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行研究與評價是全面掌握城市土地利用集約狀況、進行土地規(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，中外學者對于城市土地集約利用的概念和內(nèi)涵尚未達成共識[1]。當前，城市土地集約利用應以提高經(jīng)濟、社會、生態(tài)總體效益為目標，以合理布局、優(yōu)化用地結構和可持續(xù)發(fā)展為前提，以現(xiàn)有平均先進生產(chǎn)技術和生活設施為標準，在滿足生產(chǎn)、生活要求和合理的環(huán)境水平基礎上，以定量投入實現(xiàn)土地資源產(chǎn)出的最大化，實現(xiàn)土地利用的經(jīng)濟、社會和生態(tài)效益的統(tǒng)一[2]。

1 數(shù)據(jù)來源和指標選擇

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

表1 土地集約度測算指標

2 測算集約度方法

20世紀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)絡的學習問題，是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一，典型的BP網(wǎng)絡是由輸入層、隱含層和輸出層3部分組成的。

目前 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以用于分類、聚類、預測等，在國土業(yè)務中主要用來進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，利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法，對一定量的歷史數(shù)據(jù)進行訓練，使程序可以學到數(shù)據(jù)中隱含的知識，從而達到集約度測算和數(shù)據(jù)預測功能。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個指標的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行歸一化處理，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為有量綱的實際指標數(shù)據(jù);xmin為指標組內(nèi)最小數(shù)據(jù);xmax為指標組內(nèi)最大數(shù)據(jù)。

(2)以2012年各指標歸一化數(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個節(jié)點，隱含層11個節(jié)點，輸出層1個節(jié)點為經(jīng)驗層數(shù)進行集約度測算[5]。

(3)利用2009—2012年所有指標歸一化數(shù)據(jù)預測2013和2014年各指標歸一化數(shù)據(jù)，再對2009—2014所有歸一化數(shù)據(jù)進行土地利用集約度測算。

3 測算結果

3.1 集約度測算結果與分析

集約度測算結果如表2：

表2 2009—2014年臨沂市及各縣區(qū)土地集約度測算結果

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

目前，有關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。預計到2014年底，大部分縣區(qū)在中度集約或以上，僅有費縣、蒙陰2縣為粗放利用。

3.2 單位建設用地生產(chǎn)總值反歸一化

該文所利用的數(shù)據(jù)都是實際數(shù)據(jù)歸一化后再測算的，預測的結果也是歸一化數(shù)據(jù)，拿其中一個指標(單位建設用地生產(chǎn)總值)來進行反歸一化，考察測算精度。

2013年、2014年11個指標數(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)絡算法預測出來的數(shù)據(jù)，把預測的2013—2014年單位建設用地生產(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年單位建設用地面積生產(chǎn)總值 (萬元/km2)

其中：2013年，2014年數(shù)據(jù)是預測值。

從表中數(shù)據(jù)可知，臨沂市單位建設用地面積生產(chǎn)總值基本上呈逐年上升趨勢，單位建設用地面積產(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)預測部分為26個數(shù)據(jù)，其中有1個數(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)預測的都較合理，故而就這一指標值而言，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測正確率為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、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，實行“雙嚴雙控”，構建節(jié)約集約用地倒逼機制。“雙嚴”，就是嚴格土地利用總體規(guī)劃和年度計劃、嚴格控制用地規(guī)模；“雙控”就是嚴控投資強度、嚴控建設用地批后監(jiān)管。

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

(4)加強長效機制建設，嚴格“量化考核”，完善節(jié)約集約用地評價體系。合理控制影響土地利用集約度的各指標，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，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，嚴查嚴懲各種違法用地。

參考文獻：

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

[2] 張旭念,何如海.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡在判定土地利用程度中的應用——以合肥市為例[J].湖北經(jīng)濟學院學報(人文社會科學版), 2012，9(10):57-59.

[3] 常勝,李江風.基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的城市土地集約利用評價——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)絡設計[J].電腦學習，2005,(2):30-31.

[5] 朱紅梅,周子英，黃純，等.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡在城市土地集約利用評價中的應用[J] .湖南農(nóng)業(yè)大學學報(自然科學版),2009,29(5):836-838.