基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的臨沂市土地利用集約狀況探析

王榮華，劉荔，孟婷婷

(臨沂市國土資源局,山東 臨沂 276000)

0 引言

隨著城市化進(jìn)程的加快，土地的需求量不斷增加，越來越多的地區(qū)、部門意識(shí)到節(jié)約集約利用土地的重要性，對城市土地集約利用情況進(jìn)行研究與評價(jià)是全面掌握城市土地利用集約狀況、進(jìn)行土地規(guī)劃和管理的重要依據(jù)。

土地集約利用研究起源于農(nóng)業(yè)土地集約利用的研究，迄今為止，中外學(xué)者對于城市土地集約利用的概念和內(nèi)涵尚未達(dá)成共識(shí)[1]。當(dāng)前，城市土地集約利用應(yīng)以提高經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)總體效益為目標(biāo)，以合理布局、優(yōu)化用地結(jié)構(gòu)和可持續(xù)發(fā)展為前提，以現(xiàn)有平均先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)和生活設(shè)施為標(biāo)準(zhǔn)，在滿足生產(chǎn)、生活要求和合理的環(huán)境水平基礎(chǔ)上，以定量投入實(shí)現(xiàn)土地資源產(chǎn)出的最大化，實(shí)現(xiàn)土地利用的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)效益的統(tǒng)一[2]。

1 數(shù)據(jù)來源和指標(biāo)選擇

該文數(shù)據(jù)主要來源于臨沂市2010—2013年統(tǒng)計(jì)年鑒，分別是2009—2012年底的數(shù)據(jù)。另外建設(shè)用地面積來源于2010—2012更新調(diào)查數(shù)據(jù)、城鎮(zhèn)地籍匯總數(shù)據(jù)。12個(gè)縣區(qū)根據(jù)情況選取11個(gè)指標(biāo)(表1)[3]。

表1 土地集約度測算指標(biāo)

2 測算集約度方法

20世紀(jì)80年代中期，以Rumelhart,McCelland為首的小組提出了著名的誤差反向傳播算法(Error Back Propagation，BP),它是一種模擬人腦的仿生模型，具備處理非線性問題的能力，解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)問題，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，典型的BP網(wǎng)絡(luò)是由輸入層、隱含層和輸出層3部分組成的。

目前 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以用于分類、聚類、預(yù)測等，在國土業(yè)務(wù)中主要用來進(jìn)行遙感地類圖斑分類、土地集約度測算等，通過MATLAB7.04軟件平臺(tái)，利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對一定量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使程序可以學(xué)到數(shù)據(jù)中隱含的知識(shí)，從而達(dá)到集約度測算和數(shù)據(jù)預(yù)測功能。數(shù)據(jù)處理測算步驟如下：

(1)整理出臨沂市各縣區(qū)2009—2012年度11個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，即把所有數(shù)據(jù)劃歸于[0,1]范圍內(nèi)。變換公式為xi=(xi-xmin)/(xmax-xmin)，xi是歸一化后數(shù)據(jù)，xi為有量綱的實(shí)際指標(biāo)數(shù)據(jù);xmin為指標(biāo)組內(nèi)最小數(shù)據(jù);xmax為指標(biāo)組內(nèi)最大數(shù)據(jù)。

(2)以2012年各指標(biāo)歸一化數(shù)值為研究對象，以臨沂市、蘭山區(qū)、羅莊區(qū)、蘭陵縣(原蒼山縣)、蒙陰縣土地集約度分別為0.45,0.75,0.6,0.3,0.2為樣本，采用輸入層11個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱含層11個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層1個(gè)節(jié)點(diǎn)為經(jīng)驗(yàn)層數(shù)進(jìn)行集約度測算[5]。

(3)利用2009—2012年所有指標(biāo)歸一化數(shù)據(jù)預(yù)測2013和2014年各指標(biāo)歸一化數(shù)據(jù)，再對2009—2014所有歸一化數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用集約度測算。

3 測算結(jié)果

3.1 集約度測算結(jié)果與分析

集約度測算結(jié)果如表2：

表2 2009—2014年臨沂市及各縣區(qū)土地集約度測算結(jié)果

注：該文所述各縣區(qū)數(shù)據(jù)不包括高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)、經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)和臨港經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)；其中2013年，2014年數(shù)據(jù)是預(yù)測值。

目前，有關(guān)集約度測算的期刊論文總的來講分為粗放利用、中度集約和高度集約3類，也有分為4類，再加上一個(gè)過度集約，該文將集約度定量分段如下：(0,0.4)為粗放利用；(0.4,0.7)為中度集約；(0.7,0.9)為高度集約；(0.9,1)為過度集約。通過表2數(shù)據(jù)可分析：

