土地资源优化配置模型研究现状及发展趋势

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1、土地资源优化配置模型研究现状及发展趋势吕春艳1,2,王静1,何挺1,宇振荣2(1.国土资源部土地利用重点实验室,北京100035;2.中国农业大学,北京100094)摘 要:土地资源优化配置是实现土地资源可持续利用的根本保证。土地资源优化配置模型对于科学有效和合理利用土地资源起到了重要的作用。介绍了土地资源优化配置模型,包括线性规划模型、系统动力学模型、多目标规划模型及GIS综合优化模型等,并从研究和应用的角度分析了土地资源优化配置模型存在的不足,探讨了今后的发展趋势:系统化、机理化、精确化、实用化。关键词:土地资源;优化配置;模型文献标识码:A     文章编号:1000—288X(2

2、006)02—0021—06  中图分类号:F301.23  土地是人类社会生存和发展的物质基础。在社会经济的可持续发展过程中,土地资源是一个重要的基础和根本保证。随着经济的不断发展和工业化、城市化进程的加快,土地非农化和土地生态环境恶化削弱了农业可持续发展的资源基础,实现土地可持续利用就成为一个非常重要的议题,土地资源优化配置研究也成为可持续发展的一个重要内容。土地资源优化配置是指为了达到一定的社会、经济和生态目标,根据土地的特性,利用一定的科学技术和管理手段,对一定数量的土地资源进行合理分配,实现土地资源可持续利用。为了达到土地资源优化配置的目的,充分发挥模型的作用是非常必要的。土地

3、资源优化配置需要搜集大量数据,工作复杂而艰巨,可通过对模型有关方面的合理减化,减少相应数据的收集工作量,土地资源优化配置定量研究已成为当前生态经济与管理学界广泛关注的重要课题[1—6],本文综述性分析总结了各类研究典型模型现状及存在的不足,并探讨了今后的发展趋势,为人们深入研究土地资源优化配置问题和土地资源管理提供参考。1土地资源优化配置模型研究现状土地资源优化配置是一项复杂的系统工程,是一个多目标、多层次的持续拟合与决策过程。构建土地资源优化配置模型需要采用多学科的多种方法论,包括动态模拟、数学规划、系统动态学、工程学等理论和方法。通过比较分析土地资源优化配置模型的建模方法,了解其研究

4、现状。1.1 线性规划方法线性规划方法是土地资源优化配置建模中最为常用的一种方法,它具有求解很多方面问题的能力,除了解决一些线性问题之外,通过使用对数法等方法还可以解决一些非线性的问题。采用线性规划方法可以优化地块尺度和区域尺度上的土地资源[3—5]。如LUAM(TheReadingLandUseAllocationModel)模型(LUAM结构图如图1),是一个采用线性规划法构建的模型,在该模型中综合考虑了政策、市场、经济等因素对农业用地的影响,根据这些影响因素来调整农业用地结构和布局,从而实现农业利润最大化[6]。刘彦随(1999)依据三峡库区土地资源适宜性特点,综合考虑其社会经济发

5、展与生态环境建设的目标要求,运用线性规划模型方法,进行土地利用优化配置,经过设置变量、确定约束条件、构建目标函数和形成方案等4个环节,寻求各类用地之间的最佳比例与组合方案的过程[7]。图1 LUAM结构线性规划方法虽然广泛应用于土地资源的优化配置建模中,但存在一定局限性。如它不可能考虑到所有的优化目标及其限制条件,也无法考虑一些难以量化的因子,因此计算出来的最优方案不一定完全符合实际情况[8]。1.2 系统动力学方法系统动力学方法以反馈控制理论为基础,以计算机仿真技术为手段,对于模拟大型非线性动态多重反馈系统能力很强,具有不同于线性规划和其它方法的能力。目前,系统动力学方法已用于区域和国

6、家尺度上的土地资源配置建模中。如赵小敏运用系统动力学方法分析土地—社会—经济系统的结构、功能、行为及其相互间的关系,通过描述人口变化、经济发展变化、土地利用变化及各业用地需求量之间的内在联系,动态模拟各业用地的发展趋势,得出适应各种社会经济条件的土地利用决策方案,结果表明土地利用动力学模型是用于土地—社会—经济系统,用于土地资源配置的有效工具[9]。赵庚星等通过系统动力学原理、方法和模型对黄河三角洲垦利县土地利用系统的模拟,得到了较好的模拟结果,并由此确定了适宜的土地利用发展方案[10]。基于土地资源数据库和管理信息系统建立的“世界动力学”模型和ECCO(En2hancementofCa

7、rryingCapacityOptions)模型,建立了土地资源系统的动态模型,既可以模拟人口、资源、环境与发展的相互关连性,又可以用来模拟在各种发展条件策略下,人口增长与资源承载力之间的动态变化。此外,系统动力学模型还广泛应用于土地生态设计、作物布局设计、种植业、林业、水土保持规划等方面的研究中。系统动力学方法采取定性和定量相结合的结构—功能模拟方法,强调系统结构分析,对数据的依赖性较小,具有操作灵活,可塑性强的特点,既可以对未来

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