农用地集约利用评价的新模型研究

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• 责任者：贺三维^c香港中文大学^d1987^c博士研究生 ; 潘鹏^c武汉大学 ; 诸云强^c中国科学院地理科学与资源研究所 ; 陈鹏飞
• 刊名：自然资源学报
• 出版年：2012
• 卷期：27^b3
• 关键词：农用地 ; 土地集约利用11^a陕西20^a土地评价 ; 耕地总量动态平衡 ; 神经网络系统30^a动态模糊神经网络
• 页码：460～467
• 索书号：P191.066/239
• 图表：^c表1参12插图
• 分类号：2700
• 文摘期号：2012/11/a

摘要

作为农业大国，中国面临着农用地利用效率低下，耕地数量锐减的现状。如何缓解人地关系、提高农用地集约利用效率是目前中国解决农用地问题的迫切需要。因此，开展农用地集约利用评价具有十分重大的意义。论文以陕西省为例，提出基于动态模糊神经网络的农用地集约利用评价模型，以克服传统方法学习过程慢，易造成规则灾难、过度拟合等问题。为了提高评价的准确性，采用定性与定量相结合的方法挑选评价指标体系，剔除冗余程度高的评价指标：耕地平衡指数和单位面积劳动力人数。对动态模糊神经网络模型进行训练和测试，模型收敛结果良好，误差均不超过3×10^-16。为了便于分析评价结果，采用K‐means方法将评价分值聚为四类，并与陕西省农用地集约度的空间分异(陕北、关中、陕南)实际情况对比。结果表明，采用新模型的评价结果与陕西省各地级市的实际情况相符，杨凌示范区的集约程度最高。最后，通过逐步回归分析得出，农用地集约度与农民人均纯收入呈显著正相关，其相关系数为0.74，高于人均GDP、城市化水平，农民人均纯收入是影响农用地集约度的主要因素。