CN117391548B - 一种土地资源承载力监测预警方法 - Google Patents
一种土地资源承载力监测预警方法 Download PDFInfo
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Abstract
本申请提供了一种土地资源承载力监测预警方法,通过利用土地资源环境承载力评价结果,将监测对象划分为可载、临界超载、超载3类不同承载状态,并从资源利用、生态保护、空间结构3方面,制定基于不同承载状态的影响因子自适应权重,构建兼顾经济发展与生态保护的土地资源承载力遥感监测预警指标体系,实现土地资源承载力“评价‑监测‑预警”成果无缝衔接与全生命周期管理,对服务土地资源监管和资源环境承载能力监测预警工作,促进土地资源合理开发利用和生态环境保护具有重要的科学性与实用性指导意义,发展和应用前景广阔。
Description
技术领域
本申请属于环境资源监测技术领域,特别涉及一种土地资源承载力监测预警方法。
背景技术
土地资源是人类赖以生存和发展的基础性自然资源,土地资源承载力作为资源环境承载力的重要组成部分,历来是政府和科学界关注的焦点问题,也是国内开展最早且应用最为广泛的资源环境承载力研究领域。
目前,针对土地资源承载力监测预警技术的研究相对单一,现有的方法通过分析现有开发状态与合理开发状态之间的差异评价某地区土地资源承载状态,并以两期评价结果作为监测预警的主要参考依据。然而,在实际工作中,仅通过判断土地资源可载、临界超载、超载的承载状态变化,以两期评价结果的对比衡量土地资源承载力监测预警状况,会忽视不同土地资源承载状态下的资源本底、生态环境及用地结构条件,使得监测预警结果难以准确刻画不同土地资源承载状态中各影响因素之间的驱动关系,导致监测预警精度和智能化水平不高。
发明内容
为了解决现有技术中存在的考虑因素不足以及监测预警精度不高的技术问题,本申请提供了一种土地资源承载力监测预警方法,在土地资源承载力评价的基础上,针对可载、临界超载、超载的不同承载状态,充分考虑不同承载状态下土地资源利用、生态保护、空间结构方面的差异,制定基于不同承载状态的影响因子自适应权重,构建适应不同承载状态的土地资源承载力监测预警技术体系,为提升资源环境承载力、优化国土空间开发格局、区域发展战略布局提供科学依据。
本申请提出了一种土地资源承载力监测预警方法,包括:
步骤S1:构建土地资源建设开发综合适宜性评价模型,根据评价模型计算区域的土地资源建设开发综合适宜性;
步骤S2:基于遥感影像的土地资源建设开发强度测算方法,运用分步式算法测算适宜建设用地规模及分布,计算区域的现状建设开发程度;
步骤S3:根据区域的土地资源建设开发综合适宜性,对适宜空间进行聚集度分析,获取适宜建设开发程度阈值;
步骤S4:根据区域的现状建设开发程度与适宜建设开发程度阈值的偏离程度计算土地资源压力指数,根据土地资源压力指数确定土地承载状态;
步骤S5:从资源利用、生态保护、空间结构三方面,动态监测区域不同土地承载状态的土地资源承载力的变化趋势;
步骤S6:结合土地承载状态和土地资源承载力的变化趋势,对区域进行预警等级划分。
在本申请的一个实施例中,所述步骤S1进一步包括:
根据土地资源建设开发影响程度筛选影响因子,并根据影响因子对土地建设开发的限制程度,将影响因子分为强限制因子与较强限制因子两大类,并在强限制因子和较强限制因子内部进行分类;
运用专家打分方法,对区域的土地资源建设开发适宜性的影响因子进行赋值,其中,强限制因子适宜性分值按限制等级采用0和1赋值;较强限制因子适宜性分值按限制等级分类进行0-100赋值;
采用限制系数法计算土地资源建设开发综合适宜性,计算公式如下:
式中:为综合适宜性分值;为强限制因子编号;为较强限制因子编号;为第
