（环境科学专业论文）建设用地需求量预测方法研究——以成都市为例.pdf

s t u d yo nt h ep r e d i c t i n gm e t h o do fc o n s t r u c t i o nl a n dd e m a n d ac a s es t u d yo f c h e n g d uc i t y m a j o r ：e n v i r o n m e n t a ls c i e n c e p o s t g r a d u a t e ：z h o ux i a n - f u t u t o r ：z h o uj i e m i n g a b s t r a c t ：l a n di st h ef u n d a m e n t a lr e s o u r c ef o r t h e s o c i e t y sd e v e l o p m e n to f h u m a nb e i n g s ，a n df a r m l a n di st h em o s ti m p o r t a n tm e a n st ou t i l i z e l a n d ，s o a v a i l a b l yp r o t e c t i n ga n du t i l i z i n gf a r m l a n da l la l o n gi st h eh o t p o tp a i da t t e n t i o nt o b yd o m e s t i ca n do v e r s e a sa c a d e m i c i a n s o u rc o u n t r y sp o p u l a t i o ni sl a r g e ，s ot h e a v e r a g er e s o u r c eo c c u p i e db ye v e r y b o d yi sv e r yl i t t l e t h ec o n f l i c tb e t w e e nh u m a n a n dl a n di sb e c o m i n gp o i g n a n ti n c r e a s i n g l y t h et r e n do fo c c u p y i n gf a r m l a n df o r c o n s t r u c t i o ni sb e c o m i n gs e r i o u s ，f a r m l a n d sa c r e a g es h o w sr e d u c e dc o n t i n u a l l y a n df a r m l a n d sq u a l i t ya l s os h o w sd o w n t r e n d s oi t sa v e r yi m p o r t a n ta n dp r e s s i n g p r o b l e m a s s o c i a t e d w i t hg u 佩e e i n gt h es a f e t yo ft h ec o u n t r y sf o o ds u p p l i e s a n di m p r o v i n gt h ed e m o t i cl i f el e v e lt h a ts t r i c t l yc o n t r o l l i n gt h es c a l eo fu t i l i z i n g l a n df o rc o n s t r u c t i o n ，s t r e n g t h e n i n gp r o t e c t i o nf o rf a r m l a n da n da v a i l a b l yu t i l i z i n g f a r m l a n d ，w h i c ha l s oi sah o t p o ts t u d i e di nt h ef i e l do f o u rc o u n t r y sl a n dr e s o u r c e s s u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n t t h ep a p e ru t i l i z e st h eg e n e r a ll a n du s e p l a n n i n ga sr e s e a r