基于RBF神经网络的成都市城镇建设用地需求预测   总被引：2，自引：0，他引：2  

郝思雨  谢汀  伍文  高雪松  邓良基  李启权 《资源科学》2014,36(6):1220-1228

以成都市为研究区域,利用城镇建设用地和社会经济统计数据,从因素和时间二维角度出发,分别选用RBF神经网络模型和GM(1,1)模型,在模型比较优选的基础上对成都市城镇建设用地需求进行了预测。结果表明:RBF神经网络模型与GM(1,1)模型相比,前者的平均绝对误差和误差均方根较低,且线性拟合效果更佳,是一种精度较高的预测方法;据预测,近期2015年和远期2020年研究区城镇建设用地需求量将分别达到145 986.10hm2和182 321.26hm2,研究结果既能为具有类似数据"突变"特征的城市开展城镇建设用地需求预测提供方法借鉴,又能为研究区土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的定期修编提供决策依据。  相似文献   

基于信息熵与偏移-份额模型的建设用地结构变化分析——以成都市为例   总被引：3，自引：0，他引：3  

谢汀  伍文  高雪松  邓良基  刘爱宁  李启权  吴铭 《资源科学》2014,36(4):722-730

建设用地结构变化分析是实现区域用地结构优化的关键,对于解决区域快速城镇化发展中面临的一系列问题具有现实意义。本文借助信息熵模型和偏移-份额模型,分析了1996-2010年成都市建设用地结构时序变化特征及空间配置差异,研究表明:①成都市建设用地结构信息熵与均衡度经历了上升-波动-下降-平稳的过程,而优势度变化与之相反;②城镇建设用地和交通运输用地属于增长性结构,其中城镇建设用地表现出显著补给效应;农村居民点用地、采矿用地、水利设施用地和其他建设用地属于衰减性结构,其中农村居民点用地和采矿用地表现出显著挤出效应;③成都市下辖的4市、10区和6县对不同类型建设用地竞争力存在显著的空间差异;4建设用地结构时序变化与空间配置差异是各区域社会经济要素、区位因素、资源禀赋、区域政策、土地集约节约利用程度等综合作用的结果。  相似文献   

平原村落空心化特征分析及类型识别   总被引：1，自引：0，他引：1  

徐安琪  高雪松  李启权  谢汀 《资源科学》2016,38(2):196-205

成都平原村落空心化日趋成为影响区域土地资源可持续利用的重要问题。本研究以社会经济数据、实地调查数据和航拍影像图为基础,从空心化程度、空废宅基地聚集程度和空心化驱动导向三个维度建立村落空心化类型识别体系,对5个典型样本村落进行空间特征分析与驱动导向判定,将其识别为高度离散外援型空心化等5种类型。结果表明,秦家庙村、中平村和先锋村空心化程度高于7.15%,属高度空心化,永和村和永盛村空心化程度低于7.15%,属低度空心化;各村落平均最邻近距离系数均大于1,空废宅基地聚集程度均为离散;秦家庙村与永盛村空心化驱动导向为外援型,永和村与先锋村为内核型,中平村为外援内核型。本研究对于成都平原农村土地综合整治具有现实意义。  相似文献