个强限制因子的适宜性分值;为第个较强限制因子的适宜性分值;为第个较强限制
因子的权重;为强限制性因子个数;为较强限制因子个数。
在本申请的一个实施例中,所述步骤S1还进一步包括:
根据区域的土地资源建设开发综合适宜性进行聚类分析,将土地资源建设开发综合适宜性划分为适宜、基本适宜、基本不适宜和不适宜四类。
在本申请的一个实施例中,所述步骤S2进一步包括:
以县域为单元进行统计,根据区域现状建设情况和区域土地资源建设开发适宜性计算区域现状建设开发程度,计算公式如下:
式中:为区域现状建设开发程度,为区域现状建设用地面积,为区域土地资源
建设开发综合适宜性为适宜和基本适宜的区域,为二者空间的并集。
在本申请的一个实施例中,所述步骤S3进一步包括:
对区域内各县域的主体定位功能根据优化开发区域、重点开发区域、农产品主产区、重点生态功能区进行评价,采用专家打分法将区域内优化开发区域、重点开发区域、农产品主产区、重点生态功能区的开发程度基准阈值分别确定为90%、80%、70%和60%;
根据适宜空间聚集度指数对区域内各县域的开发程度基准阈值进行调整,高度聚集型的评价单元的适宜建设开发程度基准阈值上调10%,离散型的评价单元的适宜建设开发程度基准阈值下调10%,一般聚集型的评价单元的适宜建设开发程度基准阈值不变。
在本申请的一个实施例中,所述步骤S4中根据现状建设开发程度与适宜建设开发程度阈值的偏离程度计算土地资源压力指数,包括:
根据现状建设开发程度与适宜建设开发程度阈值的偏离度计算确定土地资源压力指数的公式为:
式中:为土地资源压力指数,为现状建设开发程度,为基于聚集度分析测算的
适宜建设开发程度阈值。
在本申请的一个实施例中,所述步骤S4中根据土地资源压力指数确定土地承载状态,包括:
当时,土地资源压力小,监测预警对象处于可载状态;
当,土地资源压力中等,监测预警对象处于临界超载;
当时,土地资源压力大,监测预警对象处于超载状态。
在本申请的一个实施例中,所述步骤S5中所述从资源利用、生态保护、空间结构三方面,动态监测不同土地承载状态的土地资源承载力的变化趋势,包括:
根据不同土地承载状态确定资源利用、生态保护、空间结构三方面的自适应权重:可载区域在资源利用、生态保护、空间结构权重比例为0.5、0.3、0.2;临界超载区在资源利用、生态保护、空间结构权重比例为0.3、0.4、0.3;超载区在资源利用、生态保护、空间结构权重比例为0.2、0.5、0.3。其中,资源利用包括单位建设用地GDP、人均建设用地、人均耕地面积三个指标,生态保护包括林草覆盖率、生态系统服务价值两个指标,空间结构包括生态用地占比、新增建设用地比例、耕地占补平衡率三个指标。
在本申请的一个实施例中,所述步骤S5进一步包括:
计算各个指标的:
式中:为各指标最终分值,为不同区域各要素权重,为各指标的权重,为
采用三分制打分法给出的各指标得分,其中3分代表该指标较上期有所好转,2分表示该指
标较上期保持稳定趋势,1分则表示该指标较上期耗损加剧;
根据各个指标计算土地资源承载力的变化趋势,具体公式如下:
式中:为土地资源承载力监测预警综合得分,,为监测指标个数;
其中,时,表示土地资源承载力的变化趋势为加剧型,时,表示土
地资源承载力的变化趋势为趋缓型。
在本申请的一个实施例中,步骤S6中结合土地承载状态和土地资源承载力的变化趋势,对区域进行预警等级划分,包括:
结合土地承载状态和土地资源承载力的变化趋势,将土地资源承载压力加剧的超载区定为极重警-红色预警区;土地资源承载压力趋缓的超载区定为重警-橙色预警区;土地资源承载压力加剧的临界超载区定为中警-黄色预警区;土地资源承载压力趋缓的临界超载区定为轻重警-蓝色预警区、土地资源承载压力加剧的可载区定为轻重警-蓝色预警区;土地资源承载压力趋缓的可载区定为无警-绿色无警区。
