[发明专利]基于模型簇的土地利用供需预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种区域土地利用中长期预测方法，尤指应用于区域土地利用的基于模型簇的土里利用供需预测方法，属于土地利用规划领域。

背景技术

土地利用供需预测是土地利用规划的基础，预测内容包括：人口、社会经济发展水平以及为进行耕地和建设用地需求预测而进行的粮食单产、复种指数、粮食消费结构、人均建设用地需求量、地均建设用地预测，其预测模型有基于数理统计回归分析模型、智能计算模型、专家系统模型等模型方法，如指数平滑法、一元回归分析法、多元回归分析法、自适应过滤法、专家预测法、马尔可夫分析法、神经网络预测、灰色系统预测等模型方法。早期的土地利用预测研究是建立在需求决定性基础上的，如耕地需求预测是通过人口对粮食等作物的需求，建设用地需求以及经济发展需求决定土地开发的规模及利用方式，控制耕地总量。随着耕地的减少和人地矛盾的加剧，根据耕地保护和土地资源持续利用的要求，耕地开发利用方式逐渐转变为土地供给制约及引导需求，保证耕地数量。基于这种思想一般采用的是线性回归模型、指数平滑法和模糊预测法等预测方法，前两者只是就时间序列的数据进行纯数学的处理，而没有考虑到自然因素和社会因素对耕地总量影响的后效性，因此具有一定的局限性；后者将众多耕地的影响因素综合起来，通过各因素对耕地总量的影响权重进行模糊预测，这种方法的局限性在于影响耕地的因素在不断的发生变化，权重大小也是不断改变的，因此这种方法不适合作长期预测，也显示不出耕地总量的变化趋势。同时预测本身对原始数据精度要求较高，所以这给选用正确的、适当的预测模型增加了一定的难度。马尔可夫链预测方法对解决无后效性的预测，具有较好的预测效果。灰色系统理论在概念上改变了随机性问题的处理方法，使它可用于信息不明或信息不全的灰色系统，其要点在于不是把系统中的随机性看作一个随机信号而是看作一个灰数，而将随机量当成在一定区间上变化的灰色量，将灰色过程当作在一定幅区间、一定时区间变化的随机过程。灰色系统预测适用于时间短、数据资料少、波动不大的预测问题。然而由于土地利用问题的复杂性，单一的预测模型方法往往难以取得较好的预测结果，探索如何综合利用多种预测模型方法优势，进行土地利用供需预测，获取更加科学、合理的预测结果是当前土地提高土地利用优化决策科学水平的技术需求。

发明内容

针对传统的土地利用供需预测仅利用单一模型方法进行单指标预测，难以满足区域土地利用优化决策对土地利用系统综合预测的需求，本发明提出一种基于模型簇的土地利用供需预测方法，综合利用不同模型对不同类型指标预测的适用性，一方面根据预测指标性质和特点实现合适模型的自动选择，同时选取多模型对同一指标进行预测，并综合获取预测结果，实现预测模型的集成，以解决土地利用系统预测需求。

该基于模型簇的土地利用供需预测方法包括以下步骤：

(1)根据区域土地类型、应用需求，建立区域土地利用供需预测指标体系，按建立的指标体系导入指标数据，根据合理性判断数据是否异常，并删除异常数据；

(2)根据指标数据利用土地利用现状分析模型簇对区域土地利用现状进行分析，再根据分析结果进行区域土地资源潜力评价，现状分析包括区域土地利用现状的结构、利用效果、空间布局以及存在问题；

(3)构建区域土地利用供需预测候选模型簇库，模型簇库至少包括基础指标预测模型簇、中长期用地预测模型簇、年度用地预测模型簇；

(4)根据步骤(2)的区域土地利用现状分析结果和区域土地资源潜力评价结果从区域土地利用供需预测候选模型簇库中选择基础指标预测模型簇，并利用选定的基础指标预测模型簇进行区域土地基础指标综合预测，基础指标至少包括人口、GDP、复种指数、粮食消费结构和作物单产；

(5)根据步骤(4)的基础指标预测数据从区域土地利用供需预测候选模型簇库中选择中长期用地预测模型簇、年度用地预测模型簇，利用选定的中长期用地预测模型簇、年度用地预测模型簇分别预测区域土地中长期和区域土地年度用地类型、数量结构变化，并综合预测结果；

(6)根据步骤(5)的综合预测结果选择供需平衡分析模型，并利用选定的供需平衡分析模型进行区域土地利用供给潜力和需求平衡分析，并根据供需平衡分析结果对区域土地利用预测结果进行调整确定。

步骤(2)所述的土地利用现状分析模型簇至少包括土地利用结构分析模型、土地利用景观格局分析模型和/或土地利用动态变化分析模型。

所述的土地利用结构分析模型包括地类结构分析模型、地域结构分析模型、生态结构分析模型。