区，土地面积约为XXX平方公里，主要土地利用类型为港口码头、工业用地和建设用地。
•邯郸市：位于平原地区，土地面积约为XXX平方公里，主要土地利用类型为农用地和建设用地。
…4. 河北土地利用状况根据遥感影像解译结果和数据统计，河北省的土地利用主要分为以下几个类型：1.农用地：占据了河北省土地利用的主要部分，主要用于粮食种植、果树种植和农牧业生产。
2.建设用地：用于城乡建设和工业发展的土地资源，包括了城市建设用地、工业用地、交通运输用地等。
3.水域及湿地：河北省拥有丰富的河流和湖泊资源，水域及湿地的保护和利用具有重要意义。
4.绿地和公共设施用地：包括公园绿地、社区公共服务设施用地等，用于人们的休闲娱乐和基本生活需求。
5.其他：包括荒地、矿区和其他未利用的土地。
5. 河北土地利用变化趋势河北省近年来土地利用发生了一些变化，主要表现在以下几个方面：1.农用地减少：受到城市扩张和工业用地需求的影响，农用地逐渐减少。
尤其是在一些城市周边地区，大量的农田被转化为建设用地。
2.建设用地增加：随着城市化进程和工业发展的推进，建设用地不断增加。
土地利用情况调查分析报告
土地利用情况调查分析报告一、引言本报告旨在对某地区的土地利用情况进行调查并进行综合分析，以了解该地区的土地资源利用状况、问题与挑战。
通过对土地利用情况的详细调查和分析，可以为改善土地利用方案和制定相关政策提供参考建议。
二、调查方法为了获得准确的土地利用数据，我们采取了以下调查方法：1. 采用无人机航拍技术获取高分辨率的土地利用影像数据；2. 结合地面实地调查，进行土地利用类型的人工识别和分类；3. 收集相关部门的土地利用规划、土地利用权属和土地利用政策等资料；4. 与当地政府和企业进行座谈，了解土地开发利用情况和规划。
三、调查结果经过对调查数据的分析，我们得到如下土地利用情况的结果：1. 农用土地：占总面积的60%，主要用于农作物种植和养殖业。
其中，水稻种植是主要农业产业，占据农用土地的50%。
2. 工业用地：占总面积的20%，主要分布在乡镇城市和工业园区，用于工厂建设和工业生产。
3. 住宅用地：占总面积的10%，主要用于城市建设和居民住宅，随着城市化进程的加快，住宅用地面积逐年增长。
4. 商业用地：占总面积的5%，主要用于商业办公楼、购物中心和酒店等商业设施的建设。
5. 其他用地：占总面积的5%，包括公共设施用地、交通用地和矿产资源开发用地等。
四、问题与挑战在调查过程中，我们也发现了一些问题与挑战：1. 农用土地过度利用：由于农业生产的需求不断增长，农民过度利用土地导致土壤质量下降和农业可持续发展面临挑战。
2. 城市化进程快速推进：随着城市化进程的加快，城市建设用地需求不断增加，这给土地资源的合理利用和保护带来了压力。
3. 土地污染问题：部分工业用地可能存在土壤污染问题，需要加大治理力度，确保土地资源的可持续利用。
4. 土地利用规划不合理：部分土地利用规划与实际情况不符，需要对土地利用规划进行优化和调整。
五、建议与展望基于调查结果和问题与挑战，我们提出以下建议：1. 加强农业可持续发展：通过技术创新和科学管理，提高农业生产效益，减少农用土地的过度利用。
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土地利用规划数据结果分析《实验一利用趋势预测、回归预测法进行土地需求量预测一、实验目的土地利用需求量预测是根据规划年各业用地规模和土地利用动态变化趋势及规划区域的社会、经济发展和土地资源条件，，通过科学方法，预测各业用地需求量，研究分析远景土地利用总的趋势，对各业用地面积在规划期内的增减变化情况及对总用地规模进行测算。
掌握规划年度各类用地需求量和土地利用结构的变化趋势，为有计划地、因地制宜合理安排各类用地及土地利用总体规划编制提供科学的依据。
增高药排行榜二、实验原理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 Yt f t 。
以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，从而得到预测期的变量值，这就是趋势预测法。
时间序列趋势预测法的自变量就是时间t，因变量为时间序列本身Yt ，其一般形式为：Yt^ f t 孕妇用什么护肤品好Yt^拟合值在样本范围内或预测值在样本范围之外，与实际的Y值之差就是拟合误差或预测误差。
回归预测法就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的关系的数学方程式进行预测的一种方法。
因此应用回归预测法同时需要两组时间顺序相同、相互关系密切的时间序列，如两组时间序列相同的耕地面积与农作物产量的时间序列，它们之间存在着相关关系或因果关系，但不能是完全正确的函数关系。
耕地面积与许多因素有关，如人口数量、粮食总产量、基本建设投资增长量等，并随着这些因素的变化而变化，它们之间存在着因果关系，可以用下式简明地表示出这种关系：Y^ f x1,x2,x3,……xn式中：Y^--为耕地面积预测值因变量，x1,x2,x3,……xn―耕地面积的各种制约因素自变量在具体实例中，假定未来土地面积受着三个因素的影响，可以通过建立三元线性回归模型进行预测。
其模型为：Y a+b1x1+b2x2+b3x3式中：Y--为土地耕地面积预测值，―人口数量；x2―粮食总产量；x3―基本建设投资增长量；b1，b2，b3―回归系数，它们表示当自变量 xi 增加一个单位时，因变量Y 的平均增加值，其值可以用最小二乘法求解标准方程式得到。
三、实验步骤：1、趋势预测法1 先将序列描绘在横轴为时间X纵轴为指标时序值Y的直角坐标上，绘成一张散点图2 根据序列的散点图形状，结合对其发展具体分析，选择适当的趋势线方程：直线方程：Y a+bX,二次曲线方程：Y a+bX+ cX2指数方程：Y abX3 用最小二乘法求解方程的参数常系数4 应用选定的趋势线方程进行土地需求量的预测。
2、回归预测法1 根据已知数据，选择与土地面积变化有关的因素，通常选2-3个因素。
2 建立多元线性回归模型Y a+b1x1+b2x2+b3x3+……+ bnxn ，实际应用以二元或三元回归方程为主。
0>.投稿赚钱 .投稿赚钱3 用最小二乘法求解方程的参数常系数4 应用选定的回归方程进行土地需求量的预测。
