岳晓凤 唐威
摘 要:以长沙市2000—2015年土地利用变更数据为基础,引入双因素理论预测模型对长沙市建设用地需求量进行预测。以灰色系统理论为基础,利用长沙市2010—2016年固定资产投资统计数据建立灰色序列GM (1,1)模型。结果表明:到2020年末,长沙市城区建设用地需求预测值为2080.49km2,预测结果符合长沙市经济社会发展趋势,具有可行性。
关键词:长沙市;建设用地需求;预测
中图分类号 F301 文献标识码 A 文章编号 1007-7731(2018)14-0101-03
Prediction of Urban Construction Land Demand——A Case Study of Changsha
Yue Xiaofeng
(College of resources and environmental science,Hunan Normal university,Changsha 410081,China)
Abstract:Based on the data of land use change in Changsha from 2000 to 2015,a two factor theoretical prediction model was introduced to predict the demand for construction land in Changsha. Based on the grey system theory,the grey sequence GM(1,1)model is established by using the statistical data of fixed assets investment in Changsha from 2010 to 2016. The result shows that by the end of 2020,the forecast value of the construction land demand of Changsha city is 2080.49km2,the forecast result accords with the trend of economic and social development in Changsha,and it is feasible.
Key words:Changsha City;Demand for construction land;Forecast
建設用地是城市经济发展的重要载体,对建设用地需求量预测是土地利用总体规划的核心,也是土地利用管理的依据[1]。它是根据社会经济发展对建设用地的需求情况而作出科学合理预测,旨在弄清建设用地未来利用的变化趋势,为土地利用总体规划提供有力的科学依据。
目前国外对建设用地需求量预测研究,主要运用GIS技术和详细的调查方法进行,且在预测同时也对建设用地进行结构布局。国内对其研究一般与土地利用规划结合在一起,研究类别包括单要素、双要素、多要素及组合预测法,具体方法有一元回归预测(陈炜1989)、定额指标法(郑锋1994)、趋势预测法(董廷旭1999)、灰色系统预测法(陈国建)、马尔科夫预测法(殷少美2006)、双要素预测法(邱道持)、多元线性回归法(王建国2007)。还有学者运用人工神经网络模型、时间序列ARIMA模型等。
1 研究方法
1.1 建设用地需求模型 针对目前我国在建设用地需求量预测方法中存在的不足,本文借鉴邱道持等[2]的双因素预测模型进行长沙市城镇建设用地需求预测:
S=S1+S2 (1)
S1=P×A/10 000 (2)
S2=Q×T×100 (3)
式中,S:长沙市规划期城镇建设用地需求面积(hm2);
S1:长沙市规划期按人口规模预测的城镇建设用地需求面积(hm2);
S2:长沙市规划期按固定资产投资总额预测的城镇建设用地需求面积(hm2);
P:长沙市规划期城镇人口(人);
A:长沙市规划期城镇人均建设用地指标(m2/人);
Q:长沙市规划期固定资产投资总额(亿元);
T:长沙市规划期固定资产投资土地系数(km2/亿元)。
1.2 固定资产投资预测模型
1.2.1 数据序列预处理 在对长沙市城镇建设用地进行建模分析前,为了保证建模方法的可行性,需要对已知数据进行检验处理。设原始数据列为X(0)=(X0(1),X0(2),...,X0(n)),计算数列的级比:
[p(k)=x0(k-1)x0(k)] k=2,3,...,n (4)
假设所有的级比都落在可容覆盖区间X=(e
1.2.2 模型建立 当原始数据列为X(0)=(X0(1),X0(2),...,X0(n))满足上列要求时,则以已知数据为数据列建立模型
X(0)k+az(1)k=b (5)
求得a,b的估计值,得到模型:
[dx(1)(k)dk]+ax(1)(k)=b (6)
解为