(1)臨沂市土地利用集約度值總體呈逐年增加趨勢。該市平均水平從0.335到預(yù)測的2014年度0.639，說明臨沂市平均土地利用集約度水平逐步從粗放利用發(fā)展到中度集約。

(2)蘭山區(qū)土地利用集約度水平一直為高度集約，羅莊區(qū)一直為中度集約，穩(wěn)中有進(jìn)。預(yù)計(jì)到2014年底，大部分縣區(qū)在中度集約或以上，僅有費(fèi)縣、蒙陰2縣為粗放利用。

3.2 單位建設(shè)用地生產(chǎn)總值反歸一化

該文所利用的數(shù)據(jù)都是實(shí)際數(shù)據(jù)歸一化后再測算的，預(yù)測的結(jié)果也是歸一化數(shù)據(jù)，拿其中一個(gè)指標(biāo)(單位建設(shè)用地生產(chǎn)總值)來進(jìn)行反歸一化，考察測算精度。

2013年、2014年11個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)是根據(jù)2009—2012年數(shù)據(jù)歸一化后利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測出來的數(shù)據(jù)，把預(yù)測的2013—2014年單位建設(shè)用地生產(chǎn)總值歸一化數(shù)據(jù)反歸一化后得出的具體數(shù)據(jù)如表3：

表3 臨沂市2009—2014年單位建設(shè)用地面積生產(chǎn)總值 (萬元/km2)

其中：2013年，2014年數(shù)據(jù)是預(yù)測值。

從表中數(shù)據(jù)可知，臨沂市單位建設(shè)用地面積生產(chǎn)總值基本上呈逐年上升趨勢，單位建設(shè)用地面積產(chǎn)出值總趨勢為越來越大，也就是土地利用越來越集約化。表3中數(shù)據(jù)預(yù)測部分為26個(gè)數(shù)據(jù)，其中有1個(gè)數(shù)據(jù)偏離量比較大，就是2014年度的蘭山區(qū)20586.98萬元/ km2，比2013年度少了20031.3萬元/km2，其他數(shù)據(jù)預(yù)測的都較合理，故而就這一指標(biāo)值而言，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測正確率為25/26=96%，說明該方法可行。

4 建議

目前提高臨沂市土地節(jié)約集約用地水平的措施主要有：

(1)做足存量土地文章，充分挖掘節(jié)約集約用地潛力。除通過舊村改造、合村并點(diǎn)、增減掛鉤、土地整治、回收閑置用地等方式外，還可以通過合理規(guī)劃空間用地(建高架橋、隧道和其他地下設(shè)施)來提高土地利用集約度水平。

(2)提高增量土地使用效率，實(shí)行“雙嚴(yán)雙控”，構(gòu)建節(jié)約集約用地倒逼機(jī)制。“雙嚴(yán)”，就是嚴(yán)格土地利用總體規(guī)劃和年度計(jì)劃、嚴(yán)格控制用地規(guī)模；“雙控”就是嚴(yán)控投資強(qiáng)度、嚴(yán)控建設(shè)用地批后監(jiān)管。

(3)發(fā)揮市場導(dǎo)向作用，推行“網(wǎng)上交易”，實(shí)現(xiàn)土地資源合理配置和高效利用。

(4)加強(qiáng)長效機(jī)制建設(shè)，嚴(yán)格“量化考核”，完善節(jié)約集約用地評價(jià)體系。合理控制影響土地利用集約度的各指標(biāo)，既要讓城市集約發(fā)展，又要避免過度發(fā)展。

(5)提高土地節(jié)約集約利用意識(shí)，形成良好的節(jié)約集約用地氛圍，完善土地節(jié)約集約利用的法規(guī)政策，嚴(yán)查嚴(yán)懲各種違法用地。

參考文獻(xiàn)：

[1] 黃玉丹,齊善忠.城市土地集約利用研究——以臨沂市為例[J].山東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2012，27(1):117-118.

[2] 張旭念,何如海.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在判定土地利用程度中的應(yīng)用——以合肥市為例[J].湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版), 2012，9(10):57-59.

[3] 常勝,李江風(fēng).基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市土地集約利用評價(jià)——以湖北省鄂州為例[J].資源與產(chǎn)業(yè), 2010,12(2):31-34.

[4] 陳偉,馬如雄,郝艷紅.基于MATLAB的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)[J].電腦學(xué)習(xí)，2005,(2):30-31.

[5] 朱紅梅,周子英，黃純，等.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在城市土地集約利用評價(jià)中的應(yīng)用[J] .湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2009,29(5):836-838.