本申请提供了一种土地资源承载力监测预警方法,通过利用土地资源环境承载力评价结果,将监测对象划分为可载、临界超载、超载3类不同承载状态,并从资源利用、生态保护、空间结构3方面,制定基于不同承载状态的影响因子自适应权重,构建兼顾经济发展与生态保护的土地资源承载力遥感监测预警指标体系,实现土地资源承载力“评价-监测-预警”成果无缝衔接与全生命周期管理,对服务土地资源监管和资源环境承载能力监测预警工作,促进土地资源合理开发利用和生态环境保护具有重要的科学性与实用性指导意义,发展和应用前景广阔。
附图说明
本申请的附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是本申请中的一种土地资源承载力监测预警方法流程示意图;
图2是本申请中的的建设开发影响因子及其适宜性分值图;
图3是本申请提供的土地资源承载力遥感监测预警等级划分标准图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明了,下面结合具体实施方式并参照附图,对本申请进一步详细说明。应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本申请的范围。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本发明的概念。
下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。
如图1所示,本申请实施例提供一种土地资源承载力监测预警方法,方法的主要步骤包括:
步骤S1:构建土地资源建设开发综合适宜性评价模型,根据评价模型计算区域的土地资源建设开发综合适宜性。
综合考虑对土地资源建设开发影响具有显著影响的影响因子,每个影响因子对土地建设开发的影响程度不同,根据每个影响因子内部特点可以对影响因子内部进行分级,比如耕地可以根据对建设开发影响程度分为多等级的耕地。进一步地,根据影响因子对土地资源建设开发的限制程度将影响因子分为强限制因子和较强限制因子,强限制因子对土地资源建设开发的限制程度大于较强限制因子对土地资源建设开发的限制程度。
从保障粮食安全、生态安全的角度出发,综合考虑农业生产、生态用地、地形限制等因素对土地建设开发的影响,在本申请的一个实施例中,选择构建土地资源建设开发综合适宜性评价模型的强限制因子包括永久基本农田、采空塌陷区、生态保护红线、公益林、城镇开发边界、难以利用土地,较强限制因子包括地震活跃及地震断裂、坡度、地形起伏度、突发地质灾害、农用地。
由于强限制因子对于土地建设开发的影响往往是决定性的,因而将强限制因子对土地建设开发的适宜性分值赋值为0或1,对每个较强限制因子内部不同等级的因子对土地建设开发的适宜分性值赋值为0-100。在根据对土地建设开发的影响程度不同对影响因子分类和赋值的基础上,采用限制系数法构建土地资源建设开发综合适宜性评价模型,评价模型的计算公式如下:
式中:为综合适宜性分值;为强限制性因子编号;为较强限制性因子编号;为
第个强限制性因子适宜性分值;为第个较强限制性因子适宜性分值;为第个较强限
制性因子的权重;为强限制性因子个数;为适宜性因子个数。
通过限制系数法计算公式可以计算得到区域内的综合适宜性分值,根据区域内的综合适宜性分值计算区域的土地资源建设开发综合适宜性,利用聚类分析方法将区域内的土地资源建设开发综合适宜性分为适宜、基本适宜、基本不适宜和不适宜四类。需要说明的是,上述聚类分析方法可以是现有任意聚类分析方法,其目的是实现区域内的适宜性的分类。
步骤S2:基于遥感影像的土地资源建设开发强度测算方法计算区域的土地开发建设情况,结合土地资源建设开发综合适宜性计算现状建设开发程度。
