重庆市耕地利用变化趋势预测

根据重庆市耕地利用统计数据,将灰色系统理论GM(1,1)模型与马尔科夫模型结合,运用改进后的灰色马尔科夫模型对研究区未来的耕地利用变化趋势进行预测,并提出建议。     

灰色马尔可夫模型的建设用地预测

通过对灰色系统理论GM(1,1)模型的算法改进,将改进后的灰色模型与马尔科夫模型结合,既发挥了灰色系统预测精确的特点,又利用了马尔科夫模型对预测波动性数据准确的优势.以陕西省实例,对于在时间序列上展开的具有一定波动性的建设用地数据进行预测,达到了很高的预测精度,可以用于土地利用规划的预测数据,为规划年合理配置土地资源提供依据.     

基于超循环理论的土地利用结构预测模型与实证研究

研究目的：将超循环理论引入土地利用变化模型研究,构建一个新的用于土地利用结构预测的数值模型。研究方法：类比法,超循环模型,马尔科夫模型,数值拟合。研究结果：（1）土地利用系统是典型的达尔文系统,符合超循环模型描述的演化机制;（2）马尔科夫模型是超循环模型的特例,其土地利用类型转移概率矩阵方法可计算部分超循环模型参数;（3）深圳市的实证表明,在大部分土地利用类型预测中超循环模型比马尔科夫模型更加贴近现实,参数?值的可变性使得超循环模型更能表示外生因素的影响。研究结论：超循环模型是一个具有可行性和较强灵活性的土地利用变化模型,在未来具有一定应用前景。     

内蒙古林业总产值预测——基于马尔科夫修正的三次指数平滑预测模型

文章以内蒙古林业产业总产值为研究对象,依据1994~2015年《中国林业统计年鉴》数据,建立了基于马尔科夫修正的三次指数平滑预测模型。一方面基于1994~2013年数据,利用三次指数平滑法预测了2014~2017年林业产业总产值;另一方面由于林业产业的发展具有随机性、动态性等特点,采用马尔科夫链对预测结果进行修正,与2014年和2015年实际林业产业总产值相比,其相对误差分别减至4.86%和2.43%,且模型平均绝对百分误差为8.33%,达到精度较高的预测效果。表明基于马尔科夫修正的三次指数平滑预测模型在林业产业总产值的预测中具有可行性和有效性。     

大庆地区土地利用／土地覆被变化分析

以大庆地区为例，融合ETM 与SPOT遥感影像，结合GIS技术，定量分析研究了区域内土地观结构、土地利用动态变化过程以及土地利用各类型的相互转化状况，基于生态学中的马尔科夫模型，通过1986～2001年的转移矩阵，分析了土地利用各种斑块的转化状况，其监测结果与实际情况完全吻合。     

基于历史数据的水利工程建设市场主体信用动态评价与预测模型

针对水利工程建设市场主体信用评价周期不等、评价周期过长、评价方法不够科学等问题,参考现有水利工程建设市场主体信用评价指标,采取综合赋权法确定指标权重,以确保指标权重的合理性;利用模糊综合评价法得到某水利施工企业的综合信用评价值,并基于历史数据得到最终的信用动态评价值,最后,利用马尔科夫模型(Markov Model)计算信用动态预测值。研究结果表明,水利工程建设市场主体信用动态评价模型对水利施工企业的信用评价有效可行,利用马尔科夫模型得到的信用动态预测值可以为选择水利施工企业提供参考。     

土地流转马尔科夫概率矩阵的设定及应用 ———以福建省泰宁县为例

该文基于福建省泰宁县2003～2008年土地变更数据,运用马尔科夫链对该县2020年土地利用结构进行了预测。认为土地转移概率矩阵的时间尺度应该加长,并根据数据特点以6年作为一个土地用途流转时间段,以6年转移概率矩阵的乘积构建预测所用的转移概率矩阵,并对预测结果的合理性进行了分析。另外,论文利用马尔科夫链预测土地利用结构的所得结果对规划中土地利用平衡表的编制提供了一定帮助。     

