PSR模型与城市土地集约.pptx

PSR模型与城市土地集约利用关系 P：压力 S：状态 R：响应 1.PSR模型与城市土地集约利用的关系 PSR模型的提出，内容，应用。 压力=人口增长 经济发展，环境保护=促使土地集约 状态=土地利用的开发 利用强度和产出效应 响应=管理者针对压力实施措施 2.技术路线与模型构建 采用主成分分析法对各指标权重赋值 对土地集约度测算比较；同时引入协调度函数，对城市土地集约利用各子系统间的协调关系进行分析。 指标体系建立→数据标准化→主成分分析方法赋权 数据标准化：消除不同指标间的量纲差异，采用标准差标准化法对指标进行标准化处理 其计算公式为： 主成分分析方法赋权：以各项指标的标准化数据为变量构建矩阵，采用是 SPSS17.0 统计分析软件进行数据处理，得出矩阵的特征根和相应的方差贡献率，选择主成分并得到因子提取结果和因子回归系数。 公式： 各子系统评估分值的计算： 公式如下 Aik表示第 i 个城市第 k 个子系统的得分；n为评价指标的个数。 PSR 系统的协调度测算:建立基于离散系数和距离函数的协调度函数以用于评价 PSR 框架下土地集约利用各子系统间的协调程度及其与土地集约 利用总体评价水平的关系 PSR 系统的协调度测算:建立基于离散系数和距离函数的协调度函数以用于评价 PSR 框架下土地集约利用各子系统间的协调程度及其与土地集约利用总体评价水平的关系。 公式: 各子系统评估分值与协调度评估分值的换算: 评价结果分析：（过程+思路） 全省总体评价 中心区域+次级区域+综述+对比 分析 1）经济发展水平 产业结构 政策因素 基础 2）人口密度 用地结构 增长模式 3)差异明显 资源承载力研究：进展、问题与展望 关键字：资源承载力；预警 1.承载力定义 起源：美国学者提出。 2.主要思路： 2.1评价指标体系 本文选择了五位专家 的指标 评价的主要分析方法： 相对资源承载力: 黄宁生等 ( 2000) 提出，该模型首先确立对比标准，通常是比具体研究区更大的一个或数个区域 ( 参照区) ，通过对比参照区与研究区的人均资源拥有量或消费量计算出研究区域的各类相对资源承载力，是区域间的量的相对比较。包括后来以此为基础从其余本身资源存量的角度，计算资源的使用量与存量间的比值的相对剩余率法 生态足迹分析法: 用以衡量人类对自然资源需求以及自然界为 人类社会服务的供给。 1.人类可以确定自身消费的绝大多数资源及其所产生的废弃物的数量; 2.资源和废弃物流能转换成相应的生物生产面积。 状态空间法: 利用三维状态空间来表示区域资源环境承载力， 共包括作为受载体的人口及其经济社会活动和作为承载体的区域资源环境共三个轴， 通过构建理想空间曲面， 用现状点与理想空间曲面比较， 能直观可视资源环境承载力状况。 评价的主要分析模型； 系统动力学模型: 神经网络模型: 是一个具有高度非线性的超大规模连续时间 动力系统，是由大量的神经元广泛互连而形成的网络，具有强大的自学习能力、联想存贮能力、高速寻找，化解能力等特性，特别适用于地理过程模拟与预测、复杂地理系统优化计算等问题的研究 。 土地集约利用评价方法研究综述 关键字：土地集约利用;评价尺度;评价方法; 方法名称 原理 优点 局限性 层次分析法 层次分析法是将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标的若干层次,通过定性指标模糊量化方法算出各个指标的权数 通过将指标分层量化,更便于建立土地集约利用评价指标体系。 若所选的要素不合理,其含义混淆不清,或要素间的关系不正确,都会降低层次分析法的结果质量。 模糊综合评价法 模糊综合评价法是一种运用模糊变换原理分析和评价模糊系统的方法,它以模糊推理为主,将定性与定量、精确与非精确统一结合起。 结合了层次分析法与模糊数学的方法的特点 隶属函数的选取 BP网络模型 人工神经网络模型是一种具有学习能力的综合评价方法,是解决非线性的定量方法. 能很好地解决指标之间的非线性关系 需要大量的样本,对数据要求较高,需要架设训练的一起输出结果 主成分分析法 主成分分析法通过研究众多变量之间的内部依赖关系,找出控制所有变量的少数因子,将每个变量表示成公因子的线性组合,以再现原始变量与公因子之间的相关关系 引入统计学相关理论,很好解决了指标之间的关联性,权重通过贡献率的获取,比较客观 该方法假定各指标是多元线性相关的前提下进行,当指标间是非线性时,该方法有的局限 多因素综合评价法 该方法首先建立合适的评价指标体系,分析各因子重要程度,确定评价指标权重,在对原始数据标准化的基础上,按照指标权重,将各指标值加权求和,得到土地利用集约