c ho b j e c t ，c o m b i n e s c h e n g d uc i t y sv a r i a t i o n a ld a t ao fl a n du t i l i z i n ga n dt h es t a t i s t i cd a t af r o ms o c i e t y e c o n o m y , a n du s e sc o r r e l a t ea n a l y s i sa n dg r e yr e l a t i o na n a l y s i st of i l t r a t ei n f l u e n c e f a c t o ro ft h ec o n s t r u c t i o nl a n dd e m a n d sc h a n g eb a s e do na n a l y z i n gt h er e s e a r c h s t a t u so fd o m e s t i ca n do v e r s e a sc o n s t r u c t i o nl a n dd e m a n dp r e d i c t i o n ，a n dt h e n c o n s t r u c t st h ec o n s t r u c t i o nl a n dd e m a n d sc h a n g e sp r e d i c t i n gm o d e lo fr e g r e s s i o n i i a n dp r e d i c t i n gm o d e lo fg r e ys y s t e mg m ( 1 ，1 ) a n du s e sm o d e lt o p r e d i c tt h e c o n s t r u c t i o nl a n dd e m a n do ft h ei n t e n d i n g1 6y e a r s t h er e s u l ts h o w st h a tf a c t o r s o f t h e c o n s t r u c t i o nl a n dd e m a n d sc h a n g ea r ea l m o s ti d e n t i c a lf i l t r a t e db y c o r r e l a t ea n a l y s i sa n dg r e yr e l a t i o na n a l y s i s ，a n dt h er e s u l t sp r e d i c t e db yu t i l i z i n g p r e d i c t i n gm o d e lo fr e g r e s s i o na n dp r e d i c t i n gm o d e lo fg r e ys y s t e mg m ( 1 ，1 ) i s a l m o s tu n i f o r m ，w h i c hi l l u m i n a t e st h a tt h em o d e lo fc o n s t r u c t i o nl a n dd e m a n d p r e d i c t i o nh a ss o m ev a l u eb o t hi nt h e o r ya n di np r a c t i c ea n di tp r o v i d e sp r o f i t a b l e r e f e r e n c ef o rc o n s t r u c t i o nl a n dd e m a n dp r e d i c t i o n sf a r t h e rs t u d ya n dg o v e r n m e n t s d e c i s i o n - m a k i n g k e yw o r d s ：c o n s t r u c t i o nl a n d ；p r e d i c t i o n ；c o r r e l a t ea n a l y s i s ；g r e yr e l a t i o na n a l y s i s ； t h el i n e a rm o d e lo f r e g r e s s i o n ；g r e ys y s t e mm o d e lo f g m ( 1 ，1 ) ；c h e n g d uc i t y i i i 四川师范大学学位论文独创性及使用授权声明 本人声明：所呈交学位论文，是本人在导师周企筵熬援指导下，独立进 行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其 他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的 个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本人承诺：已提交的学位论文电子版与论文纸本的内容一致。