一种基于土地配置模型的土地规划方法和系统与流程

文档序号:11432924阅读:232来源:国知局

本发明属于土地规划领域,更具体地,涉及一种基于土地配置模型的土地规划方法和系统。



背景技术:

我国正经历社会经济转型发展阶段,随着城镇化、工业化、现代化建设步伐的加快,粗放型的土地利用方式,过分追求经济效益,忽视社会和生态效益,使土地利用结构不合理,不仅造成了土地资源的大量浪费,而且导致了城市过度扩张、农用地大量流失、生态环境恶化等诸多社会和环境问题,并成为制约可持续发展最严重的瓶颈。

在国外,模型很早就被用于解决资源分配问题。自1985年gilbert等提出第一个土地利用结构优化配置的数学模型以来,国内外专家学者们开发了大量的数学优化模型来解决土地利用结构的配置问题。这些模型可以分为四类:第一类是土地模拟模型,主要用来模拟土地利用/覆盖变化(lucc),如clue模型(conversionoflanduseanditseffects),dls(土地系统动态模拟系统),多智能体主体分析模型(agentbasedmodel)、系统动力学模型(systemdynamic)、gtr(generalizedthumen-ricardian)模型、人工神经网络模型等等;第二类是土地利用数学规划模型,主要用来进行数量优化,如多目标线性规划,整数规划等;第三类是土地利用空间优化模型,主要用来进行空间配置,例如gis模型,元胞自动机模型,蚁群模型,遗传算法,人工免疫系统等;第四类是混合模型,即以上三类模型的混合:数学优化-模拟模型,数学优化-gis空间配置混合模型,模拟模型-gis空间配置混合模型。

以上各种土地模拟或者优化模型各有优势,也各有缺点。例如,元胞自动机模型主要依赖于土地系统的自然物理要素分析,对人为因素的影响未予考虑;多智能体模型要求的数据比较苛刻,需要智能体的微观调查数据;系统动力学模型缺乏空间表达,且难以与土地空间优化模型耦合。gtr模型选取的因子太过局限于城市地区,对待规划等大尺度土地变化模拟不太适用。线性规划模型和多目标模型不涉及空间优化,无法处理非线性的、具有复杂性和不确定性的土地利用优化配置问题。clue没有考虑土地系统中的生态环境因素,对土地系统的自然或者认为造成的不确定参数也未作考虑。

传统的土地利用优化配置模型存在两个主要缺陷:一是缺乏系统全面性。以往的模型往往仅考虑土地系统与经济效益的关系,或者考虑土地系统与经济系统、环境系统之间的关系,忽略了生态因素、社会因素;二是往往忽略土地系统固有的不确定性。



技术实现要素:

针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种基于土地配置模型的土地规划方法和系统,其目的在于利用约束条件对土地配置模型进行约束,考虑到了待规划土地的固有的不确定性,由此进行的土地规划具有全面性。

为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种基于土地配置模型的土地规划方法,包括:

(1)获取待规划土地的经济、社会、土地适宜性、环境和生态开发成本信息;

(2)建立以开发成本信息为常量、土地规划方案为变量、经济效益为目标值的土地配置模型;

(3)利用约束条件对土地规划方案进行约束,在经济效益最大时对应的土地规划方案即为最终土地规划方案;

所述约束条件包括:经济约束、社会约束、土地适宜性约束、环境约束、生态约束。

进一步的,经济、社会、生态、环境和土地适宜性开发成本信息包括:单位面积耕地经济效益单位面积建设用地经济效益单位面积水域经济效益单位面积耕地污水处理费单位面积耕地固体废弃物处理费单位面积耕地空气污染处理费单位面积耕地供水费单位面积耕地供电费单位面积建设用地污水处理费单位面积建设用地固体废弃物处理费单位面积建设用地空气污染处理费单位面积建设用地供水费单位面积建设用地供电费单位面积林地维护费单位面积草地维护费单位面积水域维护费单位面积未利用地开发费和单位面积填埋场用地维护费

所述土地规划方案包括:待规划土地的耕地面积待规划土地的林地面积待规划土地的草地面积待规划土地的建设用地面积待规划土地的水域面积待规划土地的未利用地面积待规划土地的填埋用地面积

其中,i为分区:i=1代表控制发展区;i=2代表核心保护区;i=3代表重点发展区;j为土地类型:j=1表示耕地;j=2表示林地;j=3表示草地;j=4表示建设用地;j=5表示水域;j=6表示未利用地;j=7表示填埋用地;k表示土地适宜性:k=1表示高度适宜;k=2表示中度适宜;k=3表示不适宜;