四、实验基础数据表1 福建省历年耕地面积年份年次X 耕地面积Y 万公顷年份年次X 耕地面积Y 万公顷1949 1 145.027 1978 30 129.733 1950 2 145.027 1979 31 129.467 1951 3 145.7671980 32 129.100 1952 4 146.813 1981 33128.900 1953 5 147.073 1982 34 128.4471954 6 147.460 1983 35 128.267 1955 7147.740 1984 36 127.960 1956 8 148.7931985 37 126.120 1957 9 147.927 1986 38125.027 1958 10 141.947 1987 39 124.3931959 11 134.947 1988 40 123.921 1960 12131.400 1989 41 123.852 1961 13 128.2531990 42 123.653 1962 14 129.100 1991 43123.449 1963 15 130.860 1992 44 122.8541964 16 133.400 1993 45 121.921 1965 17131.980 1994 46 121.041 1966 18 132.0871995 47 120.399 1967 19 131.747 1996 48126.111 1968 20 131.527 1997 49 124.0251969 21 131.020 1998 50 122.117 1970 22130.987 1999 51 121.385 1971 23 130.9272000 52 118.709 1972 24 131.047 2001 53117.263 1973 25 130.680 2002 54 116.0871974 26 130.600 2003 55 114.901 1975 27130.367 2004 56 114.083 1976 28 130.2672005 57 112.903 1977 29 130.253 表2 福建省历年总人口Table11 The previous total population of Fujian province年份（年）总人口（万人）年份（年）总人口（万人）年份（年）总人口（万人）1949 1186 1968 1912 1987 2875 1950 1211 1969 1966 1988 2929 1951 1238 1970 2020 1989 2984 1952 1270 1971 2078 1990 3037 1953 1303 1972 2135 1991 3079 19541342 1973 2184 1992 3116 1955 1379 1974 2245 1993 3150 1956 1416 1975 2297 1994 31831957 1461 1976 2351 1995 3237 1958 1506 19772402 1996 3261 1959 1537 1978 2446 1997 3282 1960 1547 1979 2487 1998 3299 1961 1558 1980 2519 1999 3316 1962 1602 1981 2563 2000 3410 1963 1656 1982 2620 2001 3440 19641703 1983 2668 2002 3466 1965 1759 1984 2720 2003 3488 1966 1812 1985 2769 2004 35111967 1857 1986 2820 2005 3535表3 福建省历年总人口年份年次X x2粮食产量年份年次X x2粮食产量年份年次X x2粮食产量1949 1 283.00 1968 20 424.20 1987 39 839.26 1950 2 311.00 1969 21 464.00 1988 40 837.43 1951 3 337.50 1970 22 566.50 1989 41 884.57 1952 4 372.00 1971 23 585.50 1990 42 879.64 1953 5 388.00 1972 24 621.50 1991 43 889.65 1954 6 377.00 1973 25 605.00 1992 44 897.08 1955 7 389.50 1974 26 631.50 1993 45 869.00 1956 8 443.50 1975 27 640.50 1994 46 887.40 1957 9 444.00 1976 28 600.50 1995 47 919.93 1958 10 445.50 1977 29 667.00 1996 48 952.20 1959 11 400.00 1978 30 744.90 1997 49 961.78 1960 12 329.50 1979 31 782.50 1998 50 958.11 1961 13 323.50 1980 32 801.901999 51 942.17 1962 14 358.50 1981 33 809.83 2000 52 854.68 1963 15 394.00 1982 34 848.29 2001 53 817.28 1964 16 434.00 1983 35 857.78 2002 54 763.23 1965 17 455.50 1984 36 850.26 2003 55 713.16 1966 18 450.00 1985 37 794.40 2004 56 736.45 1967 19 434.00 1986 38 751.49 2005 57 903.79五、实验结果以福建省耕地面积、人口数量和粮食产量等数据资料，采用不同方法预测2030年福建省耕地面积，并加以比较。