通过收集区域内的遥感影像,对区域内的土地开发建设情况进行计算,以县域为单元进行统计计算,比较单元内适宜开发的区域面积和实际开发的面积,可以计算得到区域内现状建设开发程度。其中,单元内适宜开发的区域面积应为区域内建设开发综合适宜性为适宜和基本适宜的全部区域,因而单元内适宜开发的区域面积应包括已实际开发的面积,考虑到自然地理单元适宜性评价为适宜和基本适宜的区域与实际开发建设单元之间的重叠区域,即单元内适宜开发的区域面积应为自然地理单元中建设开发综合适宜性为适宜和基本适宜的区域与现状建设用地的区域的面积求并集。计算区域现状建设开发程度的公式为:
式中:为区域现状建设开发程度,为区域现状建设用地面积,为区域土地资源
建设开发综合适宜性为适宜和基本适宜的区域,为二者空间的并集。
步骤S3:根据区域的土地资源建设开发综合适宜性,对适宜空间进行聚集度分析,获取适宜建设开发程度阈值。
根据区域的土地资源建设开发综合适宜性对各评价单元内的适宜空间进行聚集度分析,得到各评价单元的适宜空间聚集度指数;根据各评价单元的主体功能定位获取适宜建设开发程度的基准阈值,然后根据各评价单元以的空间聚集度指数修正各评价单元的适宜建设开发程度的基准阈值,得到适宜建设开发程度阈值。
在本申请的一个实施例中,评价单元以县域为单元。进一步地,根据开发综合适宜性对各评价单元内的适宜空间进行聚集度分析,具体为采用栅格数据邻域统计的方法,将适宜及基本适宜区域视为适宜空间并记为1,基本不适宜和不适宜区域记为0,计算每个分值为1的栅格相邻栅格值的和,其算术平均数即为适宜空间聚集度指数。将各评价单元分为离散型(聚集度指数位于0-3)、一般聚集型(聚集度指数位于3-6)与高度聚集型(聚集度指数位于6-9)三类。
考虑到主体功能区规划的不同,将各县根据主体功能区规划分为优化开发区域、重点开发区域、农产品主产区、重点生态功能区,采用专家打分法将区域内优化开发区域、重点开发区域、农产品主产区、重点生态功能区的开发程度基准阈值分别确定为90%、80%、70%和60%,结合主体功能定位的基准阈值,适宜空间高度聚集型与离散型地区阈值分别上浮10%与下调10%,一般聚集型地区保持基准阈值不变,可得出土地资源适宜空间开发程度阈值。
步骤S4:根据区域的现状建设开发程度与适宜建设开发程度阈值的偏离程度计算土地资源压力指数,根据土地资源压力指数确定土地承载状态。
根据步骤S2中获取的区域的现状建设开发程度和步骤S3中计算得到的适宜建设开发程度阈值对比分析来评价区域土地资源承载状况,计算公式如下:
式中:为土地资源压力指数,为现状建设开发程度,为基于聚集度分析测算的
适宜建设开发程度阈值。
根据土地资源压力指数,将土地资源评价结果划分为土地资源压力大、压力中等和压力小三种类型。土地资源压力指数越小,即现状建设开发程度与适宜建设开发程度的偏离度越低,表明目前建设开发格局与土地资源条件趋于协调。
在本申请的一个实施例中,当时,土地资源压力小,监测预警对象处于可
载状态;当,土地资源压力中等,监测预警对象处于临界超载;当时,土地
资源压力大,监测预警对象处于超载状态。
步骤S5:从资源利用、生态保护、空间结构三方面,动态监测区域不同土地承载状态的土地资源承载力的变化趋势。
为了提高土地承载监测预警的精度,本申请中从资源利用、生态保护和空间结构三方面出发,确定土地承载监测预警的多个指标,结合区域不同土地承载状态确定资源利用、生态保护和空间结构三方面的权重比例,建立土地资源承载力监测预警指标体系,实现了土地承载监测预警的高精度和智能化。资源利用、生态保护和空间结构中每一方面内部可以包括多个指标,当资源利用、生态保护和空间结构三方面的内部存在多个指标时,多个指标内部之间设置相应的权重,比如资源利用内部存在三个指标,每个指标可以设置相应的权重,代表着不同的影响程度。