如因不符而 引起的学术声誉上的损失由本人自负。 本人同意所撰写学位论文的使用授权遵照学校的管理规定： 学校作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者须授权所在大学拥 有学位论文的部分使用权，即：1 ) 已获学位的研究生必须按学校规定提交印 刷版和电子版学位论文，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进 行检索；2 ) 为教学和科研目的，学校可以将公开的学位论文或解密后的学位 论文作为资料在图书馆、资料室等场所或在校园网上供校内师生阅读、浏览。 论文作者签名：c 司痈 玉醒午乡月日 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例第1 页共4 7 页 第一章绪论 - - 一 一、刖吾 土地利用总体规划是政府实施土地利用战略、加强土地管理、落实最严格 的耕地保护政策的主要手段和措施，其实质是在规划期内对行政区域内各类用 地的合理规划和统筹安排，这就需要对各类用地特别是建设用地需求量做出科 学而又准确的预测。 1 、建设用地分类 本文采用的土地利用现状类型是根据国土资源部全国土地分类( 过渡期 间适用) ( 国土资发 2 0 0 2 1 2 4 7 号) 确定的分类标准，共包括3 个一级地类， 1 0 个二级地类，5 2 个三级地类( 其中包括1 0 个可调整地类) 。建设用地属于 一级地类，它包括3 个二级地类( 即居民点及独立工矿用地、交通运输用地和 水利设施用地) ，1 3 个三级地类。详见表1 。 。 2 、研究目的和意义 建设用地需求量预测属于土地利用预测，是土地利用总体规划中确定建设 占用耕地和城镇用地规模指标的主要参考依据，也是我国实施土地用途管制的 的重点与难点，预测准确与否直接关系到土地利用总体规划的科学性和合理 性，。去饰影响到国家土地利用战略的有效落实和实施；同时，我国人口多，人 均耕地相对较少，而近年来经济的高速增长使得对土地( 特别是耕地) 的需求 日益增加，建设占用土地( 特别是优质耕地) 的数量与日剧增，使得耕地资源 的数量不断减少，直接威胁到国家的粮食安全战略和土地资源的可持续利用战 略。因此，通过分析建设用地变化的影响因素，构建相应的数学模型，加强建 设用地利用预测方法研究，提高预测的科学性和准确性，无疑对于制定科学合 理的土地利用总体规划、落实国家关于“十分珍惜和合理利用每一寸土地，切 实保护耕地”的基本国策和实行“世界上最严格的耕地保护制度”都具有十分 重要的理论和实践意义。 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例第2 页共4 7 页 表1全国土地分类体系( 过渡期间适用) 注：+ 指生态退耕以外，按照国土资发( 1 9 9 9 ) 5 l l 号文件规定，在农业结构调整中将耕 地调整为其他农用地，但未破坏耕作层，不作为耕地减少衡量指标，按文件下发时间开 始执行。 3 、国内外研究现状 。 在国外，建设用地需求预测方法主要是基于g i s 分析和详细的调查，用 地规模预测与用地布局同时进行。如韩国国土研究院完成的韩国城南板桥区土 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例第3 页共4 7 页 地利用规划中，应用g i s 首先确定保全地域的设定，包括自然生态栖息处和 生态物质循环系统两个方面的用地，在剩余的空间内根据与上层规划的衔接， 考虑区位、交通等条件，合理安排各种用地的布局和规模【1 。 从国内研究现状来看，为了控制建设用地规模，建设部于1 9 9 1 年颁布并 实施了城市用地分类与规划用地标准( g b j l 3 7 9 0 ) ，目前国内大多数地区 确定建设用地规模时都采用了这个标准。