六实验过程（一）年份年次X 耕地面积Y 万公顷1949 1 145.0271950 2 145.027 1951 3 145.767 1952 4146.813 1953 5 147.073 1954 6 147.46 19557 147.74 1956 8 148.793 1957 9 147.9271958 10 141.947 1959 11 134.947 1960 12 131.4 1961 13 128.253 1962 14 129.1 1963 15 130.861964 16 133.4 1965 17 131.98 1966 18 132.0871967 19 131.747 1968 20 131.527 1969 21 131.02 1970 22 130.987 1971 23 130.927 197224 131.047 1973 25 130.68 1974 26 130.6 197527 130.367 1976 28 130.267 1977 29 130.253 1978 30 129.733 1979 31 129.467 1980 32 129.1 1981 33 128.9 1982 34 128.447 1983 35128.267 1984 36 127.96 1985 37 126.12 1986 38 125.027 1987 39 124.393 1988 40 123.9211989 41 123.852 1990 42 123.653 1991 43123.449 1992 44 122.854 1993 45 121.9211994 46 121.041 1995 47 120.399 1996 48126.111 1997 49 124.025 1998 50 122.1171999 51 121.385 2000 52 118.709 2001 53117.263 2002 54 116.087 2003 55 114.9012004 56 114.083 2005 57 112.903SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.921835R Square 0.84978Adjusted R Square 0.847049标准误差 3.600051观测值 57方差分析df SS MS F Significance F 回归分析1 4032.357 4032.357 311.1299 2.65E-24残差55 712.8202 12.96037总计56 4745.177Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0%Intercept 144.67 0.966365 149.7054 1.67E-73 142.7334 146.6066 142.7334 146.6066X Variable 1 -0.51124 0.028984 -17.6389 2.65E-24 -0.56932 -0.45316 -0.56932 -0.45316年份年次X 耕地面积Y 万公顷预测 Y 差值Tt % 1949 1 145.027 144.1588 0.868232 0.598669 1950 2 145.027 143.64751.379472 0.951183 1951 3 145.767 143.13632.6307121.804738 1952 4 146.813 142.625 4.187952 2.8525761953 5 147.073 142.1138 4.959192 3.371925 19546 147.46 141.6026 5.857431 3.972217 1955 7 147.74141.0913 6.648671 4.500251 1956 8 148.793 140.58018.212911 5.519689 1957 9 147.927 140.0688 7.858151 5.312182 1958 10 141.947 139.5576 2.389391 1.6832981959 11 134.947 139.0464 -4.09937 -3.03776 1960 12 131.4 138.5351 -7.13513 -5.43008 1961 13 128.253 138.0239 -9.77089 -7.61845 1962 14 129.1 137.5126-8.41265 -6.51638 1963 15 130.86 137.0014 -6.14141-4.69311 1964 16 133.4 136.4902 -3.09017 -2.31647 1965 17 131.98 135.9789 -3.99893 -3.02995 1966 18 132.087 135.4677 -3.38069 -2.55944 1967 19 131.747 134.9565 -3.20945 -2.43607 1968 20 131.527 134.4452 -2.91821 -2.21872 1969 21 131.02 133.934 -2.91397-2.22407 1970 22 130.987 133.4227 -2.43573 -1.85952 1971 23 130.927 132.9115 -1.98449 -1.51572 1972 24 131.047 132.4003 -1.35325 -1.03265 1973 25 130.68 131.889 -1.20901 -0.92517 1974 26 130.6 131.3778-0.77777 -0.59554 1975 27 130.367 130.8665 -0.49953 -0.38317 1976 28 130.267 130.3553 -0.08829 -0.06778 1977 29 130.253 129.8441 0.408947 0.313964 1978 30 129.733 129.3328 0.400187 0.30847 1979 31129.467 128.8216 0.645427 0.498526 1980 32 129.1 128.3103 0.789667 0.611671 1981 33 128.9 127.79911.100907 0.854078 1982 34 128.447 127.2879 1.1591460.902432 1983 35 128.267 126.7766 1.490386 1.1619411984 36 127.96 126.2654 1.694626 1.324341 1985 37 126.12 125.7541 0.365866 0.290094 1986 38 125.027 125.2429 -0.21589 -0.17268 1987 39 124.393 124.7317 -0.33865 -0.27225 1988 40 123.921 124.2204 -0.29941 -0.24162 1989 41 123.852 123.7092 