进一步地,在监测指标权重确定的基础上,将计算得出的指标权重与三分制打分法相结合,计算各指标最终分值。具体公式如下:
式中:为各指标最终分值,为不同区域各要素权重,为各指标的权重,为
采用三分制打分法给出的各指标得分,其中3分代表该指标较上期有所好转,2分表示该指
标较上期保持稳定趋势,1分则表示该指标较上期耗损加剧。
根据各个指标计算土地资源承载力的变化趋势,具体公式如下:
式中:为土地资源承载力监测预警综合得分,,为监测指标个数;
其中,时,表示土地资源承载力的变化趋势为加剧型,时,表示土
地资源承载力的变化趋势为趋缓型。
步骤S6:结合土地承载状态和土地资源承载力的变化趋势,对区域进行预警等级划分。
结合土地承载状态和土地资源承载力的变化趋势,将土地资源承载压力加剧的超载区定为极重警-红色预警区;土地资源承载压力趋缓的超载区定为重警-橙色预警区;土地资源承载压力加剧的临界超载区定为中警-黄色预警区;土地资源承载压力趋缓的临界超载区定为轻重警-蓝色预警区、土地资源承载压力加剧的可载区定为轻重警-蓝色预警区;土地资源承载压力趋缓的可载区定为无警-绿色无警区。
在本申请的一个示例性的一种土地资源承载力监测预警方法中,具体包括如下内容:
如图2所示,从保障粮食安全、生态安全的角度出发,综合考虑农业生产、生态用地、地形限制等因素对土地建设开发的影响,确定强限制因子包括:永久基本农田、采空塌陷区、生态保护红线、公益林、城镇开发边界、难以利用土地;较强限制因子包括:地震活跃及地震断裂、坡度、地形起伏度、突发地质灾害、农用地。对确定的强限制因子和较强限制因子进行赋值,对属于强限制因子的要素,采用0和1赋值;对属于较强限制因子的要素,按限制等级分类进行0-100赋值。上述强限制因子适宜性分值和较强限制因子适宜性分值具体如图2所示。
然后,利用根据影响因子计算得到的建设开发综合适宜性和基于遥感影像测算得到的土地资源建设开发强度计算区域的现状建设开发程度;并根据土地资源建设开发综合适宜性和区域的主体功能区规划计算适宜建设开发程度阈值;结合现状建设开发程度和适宜建设开发程度阈值计算土地承载力状态。
在本申请的一个实施例中,不同承载区域影响因子自适应权重确定:可载区域表明当前土地资源条件与目前开发利用程度趋于协调,在保证生态安全的条件下,可充分挖掘其生产潜力,提高土地利用效率,提升建设用地集约节约水平,故此在资源利用、生态保护、空间结构权重比例分别为0.5、0.3、0.2;临界超载区除了保证其提供的各项生态服务功能不减退的同时,还应该满足生产建设的需求,故此在资源利用、生态保护、空间结构权重比例分别为0.3、0.4、0.3;超载区则表明土地资源压力大,当前的开发利用活动已经超出区域土地资源条件对人口聚集、工业发展和城镇化的支撑能力,应尽量减少开发利用活动,加大生态保护水平,故此在资源利用、生态保护、空间结构权重比例分别为0.2、0.5、0.3。
在实际监测指标体系构建及权重确定过程中,充分衔接土地资源承载力评价结果,针对可载、临界超载、超载的不同承载状态,考虑不同承载状态下土地资源利用、生态保护、空间结构方面的差异,选取单位建设用地GDP、人均建设用地、人均耕地面积、林草覆盖率、生态系统服务价值、生态用地占比、新增建设用地比例、耕地占补平衡率8个指标,动态评估土地资源承载力变化情况。当每一方面内部有多个指标时,可以给不同指标内部赋予权重。8个指标的具体计算公式如下:
各监测指标情况说明如下:
1)单位建设用地GDP(区域资源利用监测预警指标),用于反映区域建设用地承载经济强度。单位建设用地GDP增长,说明该区域内土地节约集约水平提升,开发利用的效率提高,土地资源可承载力越高;反之,则表明该区域土地资源的开发利用效率降低,土地资源可承载力越低。计算公式如下:
式中:为单位建设用地GDP,为当年该区域GDP总值,为区域建设用地面
积。