这一方法仅仅是对人口和城市化水平 做一些分析研究，而且这个标准的制定是采用的我国2 0 世纪8 0 年代的城市建 设数据，相对于不断变化的社会经济情况及全国的地区差异而言，显然该方法 已经不合适宜，建设用地需求预测方法需要有突破性改进。与此同时，近1 0 多年来，由于沿海经济发达地区建设用地需求急剧增长，很多地方也开始尝试 保障社会经济健康发展和保护耕地二者并重的建设用地需求预测方法。 据不完全统计，世界上所采用的预测方法达1 5 0 多种，其中常用的有1 5 2 0 种，主要分为定性预测、定量预测及综合预测( 即两种以上的方法综合运 用) 1 2 】。建设用地需求量预测包括居民点及独立工矿用地量、水利设施用地量 和交通用地量的预测。目前，国内外关于建设用地需求量预测方法可以归纳为 分解预测、标准规模预测( 定额指标法) 、经济数学模型预测、经济相关分析 预测( 用地量与g d p 的定量关系) 和定性预测( 经验判断预测) 等。就预测 的逻辑性和严密性而言，经济数学模型预测优于其它方法。常用的建设用地需 求量预测的数学模型主要有时间序列预测、回归模型预测、灰色系统模型预测、 人工神经网络模型预测等。 本文拟对研究区的实际情况，在分析影响建设用地需求变化因素的基础 上，分别构建线性回归预测模型和灰色系统预测模型，进而预测研究区未来 1 6 年的建设用地需求量，为土地利用总体规划建设用地规模的确定和调整提 供行之有效的思路和方法。 二、研究方法与技术路线 1 、研究方法 本文以成都市为例，运用相关分析、灰色关联分析等定量方法分析 1 9 9 6 , - - 2 0 0 4 年成都市土地利用变更数据及社会经济统计数据，筛选出影响建设 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例 第4 页共4 7 页 用地利用变化的主导因素。在此基础上，分别构建线性回归预测模型和灰色系 统g m ( 1 ，1 ) 预测模型，从而预测和模拟未来1 6 年建设用地需求量的变化 情况。 ( 1 ) 相关分析 相关分析是对因素之间的相互关系进行定量分析的一种有效方法口一1 ，而 地理要素之间相互关系密切程度的测定，主要是通过对相关系数的计算和检验 两个步骤来完成的： 第一，相关系数的计算。公式如下： ( z ，一i ) ( y 。- y ) 躁j 再j 式中，夏= 亡置，歹= 去咒，为要素x 与y 之间的相关系数，其值 1 2 li = l 介于 一1 ，1 区间。 o ，表示正相关，即两要素同向相关：k l 0 8 ) l o i o ) l 0 9 。 成都市建设用地需求的变化与总人口数( x 1 ) 、工业总产值( x 4 ) 、。城乡居民 储蓄余额( x 6 ) 、g d p ( x 2 ) 、全社会用电量( x 7 ) 、全社会固定资产投资( x 3 ) 、 财政收入( x 5 ) 的关联度值最高( 均在o 8 0 以上) ，说明这6 个因素较其他几 个因素重要；城市化水平( x 8 ) 的关联度值在o 7 5 以上，说明这个因素较为 重要；而人口年增长率( x 1 0 ) 、从业人员数量( x 9 ) 两个因素与建设用地的 关联度值最低，就其重要性而言，是最低的。 三、结果分析 以上相关分析和灰色关联分析的结果表明，在选取的成都市建设用地影响 因素中，由于人口年增长率( x i o ) 、从业人员数量( x 9 ) 这2 个因素的相关 系数和关联度值都较低，据此可阻排除这2 个因素对建设用地变化的影响。因 此，我们可以初步确定影响成都市建设用地的主要因素包括总人口、g d p 、全 社会固定资产投资、工业总产值、财政收入、城乡居民储蓄存款余额、全社会 用电量、城市化水平共8 个指标。 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例 第3 0 页菸4 7 页 第五章成都市建设用地需求量预测方法一 线性回归模型预测 一、指标的选取 根据相关分析和灰色关联分析的结果，我们初步确定总人口( x 1 ) 、g d p ( x 2 ) 、全社会固定资产投资( x 3 ) 、工业总产值( x 4 ) 、财政收入( x 5 ) 、城 乡居民储蓄存款余额( x 6 ) 、全社会用电量( x 7 ) 、城市化水平( x 8 ) 共8 个 指标作为影响成都市建设用地的主导因子。 二、线性回归预测模型的构建 1 、多重共线性的判定 为检验自变量之间是否存在严重的多重共线性，我们通过s p s s l 2 0 数据 统计分析软件，利用表5 的原始数据，对影响建设用地面积8 个因子进行相关 分析，其结果如表1 1 ： 表11 成都市建设用地影响因子相关系数表 注：$ 表示在0 0 5 水平，1 7 显著相关，十十表示在0 0 l 水平上显著相关。 