x(1)(k)=(x(0)(1)-[ba])e-a(k-1)+[ba] (7)
得到预测值
[x^](0)(k+1)=[x^](1)(k+1)-[x^](1)(k),k=1,2,...,n-1 (8)
1.2.3 模型检验 灰色系统模型的检验方法主要有关联度检验法、残差检验法以及后验差检验法。本文考虑数据的获取性主要采用后验差检验方法进行检验。
残差检验:计算残差及相对误差
ε(0)(k)=x(0)(k)-[x^](0)(k),k=1,2,...n (9)
e(k)=|ε(0)(k)|/x(0)(k),k=1,2,...n (10)
计算原始数据序列标准差V1及残差序列标准差V2,
V1=[1nk=1nx(0)(k)-x(0)-2] (11)
V2=[1n-1k=1n-1ε(0)(k)-ε(0)-2] (12)
计算后验比
C=V1/V2 (13)
小误差概率
P=p[ε(0)(k)-ε(0)-<0.6745V1] (14)
2 实证研究
2.1 研究区概况 长沙市是湖南省省会,全市土地面积1.1819*104km2。2015年末,长沙市共辖6区2县(芙蓉区、天心区、岳麓区、开福区、雨花区、望城区、长沙县、宁乡县),代管1个县级市(浏阳市);截止2016年末,全市常住人口695.9998万人,城镇化率为74.38%,城镇人口为517.68万人;2016年全市实现地区生产总值9356.91亿元,同比增长9.95%;按常住人口计算,人均地区生产总值达124122元,比全省高78191元;2000年至2016年长沙市城市建设用地面积由5283.28万m2增长至22904.8万m2,年均增长率7.23%,耕地面积由2000年4288417.8减少至2015年4160239.8km2。随着长沙市人口不断增加,城市建设用地规模的不断扩大,导致大量耕地被建设用地占用,人地矛盾愈发紧张。因此,进行城镇建设用地需求预测能够为长沙市发展以及土地利用规划带来合理科学的建议。
2.2 数据来源 数据主要来源于《湖南统计年鉴》、《长沙统计年鉴》和土地利用变更调查数据。
2.3 数据分析与处理
2.3.1 由人口预测长沙市城镇建设用地需求S1 城市人口越多,对住房、公共设施和交通等的需求量越大,导致建设用地面积增大,因此根据人口预测城镇建设用地需求量具有可行性。据长沙市土地利用总体规划修编数据,长沙市到2020年,全市总人口为1127.15万人,城镇化率达73.55%,即城镇人口达829.02万人;长沙市规划到2020年人均建设用地下降至163.11m2。由公式(2)计算得出2020年长沙市建设用地需求S1=1352.21km2。
2.3.2 由固定资产投资总额预测长沙市城镇建设用地需求S2 (1)确定T值。T是指固定资产投资土地增长系数,指一定区域内,每投入108元的全社会固定资产投资,所需要增加的相应城镇建设用地面积[3]。据长沙市2010—2016年固定资产累计投资额及建设用地增长情况,计算出长沙市现阶段T值为0.059km2/亿元。(2)预测固定资产投资额。
根据灰色预测GM(1,1)模型,经过计算,运用公式(6)得出a=0.1733,b=209093,得出长沙市建设用地预测模型:
X(t+1)=-10827801e-0.173367t+12060749.13 (15)
按照公式(10)-(15),得出后验比C=0.0411,P=1.000
根据表一可知模型精度有很好可行性。
根据公式(15)计算可知,长沙市2020年固定资产投资额Q为12429.9797亿元。
由公式(3)得出S2=728.28km2。
2.3.3 长沙市建设用地需求量 根据公式(1)可得出预测到2020年长沙市需求建设用地2080.49km2。
3 结论与分析
计算结果表明,2020年长沙市建设用地需求量208049hm2。其中,2000—2008年由122617.6增长至147242.1hm2,年增长率2.05%;2008—2015年建设用地由147242.1hm2增长至184834.45hm2,年均增长率2.88%;2015—2020年建设用地年均增长率1.58%。《湖南湘江新区土地利用总体规划(2016-2020年)》明确表示,到2020年,长沙市城乡建设用地规模不得超过39629.09hm2。本文计算结果与长沙市土地利用总体规划相符合。
运用双因素模型预测得出长沙市建设用地需求总量208049hm2。而在实际计算过程中,城镇人口增长和固定资产投资对建设用地的拉动存在重叠部分。因此,在实际土地利用规划中,应当将此预测值作为长沙市规划建设用地增量上限。该预测结果符合长沙市经济社会发展要求,能够为长沙市土地利用总体规划修编工作提供决策依据和技术支持。
参考文献
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[6]何小攀.西安市建设用地需求量合理预测研究[D].西安:西安建筑科技大学,2011. (责编:王慧晴)