基于空间马尔科夫链的农村经济发展水平分析——以四川省为例

以2000~2013年四川省各地市(州)农民人均纯收入和人均生活消费支出表征农村经济发展水平,通过传统马尔科夫链和空间马尔科夫链方法,分别构建农村经济发展水平的非空间和空间马尔科夫转移概率矩阵,对研究时段的农村经济发展水平的时空格局演变特征进行分析与预测。研究结果表明:(1)各地区农民人均收入水平和消费水平均沿着其最初类型稳步演进,农村经济发展水平存在着"俱乐部趋同"现象。(2)地区间的农村经济发展水平变化受到所邻地区的影响,其在空间上的趋同过程不独立。(3)农村经济发展水平相互作用呈现出显著的空间分异,较发达的川南地区发生向下转移,不发达或欠发达的川西地区则发生向上转移,四川省各地区农村经济发展水平差异将进一步缩小。(4)地区类型转移受周围地区的影响,表现为农民消费水平的空间趋同变化明显于收入水平的空间趋同变化。     

中国土地利用空间均衡度时空特征分析

研究目的:探究中国土地利用空间均衡度时空分异格局和动态变化,为深入理解土地利用空间均衡发展规律,加强土地利用科学管控提供参考。研究方法:指数模型,马尔科夫链。研究结果:(1)中国土地利用空间均衡度总体呈平稳波动,省份间土地利用空间均衡度差异逐渐缩小,阶段性变化以土地利用空间均衡度下降为主要特征;(2)中国土地利用空间均衡度空间分布不平衡,且地区差异显著,具有东、中部地区高,西部地区低的特征,土地利用空间均衡度在空间上整体表现出从集中到"分散化集中"的演变过程;(3)土地利用空间均衡度的4种状态中,优质均衡的稳定性强,中度均衡次之,勉强均衡和失衡状态的稳定性较弱。研究结论:土地利用强度和区域土地供给能力的相对关系变化会引起土地利用空间均衡度的变动,进而推动土地利用空间均衡度分布格局的演变。     

河南省土地利用变化特征及其空间格局

[目的]通过分析河南省2011~2016年土地利用变化特征和空间格局状况,以期为日后河南省合理开发、利用土地资源提供一定的理论指导。[方法]基于河南省土地变化特征,通过马尔科夫模型对河南省2011~2016年土地变化特征进行分析,从多个角度揭示该地区土地利用结构变化情况,并对河南省土地空间利用变化进行评价。[结果]河南省建设用地增加幅度最大,耕地、水域用地有不同程度的减少。土地空间变换主要表现为耕地和林地、水域用地、建设用地等土地类型之间的变换。由土地利用综合区可知,不同土地类型转换过程中,草地是转换比率最小的类型。[结论]河南省的各类土地利用之间的矛盾日益激烈,直接或间接地影响社会经济制度、土地政策和土地管理,因此,有必要加强开展土地资源管理和规划、保护生态环境等方面的工作。     

基于空间Logistic和Markov模型集成的区域土地利用演化方法研究

研究目的:以深圳市为对象定量研究区域土地利用演化方法。研究方法:文献资料法,空间Logistic模型和Markov模型,实证分析法。研究结果:(1)空间Logistic和Markov模型集成可提升单一模型的应用能力,宏观上利用Markov Chain进行土地利用规模总量预测,微观上利用多分类Multinomial Logistic模型解决分类变量与连续变量,定性变量和定量变量的联合解算提高空间回归精度,同时可以确定每一个土地利用单元转移概率,实现土地利用空间分布的预测;(2)基于集成模型开发出的应用系统能够有效仿真和预测深圳市土地利用演化,通过验证系统预测精度能够满足近期土地利用预警和年度土地供应计划编制。研究结论:空间Logistic和Markov的集成模型是研究区域近期土地利用演化的有效方法。     

兰州市土地利用变化驱动因素分析与预测

在RS与GIS支持下,建立了兰州市1995年、2000年土地利用变化数据库;结合1985年和1990年土地利用调查数据,采用因子分析模型对引起兰州市土地利用变化的驱动因素进行了分析;运用Markov与GM(1,1)两种预测方法对研究区未来的土地利用变化趋势进行了预测;两种预测方法的预测结果吻合度较高,研究区土地利用变化的总趋势为耕地、未利用土地持续减少;林地、城镇工矿居民地面积持续增加;草地面积也有明显的减少;水域相对较稳定。     