以上结果可以看出，自变量之间的相关系数都很高( o 8 ) ，且所有变量 之间均在o 0 1 水平上显著相关；同时，经多次尝试发现，8 个自变量任选其中 7 个自变量建立的回归模型，普遍存在较大的方差放大因子( v i f 1 0 ) 。成都 市建设用地影响因子的相关分析和相应的回归分析结果，说明白变量之间存在 较为严重的多重共线性问题。 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例第3 1 页共4 7 页 2 、线l 生回归模型的构建 为解决自变量中存在的多重共线性问题，在无法增加数据样本的情况下， 我们将建设用地面积( 单位：万亩) 作为因变量，上述8 个指标作为自变量， 利用表5 的原始数据，通过s p s s l 2 0 数据统计分析软件进行逐步回归分析4 2 1 ， 主要参数及相关统计量如下： 表1 2 模型概述表 表1 3 方差分析表 r e g m e s s i o n2 0 3 7 8 2 212 0 3 7 8 2 2 3 6 6 2 7 9 0 0 0 ( a ) 1r e s i d u a l 3 8 9 4 575 5 6 4 t o t a l2 0 7 6 7 6 78 _-_-_-_一_-一。_一 ap r e d i c t o r s ：( c o n s t a n t ) ，x l bd e p e n d e n tv a r i a b l e ：y 表1 4 系数表 从以上表中数据可以看出，通过逐步回归分析，剔出了7 个因子，最后只 。一。1 一 。 剩下总人口( x 1 ) 这一因子，由此可得建设用地与总人口的一元回归模型： y = - 3 7 0 8 5 q - 0 6 1 7 x 1 其中，y 为建设用地量( 万亩) ，x 1 为总人口数( 万人) 。该模型说明了 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例 第3 2 页共4 7 页 平均每增加一万人，成都市建设用地将会增加6 1 7 0 亩。 三、线性回归模型的检验 1 、模型统计检验 根据表1 0 1 2 中的分析结果，模型中的f 检验值为3 6 6 2 7 9 ，查表可知 在置信度为o o l 时f 。( d n = 1 ，d r 2 = 7 ) = 1 2 2 ，f f 。，模型通过置信度为0 0 1 的f 检验；模型中自变量x 1 估计参数的t 检验值为1 9 1 3 8 ，查表可知在置信 度为o 0 1 时t c ( d 仁7 ) _ 2 9 9 8 ，t f ，模型的估计参数通过置信度为o 0 l 的t 检验。模型及其估计参数分别通过了f 检验和t 检验，说明模型在置信度为 0 o l 的水平上是具有统计意义的。 2 、模型精度检验 表1 5 模型预测值精度检验表 通过检验，发现模型的预测误差精度在1 8 9 0 1 1 之间，平均残差为 0 0 2 8 万亩( 合1 8 6 7 公顷) ，平均误差精度为0 0 2 9 1 ，说明该线性回归模型的 预测比较可靠，可以用于成都市建设用地预测。 四、利用线性回归模型进行预测 利用上述模型对2 0 2 0 年成都市的建设用地量进行预测，根据成都市“十 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例 第3 3 页共4 7 页 一五”规划纲要中的数据，2 0 2 0 年总人口将达到1 2 2 0 万人，据此，我们可以 得到2 0 2 0 年成都市的建设用地量： y 2 0 2 0 = 一3 7 0 8 5 + 0 6 1 7 x1 2 2 0 = 3 8 1 8 9 万亩( 合2 5 4 6 万公顷) 五、线性回归预测模型结果分析 根据相关分析和灰色关联分析的结果，本文选取了总人口、g d p 、全社会 固定资产投资、工业总产值、财政收入、城乡居民储蓄存款余额、全社会用电 量、城市化水平共8 个因子构建回归模型。但自变量之间的相关分析结果，以 及建设用地量与其中任意7 个因子之间的回归分析结果，同时显示了研究区建 设用地影响因子之间存在较为严重的多重共线性问题，因此，本文采用了逐步 回归的方法构建了成都市建设用地的线性回归预测模型。模型中只剩下了总人 口数这一因子，而其他7 个影响因子均被剔除。 