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     

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.     

基于效益分析的济南市城市合理用地规模研究

城市用地规模研究是城市社会经济发展战略的基础研究之一,与土地利用效益密切相关。土地利用效益既是衡量土地利用水平的一项重要指标,也是衡量城市规模的基本出发点,它在一定程度上反映了城市的经济发展水平,通过对用地效益的分析能够反映城市土地利用的集约程度。本文以二、三产业产值与城市建成区面积之比作为衡量城市用地效益的指标,通过计算1997-2007年的建设用地与第二、三产业增长弹性系数分析济南市建成区用地规模与用地效益的关系及城市扩张的合理性,并选取广州市、南京市、青岛市、北京市、上海市作为比较对象,通过2000-2007年城市间用地规模与用地效益的关系对比,进一步分析济南市未来城市发展过程中充分合理利用土地的必要性及继续扩大城市规模的可行性。最后运用回归分析方法、增长弹性模型和逻辑斯蒂模型对未来济南市的合理用地规模做出预测。结果发现,济南市未来城市规模为2015年401 km2,2020年450 km2。研究结果可为编制济南市土地利用规划提供参考。     

基于GIS与LTM模型的上海市城市扩展模拟与预测

本文以1990、2000、2005年上海市城市土地利用遥感数据为基本数据源,结合城市人口数据,利用LTM模型对1990-2000年和1990-2005年上海市城市空间扩展过程进行了模拟和精度检验,并在此基础上对2020年上海市城市空间扩展进行了预测。结果表明:1990-2000年、1990-2005年LTM模型模拟结果的Kappa系数分别为0.59和0.61,可以较好的模拟历史时期上海市城市空间扩展的总体趋势;LTM模型预测结果显示,2005-2020年上海市城镇用地面积将由914.03km2增加到1123.79km2,年均扩展面积将由1990～2005年的23.44 km2/a下降到13.98 km2/a,未来上海市城市空间扩展速度将呈减缓趋势。     

长江流域资源与环境（学报）2006年第15卷总目录

资源环境与社会经济可持续发展21世纪初华中地区发展的资源环境基础………………………………谢辉,张雷,姜巍,程晓凌(1:1)南水北调西线一期工程对金沙江上游梯级开发的发电影响…………梁武湖,马光文,王黎,刘建明(1:6)长江流域的节水形势及发展方向…………………………………………………………桑连海,陈进(1:10)BP神经网络在城市建成区面积预测中的应用———以江苏省为例……………赵姚阳,濮励杰,胡晓添(1:14)基于PCA变换和神经元网络分类方法的中国森林制图研究………………刘爱霞,刘正军,王静(1:19)公共资源与最优产权选择………………     

多重组合神经网络模型在湖库总磷预测中的应用研究

湖库总磷(TP)含量与环境因子的相关性往往并不显著,导致总磷预测精度不高,效果不理想。为提高总磷的预测精度,提出一种基于BP、Elman、RBF、GRNN(以下简称BP等4种)神经网络算法原理的组合预测模型,将影响总磷预测精度的NH+4-N、CODMn和透明度3个相关因子作为BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,构建3输入1输出的单一预测模型;以BP等4种单一模型预测结果作为下一BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,从而构建4输入1输出的一次组合预测模型;再以一次组合神经网络模型预测结果作为下一BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,构建4输入1输出的二次组合预测模型;依次类推,构建8种方案的多重组合预测模型。并构建GA-BP模型作为对比预测模型,预测结果与BP等4种单一模型及GA-BP模型的预测结果进行比较。结果表明:(1)组合模型随着组合重数的增加,预测精度显著提高,表明多重组合模型用于湖库总磷预测是合理可行的,模型具有较好的预测精度和泛化能力,是提高预测精度的有效方法;(2)方案2~8中各模型的预测结果均优于GA-BP模型(除方案2中的GRNN外),表明组合模型具有较高的预测精度和泛化能力。其中,方案3中的BP模型、方案4~8中的BP、Elman和RBF模型的平均相对误差均小于10%,预测精度均令人满意,尤以方案6~8中的BP、Elman和RBF模型的预测精度为最高(平均相对误差均在9%以内),均优于其他组合模型。     

