沈阳市耕地保有量预测：驱动力模型对比分析

"基于驱动力模型对比分析的耕地保有量测算 (2013年)" 本文探讨了如何通过建立驱动力模型来预测和测算耕地保有量，以确保土地的可持续利用。作者崔娟敏、王杰敏和季文光运用了两种不同的模型——指数模型和多元线性回归模型，针对沈阳市的实际情况进行分析。 首先，指数模型是一种基于历史趋势和增长率的预测方法，它可以反映耕地面积随时间的变化趋势。在耕地保有量的预测中，指数模型假设未来的耕地变化将遵循过去的历史模式。然而，这种模型可能无法充分考虑到其他因素对耕地变化的影响，如政策调整、经济发展和城市化进程。 另一方面，多元线性回归模型则考虑了更多影响耕地保有量的因素，如人口增长、经济发展水平、产业结构变化等。这种模型可以更全面地分析耕地变化的复杂性，但可能需要大量的数据支持，并且对模型参数的设定要求较高。 通过对这两种模型的对比分析，研究人员发现沈阳市的耕地保有量预测结果分别为18.62万hm²（指数模型）和15.54万hm²（多元线性回归模型）。这些预测值有助于评估土地利用总体规划中预期的耕地保有量指标的合理性。 结合沈阳市的不同经济发展阶段特点，以及城市总体规划中的建设用地控制目标，研究人员进一步权衡了两个模型的优缺点。考虑到城市化进程中的耕地保护需求，他们建议将2020年的耕地保有量定为18.00万hm²。这个数值在兼顾经济发展与土地保护之间找到了一个平衡点。 最后，文章得出结论，认为沈阳市土地利用总体规划中确定的预期性耕地保有量指标符合未来土地可持续利用的要求。这一研究方法和结果对于其他城市制定土地政策和规划具有参考价值，同时也强调了科学模型在土地管理和决策中的重要作用。 关键词涉及的领域包括土地驱动力分析、耕地管理、保有量计算和土地可持续利用，为相关领域的研究提供了实证案例和理论支持。该研究不仅限于自然科学，还涉及到社会科学，尤其是土地经济学和城市规划学的交叉领域。