实验4 土地需求量预测
实验学时：4学时 实验类型：综合 实验要求：选修
1 实验目的
1）学习土地利用需求量预测的原则、内容等基本知识，了解土地需求量预测的意义，掌握土地需求量预测的步骤和方法；
2）了解耕地需求预测的重要性和作用，掌握利用粮食安全法和人均耕地法预测耕地的需求量；
3）了解建设用地需求预测的重要性和作用，掌握利用人均定额法、双因素预测法、GM（1，1）模型法等预测城镇建设用地和农村居民点用地的需求量。
2 基本理论
2.1 相关定义
土地需求量预测是在全面考虑生产与生活需要，分析社会经济条件优势，协调主导产业与基础产业关系基础上，根据土地生产率与人口增长等方面因素，对规划区范围内，各业用地面积在规划期内增减进行的测算。借此掌握未来规划年度各类用地需求量和土地利用结构的变化趋势，为有计划、因地制宜的安排农业和非农业用地、加强土地利用科学管理和宏观控制、协调产业用地矛盾以及编制土地利用总体规划提供依据。
土地需求量预测包括农业用地和建设用地需求量预测。农业用地需求量预测具体包括耕地、园地、林地、牧草地和水产用地需求量预测；建设用地需求量预测具体包括各类建设用地,如城乡居民点用地、独立工矿用地、交通运输用地、水利工程用地和特殊用地需求量预测。土地需求量与人口规模、消费水平、经济发展水平、城镇化水平和作物产量等因素有着密切的联系。相关土地需求量预测方法和分析参见附录3。
2.2 预测依据
1）国家重点建设项目和基础设施建设项目用地规模预测的依据；
2）城镇村及工矿建设用地、交通用地、水利建设等用地规模预测的依据。包括规划区域经济社会发展规划、城镇建设总体规划、总人口和城市化发展预测、人均建设用地定额以及各类专项规划等；
3）耕地、园地、林地和水产养殖用地的需求量预测依据。包括区域国民经济发展战略目标的要求、非农建设占用耕地应补充的数量级土地适宜性评价结果等。
2.3 预测内容
1）基础数据预测
包括人口规模、消费水平、经济发展水平、城市化水平和作物单产等。 2）农用地需求量预测
包括耕地、园地、林地、牧草地和其它农用地（水产养殖用地）等。 3）建设用地需求量预测
包括城镇村居民点用地、独立工矿用地、交通用地、水利工程用地和特殊用等。
2.4 预测方法
基础数据预测方法参见实验3；农用地和建设用地需求量预测在这些方法的基础上进一步拓展，包括如粮食安全法、定额法、双因素预测法、C-D生产函数法以及专家咨询法等。
3 数据准备
1、某县2002年—2011年总人口、城镇人口、农村人口、耕地面积、粮食播种面积、粮食产量、经济作物播种面积等数据（表4-1）。
表4-1 某县2002-2011年人口、作物产量等数据列表 年份 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 城镇人口（人） 134534 144324 153647 164627 182967 197332 210579 222397 230175 241075 农村人口（人） 435527 426127 417534 408987 399733 389968 385964 383590 383625 386725 中稻单产小麦单产（kg/亩） （kg/亩） 438.25 443.14 445.61 456.58 467.34 472.36 479.43 486.76 489.87 495.48 180.55 183.71 185.05 191.38 191.61 193.57 210.5 212.73 214.76 215.33 耕地总面积（hm2） 33058.56 32726.02 34094.49 35898.01 35641.59 36060.18 36366.83 36573.28 36646.48 36744.45 粮食播种面积（hm2） 57523 51520 61551 62387 59250 59748 64007 66843 69572 65774 粮经比 1.51 1.49 1.46 1.47 1.43 1.44 1.41 1.39 1.38 1.39 2、某县2007-2011年该县的建设用地、固定资产投资等数据。 4 实验方案
4.1 耕地需求量预测
4.1.1 基于粮食安全法的耕地需求量预测