基于数据融合的长江经济带城市建成区时空格局研究

在"共抓大保护,不搞大开发"导向下,准确识别长江经济带城市建成区,并揭示其演化规律对于优化流域国土空间格局具有重要意义.基于Landsat数据和夜间灯光数据,构建融合算法提取长江经济带城市建成区,并采用位序-规模、核密度、空间自相关等方法探索了其时空格局特征.结果表明:(1)长江经济带城市规模存在明显的位序-规模分布格局,分形特征显著;(2)建成区规模呈现"东高西低"、"轴线高两端低",建成区密度呈"一个中心,两个次中心"的格局特征;(3)城市由点源聚集增长向轴线式扩张转变,国土空间"T"型增长格局逐渐显现;(4)建成区增长表现出空间集聚特征,区域内三大城市群为主要热点区.研究结果能够为流域国土空间"保护"与"开发"权衡提供定量参考和决策依据.     

城市化进程中的土地利用问题研究--以江苏省为例

改革开放以来,随着经济的发展,我国城市化进程不断加快,环境污染、交通拥挤、人地矛盾冲突加剧等问题随之产生。江苏省作为我国东部沿海经济最发达的省份之一,城市化提升速度高于全国平均水平,从1978年的13.7％上升到2002年的44.7％,产生的城市问题具有典型代表性。在对江苏省1978年以来城市化发展和城市建成区面积变化特征分析的基础上,进一步探寻城市用地中存在的问题及其成因。结果表明：随着城市化水平的提高,建成区面积不断扩展,2000年是1991年的1.5倍,人均建成区面积也不断上升,小城市上升幅度最大,为40 m2,特大城市最小,为17 m2,人均建成区面积从小城市到特大城市呈倒三角形分布,经济发展和用地配置机制及20世纪90年代以来兴起的开发区、城市新区建设是城市用地扩展的主要驱动因素。在城市用地中存在用地效率不高、土地供求矛盾尖锐等问题,应当加强土地管理,挖掘土地利用潜力,提高土地利用效率。     

江西省城市化进程中资源消耗特征及响应分析

选取能源消费总量、总用水量和城市建成区面积作为江西省资源消耗的指示性指标，在对其城市化进程中资源消耗特征分析的基础上，采用计量经济学的方法。对城市化作用的资源消耗响应情景进行了模拟。研究显示：①随着城市化进程的推进，江西省资源消耗特征表现并不一致。其人均能源消耗、人均建成区面积扩张有着与全国类似的逐步增长的态势，但其人均值都低于全国人均水平；而人均用水量则与全国一样呈现下降趋势，但江西省人均用水量一直都高于全国平均水平。②格兰杰因果分析发现，江西省城市化水平变化是人均能源消费增长和人均建成区面积扩张的格兰杰因果原因，人均建成区面积扩张也是城市化水平提高的格兰杰因果原因；而城市化水平变化与人均用水量下降互不为格兰杰因果原因。进一步的脉冲响应函数模拟表明：在江西省城市化进程中，城市化水平的提高对人均能源消费具有正的冲击效果；而人均建成区面积扩张对城市化具有先正后负的响应情景。     

