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基于ANN-CA及agentla模型的农用地整治研究——以吉林省敦化市为例

地域研究与开发 2019年第6期38卷 136-140,164页

作者：余娜李淑杰王灵芝李月芬吉林省国土资源调查规划研究院长春130061 吉林大学地球科学学院长春130061

以吉林省敦化市为例,基于ArcGIS 10.6平台、GeoSOS的ANN-CA和agentla模型,在预测建设用地扩张占用耕地整治亟需度的基础上,结合农用地整治规模效应、生态安全性、耕地限制因素,实现多因素相耦合,对农用地整治进行分区并自动生成高标准... 详细信息

以吉林省敦化市为例,基于ArcGIS 10.6平台、GeoSOS的ANN-CA和agentla模型,在预测建设用地扩张占用耕地整治亟需度的基础上,结合农用地整治规模效应、生态安全性、耕地限制因素,实现多因素相耦合,对农用地整治进行分区并自动生成高标准农田保护区范围。结果表明:预测期内,敦化市耕地在空间分布格局上依旧延续耕地的保护与占用相重叠、人地矛盾尖锐的特点,各乡镇整治亟需度存在明显差异。敦化市耕地质量提升潜力较大,主要限制因素为剖面构型,其他限制因素为坡度、质地-构型以及障碍层-构型。将研究区耕地划分为5个整治类型区,明确了各类型区的整治方向与重点。agentla模型在划定高标准农田保护区范围方面具有很高的应用价值,具有斑块个数少、单个图斑面积大也更紧凑的特点。

关键词：农用地整治 ANN-CA模型 agentla模型高标准农田敦化市

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基于FLUS模型和agentla模型的高标准农田划定研究——以十堰市郧西县为例

基于FLUS模型和AgentLA模型的高标准农田划定研究——以十堰市郧...

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作者：唐宇佳湖北大学

学位级别：硕士

随着经济的发展,我国耕地减少与建设用地增长的矛盾日益突出。为了解决耕地减少的问题,补充耕地成为必然,而最好的方式是土地整治。土地整治能够合理利用资源,可以通过对各种类型的低效用地、未利用地、废弃损毁土地等进行开发、整理和... 详细信息

随着经济的发展,我国耕地减少与建设用地增长的矛盾日益突出。为了解决耕地减少的问题,补充耕地成为必然,而最好的方式是土地整治。土地整治能够合理利用资源,可以通过对各种类型的低效用地、未利用地、废弃损毁土地等进行开发、整理和复垦,来提高土地利用率、改善土地质量、增加耕地数量、优化生态环境,改善人地矛盾。高标准农田的建设是土地整治的方式之一,能够有效提升耕地质量,促进农业现代化作业和规模化管理。本文以十堰市郧西县为研究区域,基于GIS技术,运用转移矩阵、空间分析方法,以及未来土地利用模拟模型(FLUS模型)对郧西县2025年的土地利用情景进行预测模拟,从中提取建设用地信息。以耕地的占补平衡作为导向,测算对耕地整治的需求度,结合耕地的规模效应、生态适宜性以及耕地自然质量划定土地整治分区。土地整治分区叠加经济因素得到耕地适宜性图层,基于Agent LA模型自动划定生成郧西县高标准农田范围。本文的研究结果可以为未来郧西县高标准农田规划提供决策支持。并且,为其他土地整治、永久基本农田划定等方面提供参考。研究结果表明:(1)通过FLUS模型对郧西县2025年土地利用情景模拟预测,得到2025年郧西县的建设用地信息,和2017年耕地质量等别年度更新成果进行叠置分析可以发现,2017年到2025年间,建设用地会占用耕地2235.55公顷,占2017年全县耕地总面积的4.36%。占用耕地主要是7、8等耕地,在观音镇和河夹镇占用耕地最多。(2)对建设用地占用耕地和新增耕地分析,得到各乡镇对于耕地整治的需求度。总体上来看新增耕地供给大于占用耕地量,供需比达到1.33,基本可以实现占补平衡。其中安家乡、城关镇、观音镇、河夹镇和景阳乡总体的耕地需求较大,供需比均小于1,其他各乡镇也存在部分质量等别的耕地占用大于供给的情况,对于这部分耕地需求较大的乡镇,应该重点关注,合理安排土地整治项目,提高耕地数量,促进乡镇协调发展。(3)通过对郧西县耕地的规模效应、生态适宜性以及自然质量进行分析,得到耕地的综合质量。将其与耕地整治的需求度相结合,结合郧西县实际情况,划分出重点整治区、有条件整治区、谨慎整治区以及暂不整治区。总体来看,郧西县的土地整治重点整治区规模为8198.97公顷,占全县耕地总面积的15.98%;有条件整治区规模为16480.43公顷,占全县耕地总面积的32.11%;谨慎整治区规模为4243.76公顷,占全县耕地总面积的8.27%;暂不整治区规模为22394.93公顷,占全县耕地总面积的43.64%。(4)土地整治分区叠加经济因素,生成耕地适宜性图层,通过Agent LA模型划定生成高标准农田范围。运用常规密度分割法对高标准农田进行划定,通过两者结果的对比发现,两种划定方法均覆盖了郧西县耕地适宜性最好的地区,通过常规密度分割法划定的高标准农田图斑个数较多,图斑面积较小,较为破碎化,虽然整体适宜性较好,但不利于高标准农田的集中连片和规模化生产管理。而基于Agent LA模型划定得到的高标准农田范围分布更广,充分考虑了各乡镇实际情况,并不局限在几个乡镇分布,并且得到的图斑面积较大,形态较为紧凑,更加符合高标准农田的建设要求,有利于农田的集中连片、基础配套设施的建设以及规模化管理和现代化作业。因此,Agent LA模型在高标准农田的划定方面有较好的效果,可以作为划定方法的参考。