本文构建的一元线性回归预测模型与多元线性回归模型相比，只能反映出 成都市建设用地量与总人口数这一因子之间的定量关系，忽略了其他7 个主导 因子的影响，仅此而言，本文构建的线性回归模型不算十分理想；但从预测精 度来考虑，平均残差( 1 8 6 7 公顷) 和平均误差精度( o 0 2 9 1 ) 均小于灰色系 统g m ( 1 ，1 ) 模型，此模型的预测精度较后者高，实际运用时可以和其他方 法相结合，综合确定研究区的预测数据。通过此模型所预测的成都市2 0 2 0 年 建设用地量为2 5 4 6 万公顷。 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例第3 4 页拭4 7 页 第六章成都市建设用地需求量预测方法二 灰色系统g m ( 1 ，1 ) 模型预测 一、灰色系统动态模型概述 灰色系统动态模型g m ( n ，h ) 是依据灰色系统理论原理，利用系统的离散 采集数据建立其动态微分方程，以灰色模块为基础，微观拟合分析为核心的建 模方法。其主要特点是能够用较短的基础数据序列，将抽象的问题实体化、量 化，将变化规律不明显的情况，找出规律，通过规律分析事情的发展变化，揭 示发展过程的优劣，找出对策，以促进系统的满意、高效发展，为中长期规划 编制、决策创造条件，用它可以通过对系统过去和现在采集的数据集参考系统 未来的发展趋势做出预测【4 ”。 二、灰色系统动态g m ( 1 ，1 ) 模型 g m ( 1 ，1 ) 灰色系统动态模型是g m ( n ，h ) 模型中的一种特殊的动态 模型，即一阶单变量的微分方程模型，通常只需一个时间序列，4 个以上的连 续数据便可求得用于预测的g m ( 1 ，1 ) 模型。其步骤一般为： 1 给定原始时间序列，并记作x ( 0 ) = ( x “( 1 ) ，x ”( 2 ) ，x 。( n ) ) ； 2 对于数列作一次累加生成a g o ( 即灰色序列) ： x ( 1 ) = ( x “( 1 ) ，x o ( 2 ) ，x “( n ) ) ， f 式中x “( t ) = x ( ) 石 3 构造累加矩阵b 与常数向量y ： r _ ( x o ( 1 ) + x o ( 2 ) ) 1 l b = l 一( x o ( 2 ) + x o ( 3 ” 1l ( 9 ) | _ ( x 。( 一1 ) + z o ( ) ) l i n = ( x 。( 2 ) ，x 。( 3 ) ，x ”( n ) ) ，建立相应的微分方程模型为 华+ 甜( 1 ) = “； 4 用最小二乘法求灰参数a ： a ：i ：| ：( b 7 砂b _ ( 1 0 ) 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例第3 5 页共4 7 页 5 该模型的时间响应函数为： 量( i o + ，= x ( 0 c ，一兰 8 一“+ 詈 6 对x “求导还原得到： 安( 。o + 1 ) = 一日1x ( 。( 1 ) 一旦e - a t 一 1口1 7 计算x 。( t ) 与曼( o 之差及相对误差 e 1 ( r ) = x o ( t ) 一量o ( f ) p ( o ) 鲋) 2 秭 8 利用上述模型进行预测。 三、灰色系统动态g m ( 1 ，1 ) 预测模型构建 1 、确定原始数据序列 2 、生成灰色序列 对原始序列做一次累加生成单调递增的灰色序列( 见表1 6 ) 。 表1 6 成都市1 9 9 6 - 2 0 0 4 年建设用地量统计表 ( 1 2 ) ( 1 3 ) ( 1 4 ) 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例第3 6 页共4 7 页 3 、预测模型求解 将x 拟合成一阶线性微分方程： 型：硝( 1 ) ：。 斫 将该式离散化得到矩阵b 和y b = 一- ；( x 【1 ) ( 1 ) + x ( 1 ) ( 2 ) ) 1 一三( x ( 1 1 ( 2 ) + x ( 1 ( 3 ) ) 1 2 、 7 一丢( x ( 1 ) ( 以一1 ) + x ( 1 ) ( ，z ) ) 1 y = x ( o ) ( 2 ) x ( o ) ( 3 ) x ( o ) ( 竹) 用最小二乘法解算方程： a = k ，甜】7 = 7 b ) - 1 b y ( 1 6 ) 得到参数a 、u ，代八上述微分方程，求解得到预测模型： j f 乏，2 ( x 器一兰) e - a k + 兰( ，) 根据上述运算原理，将原始序列x 嚣和生成序列x 器的各数据代入算 式，利用m a t l a b 6 5 软件包计算出预测结果： b = 一2 3 5 2 8 7 4 5 3 9 5 1 1 5 9 8 5 5 8 4 2 8 0 2 7 2 6 4 9 9 8 5 8 9 8 0 9 8 1 6 1 0 7 3 3 5 5 8 1 2 5 2 7 6 4 1 4 3 7 2 7 4 6 y = 1 5 9 8 2 9 31 15 9 8 2 7 7 5 1 6 6 7 9 6 3 4 16 9 3 4 7 _ 3 2 1 7 3 8 4 9 3 0 1 7 6 6 6 6 0 7 1 8 2 1 5 0 2 6 18 6 8 7 0 8 2 a = k ，“r = b 7 b ) - 1 b 7 y = ： = l 。