城市脆弱性动态演变的模拟预测研究

对城市脆弱性的动态演变进行模拟预测可以得到城市脆弱性的未来发展趋势和水平,由此为调控城市脆弱性、为制定城市可持续发展政策提供科学的决策依据。遵循"测度、降维、预测"的总体技术路线,首先从城市经济、社会和环境3个方面定量测度城市脆弱性指数(UVI),其次利用相关系数分析法提取影响UVI的主导指标因素,最后构建预测模型并优选出精度最高的模型用于预测。以合肥市为实证,对其城市脆弱性动态演变进行了模拟预测,研究表明:1998-2012年,合肥UVI总体上呈下降趋势,但在2011年发生突变反弹,从2010年的0.276 8增加到2011年的0.506 6,增加了83.02%;影响合肥UVI的主要有6个指标因素;以这6个主导指标为基础,分别构建SLR、MLR和RBF神经网络预测模型,SLR、MLR和RBF神经网络模型的预测相对误差分别为6.61%、4.64%和1.89%,综合对比分析表明RBF神经网络模型的预测精度最高;利用RBF预测模型得到合肥2013-2017年的UVI,结果显示合肥2015年的UVI为0.284 3,和2010年的UVI(0.276 8)基本持平,由此表明,只要6个主导指标能保持目前的发展趋势,合肥UVI将重新回到2011年发生突变反弹前的水平和状态。研究显示,RBF神经网络能为城市脆弱性动态演变的模拟预测提供一种新思路和新方法,进而为完善城市脆弱性研究体系和类似城市的相关研究提供参考借鉴。     

基于多源遥感影像融合的武汉市土地利用分类方法研究

准确高效的获取土地利用信息,对于合理利用和开发土地资源具有十分重要的意义。在快速城镇化地区,土地利用活动频繁且密集,土地利用格局演变十分剧烈,增加了城市土地利用精准分类的不确定性;且受环境气候和云雨天气影响增加了有效光学影像获取的难度。为提高城市土地分类精度,该文选取武汉市中心城区为研究案例,以Sentinel-1A和Landsat8 OLI影像为数据源,采用Gram-Schmidt变换方法进行影像融合,选取最大似然、支持向量机、CART决策树、BP神经网络等4种分类方法对融合的影像进行分类,提取了研究区土地利用信息,并对其进行分析。进一步,通过与光学影像的分类结果对比,探究了Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像在土地利用信息提取方面是否具有优势。研究结果表明:(1)对比其他3种方法,CART决策树分类方法对于融合后的影像分类精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别达到88.55%和0.841 4;(2)与光学影像相比,Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像可以更有效地获取高精度城市土地利用信息;(3)基于多源遥感影像融合的CART决策树分类方法是获取研究区高精度土地利用信息的一种行之有效的技术手段。研究成果可为快速城镇化区域的土地利用分类提供参考。     

苏南地区建设用地扩展类型及景观格局分析

改革开放以来，随着苏南地区经济高速发展，工业化及城市化进程加快，导致建设用地急剧扩张。为了研究苏南建设用地扩展类型，基于1980～2010年建设用地数据，利用ArcGIS 93软件识别并提取了3种建设用地扩展类型：填充型、边缘增长型和跳跃型，并分析了建设用地扩展类型景观格局时空动态及其驱动力。结果表明：1980～2010年，苏南地区的建设用地面积增加了44582%，其中1980～2005年增加了16373%；2005～2010年增加了10696%，常州市建设用地的扩展速率最大，为75286%。1980～2005年，苏南地区边缘增长型占据了7403%，其次是跳跃型与填充型，而2005～2010年，建设用地扩展类型的比重仍与1980～2005时段相一致，但变化更为剧烈。建设用地扩展类型的斑块个数均处于增加趋势，3种扩展类型的形状区域复杂，建设用地扩张景观类型破碎化严重但其链接度仍较高。苏南5市的填充型扩展类型主要集中于城市中心附近，而跳跃型主要分布于远离城市的区域。苏南地区经济快速发展、人口增加、工业化进程、房地产投资、外资直接投资、固定资产投资都在影响着建设用地的扩展     