0.142825 0.115319 1990 42 123.653 123.1979 0.455065 0.368018 1991 43 123.449 122.6867 0.762305 0.617506 1992 44122.854 122.1755 0.678545 0.552318 1993 45 121.921 121.6642 0.256785 0.210616 1994 46 121.041 121.153 -0.11198 -0.09251 1995 47 120.399 120.6417 -0.24274 -0.20161 1996 48 126.111 120.1305 5.980504 4.742254 1997 49 124.025 119.6193 4.405744 3.552303 1998 50 122.117 119.108 3.008984 2.464017 1999 51121.385 118.5968 2.788223 2.297008 2000 52 118.709 118.0855 0.623463 0.525203 2001 53 117.263 117.5743 -0.3113 -0.26547 2002 54 116.087 117.0631 -0.97606 -0.8408 2003 55 114.901 116.5518 -1.65082 -1.43673 2004 56 114.083 116.0406 -1.95758 -1.71592 2005 57 112.903 115.5293 -2.62634 -2.32619（二）年份年次X 总人口Y（万人）1949 1 1186 1950 21211 1951 3 1238 1952 4 1270 1953 5 1303 1954 6 1342 1955 7 1379 1956 8 1416 1957 9 1461 1958 10 1506 1959 11 1537 1960 12 1547 1961 13 1558 1962 14 1602 1963 15 1656 1964 16 1703 1965 17 1759 1966 18 1812 1967 19 1857 1968 20 1912 1969 21 1966 1970 22 2020 1971 23 2078 1972 24 2135 1973 25 2184 1974 26 2245 1975 27 2297 1976 28 2351 1977 29 2402 1978 30 2446 1979 31 2487 1980 32 2519 1981 33 2563 1982 34 2620 1983 35 2668 1984 36 2720 1985 37 2769 1986 38 2820 1987 39 2875 1988 40 2929 1989 41 2984 1990 42 3037 1991 43 3079 1992 44 3116 1993 45 3150 1994 46 3183 1995 47 3237 1996 48 3261 1997 49 3282 1998 50 3299 1999 51 3316 2000 52 3410 2001 53 3440 2002 54 3466 2003 55 3488 2004 56 3511 2005 57 3535SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.997899R Square 0.995803Adjusted R Square 0.995727标准误差49.42912观测值 57方差分析df SS MS F Significance F 回归分析1 31882604 31882604 13049.33 4.59E-67残差55 134378.1 2443.238总计56 32016982Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0%Intercept 1052.612 13.2683 79.33285 2.08E-58 1026.022 1079.202 1026.022 1079.202X Variable 1 45.45923 0.39795 114.2336 4.59E-6744.66172 46.25674 44.66172 46.25674RESIDUAL OUTPUT观测值预测 Y 残差标准残差11098.071 87.92861 1.7949822 1143.531 67.46938 1.3773253 1188.99 49.01015 1.0004974 1234.449 35.550920.725739 51279.908 23.09169 0.4713966 1325.368 16.63246 0.3395367 1370.827 8.173235 0.1668498 1416.286 -0.286-0.00584 91461.745 -0.74523 -0.0152110 1507.204 -1.20446 -0.0245911 1552.664 -15.6637 -0.3197612 1598.123 -51.1229-1.04363 131643.582 -85.5821 -1.7470814 1689.041 -87.0414 -1.7768715 1734.501 -78.5006 -1.6025216 1779.96 -76.9598-1.57106 17 1825.419 -66.4191 -1.3558818 1870.878 -58.8783 -1.2019519 1916.338 -59.3375 -1.2113220 1961.797 -49.7968 -1.01655 21 2007.256 -41.256 -0.842222 2052.715 -32.7152 -0.6678523 2098.174 -20.1744 -0.4118424 2143.634 -8.63367 -0.17625 25 2189.093 -5.0929 -0.1039726 2234.552 10.44787 0.21328427 2280.011 16.98864 0.34680728 2325.471 25.52941 0.521159 29 2370.93 31.07018 0.63426930 2416.389 29.61095 0.6044831 