- ；0 ：。0 ，2 。3 3 ：。 i l 1 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例第3 7 页共4 7 页 a = 一0 0 2 3 3 ，“= 1 5 2 7 9 6 2 6 4 2 将a ，“的值代入预测模型，得到成都市建设用地灰色系统g m ( 1 ，1 ) 预测模型： ( i ) x x + n = 6 7 2 4 8 5 3 4 4 e “”3 2 5 8 ”一6 5 6 9 4 8 0 6 4 5 4 、模型检验 ( 1 ) 精度检验 表17 灰色系统模型预测累加值精度检验表 ( 2 ) 还原检验 还原公式为： 岩篇= 岩器一尘芸川( 1 8 ) 根据还原公式计算的还原检验结果如表1 8 ： 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例第3 8 页共4 7 页 表1 8 灰色系统模型预测值还原检验表 通过还原检查，发现模型的预测误差精度在0 9 9 一0 0 4 之间，平均残差 为8 3 5 7 公顷，平均误差精度为0 0 5 8 6 ，说明灰色系统模型的预测比较可靠， 可以用于成都市建设用地预测。 ( 3 ) 模型预测值计算 预测模型为： ( 1 ) x f k + 1 1 = 6 7 2 4 8 5 3 4 4 e o0 2 3 2 5 8 “一6 5 6 9 4 8 0 6 4 5 ， 代入k = 2 3 计算出2 0 1 9 年的预测累加值，k = 2 4 计算出2 0 2 0 年的预测累 加值，即： 2 0 1 9 年累加值= 4 9 1 2 2 3 2 7 0 7 ( 公顷) ； 2 0 2 0 年累加值= 5 1 8 2 4 0 9 9 1 3 ( 公顷) ； 据此可得2 0 2 0 年预测值： 2 0 2 0 年的预测值= 2 0 2 0 年累加值2 0 1 9 年累加值= 2 7 0 1 7 7 2 1 ( 公顷) 成都市2 0 0 5 2 0 2 0 年建设用地预测表如表1 9 ： 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例 第3 9 页共4 7 页 表19 成都市2 0 0 5 - 2 0 2 0 年建设用地量预测表 本文通过还原检查，发现模型的预测误差精度在o 9 9 0 0 4 之间，平均 残差为8 3 5 7 公顷，平均误差精度为0 0 5 8 6 ，说明灰色系统模型的预测比较可 靠，可以用作成都市建设用地预测。该模型淡化了误差积累的影响，因而用于 成都市长期建设用地需求量的预测能够取得较高的精度。从灰色系统理论预测 的特点和实践来看，有理由相信该模型的预测值有较高的可信度。 四、灰色系统g m ( 1 ，1 ) 预测模型结果分析 灰色系统g m ( 1 ，1 ) 模型构建仅需最短为4 年的样本数据，而本研究样 本数据为9 年，能够更加充分地反映建设用地的变化趋势；同时，从构建的成 都市建设用地灰色系统g m ( 1 ，1 ) 预测模型来看，模型平均残差为8 3 5 7 公 顷，误差精度在0 9 9 0 0 4 之间，平均误差精度为0 0 5 8 6 ，表明该模型预测 精度较高。因此，本研究构建的灰色系统g m ( 1 ，1 ) 预测模型较为理想。在 实际应用时，可作为主要的预测方法之一。通过此模型所预测的成都市2 0 2 0 年建设用地量为2 7 0 2 万公顷。 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例 第4 0 页共4 7 页 第七章论文主要结论 一、预测结果确定 考虑到样本数据的有限性和资料的可获得性，本文采用了线性回归模型和 灰色系统g m ( 1 ，1 ) 模型对研究区建设用地进行了预测。成都市2 0 2 0 年建 设用地预测中，线性回归预测模型的预测结果为2 5 4 6 万公顷，灰色系统g m ( 1 ，1 ) 预测模型的预测结果为2 7 0 2 万公顷。 