玉溪市未来人口预测三种模型的分析

人口问题是一个国家或地区可持续发展的前提。人口规模是否合理,对一个国家或地区未来的经济、社会和生态环境可持续发展影响深远。运用马尔萨斯人口模型、Logistic增长模型和线性函数三种理论模型,利用《玉溪市统计年鉴》统计数据对玉溪市2010—2020年的人口发展规模做出预测,预测结果显示3种模型均取得了较好的模拟效果。Logistic增长模型的预测值最小,故采用其预测值作为预测结果。     

经济发达城市人口承载力预测及其经济合理性评价——以无锡市区为例

在经济发达地区资源环境约束趋紧和经济发展转型背景下，开展人口规模预测研究对协调人口、资源、经济之间的关系具有积极意义。以无锡市区为例，核算土地资源人口承载力与不同时间阶段经济合理人口规模，分析土地资源人口承载量与经济合理人口规模之间的关系，解析未来人口发展趋势和影响因素。结果表明：无锡市区人口仍将稳步增加，外来人口仍将是常住人口增量的主体，但增速趋缓；2015、2020年经济合理人口分别约为404万和434万人，逐渐超出土地资源承载力所确定的402万人的合理人口规模；经济增长引起的就业人口的需求增长是导致人口总量增长的主要因素。未来需要通过产业结构调整、劳动生产率提升、公共服务设施完善等手段调控人口发展，以减轻资源环境压力和保障经济发展     

昆山市人口指标的数学模型

数学模型常用于人口指标变化趋势的拟合， 以昆山市1985～2006年 7种人口指标为研究对象，采用马尔萨斯模型、Logistic模型和Keyfitz模型进行模拟，结合历史资料分析人口指标变化背后的社会经济因素。研究结果表明：从整体拟合效果来看，Logistic模型表现良好，但这很大程度上在于其三参数优势，而不是人口增长面临最大人口上限的压力，即使某一时段反映出人口上限，该值也可能在下一时段被突破；由于人口指标增长转折点的存在，使利用数学模型进行人口预测的可信度降低，但利用转折点分段分析，了解其代表的政治、经济因素的影响，可以为未来的规划决策提供科学参考；昆山的发展历程明显分为3个阶段，而不是以往认为的5个阶段.     

基于组合模型的能源需求预测

能源是人类生存和发展的重要物质基础,也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点。能源需求预测是合理制定能源规划的基础。能源需求预测的模型很多,总的来说,可以分为单一模型预测和组合模型预测。本文在分析几种常用单一模型的优缺点和适用范围的基础上,建立BP神经网络与灰色GM的优化组合模型,对江苏省未来十五年煤炭和石油的需求量进行预测。结果表明:①随着经济的发展,未来江苏省对煤炭和石油的需求量逐渐增加,其中煤炭从2008年的19 601.39万t标准煤增加到2020年的25 615.26万t标准煤,年均增长率为1.81%;石油从2008年的2 628.64万t标准煤增加到2020年的3 532.60万t标准煤,年均增长率为1.36%;②基于BP网络与GM(1,1)的组合模型克服了单一模型的缺点,实现了优化组合模型"过去一段时间内组合预测误差最小"的原则,且预测结果误差较小,不仅适用于能源的中长期预测,还可以推广到其他领域。     

中国城市用地增长极限规模测算

快速城市化出现的城市建设用地扩张问题,受到人们广泛关注,借鉴发达国家经验,我国需要测算一个极限区间值进行自上而下的总量控制,以促进最严格耕地保护制度和节约用地制度的落实.但是如何测算这个极限规模一直没有得到很好解决.本文提出了一个常规方法组合和关键指标相结合的技术思路来尝试解决这个问题.研究首先对城市用地扩展规模的影响因子进行了分析,讨论了城市人口数量和GDP分别与建成区面积相关性,确定了城市人口数量对建成区面积影响更大;在此基础上,采用逻辑斯蒂模型,依据我国1950-2010年经济数据,对城市化水平进行预测;用自回归分布滞后模型,依据1951-2010年全国人口数据对未来人口规模进行预测,并分为三个方案对结果进行了讨论;最后按照城市用地分类与规划建设用地标准,以节约集约用地为原则,将人均城市用地规模取值控制在65.0-115.0 m2,计算城市用地扩展极限规模.结果表明,到2045年,中国的城市化预测水平为79.99％,在中国人口增长控制较好的情况下,人口规模将达到14.97亿人,城市用地扩展规模为77 857.38-137 747.70 km1;若中国人口达到有关研究的预测峰值16亿人,中国城市化水平稳定在80％,城市用地扩展极限规模将会是83 200.00-147 200.00 km2.综合以上分析,未来我国的城市建设用地总量应在7.8万km2到14.7万km2之间.     