2461.848 25.15172 0.51344932 2507.308 11.69249 0.238691 33 2552.767 10.23326 0.20890234 2598.226 21.77403 0.44449735 2643.685 24.3148 0.49636436 2689.144 30.85557 0.629888 37 2734.604 34.39634 0.7021738 2780.063 39.93711 0.81527939 2825.522 49.47788 1.01004540 2870.981 58.01865 1.184397 41 2916.441 67.55942 1.37916342 2961.9 75.10019 1.53310143 3007.359 71.64096 1.46248444 3052.818 63.181731.289797 45 3098.278 51.7225 1.05586746 3143.737 39.26327 0.80152347 3189.196 47.80404 0.97587548 3234.655 26.34481 0.537805 49 3280.114 1.885576 0.03849250 3325.574 -26.5737 -0.5424851 3371.033 -55.0329 -1.1234552 3416.492 -6.49211-0.13253 533461.951 -21.9513 -0.4481254 3507.411 -41.4106 -0.8453655 3552.87 -64.8698 -1.3242656 3598.329 -87.329-1.78274 573643.788 -108.788 -2.22081年份年次总人口X（万人）耕地面积Y 万公顷1949 1 1186 145.027 1950 2 1211 145.027 1951 3 1238 145.767 1952 4 1270 146.813 1953 5 1303 147.073 1954 6 1342 147.46 1955 7 1379 147.74 1956 8 1416 148.793 1957 9 1461147.927 1958 10 1506 141.947 1959 11 1537 134.947 1960 12 1547 131.4 1961 13 1558128.253 1962 14 1602 129.1 1963 15 1656 130.86 1964 16 1703 133.4 1965 17 1759 131.98 1966 18 1812 132.087 1967 19 1857 131.747 1968 20 1912 131.527 1969 21 1966 131.02 1970 22 2020 130.987 1971 23 2078 130.927 1972 24 2135 131.047 1973 25 2184 130.68 1974 26 2245 130.61975 27 2297 130.367 1976 28 2351 130.267 1977 29 2402 130.253 1978 30 2446 129.7331979 31 2487 129.467 1980 32 2519 129.1 1981 33 2563 128.9 1982 34 2620 128.447 1983 35 2668 128.267 1984 36 2720 127.96 1985 37 2769 126.12 1986 38 2820 125.027 1987 39 2875124.393 1988 40 2929 123.921 1989 41 2984 123.852 1990 42 3037 123.653 1991 43 3079 123.449 1992 44 3116 122.854 1993 45 3150 121.921 1994 46 3183 121.041 1995 47 3237 120.399 1996 48 3261 126.111 1997 49 3282 124.025 1998 50 3299 122.117 1999 51 3316 121.385 2000 52 3410 118.709 2001 53 3440 117.263 2002 54 3466 116.087 2003 55 3488 114.901 2004 56 3511 114.083 2005 57 3535 112.903SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.906347R Square 0.821465Adjusted R Square 0.818219标准误差 3.924698观测值 57方差分析df SS MS F Significance F 回归分析1 3897.998 3897.998 253.0634 3.11E-22残差55 847.1788 15.40325总计56 4745.177Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0%Intercept 156.0048 1.72471 90.45277 1.61E-61 152.5484 159.4611 152.5484 159.4611X Variable 1 -0.01103 0.000694 -15.908 3.11E-22-0.01242 -0.00964 -0.01242 -0.00964RESIDUAL OUTPUT观测值预测 Y 残差标准残差1142.9185 2.108502 0.5421012 142.6426 2.384351 0.6130233 142.3447 3.422267 0.8798744 141.9916 4.821353 1.2395825 141.6275 5.445473 1.4000456 141.1972 6.262797 1.6101817 140.7889 6.951053 1.7871348 140.3807 8.412308 2.162826 9 139.8842 8.042836 2.06783410 139.3876 2.559363 0.65801911 139.0456 -4.09858 -1.0537612 138.9352 -7.53525 -1.93733 13 138.8139 -10.5609 -2.7152314 138.3284 -9.22838 -2.3726415 137.7325 -6.87255 -1.7669516 137.214 -3.81395 -0.98058 17 136.596 -4.61605 -1.186818 136.0113 -3.92425 -1.0089419 135.5147 -3.76772 -0.9686920 134.9079 -3.38086 -0.86923 21 134.312 -3.29202 -0.8463922 133.7162 -2.72919 -0.7016823 133.0762 -2.14922 -0.5525724 132.4473 -1.40029 -0.36002 25 131.9066 -1.22663 -0.3153726 131.2336 -0.63355 -0.1628927 130.6598 -0.29279 -0.0752828 130.064 0.203043 0.052203 29 129.5012 0.751774 0.19328330 129.0157 0.717267 0.18441131 128.5633 0.903659 0.23233332 128.2103 0.889745 0.228756 33 127.7248 1.175238 0.30215734 127.0958 1.351173 0.3473935 126.5662 1.700802 0.43728136 125.9924 1.9675670.505867 37 125.4518 0.66823 0.17180438 124.889 0.137961 0.0354739 124.2822 0.110828 0.02849440 123.6863 0.23466 0.060332 41 123.0795 0.772527 0.19861942 122.4947 1.158326 0.29780943 122.0312 1.417752 0.36450844 121.623 1.231007 0.316495 45 121.2478 0.673161 0.17307246 120.8837 0.157281 0.04043747 120.2879 0.111114 0.02856848 120.0231 6.087929 1.565222 49 119.7914 4.233641 1.0884850 119.6038 2.513218 0.64615551 119.4162 1.968795 0.50618252 118.379 0.329986 0.08484 53 118.048 -0.785 -0.2018254 117.7611 -1.67411 -0.4304255 117.5184 -2.61737 -0.6729356 117.2646 -3.18159-0.81799 57116.9998 -4.09677 -1.05329年份年次总人口X（万人）耕地面积Y 万公顷预测值差值Tt 1949 1 1186 145.027 142.9185 2.1085021.453869 1950 2 1211 145.027 142.6426 2.3843511.644074 1951 3 1238 145.767 142.34473.4222672.347765 1952 4 1270 146.813 141.9916 4.8213533.28401 1953 5 1303 147.073 141.6275 5.4454733.702565 1954 6 1342 147.46 141.1972 6.2627974.247116 1955 7 1379 147.74 140.7889 6.9510534.704923 1956 8 1416 148.793 140.3807 8.4123085.653699 1957 9 1461 147.927 139.8842 8.0428365.43703 1958 10 1506 141.947 139.3876 2.5593631.803041 1959 11 1537 134.947 139.0456 -4.09858-3.03718 1960 12 1547 131.4 138.9352 -7.53525-5.73459 1961 13 1558 128.253 138.8139 -10.5609-8.23441 1962 14 1602 129.1 138.3284 -9.22838-7.14824 1963 15 1656 130.86 137.7325 -6.87255-5.25183 1964 16 1703 133.4 137.214 -3.81395-2.85903 1965 17 1759 131.98 136.596 -4.61605-3.49754 1966 18 1812 132.087 136.0113 -3.92425 -2.97096 1967 19 1857 131.747 135.5147 -3.76772 -2.85982 1968 20 1912 131.527 134.9079 -3.38086 -2.57047 1969 21 1966 131.02 134.312 -3.29202-2.51261 1970 22 2020 130.987 133.7162 -2.72919 -2.08356 1971 23 2078 130.927 133.0762 -2.14922 -1.64154 1972 24 2135 131.047 132.4473 -1.40029 -1.06854 1973 25 2184 130.68 131.9066 -1.22663-0.93865 1974 26 2245 130.6 131.2336 -0.63355-0.48511 1975 27 2297 130.367 130.6598 -0.29279 -0.22459 1976 28 2351 130.267 130.064 0.203043 0.155867 1977 29 2402 130.253 129.5012 0.751774 0.577164 1978 30 2446 129.733 129.0157 0.717267 0.55288 1979 31 2487 129.467 128.5633 0.903659 0.697984 