江淮生态经济区土地利用格局及生态系统服务价值变化

基于2005~2015年土地利用变更调查数据，结合土地利用变化模型和生态系统服务价值理论，分析了江苏省江淮生态经济区县域单元土地利用结构演化规律及生态系统服务价值变化。结果表明：研究期间建设用地、水域面积增加的最多；土地利用程度指数呈现北高南低的空间格局；生态系统服务价值略有上升，空间上总体为南高北低的格局，呈现市区较低，周边县（市）较高的现象；研究期内水域对于江淮生态经济区生态系统服务价值的贡献和生态环境的调控作用十分显著；结合区域建设开发现状，利用生态系统服务价值敏感性指数，在县域尺度上将研究区划分为以下五种类型：优先保护区、优先开发区、保护均衡区、开发权衡区、开发调整区，并提出建设开发策略，以期为江淮生态经济区开发建设、环境保护提供科学指引。     

江苏省城乡空间融合的形态演化研究

选取1980~2010年5期土地利用/覆被变化(LUCC)作为数据源,获取江苏省近30a的城乡建设用地变化数据,在空间分析和景观分析等方法支持下,分析城乡空间形态的演变特征,揭示城乡空间融合的过程和动力机制,并归纳不同类型的城乡空间融合模式。结果表明:(1)城镇空间扩展方面,数量变化呈先平缓后急剧增长特征,空间形态变化首先以外部扩展为主,然后进入斑块边缘间的填充扩展的循环过程,苏锡常地区城镇空间的扩展最为密集;(2)农村地域变化方面,总量呈小幅增长态势,江苏北部沿淮河地区农村建设用地分布较为密集,沿江地区逐渐形成农村建设用地的次级密集区;(3)城乡空间融合过程方面,城乡空间开始由离散扩展逐步向粘合扩展过渡,城乡连通程度逐步提高,苏南地区城乡粘合扩展最为明显;(4)城乡空间融合的动力机制和地域模式,社会经济发展水平的快速提高、乡镇企业的高速发展、交通基础设施的不断完善、开发区和新城区的快速建设是江苏城乡融合发展的主要驱动力。依据空间形态变化特征和主要动力因素,江苏省具有3种城乡空间融合发展类型:枢纽链接模式、集聚吞并模式、融合扩展模式。     

近30年来江苏省农村居民点时空格局演变及集约利用变化

基于江苏省6个时点的土地利用动态监测数据，分别从土地利用动态度、核密度估计、景观格局指数等空间探索性分析以及集约利用评价出发，对江苏省1987～2015年农村居民点时空格局动态演变进行分析。结果显示：(1）江苏省各市农村居民点用地从1987～2015年处于不断的扩张中，并呈波动增长态势，而居民点用地规模变化速度以苏中和苏南地区最快。(2）从农村居民点用地变动的转入和转出来看，1987～2015年农村居民点用地转入58.63万hm2，其中84.79%来源于耕地，占用耕地的比例表现为苏北>苏南>苏中；农村居民点用地转出28.36万hm ²，其中54.26%转变为城镇用地和40.88%复垦为耕地，苏北以复垦为耕地为主，苏中和苏南以转为城镇用地为主。(3）从农村居民点空间分布来看，核密度空间分异明显，呈“多核心”集聚分布，整体呈现“西密东疏”的空间格局特征，另外近30年江苏省农村居民点平均斑块面积呈增长趋势，且斑块形状越发规则，居民点聚集指数呈上升趋势。(4）从集约利用评价结果来看，农村居民点集约利用级别表现为：苏南>苏中>苏北，呈“由高到低”的集约利用梯度。总体来看，近30年来江苏省农村居民点空间格局演变趋于规则和集聚，集约利用程度区域差异明显。应根据居民点布局区域特点及集约利用差异，在推进宅基地“三权分置”和村庄空间规划的基础上，优化土地资源空间配置，提高宅基地利用效率，促进城乡融合发展和乡村振兴。     

