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基于GECM与CA+ANN模型的土地资源优化配置与模拟

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土地资源优化配置是土地科学研究的热点.本文在前人研究成果的基础上,以多目标动态规划方法中的逐步宽容约束(GECM)方法为基础,以社会、经济和生态效益为系统目标,设置八个方面的GECM约束条件,对广州市花都区2020年土地利用结构进行优化配置研究,并将土地利用结构优化配置结果作为约束条件,结合人工神经网络与元胞自动机(ANN+CA)模型对研究区土地利用空间布局进行模拟.研究结果表明:①GECM是一种较好的土地利用结构优化方法,花都区2008年建设用地规模(23097hm2)接近于2020年的合理用地(28800hm2)水平;②ANN+CA可以实现土地资源的空间配置与模拟,通过GECM与ANN+CA的耦合进行土地资源优化配置的结果比较符合花都区的实际情况,模拟的方案更具合理性,能实现区域土地资源优化配置的时间与空间的统一.

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来源
《中国自然资源学会2011年学术年会》|2011年|654-665|共12页
会议地点乌鲁木齐
作者
ZHENG Rongbao; 郑荣宝; DONG Yu-xiang; 董玉祥; CHEN Meiying; 陈梅英;
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作者单位

中国自然资源学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类土地问题;
关键词
土地资源; 优化配置; 模型模拟; 逐步宽容法;

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基于GECM与CA+ANN模型的土地资源优化配置与模拟

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