从预测残差角度分析，线性回归模型精度检验中，9 年中有5 年的残差为 负值，说明该模型预测值有5 5 5 6 的概率比实际值要小；而灰色系统g m ( 1 ， 1 ) 模型的精度检验中，9 年中有5 年的残差为正值，说明该模型的预测值有 5 5 5 6 的概率比实际值要大。因此，本文认为，成都市2 0 2 0 年建设用地预测 值应当在两个预测模型所确定的预测结果之间，即在2 5 4 6 万公顷一2 7 0 2 万 公顷之间，我们取二者的平均值( 即2 6 4 2 万公顷) 作为本文的预测结果。此 结果可为研究区土地利用总体规划中确定建设用地规划指标提供参考。 二、本文主要结论 通过本文的研究，得出以下主要结论： 1 、相关分析和灰色关联分析的结果表明，影响成都市建设用地的主要因 嘌包括总人口、g d p 、全社会固定资产投资、工业总产值、财政收入、城乡居 民储蓄存款余额、全社会用电量、城市化水平，而且均与建设用地面积呈正相 关关系；同时，通过相关分析和相应的回归分析，发现影响建设用地的8 个因 子之间存在较为严重的多重共线性问题； 2 、在构建线性回归预测模型时，考虑到研究区建设用地主导因子之间存 在较为严重的多重共线性问题及数据的有限性，采用了逐步回归的方法，最后 得出了建设用地量( y ) 与总人口数( x 1 ) 之间的一元线性回归模型： y = - 3 7 0 8 5 + 0 6 1 7 x 1 通过模型的统计检验和精度检验，该模型在置信度为0 0 1 的水平上具有 统计意义；预测误差精度在1 8 9 0 1 1 之间，平均残差为0 0 2 8 万亩( 合1 8 6 7 公顷) ，平均误差精度为o 0 2 9 1 ，说明回归模型的预测比较可靠，可以用于成 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例第4 1 页共4 7 页 都市建设用地预测； 3 、在构建灰色系统g m ( 1 ，1 ) 预测模型时，本文采用了1 9 9 6 - 2 0 0 4 年 的九年的数据，相对本模型的对数据的最低要求为4 年而言，数据比较充分。 本文构建的研究区建设用地灰色系统g m ( 1 ，1 ) 预测模型为： ( 1 ) x ( e + 1 1 - 6 7 2 4 8 5 3 4 4 e o “一6 5 6 9 4 8 0 6 4 5 通过对该模型的精度检验，发现其预测误差精度在o 9 9 0 0 4 之间，平 均残差为8 3 5 7 公顷，平均误差精度为o 0 5 8 6 ，说明灰色系统模型的预测比较 可靠，可以用作成都市建设用地预测。 三、结语 建设用地需求量预测是一项非常复杂而又十分系统的工作。本文掣成都市 为研究样区，采用了回归模型和灰色系统g m ( 1 ，1 ) 模型两种方法进行了定 量研究，取得了较为满意的效果。但由于收集的资料来自于统计年鉴资料，而 年鉴资料多来自于各级政府相关部门上报汇总数据，一般情况下，很多数据较 实际都有一定程度的虚高成分，加之样本数量相对较少，使得与建设用地高度 相关的各因子之间相关程度均十分显著，出现了较为严重的多重共线性问题， 从而在一定程度上限制了回归模型的有效运用。在实际运用中，应尽可能地收 集较长的研究样本，同时要注意社会经济资料的准谢性，这j 目k 通过上述方法 会取得更好的预测效果。 建设用地需求量预测方法研究以成都市为例第4 2 页共4 7 页 参考文献 1 罗罡辉，吴次芳建设用地需求预测方法研究 j 中国土地科学，2 0 0 4 ，1 8 ( 6 ) ：1 4 1 7 2 王万茂，严金明，韩桐魁等土地利用规划学 m 北京：中国大地出版社，2 0 0 3 3 ： 9 3 9 4 3 李宇庆，夏四清等上海化学工业区土壤元素相关分析 j 土壤通报，2 0 0 4 ，3 5 ( 6 ) ： 7 0 1 7 0 5 4 张明，朱会义，何二陪金典型相关分析在土地利用结构研究中的应用 j 地理研究， 2 0 0 1 ，2 0 ( 6 ) ：7 6 1 7 6 7 【5 郭敏湖北省农村城市化水平与人均耕地面积的相关分析 j 国土与自然资源研究， 2 0 0 4 ，2 ：4 4 4 5 6 徐建华现代地理学中的数学方法 m 第二版北京：高等教育出版社，2 0 0 2 ，1 0 ： 3 7 4 7 7 祁明德，糜仲春西藏区域经济系统的灰色关联分析 j 运筹与管理，2 0 0 4 ，1 3 ( 1 ) ： 7 7 - 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