江苏省土地生态网络规划中源地的选取研究

区域土地生态网络构建是土地生态建设的重要内容。当前研究中，多尺度的生态源地选取研究涉及较少，需进一步深入研究。该文以江苏省为研究区，基于土地利用调查数据开展全省土地生态敏感性与重要性评价分级，并在此基础上选取敏感、极敏感和重要、极重要图斑并经阈值筛选确定生态源地，生成架构生态廊道，规划形成江苏省域含多层级的土地生态网络系统。研究结果表明：(1)江苏省域土地生态网络可由31个一级源地、175个二级源地、1 313个三级源地和61条一级廊道、345条二级廊道、3 882条三级廊道组成，面积为23 526.26 km2，占全省总面积的22.04%；(2)一级生态源地主要由江、湖、水域湿地构成，二、三级源地以水田、林地为主。其中，长江、太湖、南通段沿海湿地、洪泽湖、高邮湖、盐城南段沿海湿地、盐城北段沿海湿地、骆马湖、滆湖、白马湖是省域内最主要的生态源地，连通度综合指数（dIIC）在1 519个生态源地中居前10名，对全域土地生态连通起重要作用；(3)土地生态敏感性、重要性评价结果是生态源地选取确定的重要基础和依据，据此并结合生态廊道构建能较好地实现区域土地生态网络的规划。     

深圳市土地利用变化驱动力系统分析

以深圳市土地利用变化的驱动力系统为例，用灰色关联方法确定影响土地利用变化的驱动因子并判别其最大驱动力，结果表明：深圳城市建设用地面积变化与外资利用额的关联系数最大，达到0.8491，其次为基础建设投资颧、第三产业产值、工业总产值及总人口数量；耕地、林地、荒地、水域面积变化则与城市化率的关联系数最大。以1991-1999年间的建设用地面积作为灰色系统特征数据序列，选取与其关联系数最大的五个驱动因子序列数据作为相关因素数据系列，建立CM（1，6）模型，结果表明：该模型的计算值和实际值的相对误差最大为11.11％，最小为-0.25％，平均相对误差也只有3.41％；检验结果表明，2000-2004年的模拟值与检验值的平均相对误差仅为3.74％，模拟精度较高，因而可以利用该模型预测深圳市建设用地的增长规模。     

2000~2010年长江流域土地利用变化与生态系统服务功能变化

基于2000/2005/2010年三期土地利用现状遥感监测数据,利用GIS空间分析技术,分析长江流域土地利用变化方式、过程、区域特征和生态系统服务功能变化。研究表明：2000~2010年长江流域城乡建设用地、林地和水域面积增长显著,而耕地、草地面积持续减少;耕地减少和城乡建设用地增加相关,草地减少和林地增加相关,水域增加与三峡蓄水及退田还湖相关;四川盆地、中游城市群和长三角城市群等人类活动热点区域的土地利用程度显著提高;受土地利用变化影响,2000~2010年长江流域生态系统服务总价值逐年提高,水源涵养、废物处理和娱乐文化服务功能增强,而土壤形成与保护、食物生产服务功能明显减弱;生态服务价值高值区主要分布在沿江湖泊和湿地,其次是林草地覆盖区,青海高原荒漠区生态服务价值最低。     

耕地面积变化与经济发展水平的相关分析--以江苏十三个市为例

通过对江苏省13个市（1978－1996年）耕地面积变化和经济增长过程的分析,阐述了耕地面积变化量与国内生产总值变化量之间的相关性,并且根据耕地面积减少率与国内生产总值增长率的关系分析,将13个市划分为三种具体类型：（1）经济增长超前,耕地减少滞后;（2）经济增长滞后,耕地减少超前;（3）经济增长与耕地减少同步变化。由上述分析发现,耕在面积大量减少与经济过热增长阶段基本同步,江苏的经济增长模式仍属于资源消耗型。在13个市中,国内生产总值变化量与耕地面积变化量比值的差别较大,说明被挪作他用的那部分耕地的利用效益在各个市之间存在较大的差异。最后,提出了正确处理耕地减少与经济发展关系的对策建议：（1）提高耕地非农化的成本;（2）降低农业生产成本;（3）强化耕地的法律保护;（4）发展节地型经济增长技术;（4（5）加强土地复垦和土地整理。