粮食安全就是能确保所有的人在任何时候既买得到又买得起他们所需的基本食品，这个概念包括三个方面，一是确保生产足够数量的粮食；二是最大限度地稳定粮食供应；三是确保所有需要粮食的人都能获得粮食。而粮食安全法是以粮食供需平衡为基础测算划定指标的方法，通常以研究区域内人口高峰年对粮食的基本需求为目标，依据预测期作物单产测算满足居民一定粮食自给程度所需保护的耕地面积，它充分考虑了农作物单产水平、复种指数、播种面积以及未来人口的预测等各种因素，测算的耕地面积相对准确。公式如下：
S?(E?P)1(1?)LFD
其中：S – 规划目标年耕地需求量（公顷）；
E – 规划目标年粮食需求总量（公斤）； P – 规划目标年粮食调入调出量（公斤）； L – 规划目标年粮食播面单产（公斤/公顷） F – 规划目标年耕地复种指数 D – 规划目标年粮经比。
1、规划目标年粮食需求总量（E+P）预测
规划目标年粮食需求总量=总人口×粮食消费水平±商品粮调出（入）量
1）总人口规模的预测
根据实验3提供的方法，可以采用年均增长率预测法、趋势线预测法、灰色系统预测法等来预测某县的总人口数。由于表4-1提供了总人口数但难以收集人口机械增长数据，因此本实验采用趋势线预测法、灰色系统预测法预测总人口规模，以趋势线预测法为例进行介绍。关于灰色系统预测，请参考实验3的“基于灰色预测法的总人口预测”部分。
（1）打开Excel，建立新表格，然后将表4-1某县2002-2011城镇人口和农村人口分别录入表格，并在E2单元格中编辑公式“ = C2+D2”，得到各年的总人口数据，如图4-1所示。
图4-1 趋势外推法预测某县总人口的示意图
（2）选中计算出的总人口数据，利用Excel中的图表绘制功能，绘制散点图。在工具栏依次选择“插入”、“图表”、“散点图”，为便于计算，将A2：A11作为x值的源数据，将E2：E11作为y值的源数据。选定数据区域后，点击“下一步”，可设置图表数据项和标题等内容，直到“完成”，得出某县总人口变化趋势图，如图4-1。
（3）然后按如下步骤添加趋势线：右击图趋势分析图中的散点，选择“添加趋势线”,在弹出对话框中可选择趋势线类型和“显示公式”和“显示R平方值”，比对几种趋势线类型发现“线性”趋势线拟合度较好，R2=0.924。由此得出“某县总人口变化趋势分析图”，如图4-1所示。
（4）某县总人口结果预测：由图4-1可知，通过趋势线分析所建立的模型为：y = 6487.9455 x + 554260，其中，x为时间变量，y为目标年总人口数。根据所建立模型预测该县到2020年的总人口y2020为677530人。
2）粮食消费水平预测
根据实验3有关消费水平的衡量指标和预测方法，本处根据耕地需求量预测内涵，选用食物消费量（粮食消费水平）来衡量。根据相关研究成果并参考研究区的实际情况，确定2020年人均粮食消费水平为400 kg（即小康型下限）。
3）粮食调入调出量预测
由于实验所选区域处于长江中下游平原区，地形平坦，光热条件好，耕地所占的比例较大；虽然该县容易受洪涝灾害的影响，但粮食除本地供应外，还向外调出粮食。根据近几年的粮食调出量来看，一般维持在4.5万吨/年左右，预测至2020年，粮食的调出量不应减少，并适量增加，因此确定2020年该县的粮食调出量为5.5万吨/年。
4）规划目标年粮食需求总量预测 根据上述对该县规划目标年总人口、粮食消费水平和粮食调出量的预测结果，通过公式，可以预测出该县2020年粮食需求总量。
粮食需求总量=总人口×粮食消费水﹢商品粮调出量 =677530人×400㎏/人+5.5万吨 =326012吨
2、规划目标年粮食播面单产（L）预测
规划目标年粮食播面单产预测可用趋势外推法、年平均增长率法、灰色系统预测法、相关因素关联法、C-D生产函数法等进行预测，实验3介绍了年均增长率法，本处结合趋势外推法进行预测。
1）根据表4-1的数据和上述趋势外推法的总人口规模预测的过程，得到中稻和小麦的预测过程如图4-2，中稻和小麦的单产预测模型如下： 中稻：y = 6.797x + 430.1 （R2 = 0.985）
小麦：y = 4.412x + 173.6 （R2 = 0.925）
其中，x为时间变量，y为目标年中稻或小麦的单产。
图4-2 趋势外推法预测某县作物单产的示意图