关键词： FLUS模型 agentla模型高标准农田郧西县

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基于空间优化配置模型agentla以及多因素耦合的敦化市农用地整治研究

基于空间优化配置模型AgentLA以及多因素耦合的敦化市农用地整治...

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作者：余娜吉林大学

学位级别：硕士

农用地整治作为土地整治的一项重要内容,能够有效促进土地资源合理利用,起到整合耕地资源、调整农用地结构、优化耕地布局、增加耕地数量、提高耕地质量以及改善区域生态环境的作用。新时期的农用地整治更加注重耕地资源利用的可持续性... 详细信息

农用地整治作为土地整治的一项重要内容,能够有效促进土地资源合理利用,起到整合耕地资源、调整农用地结构、优化耕地布局、增加耕地数量、提高耕地质量以及改善区域生态环境的作用。新时期的农用地整治更加注重耕地资源利用的可持续性,已经不仅仅局限于耕地数量的增加,将更加注重耕地质量的提高以及对整治区域生态服务价值的提升,以期实现城乡统筹发展。另外,通过农用地整治建设高标准农田,将会对农田集中连片分布、机械化的实现以及农业现代化规模经营起到积极的促进作用。本文以敦化市为研究区域,基于ArcGIS 10.2平台、地理模拟优化系统GeoSOS,充分运用空间分析方法,以耕地占补平衡为先导,综合考虑耕地整治亟需度、农用地整治规模效应、生态安全性,划定农用地整治区类型。将分区结果与耕地限制因素聚类结果相耦合,深入分析各整治类型区的限制因素所在,以明确各类型区整治难度和方向。最后,在农用地整治分区的基础上,整合耕地自然因素、经济因素,构建农田适宜性图层,通过多智能体的空间优化配置模型(agentla)自动生成高标准农田保护区范围。本文的研究成果可为敦化市的农用地整治、耕地布局调整提供技术支持,发挥土地整治的最优影响,促进敦化市土地资源的可持续发展,保护耕地资源,实现粮食安全,有效缓解人地矛盾。研究结果表明:(1)预测期内,敦化市耕地在空间分布格局上依旧延续优质耕地的保护与占用相重叠、人地矛盾尖锐的特点,这种耕地空间分布特点使得敦化市耕地保护任务艰巨;(2)敦化市全域耕地占补平衡基本可以实现,补充耕地以12等为主,但存在个别乡镇耕地供不及求,实现耕地质量数量平衡难度很大,其中以官地镇和雁鸣湖镇最为突出;(3)敦化市耕地质量总体不高,质量等别具有一定的提升空间,耕地主要限制因素为剖面构型,其次是坡度、质地-构型以及障碍层-构型;(4)综合考虑耕地整治亟需度、规模效应以及生态安全性,本文将敦化市耕地划分为5个整治类型区:优化整治区、重点整治区、谨慎整治区、有条件整治区、暂不整治区,并明确了各类型区的整治方向与重点;(5)agentla模型在划定高标准农田保护区范围方面,具有很高的应用价值,划定的保护区范围具有斑块个数更少、单个图斑面积更大也更紧凑的特点,有利于保护区的日常维护和管理,能够更好地促进农田集中连片分布、农业规模化经营。