2)人均建设用地面积(区域资源利用监测预警指标),用于反映区域建设用地数量及规模。人均建设用地面积范围越大,说明区域城市建设用地侵占其他用地类型面积越多,土地资源可承载力越低;人均建设用地面积在合规范围内或低于合规数量,说明区域城市建设用地面积符合城市发展需求,且不会对其他用地类型的可利用土地面积造成影响,土地资源可承载力越高。计算公式如下:
式中:为人均建设用地面积,为区域建设用地面积,为区域常住人口。
3)人均耕地面积(区域资源利用监测预警指标),用于反映区域耕地压力及耕地数量。人均耕地面积越大,说明区域耕地数量越多,土地资源可承载力越高;人均耕地面积越小,说明区域耕地数量越少,土地资源可承载力越低。计算公式如下:
式中:为人均耕地面积,为区域耕地面积,为区域常住人口。
4)林草覆盖率(区域生态保护监测预警指标),是生态系统生物多样性、水源涵养以及气候调节等生态功能的综合表征。林草覆盖率越高,区域土地可承载力越高;林草覆盖率越低,土地可承载力越低。计算公式如下:
式中:为林草覆盖率,为林草面积,为区域总面积。
5)生态系统服务价值(区域生态保护监测预警指标),可用于衡量区域生态系统服务功能,在一定程度上表征了“人类从生态系统中收获到的各种惠益”。生态系统服务价值越高,功能服务越齐全,该区域内的土地资源的可承载力越高;反之,则该区域土地可承载力越低。本项目参照Costanza、谢高地等人的评价方法估算研究区的生态系统服务价值,其计算公式为:
式中:为生态系统服务价值,为第i种地表覆盖类型的分布面积,是生态
服务功能价值指数,即单位面积生态系统服务价值。
6)生态用地占比(区域空间结构监测预警指标),用于反映区域生态用地的面积和占有量。生态用地(林地、园地、草地、水域)占比越高,区域生态用地面积越大,土地可承载力越高;生态用地占比越低,区域生态用地面积越小,土地可承载力越低。计算公式如下:
式中:为生态用地占比,为生态用地面积,为区域总面积。
7)违规新增建设用地比例(仅考虑面积、区域空间结构监测预警指标),可计算该区域新增建设用地中占用基本农田、生态保护红线、公益林的比例,用于评估土地开发利用的合规性。违规新增建设用地比例越小,区域土地调控力度越严格,土地可承载力越高;违规新增建设用地比例越大,土地可承载力越低。计算公式如下:
式中:为违规新增建设用地比例,为新增建设用地中占用基本农田、生态保
护红线、公益林的面积,为新增建设用地面积。
8)耕地占补平衡率(仅考虑面积、区域空间结构监测预警指标),可计算该区域新增建设用地中占用耕地的面积与实际新增耕地面积的比例,可用于衡量区域耕地后备资源的保障能力。耕地占补平衡率越高,区域后备资源越充足,土地可承载力越高;反之,则土地可承载力越低。计算公式如下:
式中:为违耕地占补平衡率,为新增建设用地中占用耕地的面积,为新增
耕地面积。
如图3所示,结合土地资源承载力评价和监测结果,对区域进行预警等级划分,将土地资源承载力预警级别分为红色预警区(极重警)、橙色预警区(重警)、黄色预警区(中警)、蓝色预警区(轻重警)和绿色无警区(无警)5个级别。具体地,结合土地承载状态和土地资源承载力的变化趋势,将土地资源承载压力加剧的超载区定义为极重警-红色预警区;土地资源承载压力趋缓的超载区定义为重警-橙色预警区;土地资源承载压力加剧的临界超载区定义为中警-黄色预警区;土地资源承载压力趋缓的临界超载区定为轻重警-蓝色预警区、土地资源承载压力加剧的可载区定义为轻重警-蓝色预警区;土地资源承载压力趋缓的可载区定义为无警-绿色无警区。
绿色无警区表示区域土地承载压力处于健康可持续的优秀状态;蓝色预警区表示区域土地承载压力处于良好状态;黄色预警区表示区域土地承载压力处于基本要求线附近;橙色预警区表示区域土地承载压力较差,出现一定的问题;红色预警区表示区域土地承载压力特别差,存在亟待解决的问题和隐患。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种土地资源承载力监测预警方法,其特征在于,包括:
步骤S1:构建土地资源建设开发综合适宜性评价模型,根据评价模型计算区域的土地资源建设开发综合适宜性;
步骤S2:基于遥感影像的土地资源建设开发强度测算方法,运用分步式算法测算适宜建设用地规模及分布,计算区域的现状建设开发程度;
步骤S3:根据区域的土地资源建设开发综合适宜性,对适宜空间进行聚集度分析,获取适宜建设开发程度阈值;
步骤S4:根据区域的现状建设开发程度与适宜建设开发程度阈值的偏离程度计算土地资源压力指数,根据土地资源压力指数确定土地承载状态;
步骤S5:从资源利用、生态保护和空间结构三方面,动态监测区域不同土地承载状态的土地资源承载力的变化趋势;
所述步骤S5中所述从资源利用、生态保护和空间结构三方面,动态监测不同土地承载状态的土地资源承载力的变化趋势,包括:
根据不同土地承载状态确定资源利用、生态保护和空间结构三方面的自适应权重:可载区域在资源利用、生态保护和空间结构权重比例为0.5、0.3和0.2;临界超载区在资源利用、生态保护和空间结构权重比例为0.3、0.4和0.3;超载区在资源利用、生态保护和空间结构权重比例为0.2、0.5和0.3;所述资源利用包括单位建设用地GDP、人均建设用地和人均耕地面积三个指标,所述生态保护包括林草覆盖率和生态系统服务价值两个指标,所述空间结构包括生态用地占比、新增建设用地比例和耕地占补平衡率三个指标;
所述步骤S5进一步包括:
计算各个指标的最终分值:
式中:为各指标最终分值,/>为不同区域各要素权重,/>为各指标的权重,/>为采用三分制打分法给出的各指标得分,其中3分代表该指标较上期有所好转,2分表示该指标较上期保持稳定趋势,1分则表示该指标较上期耗损加剧;
根据各个指标计算土地资源承载力的变化趋势,具体公式如下:
式中:为土地资源承载力监测预警综合得分,/>,/>为监测指标个数;
其中,时,表示土地资源承载力的变化趋势为加剧型,/>时,表示土地资源承载力的变化趋势为趋缓型;
步骤S6:结合土地承载状态和土地资源承载力的变化趋势,对区域进行预警等级划分;所述步骤S6包括:结合土地承载状态和土地资源承载力的变化趋势,将土地资源承载压力加剧的超载区定义为极重警-红色预警区;土地资源承载压力趋缓的超载区定义为重警-橙色预警区;土地资源承载压力加剧的临界超载区定义为中警-黄色预警区;土地资源承载压力趋缓的临界超载区定义为轻重警-蓝色预警区、土地资源承载压力加剧的可载区定义为轻重警-蓝色预警区;土地资源承载压力趋缓的可载区定义为无警-绿色无警区。
2.根据权利要求1中所述的一种土地资源承载力监测预警方法,其特征在于,所述步骤S1进一步包括:
根据土地资源建设开发影响程度筛选影响因子,并根据影响因子对土地建设开发的限制程度,将影响因子分为强限制因子与较强限制因子两大类,并在强限制因子和较强限制因子内部进行分类;
运用专家打分方法,对区域的土地资源建设开发适宜性的影响因子进行赋值,其中,强限制因子适宜性分值按限制等级采用0和1赋值;较强限制因子适宜性分值按限制等级分类进行0-100赋值;
采用限制系数法计算土地资源建设开发综合适宜性,计算公式如下:
式中:为综合适宜性分值;/>为强限制性因子编号;/>为较强限制因子编号;/>为第/>个强限制性因子适宜性分值;/>为第/>个较强限制因子适宜性分值;/>为第/>个较强限制因子的权重;/>为强限制性因子个数;/>为较强限制因子个数。
3.根据权利要求2中所述的一种土地资源承载力监测预警方法,其特征在于,所述步骤S1还进一步包括:
根据区域的土地资源建设开发综合适宜性进行聚类分析,将土地资源建设开发综合适宜性划分为适宜、基本适宜、基本不适宜和不适宜四类。