基于土地自然与经济双重属性的西部地区人口承载力测算

为明确我国西部土地人口承载力是否能够满足人口增长、经济发展和人民生活质量提高的需要，进而为土地利用规划和人口发展战略的制定提供依据，在综合考虑土地的自然属性和经济属性基础上，对我国西部地区2020年、2025年、2030年的人口承载力进行测算。采用统计模型分析与灰色预测的方法测算基于土地自然属性即食物生产能力的人口承载力，同时，从土地经济属性的角度，采用基于土地功能的产业活动关联法来测算人口承载力。最后利用短板分析法综合权衡两类基于土地不同属性角度的测算结果，确定西部地区实际的土地人口承载力，并与未来人口数量进行比较。测算结果显示：(1)从总体上看，2020年、2025年、2030年西部地区人口承载力分别是6.50亿人、6.73亿人、6.94亿人，而与之对应的未来人口数量是3.81亿人、3.87亿人、3.92亿人，即西部地区土地能供养的人口数大于未来人口数量；(2)从省级区域分布来看，其中大部分地区能满足未来人口增长的需要，内蒙古、广西、重庆、四川、宁夏、新疆等11省份的土地都能承载各省未来人口的发展，只有青海省人口承载力低于未来人口数量。这表明西部地区整体的土地承载力能满足人口发展所需，但存在区域不协调，青海省土地承载力与人口发展需求尚不匹配。     

基于主要经济指标的城市建设用地规模预测模型——以广东省为例

随着经济的发展和人口的增长,建设用地规模不断扩大。本文采用线性回归分析法,选取GDP、人口规模、固定资产投资额和年份四个因素,分析了广东省1981—2000年间各类建设用地以及建设用地总规模与四个因素的相关性,并拟合了一元线性和三元线性预测模型。预测结果表明:除其他用地外,建设用地规模与四个因素存在显著的相关性,且以固定资产投资为自变量的一元线性模型和以GDP、人口规模、固定资产投资额为自变量的三元线性模型的模拟结果较好。由于建设用地的研究方法和影响因素较多,本研究只采用一元、多元线性回归模型法,选择部分影响因素,构建建设用地规模预测模型,旨在为制定建设用地供应计划,提高建设用地节约利用,建设用地高效管理提供基础参考依据。     

基于Logistic模型的中国各省碳排放预测

在“碳排放量与能源消费成正比”假设的基础上,对中国30个省区2011～2020年碳排放进行了预测。首先对中国30个省区1987～2010年的历史累计排放量和人均累计排放量进行计算,依据历史累计排放量和人均累计排放量两个指标,运用K-均值聚类分析法将中国各省区碳排放分成了5类。分别绘出5类区域中各省的历年碳排放量曲线,并进行数据分析,发现：以2002年为界线,2002年前后两个时段中国各省区碳排放变化差异很大。这一现象说明2002年以前的各省碳排放趋势并不能表征未来年份各省的碳排放。在此结论的基础上,构建了碳排放量增长的Logistic预测模型,并以2002～2010年碳排放数据为样本数据,对2011～2020年中国各省区碳排放进行了预测。为了验证预测模型的精确性,利用Logistic预测模型对中国30个省区2002～2010年的碳排放进行了预测,并将预测值与实际排放值进行比较发现,除了宁夏自治区的误差达1458%外,其他地区的误差均在7%以下。除宁夏外的中国各省区预测误差的平均值为622%,由此验证了Logistic预测模型的精确性。同时,也说明对中国30个省区2011～2020年碳排放的预测值具有较高的可信性。本研究为中国各省未来碳排放政策的制定提供了方法与数据支持     

改进的最优组合人口预测模型及其应用

人口预测是编制土地利用总体规划的基础性研究工作,区域人口发展规模和数量是土地利用总体规划中确定各类用地控制指标和调整土地利用结构的重要依据。因此,科学准确地预测人口发展,是制定区域土地利用总体规划的基础。在分析各种人口预测模型的基础上,提出了一种改进的最优组合模型。并以湖南省张家界市永定区人口预测为例,利用改进的最优组合模型进行了人口模型预测,并与现有的线性回归模型、灰色系统GM(1,1)模型、logistic 模型、最优组合模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,提出的改进的最优组合模型预测结果准确可靠,有利于土地管理的科学决策,是适宜于区域土地利用规划中总人口预测的一种较好的方法。     

CLUE-S模型对村镇土地利用变化的模拟与精度评价

利用航片、IKONOS和Quickbird影像得到研究区3期（1991、2001和2009年）土地利用历史数据，运用CLUE S模型，基于1991、2001年的土地利用数据对2009年土地利用格局进行模拟预测，并将模拟结果与2009年真实土地利用数据进行比较。类型水平上，选择ROC曲线统计和偏离度指数分别对各地类的Logistic回归拟合精度和CLUE S模型模拟精度进行评价；景观水平上，采用景观指数和Kappa指数系列方法，从综合预测能力、景观格局、数量和空间位置等方面对CLUE S模型的模拟精度进行全面评估。结果表明:①CLUE S模型对各土地利用类型的模拟精度均较高，各地类的Logistic回归的拟合精度随着模拟分辨率的提高而逐渐增加；②随着模拟时间的缩短，CLUE S模型对整体景观格局的模拟精度提高；③该模型对土地利用数量的模拟精度明显优于其对空间位置的模拟精度。总体而言，CLUE S模型在村镇尺度的模拟效果良好，预测精度较高，但在空间位置和景观格局精度方面还有待提高     