关键词：农用地整治 GeoSOS模型 agentla模型高标准农田敦化市

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粮食产能视角下吉林省县域永久基本农田保护红线划定研究

粮食产能视角下吉林省县域永久基本农田保护红线划定研究

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作者：汤起祥吉林大学

学位级别：硕士

耕地是我国最宝贵的资源,永久基本农田则是耕地中的“精华”,划定并保护永久基本农田功在当代、利及长远,是有效保护耕地资源,切实保障我国粮食安全的有力举措,是解决我国农民就业,实现乡村振兴的应有之举、应尽职责。如何科学划定永久... 详细信息

耕地是我国最宝贵的资源,永久基本农田则是耕地中的“精华”,划定并保护永久基本农田功在当代、利及长远,是有效保护耕地资源,切实保障我国粮食安全的有力举措,是解决我国农民就业,实现乡村振兴的应有之举、应尽职责。如何科学划定永久基本农田保护红线,是实现耕地科学保护和有效利用的关键问题。本文以吉林省长岭县为研究区,基于粮食实际产能(即粮食产量)的视角探索永久基本农田保护红线划定流程及技术方法。本文首先以县域为单元,系统分析了吉林省近15年粮食产量的时空演变特征,明确了吉林省永久基本农田重点建设区域,并利用空间回归模型分析粮食产量的主要影响因素。其次,运用GM(1,1)灰色预测法对吉林省2025年耕地需求量进行预测,从而确定吉林省目标期永久基本农田保护数量,在此基础上,结合粮食产量的主要影响因素及相关社会经济因素构建了永久基本农田建设指标的分解体系,采用主观赋权法层次分析法(AHP法)和客观确权法熵权法相结合的方法确定各指标权重,参照《基本农田保护条例》的规定,分解了吉林省地市级和县级两级永久基本农田建设指标。最后,本文以长岭县为实证研究对象,利用马尔科夫链、ANN-CA模型和Agent LA模型等机器学习的方法划定长岭县永久基本农田保护区,将分解指标进行空间落位,明确了研究区基本农田保护红线。取得的主要研究成果及结论如下:(1)吉林省县域粮食产量时空演变特征及影响因素分析结果表明:吉林省县域粮食产量呈现出较强的空间集聚特征,Global Moran’s I指数值均大于0,长春市市区、农安县、德惠市、双辽市、公主岭市、伊通县、长岭县、前郭县、舒兰市、榆树市、扶余市等11个县市连续三期处于高高集聚区(HH)内,确定为吉林省永久基本农田重点建设地区。(2)通过GM(1,1)灰色预测法对吉林省2025年耕地需求量和永久基本农田保护面积进行预测,结果显示吉林省2025年耕地需求量为680.84万公顷,结合吉林省粮食生产目标和《基本农田保护条例》确定吉林省永久基本农田保护面积为544.67万公顷。采用层次分析法(AHP法)和熵权法相结合的方式综合确定各影响因素的权重,通过多目标综合评价法最终求出长岭县永久基本农田保护面积为236444.45公顷。(3)从自然地理因素和社会经济因素两方面选取距县政府距离、距城镇距离、距公路距离、距铁路距离、DEM和GDP作为城市扩张因子带入Geo SOS-FLUS模型模拟长岭县2025年土地利用情景,并将其与Agent LA模型自动生成永久基本农田保护区相叠加,经过反复优化调整,最终确定长岭县永久基本农田面积为237169.08公顷并划定永久基本农田保护红线。经对比,划定的永久基本农田比现状多出6188.54公顷,自然等最高的耕地占比为86.80%,紧凑度指数提高了68.85%,满足永久基本农田划定质量有提高,数量有增加,空间分布更加集中连片的要求。

关键词：永久基本农田时空演变特征 GeoSOS-FLUS模型 agentla模型

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