土地利用规划 数据 结果分析.docx

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土地利用规划数据结果分析

土地利用规划数据结果分析

《

实验一利用趋势预测、回归预测法进行土地需求量预测

一、实验目的

土地利用需求量预测是根据规划年各业用地规模和土地利用动态变化趋势及规划区域的社会、经济发展和土地资源条件，，通过科学方法，预测各业用地需求量，研究分析远景土地利用总的趋势，对各业用地面积在规划期内的增减变化情况及对总用地规模进行测算。

掌握规划年度各类用地需求量和土地利用结构的变化趋势，为有计划地、因地制宜合理安排各类用地及土地利用总体规划编制提供科学的依据。

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二、实验原理

规划区域或单位的耕地面积或建设用地面积的变化是在时间序列上展开的。

随着时间的推移，可以得到一系列依赖于时间的数据Ytft。

以时间为参数的数列称之为时间序列。

若假定变量的过去变动趋势外延到未来，从而得到预测期的变量值，这就是趋势预测法。

时间序列趋势预测法的自变量就是时间t，因变量为时间序列本身Yt，其一般形式为：

Yt^ft孕妇用什么护肤品好

Yt^拟合值在样本范围内或预测值在样本范围之外，与实际的Y值之差就是拟合误差或预测误差。

回归预测法就是根据变量之间的相互关系，利用其他变量的已知值来推断预测变量的数值，是通过表明两个或几个变量之间的关系的数学方程式进行预测的一种方法。

因此应用回归预测法同时需要两组时间顺序相同、相互关系密切的时间序列，如两组时间序列相同的耕地面积与农作物产量的时间序列，它们之间存在着相关关系或因果关系，但不能是完全正确的函数关系。

耕地面积与许多因素有关，如人口数量、粮食总产量、基本建设投资增长量等，并随着这些因素的变化而变化，它们之间存在着因果关系，可以用下式简明地表示出这种关系：

Y^fx1,x2,x3,……xn

式中：

Y^--为耕地面积预测值因变量，

x1,x2,x3,……xn―耕地面积的各种制约因素自变量

在具体实例中，假定未来土地面积受着三个因素的影响，可以通过建立三元线性回归模型进行预测。

其模型为：

Ya+b1x1+b2x2+b3x3

式中：

Y--为土地耕地面积预测值，

―人口数量；x2―粮食总产量；x3―基本建设投资增长量；

b1，b2，b3―回归系数，它们表示当自变量xi增加一个单位时，因变量Y的平均增加值，其值可以用最小二乘法求解标准方程式得到。

三、实验步骤：

1、趋势预测法

1先将序列描绘在横轴为时间X纵轴为指标时序值Y的直角坐标上，绘成一张散点图

2根据序列的散点图形状，结合对其发展具体分析，选择适当的趋势线方程：

直线方程：

Ya+bX,

二次曲线方程：

Ya+bX+cX2

指数方程：

YabX

3用最小二乘法求解方程的参数常系数

4应用选定的趋势线方程进行土地需求量的预测。

2、回归预测法

1根据已知数据，选择与土地面积变化有关的因素，通常选2-3个因素。

2建立多元线性回归模型Ya+b1x1+b2x2+b3x3+……+bnxn，实际应用以二元或三元回归方程为主。

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3用最小二乘法求解方程的参数常系数

4应用选定的回归方程进行土地需求量的预测。

四、实验基础数据

表1福建省历年耕地面积

年份年次X耕地面积Y万公顷年份年次X耕地面积Y万公顷19491145.027197830129.73319502145.027197931129.46719513145.767198032129.10019524146.813198133128.90019535147.073198234128.44719546147.460198335128.26719557147.740198436127.96019568148.793198537126.12019579147.927198638125.027195810141.947198739124.393195911134.947198840123.921196012131.400198941123.852196113128.253199042123.653196214129.100199143123.449196315130.860199244122.854196416133.400199345121.921196517131.980199446121.041196618132.087199547120.399196719131.747199648126.111196820131.527199749124.025196921131.020199850122.117197022130.987199951121.385197123130.927200052118.709197224131.047200153117.263197325130.680200254116.087197426130.600200355114.901197527130.367200456114.083197628130.267200557112.903197729130.253表2福建省历年总人口

Table11TheprevioustotalpopulationofFujianprovince

年份（年）总人口（万人）年份（年）总人口（万人）年份（年）总人口（万人）194911861968191219872875195012111969196619882929195112381970202019892984195212701971207819903037195313031972213519913079195413421973218419923116195513791974224519933150195614161975229719943183195714611976235119953237195815061977240219963261195915371978244619973282196015471979248719983299196115581980251919993316196216021981256320003410196316561982262020013440196417031983266820023466196517591984272020033488196618121985276920043511196718571986282020053535

表3福建省历年总人口

年份年次Xx2粮食产量年份年次Xx2粮食产量年份年次Xx2粮食产量19491283.00196820424.20198739839.2619502311.00196921464.00198840837.4319513337.50197022566.50198941884.5719524372.00197123585.50199042879.6419535388.00197224621.50199143889.6519546377.00197325605.00199244897.0819557389.50197426631.50199345869.0019568443.50197527640.50199446887.4019579444.00197628600.50199547919.93195810445.50197729667.00199648952.20195911400.00197830744.90199749961.78196012329.50197931782.50199850958.11196113323.50198032801.90199951942.17196214358.50198133809.83200052854.68196315394.00198234848.29200153817.28196416434.00198335857.78200254763.23196517455.50198436850.26200355713.16196618450.00198537794.40200456736.45196719434.00198638751.49200557903.79

五、实验结果

以福建省耕地面积、人口数量和粮食产量等数据资料，采用不同方法预测2030年福建省耕地面积，并加以比较。

六实验过程

（一）

年份年次X耕地面积Y万公顷19491145.02719502145.02719513145.76719524146.81319535147.07319546147.4619557147.7419568148.79319579147.927195810141.947195911134.947196012131.4196113128.253196214129.1196315130.86196416133.4196517131.98196618132.087196719131.747196820131.527196921131.02197022130.987197123130.927197224131.047197325130.68197426130.6197527130.367197628130.267197729130.253197830129.733197931129.467198032129.1198133128.9198234128.447198335128.267198436127.96198537126.12198638125.027198739124.393198840123.921198941123.852199042123.653199143123.449199244122.854199345121.921199446121.041199547120.399199648126.111199749124.025199850122.1