4.根据权利要求1中所述的一种土地资源承载力监测预警方法,其特征在于,所述步骤S2进一步包括:
以县域为单元进行统计,根据区域现状建设情况和区域土地资源建设开发适宜性计算区域现状建设开发程度,计算公式如下:
式中:为区域现状建设开发程度,/>为区域现状建设用地面积,/>为区域土地资源建设开发综合适宜性为适宜和基本适宜的区域,/>为二者空间的并集。
5.根据权利要求1中所述的一种土地资源承载力监测预警方法,其特征在于,所述步骤S3进一步包括:
对区域内各县域的主体定位功能根据优化开发区域、重点开发区域、农产品主产区、重点生态功能区进行评价,采用专家打分法将区域内优化开发区域、重点开发区域、农产品主产区、重点生态功能区的开发程度基准阈值分别确定为90%、80%、70%和60%;
根据适宜空间聚集度指数对区域内各县域的开发程度基准阈值进行调整,高度聚集型的评价单元的适宜建设开发程度基准阈值上调10%,离散型的评价单元的适宜建设开发程度基准阈值下调10%,一般聚集型的评价单元的适宜建设开发程度基准阈值不变。
6.根据权利要求1中所述的一种土地资源承载力监测预警方法,其特征在于,所述步骤S4中根据现状建设开发程度与适宜建设开发程度阈值的偏离程度计算土地资源压力指数,包括:
根据现状建设开发程度与适宜建设开发程度阈值的偏离度计算确定土地资源压力指数的公式为:
式中:为土地资源压力指数,/>为现状建设开发程度,/>为基于聚集度分析测算的适宜建设开发程度阈值。
7.根据权利要求6中所述的一种土地资源承载力监测预警方法,其特征在于,所述步骤S4中根据土地资源压力指数确定土地承载状态,包括:
当时,土地资源压力小,监测预警对象处于可载状态;
当,土地资源压力中等,监测预警对象处于临界超载;
当时,土地资源压力大,监测预警对象处于超载状态。
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---|---|---|---|---|
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CN116307755A (zh) * | 2023-02-07 | 2023-06-23 | 沈阳市规划设计研究院有限公司 | 基于gis的国土空间规划管控层级预警系统 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
"基于永久基本农田保护红线、生态保护红线和城镇开发边界三线划定的钦州市土地资源承载力评价研究";罗华艳 等;《大众科技》;20171031;总第19卷(第218期);第10-12, 16页 * |
"特大型城市资源环境承载力监测预警指标体系的构建—以成都市为例";贾滨洋 等;《环境保护》;20180625(第12期);第54-57页 * |
"西藏自治区水土资源承载力监测预警初步研究";高洁;《中国优秀硕士学位论文全文数据库经济与管理科学辑》;20181115(第11期);J145-5 * |
"西藏自治区水土资源承载力监测预警研究";高洁;刘玉洁;封志明;潘韬;杨艳昭;张皓;;《资源科学》;20180625;第40卷(第06期);第1209-1221页 * |
"面向建设开发的土地资源承载力评价—以哈尔滨为例";郑浩 等;《测绘与空间地理信息》;20181225;第41卷(第12期);第98-100,104页 * |
南方山地丘陵区资源环境承载能力监测预警技术方法探讨――以福建省为例;王佳;伍世代;王强;曾月娥;林宝民;伍博炜;;地理科学;20190531(05);145-154 * |
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