区域土地利用结构变化及预测研究——以江苏省扬州市为例

以扬州市1996～2004年土地利用变更调查数据为基础，对其土地利用结构变化过程进行了描述，并选取相对变化率指标分析了变化的区域差异。运用马尔柯夫链的理论与方法，构建1996～2004年间扬州市土地利用类型转移的概率矩阵，预测扬州市2010和2020年的土地利用结构，并分析了其变化特征。预测结果表明，扬州市未来的土地利用主要存在着如下特征：耕地面积将持续减少，城镇建设用地规模仍将继续增大，未利用地面积减少较快。文章最后根据预测结果提出了扬州市土地利用结构优化调整的政策建议。     

普湾新区土地利用动态监测及预测分析

以大连市普湾新区作为研究区,利用2000,2007,2014年3个时期的遥感影像数据,对研究区14年间的土地利用动态变化过程以及各土地利用类型间的相互转化情况进行分析,获得研究区各年份间土地利用变化的转移矩阵和土地利用类型变换图。然后运用IDRISI的CA-Markov模型对研究区未来土地利用演变趋势进行模拟及预测,得到研究区2021年土地利用类型预测图及统计数据。结果表明:2000-2014年的14年期间研究区的建设用地明显增加,耕地和水体不断减少,林地后期出现减少趋势,未利用土地呈现波动变化的趋势。而且到2021年建设用地和耕地、水体之间的矛盾将更加突出,应合理利用土地资源、保护生态环境,减少对海洋生态的危害。     

山东半岛城市群城市用地综合效益分析

运用模糊综合评价、秩相关系数法和协调度分析法,综合评价了山东半岛城市群城市用地效益,结果表明,2000～2005年,半岛城市群的城市土地利用综合效益呈上升趋势;协调度变化则呈现两极分化,济南、烟台、威海、青岛、日照为不显著的上升趋势,淄博、东营、潍坊为不显著的下降趋势;总体来看,山东半岛城市群城市用地状况良好,但各城市的土地利用综合效益仍有待提高,尤其应注重城市土地利用综合效益的协调发展。     

Structural transformation and smallholder agriculture: an information‐theoretic analysis of the Nicaraguan case

In light of continued debate regarding the capacity of small‐scale agricultural producers to compete amidst globalization and/or liberalization, we examine recent trends in the distribution and use of agricultural landholdings in developing nations via refined exploration of the Nicaraguan case. With nationally‐representative, Living Standards Measurement Survey‐type data for the years 1998, 2001, and 2005, we employ Markov chain methods within an information‐theoretic framework in an attempt to advance the analysis of structural transformation in developing countries beyond the examination of trends in mean farm sizes or Gini coefficients, approaches ill‐suited to the detection of the apparent complexities of structural change. Further, while Markov chain analysis has witnessed relatively widespread application in the investigation of structural transformation in developed nations, we offer a novel methodological extension by allowing for the simultaneous exploration of structural transformation across multiple dimensions–namely, structural change in both the distribution and use of agricultural landholdings—as well as the incorporation of microlevel determinants of farm size and land use change. The results of the inquiry, above all, suggest that Nicaragua's agricultural and livestock sector is characterized by a definitive persistence of smallholders. While a moderate tendency toward bifurcation in the distribution of landholdings would appear to obscure any immediate relationship between operational landholdings and land productivity, we contend that such trends are, in fact, consistent with the often observed inverse farm size‐productivity relationship.     

基于马尔柯夫模型的酒泉市肃州区LUCC趋势预测

甘肃省酒泉市近年来经济发展迅速,但生态环境也遭到一定程度的破坏;拟通过对其土地利用和覆盖变化的研究,为环境保护与经济协调发展提供决策支持;依据肃州区1988～2000年土地利用变更调查数据,对该区域LUCC进行分析,确定了土地利用类型的转移概率矩阵,并用马尔柯夫链模型预测了该区LUCC趋势。结果表明,肃州区土地利用将呈现耕地、水域和建设用地增加,林地、草地和未利用土地减少的发展趋势。