总量控制下的桂林市建设用地指标分配策略研究

发布时间：2024-02-26 05:51

　　近年来,部分地区冒进式城镇化所造成的建设用地无序扩张、低效用地快速蔓延、农业与生态空间萎缩等问题愈发严重,导致以数量增长型城镇化为导向的城市经济发展方式难以为续。为了突破当前困境,国家对建设用地的供应方式正在由年度用地数量型指标预算管理向总量控制下的质量型绩效管理转变。在建设用地总量控制的大背景下,土地资源稀缺性进一步凸显,因而研究如何科学合理地在区域间分配建设用地指标,对于缓解人地矛盾、保护农业与生态空间、促进区域均衡发展具有重要意义。本文以桂林市的建设用地指标分配为研究对象,结合《桂林市自然资源“十四五”规划》中对建设用地总量的约束性指标,研究了总量控制下建设用地指标的不同分配策略对桂林市2025年土地利用及生态格局的影响,为协调人地关系、推进新型城镇化以及维持经济发展的可持续提供一定参考。主要研究内容如下:首先,本文通过改进FLUS模型,提出适用于目标期建设用地总量控制下的土地利用变化模拟、具有自适应调参功能、更高迭代速度以及对土地利用变化具有更高适配度的EA-FLUS模型;接着,结合桂林市2010-2020年土地利用格局的时空演变特征及影响土地利用格局的驱动因子,检验了EA-F...

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1技术路线图

总量控制下的桂林市建设用地指标分配策略研究8图1-1技术路线图§1.3.2研究方法本文在研究过程中使用了文献分析法、对比分析法、定性分析和定量分析相结合的方法以及实证分析法。

图2-1ANN模型结构

总量控制下的桂林市建设用地指标分配策略研究14()1_1__11,11,1,1,1,1,,,,1,1,,_,1,,,,000[ttkreskttkkreskresktknknkkkkkmkmikkkikkkknkreskmmkmnijSSPssSSPUssVssSsssppppp....

图2-2改进后的ANN模型结构

第二章模型与方法15策略来调节隐藏层数量以及隐藏层神经元数量，并以ANN模型的预测准确率作为适应度函数，采用进化策略不断迭代寻优。结合第一阶段得到的能使ANN模型具有最优预测准确率的隐藏层数、隐藏层神经元数，本文在第二阶段通过耦合遗传算法进一步调节各神经元间建立连接权重的开闭以及....

图2-3改进后的CA模型结构

总量控制下的桂林市建设用地指标分配策略研究16未来的土地利用格局，因此被广泛运用于土地利用变化模拟研究。在对CA模型的改进上，本文首先加入了需求量权重与地理分区来提升模型的迭代速度以及对研究区土地利用变化的适配度，最后耦合进化算法，通过多次迭代寻优提升模拟精度。对于面积较大、环境....

本文编号：3911429