1980 32 2519 129.1 128.2103 0.8897450.68919 1981 33 2563 128.9 127.7248 1.1752380.911744 1982 34 2620 128.447 127.0958 1.3511731.05193 1983 35 2668 128.267 126.5662 1.700802 1.325986 1984 36 2720 127.96 125.9924 1.9675671.537642 1985 37 2769 126.12 125.4518 0.668230.529837 1986 38 2820 125.027 124.889 0.1379610.110345 1987 39 2875 124.393 124.2822 0.110828 0.089095 1988 40 2929 123.921 123.6863 0.23466 0.189363 1989 41 2984 123.852 123.0795 0.772527 0.62375 1990 42 3037 123.653 122.4947 1.1583260.936755 1991 43 3079 123.449 122.0312 1.4177521.148451 1992 44 3116 122.854 121.623 1.231007 1.002008 1993 45 3150 121.921 121.2478 0.673161 0.552129 1994 46 3183 121.041 120.8837 0.157281 0.129941 1995 47 3237 120.399 120.2879 0.111114 0.092288 1996 48 3261 126.111 120.0231 6.087929 4.827437 1997 49 3282 124.025 119.7914 4.2336413.413539 1998 50 3299 122.117 119.6038 2.513218 2.058041 1999 51 3316 121.385 119.4162 1.968795 1.621943 2000 52 3410 118.709 118.379 0.329986 0.277979 2001 53 3440 117.263 118.048 -0.785 -0.66943 2002 54 3466 116.087 117.7611 -1.67411 -1.44212 2003 55 3488 114.901 117.5184 -2.61737 -2.27793 2004 56 3511 114.083 117.2646 -3.18159 -2.78883 2005 57 3535 112.903 116.9998 -4.09677 -3.62858（三）年份年次X 粮食产量Y 1949 1 283 1950 2 3111951 3 337.5 1952 4 372 1953 5 388 1954 6 377 1955 7 389.5 1956 8 443.5 1957 9 444 1958 10 445.5 1959 11 400 1960 12 329.5 1961 13 323.5 1962 14 358.5 1963 15 394 1964 16 434 1965 17 455.5 1966 18 450 1967 19 434 1968 20 424.2 1969 21 464 1970 22 566.5 1971 23 585.5 1972 24 621.5 1973 25 605 1974 26 631.5 1975 27 640.5 1976 28 600.5 1977 29 667 1978 30 744.9 1979 31 782.5 1980 32 801.9 1981 33 809.83 1982 34 848.29 1983 35 857.78 1984 36 850.26 1985 37 794.4 1986 38 751.491987 39 839.26 1988 40 837.43 1989 41 884.571990 42 879.64 1991 43 889.65 1992 44 897.081993 45 869 1994 46 887.4 1995 47 919.93 1996 48 952.2 1997 49 961.78 1998 50 958.11 1999 51 942.17 2000 52 854.68 2001 53 817.28 2002 54 763.23 2003 55 713.16 2004 56 736.45 2005 57 903.79SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.916133R Square 0.839299Adjusted R Square 0.836377标准误差88.64028观测值 57方差分析df SS MS F Significance F 回归分析1 2256955 2256955 287.2505 1.71E-23残差55 432140.5 7857.099总计56 2689096Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0%Intercept 297.0402 23.79379 12.48394 1.11E-17 249.3563 344.724 249.3563 344.724X Variable 1 12.09502 0.713635 16.94846 1.71E-2310.66487 13.52518 10.66487 13.52518RESIDUAL OUTPUT观测值预测 Y 残差标准残差1309.1352 -26.1352 -0.297512 321.2302 -10.2302 -0.116463 333.3252 4.174784 0.0475244 345.4202 26.579760.302575 5357.5153 30.48474 0.3470286 369.6103 7.389717 0.0841227 381.7053 7.794695 0.0887328 393.8003 49.699670.565764 9405.8953 38.10465 0.4337710 417.9904 27.50963 0.3131611 430.0854 -30.0854 -0.3424812 442.1804 -112.68-1.28271 13454.2754 -130.775 -1.488714 466.3705 -107.87 -1.2279615 478.4655 -84.4655 -0.9615316 490.5605 -56.5605-0.64386 17 502.6555 -47.1555 -0.536818 514.7505 -64.7505 -0.737119 526.8456 -92.8456 -1.0569220 538.9406 -114.741 -1.30617 21 551.0356 -87.0356 -0.9907822 563.1306 3.369365 0.03835623 575.2257 10.27434 0.1169624 587.3207 34.17932 0.389085 25 599.4157 5.584299 0.0635726 611.5107 19.98928 0.22755127 623.6057 16.89425 0.19231828 635.7008 -35.2008 -0.40071 29 647.7958 19.20421 0.21861430 659.8908 85.00919 0.96771531 671.9858 110.5142 1.25805532 684.0809 117.8191 1.341212 33 696.1759 113.6541 1.29379934 708.2709 140.0191 1.59392835 720.3659 137.4141 1.56427436 732.4609 117.7991 1.340983 37 744.556 49.84403 0.56740738 756.651 -5.16099 -0.0587539 768.746 70.51399 0.80270740 780.841 56.58897 0.644189 41 792.9361 91.63395 1.04312942 805.0311 74.60892 0.84932243 817.1261 72.5239 0.82558744 829.2211 67.85888 0.772482 45 841.3161 27.68386 0.31514346 853.4112 33.98884 0.38691747 865.5062 54.42381 0.61954248 877.6012 74.59879 0.849207 49 889.6962 72.08377 0.82057650 901.7913 56.31875 0.64111351 913.8863 28.28373 0.32197252 925.9813 -71.3013-0.81167 53938.0763 -120.796 -1.375154 950.1713 -186.941 -2.1280755 962.2664 -249.106 -2.8357456 974.3614 -237.911-2.7083 57986.4564 -82.6664 -0.94105年份年次粮食产量X 耕地面积Y 万公顷1949 1 283 145.027 1950 2 311 145.027 1951 3 337.5145.767 1952 4 372 146.813 1953 5 388 147.073 1954 6 377 147.46 1955 7 389.5 147.74 1956 8 443.5 148.793 1957 9 444 147.927 1958 10 445.5 141.947 1959 11 400 134.947 1960 12 329.5 131.4 1961 13 323.5 128.253 1962 14 358.5 129.11963 15 394 130.86 1964 16 434 133.4 1965 17 455.5 131.98 1966 18 450 132.087 1967 19 434 131.747 1968 20 424.2 131.527 1969 21 464 131.02 1970 22 566.5 130.987 1971 23 585.5 130.927 1972 24 621.5 131.047 1973 25 605 130.68 1974 26 631.5 130.6 1975 27 640.5 130.367 1976 28 600.5130.267 1977 29 667 130.253 1978 30 744.9129.733 1979 31 782.5 129.467 1980 32 801.9 129.1 1981 33 809.83 128.9 1982 34 848.29 128.447 1983 35 857.78 128.267 1984 36 850.26 127.961985 37 794.4 126.12 1986 38 751.49 125.027 1987 39 839.26 124.393 1988 40 837.43 123.921 1989 41 884.57 123.852 1990 42 879.64 123.653 1991 43 889.65 123.449 1992 44 897.08 122.854 1993 45869 121.921 1994 46 887.4 121.041 1995 47 919.93 120.399 1996 48 952.2 126.111 1997 49 961.78 124.025 1998 50 958.11 122.117 1999 51 942.17 121.385 2000 52 854.68 118.709 2001 53 817.28 117.263 2002 54 763.23 116.087 2003 55 713.16 114.901 2004 56 736.45 114.083 2005 57 903.79 112.903SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.761314R Square 0.579598Adjusted R Square 0.571955标准误差 6.022504观测值 57方差分析df SS MS F Significance F 回归分析1 2750.296 2750.296 75.82724 6.22E-12。