所述以经济效益为目标值土地配置模型表示为:

其中,lgdp±为经济效益,“±”为区间值,为模糊等于。

进一步的,约束条件还包括技术约束。

进一步的,经济约束为政府投资约束、粮食安全约束、水产品供给约束、水资源供给约束和电力资源供给约束,

政府投资约束为:

其中,mgi±为最大政府投资;表示模糊小于等于;

粮食安全约束为:其中,为单位面积耕地的粮食产量;gd±为粮食需求量;表示模糊大于等于;

水产品供给约束为:其中,为单位水域的水产品产量,wd±为水产品需求量;

水资源供给约束为:其中,表示单位各类型土地面积平均所需水资源量,awc±表示水资源供给量,表示待规划土地面积;

电力资源供给约束为:其中,表示单位各类型土地面积平均所需电力资源,aec±表示可供给电量。

进一步的,社会约束为人口承载力约束和劳动力约束,

人口承载力约束为:其中,tp±为总人口,mip±为单位面积人口承载力;

劳动力约束为:其中,为单位面积内的劳动力,al±为可用劳动力。

进一步的,土地适宜性约束为:其中,为j类土地的最大面积。

进一步的,环境约束至少为污水排放约束和固体废弃物排放约束中的一种,

污水排放约束为:其中,为耕地污水排放系数,为建设用地污水排放系数,awd为水环境容量,p=违反环境约束的概率,p∈[0,1];

固体废弃物排放约束为:

其中,为耕地固体废弃物排放系数,为建设用地固体废弃物排放系数,为填埋场用地固体废弃物处理系数,asd为固体废弃物环境容量。

进一步的,生态约束为土壤侵蚀约束、林草覆盖率约束和肥料施用约束,

土壤侵蚀约束为:其中,为各类型土地土壤侵蚀率,ao为允许的土地侵蚀率;

林草覆盖率约束为:mr±为最小林草覆盖率,

肥料施用约束为:其中,为单位耕地面积的肥料施用量,mp±为最大肥料施用量。

进一步的,技术约束为土地总面积约束和非负约束,

土地总面积约束为:其中,tul±为土地总面积,

非负约束为:

按照本发明的另一方面,提供了一种基于土地配置模型的土地规划系统,包括:

获取开发成本模块,用于获取待规划土地的经济、社会、土地适宜性、环境和生态开发成本信息;

建立土地配置模型模块,用于建立以开发成本信息为常量、土地规划方案为变量、经济效益为目标值的土地配置模型;

土地规划模块,用于利用约束条件对土地规划方案进行约束,在经济效益最大时对应的土地规划方案即为最终土地规划方案;

所述约束条件包括:经济约束、社会约束、土地适宜性约束、环境约束、生态约束。

总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术优点:

(1)由于利用约束条件对土地配置模型进行约束,考虑到了待规划土地的固有的不确定性,由此进行的土地规划具有全面性。本发明将不确定数学模型应用于待规划土地利用优化配置,是土地利用优化配置方法的一个创举,本发明建立的土地配置模型可为我国待规划土地资源合理利用、社会经济发展和生态环境保护提供定量依据和支持。

(2)约束条件为经济约束、社会约束、土地适宜性约束、环境约束、生态约束。这样同时考虑经济、社会、环境和生态四大系统对土地系统的影响,得到的土地配置模型综合考虑待规划土地系统的复杂性、不确定性、动态性、多目标性和系统性。全面考虑各种不确定性和各种因素的综合土地利用优化配置模型,可解决待规划尺度土地利用优化配置、社会经济发展和生态环境保护三大问题。

附图说明

图1是一种基于土地配置模型的土地规划方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

提供了一种基于土地配置模型的土地规划方法,包括:

(1)获取待规划土地的经济、社会、土地适宜性、环境和生态开发成本信息;

(2)建立以开发成本信息为常量、土地规划方案为变量、经济效益为目标值的土地配置模型;

(3)利用约束条件对土地规划方案进行约束,在经济效益最大时对应的土地规划方案即为最终土地规划方案;

所述约束条件包括:经济约束、社会约束、土地适宜性约束、环境约束、生态约束。

进一步的,经济、社会、生态、环境和土地适宜性开发成本信息包括:单位面积耕地经济效益单位面积建设用地经济效益单位面积水域经济效益单位面积耕地污水处理费单位面积耕地固体废弃物处理费单位面积耕地空气污染处理费单位面积耕地供水费单位面积耕地供电费单位面积建设用地污水处理费单位面积建设用地固体废弃物处理费单位面积建设用地空气污染处理费单位面积建设用地供水费单位面积建设用地供电费单位面积林地维护费单位面积草地维护费单位面积水域维护费单位面积未利用地开发费和单位面积填埋场用地维护费