基于RBF神经网络的城市建成区面积预测研究——兼与BP神经网络和线性回归对比分析

城市建成区面积预测是城市研究的一个核心问题,其与城市经济社会之间表现为一种复杂的非线性关系,传统的方法模型难以精确预测。作为一种较新的人工神经网络模型,RBF神经网络能以任意精度全局逼近任意非线性关系,表现出了极强的处理复杂非线性系统的能力。以合肥市建成区面积预测为例,构建了基于RBF网络的预测模型,作为对比,同时用BP神经网络、一元线性回归和多元线性回归模型进行了预测。预测结果的综合分析表明,在预测精度上,RBF网络＞BP网络＞多元线性回归模型＞一元线性回归模型。研究显示,RBF网络能为城市建成区面积预测提供一种新思路和新方法,进而可为城市土地利用及其规划制定提供科学的决策依据     

江苏省人口数据空间离散化研究及其精度分析

针对传统人口数据表达方法在表达人口空间分布上的不足,设计了人口数据离散化模型,通过分析人口数据与土地覆被信息之间的关系,将分县统计的人口数据分配到空间1 km×1 km栅格单元上。在江苏省的研究表明,利用该方法能获得比较高的精度。基于离散化后的人口数据,发现江苏省人口空间分布有两大特点：(1)人口分布自城市中心向城市外围由密集渐变为分散;(2)苏南的城市人口规模显著大于苏中和苏北,苏南、苏中、苏北三大区域的人口城镇化水平呈现由高到低排列。江苏省人口空间分布的上述特点与江苏省三大区域的经济发展状况及各个区域的城镇化水平相一致。离散化后生成的1 km×1 km栅格人口数据,能够精确表达人口分布的区域差异,可以作为制订资源开发、环境规划、区域发展战略等重要参考依据。     

基于改进模型的城镇建设用地预测分析——以张家界市永定区为例

随着社会经济的飞速发展，人口快速增长，对建设用地的需求也迅速增长，从而加剧了人地之间的矛盾。在上一轮土地利用规划中，所预测的建设占用耕地指标与实际建设占用耕地情况有较大出入，这从一个侧面反映了现行的城镇建设用地预测方法的不尽完善之处。所以，在新一轮土地利用总体规划修编中，对城镇建设用地做出更加科学的、符合实际的预测，是一个重要的基础性问题。以张家界市为例，提出并验证了一种适宜的建设用地预测方法一改进后的双因素预测模型。最后运用此预测方法对永定区2020年建设用地需求量进行科学预测，以满足经济社会发展的用地需求。     

长三角地区一体化背景下的人口优化布局研究

人口问题是制约区域全面协调可持续发展的重大问题，是影响区域经济社会发展的关键因素。作为我国重要的经济核心区，长三角地区经济和人口快速集聚，近年来出现了中心城市人口过度膨胀、生态环境敏感区受到挤占、后发地区人口集聚动力不足等问题。从长三角地区一体化发展要求出发，合理布局该区域的人口，已经成为该地区迫切需要解决的问题之一。利用统计数据和GIS空间分析方法，采用多种模型对本区人口规模与增长、人口空间分布特征进行分析，在人口预测与适宜性评价的基础上优化和调控长三角地区的人口布局，将研究区域划分为优化增长区、快速增长区、较快增长区、限制增长区等人口增长类型区     

重庆市区城市建设用地预测研究

重庆市作为西部唯一的中央直辖市和长江上游地区最大的经济、文化、商贸中心,在西部大开发中扮演十分重要的角色。重庆市是一个典型的山地丘陵城市,地形起伏大,工程地质条件复杂,施工难度大而且建设费用高,极大地限制了重庆市城市建设的发展。再加上受以前城市建设政策的影响,重庆市的城市建设发展缓慢。城市建设用地长期不足。为此必须加快重庆市城市建设步伐,重点放在搞好城市建设规划,加强城市基础设施建设上。首先要做好城市建设用地预测,以便为规划提供科学依据。从重庆市城市建设用地的实际情况出发,采用目前应用广泛的灰色系统分析法GM(1．1)预测了重庆市区城市非农业人口规模,进而测算出城市人口规模,并根据几种可能的人均用地水平预测了未来重庆市区城市建设用地规模。     

实行计划生育是人口、资源、环境协调发展的重要保证

人口是人口、资源与环境巨系统中最根本的因素。人口增长过快,将直接加大对资源与环境的压力,并影响人口素质的提高。所以,长期坚持实行计划生育这一基本国策是实现人口、资源、环境协调发展的重要保证。为此,必须要统一认识,增强控制人口的危机感和责任感;实施人口和计划生育目标管理责任制;扎实稳妥地做好农村计划生育工作;齐抓共管,保证人口计划的完成。