根据所建立模型预测该县到2020年的中稻单产为559.24公斤/亩，小麦单产为257.43公斤/亩。考虑到目前国家正在大规模开展土地整治工程，农业基础设施将得到较大的改善，与耕地利用与农业生产过程中物资、劳力、科技等方面投入也会进一步加大，因此粮食平均单产水平会有进一步的提高，最终确定中稻单产为570公斤/亩，小麦单产为270公斤/亩。
2）粮食播面平均单产的确定：由于耕地生产的中稻、小麦等作物的产量不一致，而后续考虑复种指数实际上考虑的是播种面积的平均单产，因此结合试验2中的产量比系数求取粮食播面平均单产。某县位于沿江平原区，选择中稻和小麦作为指定作物，查阅表3-4，可知小麦的产量比转换系数为3.06，因此可计算得到2020年粮食播种面积的平均单产为：
L=（570+270*3.06）/2 = 698公斤/亩
上述计算是假定按照中稻—小麦的种植模式，如果种植模式不一，播种面积的百分比不相同，还需要进一步按照百分比进行加权求和的方式计算获取。 3、规划目标年复种指数（F）预测
复种指数指某地区农作物总播种面积与耕地面积的比值，它是反映农业综合开发水平的一个主要指标，反映了本地区的种植业生产发展水平。
根据表4-1的数据，借助播种面积除以耕地面积计算得到该县2002年—2011年农作物的复种指数（表4-2）。
表4-2 该县2002年—2011年复种指数表
年份 复种指数 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 174 157 181 174 166 166 176 183 190 179 从表4-2农作物复种指数变化趋势来看，各年的复种指数变化较大，但总体上一直处于上升的趋势。由于复种指数受政策及其它相关因素的影响，它不符合持续递增或递减的趋势，也就是说难以用趋势外推法、年均增长率法等进行科学预测。本实验考虑实际工作中复种指数确定的方法，采用专家建议并结合农业发展、光热条件等实际情况，预测2020年该县的
农作物复种指数为190%。
4、规划目标年粮经比（D）预测
粮经比反映了种植业结构与布局状况，是根据国民经济发展需要和农业结构调整而确定的。粮经比预测的方法也比较多，本实验采用趋势外推法和GM灰色预测法综合确定2020年该县的粮经比。
1）基于趋势外推法的粮经比预测
根据表4-1的数据和上述趋势外推法的总人口规模预测的过程，得到粮经比的预测模型如下：
y = - 0.0144 x + 1.516 （R2 = 0.9347） 其中，x为时间变量，y为目标年的粮经比。
根据所建立模型预测该县到2020年的粮经比为1.25。 2）基于GM（1，1）预法的粮经比预测
根据表4-1的粮经比现状数据和实验3的GM（1，1）的灰色预测Excel实现过程，预测某县规划目标年的粮经比，基本过程如下：
构建原始数据序列：
x0(t)??1.511.491.461.471.431.441.411.391.381.39?
一次累加得到新的数据序列：
x1(t)??1.5134.465.937.368.810.2111.612.9814.37?
灰色参数的计算：
?a?T?1T?u??(BB)BYM??
?1.49??1.46????1.47???1.43???0.008180.065692???2.255?3.73?5.195?6.645?8.08?9.505?10.909?12.29?13.675?????1.44????111111111???0.0656920.638693?????1.41??1.39????1.38??1.39????0.009584? ????1.50586? 灰色预测模型的确定：
u?u?x(1)(t?1)??x(0)(1)??e?at?=?1.51?157.1207?e?0.009584t?157.1207
a?a?=?155.6107e?0.009584t?157.1207
预测模型的精度检验：借助预测模型预测2002—201 1年的预测值x(t)并递减还原得到2002-2011年粮经比预测数据见表4-3，同步计算出绝对误差值和相对误差值。
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