所述土地规划方案包括:待规划土地的耕地面积待规划土地的林地面积待规划土地的草地面积待规划土地的建设用地面积待规划土地的水域面积待规划土地的未利用地面积待规划土地的填埋用地面积

其中,i为分区:i=1代表控制发展区;i=2代表核心保护区;i=3代表重点发展区;j为土地类型:j=1表示耕地;j=2表示林地;j=3表示草地;j=4表示建设用地;j=5表示水域;j=6表示未利用地;j=7表示填埋用地;k表示土地适宜性:k=1表示高度适宜;k=2表示中度适宜;k=3表示不适宜;

进一步的,目标函数设定为最大化从待规划土地系统获取的纯利润,即从耕地、建设用地和水域获取的经济效益减去维护所有用地所产生的费用。从土地系统获得的经济效益设定为从依附于土地上的产业系统获得的经济效益。维护土地费用为各类型土地的投资、维护费用。以经济效益为目标值建立土地配置模型:

其中,lgdp±为经济效益,“±”为区间值,为模糊等于。

进一步的,约束条件还包括技术约束。

进一步的,经济约束为政府投资约束、粮食安全约束、水产品供给约束、水资源供给约束和电力资源供给约束。

在我国,土地为公共资源,所有的土地维护费用均由政府投资负担,土地维护所产生的费用不得超过政府最大投资,政府投资约束为:

其中,mgi±为最大政府投资;表示模糊小于等于;

粮食安全是我国重大的发展保障,在模型假设中,粮食由耕地提供,因此粮食产量约束耕地面积,粮食安全约束为:其中,为单位面积耕地的粮食产量;gd±为粮食需求量;表示模糊大于等于;

待规划土地出产大量水产品,因此为保证待规划内水产品供给,水产品产量必须大于需求,水产品供给约束为:其中,为单位水域的水产品产量,wd±为水产品需求量;

所有依附于土地的产业都需要使用水资源,待规划土地的水供给来源于待规划土地内的江河湖,水资源供给约束为:其中,表示单位各类型土地面积平均所需水资源量,awc±表示水资源供给量,表示待规划土地面积;

同样地,所有依附于土地的产业亦需要使用电力,因此总的电力供应必须满足待规划土地内电力消耗,电力资源供给约束为:其中,表示单位各类型土地面积平均所需电力资源,aec±表示可供给电量。

进一步的,社会约束为人口承载力约束和劳动力约束。

土地承载的人口是有限的,人口承载力约束为:其中,tp±为总人口,mip±为单位面积人口承载力;

所有依附于土地的产业都需要劳动力,而待规划土地内劳动力的数量是有限的,劳动力约束为:其中,为单位面积内的劳动力,al±为可用劳动力。

进一步的,土地适宜性评价对土地利用优化配置不可或缺,各类型土地面积的优化结果必须满足土地适宜性评价的结果,土地适宜性约束为:其中,为j类土地的最大面积。

进一步的,环境约束为污水排放约束和固体废弃物排放约束。

污水排放约束为:其中,为耕地污水排放系数,为建设用地污水排放系数,awd为水环境容量,p=违反环境约束的概率,p∈[0,1];

固体废弃物排放约束为:

其中,为耕地固体废弃物排放系数,为建设用地固体废弃物排放系数,为填埋场用地固体废弃物处理系数,asd为固体废弃物环境容量。

进一步的,生态约束为土壤侵蚀约束、林草覆盖率约束和肥料施用约束中。

所述土壤侵蚀约束为:其中,为各类型土地土壤侵蚀率,ao为允许的土地侵蚀率;

林草覆盖率约束为:mr±为最小林草覆盖率,

所述肥料施用约束为:其中,为单位耕地面积的肥料施用量,mp±为最大肥料施用量。

进一步的,技术约束为土地总面积约束和非负约束,

土地总面积约束为:其中,tul±为土地总面积,

非负约束为:

土地的利益和消耗系数可以通过指数预测、蒙特卡罗预测、马尔科夫链预测三种方法得到。土地适宜性评价可以通过gis软件实现。

为保证搜集数据的准确性,除了查阅相关的统计年鉴、环境公报、土地规划、相关研究等文献资料,还须实地走访流域典型的城镇、河流、村庄、工厂,了解当地的社会经济发展情况、土地利用现状、生态环境现状等情况。

本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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