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        基于模糊聚類算法的小城鎮(zhèn)土地分等研究

        2019-11-13 08:40:13李紅霞
        科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2019年17期

        李紅霞

        摘 ? 要:小城鎮(zhèn)土地分等是通過對(duì)影響小城鎮(zhèn)土地質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、自然等各項(xiàng)因素的綜合分析,揭示小城鎮(zhèn)之間土地質(zhì)量的地域差異。針對(duì)小城鎮(zhèn)發(fā)展情況及小城鎮(zhèn)土地的影響因素,運(yùn)用模糊聚類算法對(duì)土地分等進(jìn)行定量分析,得到客觀的分等結(jié)果。

        關(guān)鍵詞:土地分等 ?小城鎮(zhèn) ?模糊聚類算法 ?南縣

        中圖分類號(hào):S159 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1674-098X(2019)06(b)-0252-02

        自改革開放以來,隨著我國城鎮(zhèn)化進(jìn)展的推進(jìn),小城鎮(zhèn)也在不斷發(fā)展,數(shù)量有了巨大的增長(zhǎng),現(xiàn)階段,我國縣以下的小城鎮(zhèn)近2萬個(gè)。小城鎮(zhèn)的發(fā)展為我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展做出了巨大的貢獻(xiàn),有效地吸納農(nóng)業(yè)剩余人口,緩和農(nóng)村人多地少的矛盾,有效地促進(jìn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的廣大市場(chǎng),是城市工商業(yè)產(chǎn)品的重要市場(chǎng)。但是,我國小城鎮(zhèn)在發(fā)展的過程也存在著許多問題,除了全國東西部地方因大環(huán)境發(fā)展的原因?qū)е滦〕擎?zhèn)發(fā)展的巨大差異以外。在很多地區(qū),在同一個(gè)縣市范圍內(nèi)的不同小城鎮(zhèn)的發(fā)展也大有區(qū)別,對(duì)縣域內(nèi)小城鎮(zhèn)土地進(jìn)行分等,找出影響各小城鎮(zhèn)土地的主要因子,根據(jù)各小城鎮(zhèn)土地等級(jí)狀況,為制定針對(duì)不同等級(jí)不同影響因子的土地政策提供依據(jù),也為小城鎮(zhèn)規(guī)劃提供支持。

        目前我國城鎮(zhèn)土地分等研究多在大尺度范圍內(nèi)展開,如范黎、吳群對(duì)江蘇省64個(gè)地級(jí)市、縣級(jí)市和縣城鎮(zhèn)的分等[1],周國華等對(duì)城市間土地分等的研究[2],針對(duì)小城鎮(zhèn)土地分等的研究較少,研究方法主要有定性分析、層次分析法、綜合指數(shù)法等。影響小城鎮(zhèn)土地的因素眾多,且許多因素具有一定的模糊性,故對(duì)小城鎮(zhèn)土地進(jìn)行分等也就具有模糊性的特點(diǎn),本文以湖南省益陽市南縣縣域內(nèi)小城鎮(zhèn)為例,采用模糊聚類算法對(duì)其進(jìn)行分等研究。

        1 ?模糊聚類分析的基本過程

        模糊聚類分析是一種采用模糊數(shù)學(xué)語言對(duì)事物按一定的要求進(jìn)行描述和分類的數(shù)學(xué)方法[4]。適用于事物之間的界限是模糊時(shí)按一定要求對(duì)事物進(jìn)行分類。通常把被聚類的事物稱為樣本,將被聚類的一組事物稱為樣本集,模糊聚類分析有兩種基本方法:系統(tǒng)聚類法和逐步聚類法。采用模糊聚類分析法進(jìn)行分類的主要過程如下:(1)計(jì)算樣本或變量間的相似系數(shù),建立模糊相似矩陣;(2)利用模糊相似矩陣使用直接聚類法進(jìn)行分類;(3)最后根據(jù)不同的截取水平λ對(duì)模糊相似矩陣進(jìn)行動(dòng)態(tài)截取分類[5]。

        2 ?湖南省南縣小城鎮(zhèn)土地分等研究

        根據(jù)《城鎮(zhèn)土地分等定級(jí)規(guī)程》的有關(guān)規(guī)定,小城鎮(zhèn)土地分等可采用“以多因素綜合評(píng)定法為主,以市場(chǎng)資料分析法等進(jìn)行驗(yàn)證”的技術(shù)途徑。影響小城鎮(zhèn)土地分等的因素、因子很多,其選擇的合理與否直接關(guān)系到土地分等成果的準(zhǔn)確與否。通過對(duì)影響小城鎮(zhèn)土地等別因素分析的基礎(chǔ)上,遵循《城鎮(zhèn)土地分等定級(jí)規(guī)程》的有關(guān)原則,建立了由6項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成的指標(biāo)體系,見圖1。

        南縣位于湖南省北部、洞庭湖西北部,是益陽市最北端的行政區(qū)劃縣。南縣縣域內(nèi)現(xiàn)有9個(gè)建制鎮(zhèn),通過統(tǒng)計(jì)、土地等相關(guān)部門對(duì)各鎮(zhèn)上述6項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理,再進(jìn)行相應(yīng)的模糊聚類分析,得到9個(gè)建制鎮(zhèn)的土地等級(jí)。

        (1)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

        zi=xi-xmin/xmax-xmin

        其中:zi為指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù);xi為某鎮(zhèn)某指標(biāo)的指標(biāo)值;xmax為全部鎮(zhèn)中某指標(biāo)的最大值;xmin為全部鎮(zhèn)中某指標(biāo)的最小值。經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后表1中數(shù)據(jù)如表1。

        (2)建立模糊相似矩陣R。

        建立模糊相似矩陣R,主要是確定其相似系數(shù)rij,即:xi 與xj的相似程度。本文中使用絕對(duì)值減數(shù)法(海明距離法) 建立模糊相似矩陣,

        其中0≤c≤1,適當(dāng)選取c值,使得rij在[0,1]中分散開。

        本文取c=0.15,按絕對(duì)值減數(shù)法進(jìn)行標(biāo)定,得到模糊相似矩陣R:

        (3)利用直接聚類法求取聚類圖。

        建立模糊相似矩陣R之后,計(jì)算傳遞閉包t(R)的運(yùn)算量比較大,本文采用了直接聚類法求取聚類圖。例如,當(dāng)λ=0.9645時(shí),縣域內(nèi)小城鎮(zhèn)土地等級(jí)可劃分為8類:{x1}(1南洲鎮(zhèn)),{x2}(2茅草街鎮(zhèn)), {x3}(3華閣鎮(zhèn)),{x4,x7}(4明山頭鎮(zhèn), 7青樹嘴鎮(zhèn) ),{x5}(5三仙湖鎮(zhèn)),{x6}(6武圣宮鎮(zhèn)),{x8}(8廠窖鎮(zhèn)),{x9}(9麻河口鎮(zhèn));當(dāng)λ=0.9152時(shí),縣域內(nèi)小城鎮(zhèn)土地等級(jí)可劃分為3類:{x1}(1南洲鎮(zhèn)),{x2}(2茅草街鎮(zhèn)),{x3~x9}(3華閣鎮(zhèn),4明山頭鎮(zhèn),5三仙湖鎮(zhèn),6武圣宮鎮(zhèn),7青樹嘴鎮(zhèn),8廠窖鎮(zhèn),9麻河口鎮(zhèn))。根據(jù)λ取值的不同,可以劃分為不同土地級(jí)別,并建立動(dòng)態(tài)聚類圖(如圖2)。

        3 ?結(jié)語

        影響建小城鎮(zhèn)土地等的因素、因子十分復(fù)雜,涉及自然、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等諸多方面。本文以益陽市南縣縣域內(nèi)小城鎮(zhèn)為例,運(yùn)用模糊聚類方法對(duì)土地分等進(jìn)行定量分析研究,能夠取得了比較客觀的分等結(jié)果。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 范黎,吳群.江蘇省城鎮(zhèn)土地分等研究[J].國土資源科技管理,2007(1):46-50.

        [2] 周國華,鄭云有,朱翔.城鎮(zhèn)間土地分等方法研究—— ? 以湖南省地級(jí)市為例[J].熱帶地理,2000,20(3):238-242.

        [3] 高勇.成都市城鎮(zhèn)土地分等研究[J].河南科技,2014(1):199-201.

        [4] 李藝明.基于模糊聚類的客戶分類方法研究[D].廣東工業(yè)大學(xué),2006.

        [5] 高新波.模糊聚類分析及其應(yīng)用[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2004.

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