某区域土地需求预测与供给潜力分析.doc

土地利用专题研究之二XXXXXX土地需求预测与供给潜力分析研究新疆XX土地开发整理咨询有限公司二一年八月目 录第一章 前言1一、研究意义与背景1二、土地需求预测与供给潜力分析的主要研究内容2三、土地需求预测与供给潜力分析技术路线3四、主要预测方法4第二章 人口预测6一、XX人口情况与数据来源6二、总人口预测6三、XX非农业（城镇）人口预测10第三章 农用地需求量预测12第一节 粮食需求量预测12一、XX粮食生产现状12二、XX粮食需求预测16三、粮食单产水平预测19四、粮食生产耕地需求量预测22第二节 经济发展对耕地需求量预测22一、第一产业增加值的测算22二、经济发展对耕地需求量的预测25第三节 园地需求量预测30第四节 林地需求量预测32第五节 牧草地预测34第六节 其他农用地预测35第四章 建设用地需求量预测37一、城乡建设用地分类规模预测37二、交通用地规模预测41三、其他建设用地规模预测43四、建设用地需求量汇总44第五章 各类用地供给量分析45第一节 土地资源利用现状45一、农用地利用现状45二、建设用地利用现状45三、未利用地现状45第二节 农用地供给潜力45第三节 建设用地供给潜力分析46第六章 XX土地供给需求平衡分析48第七章 调控供求关系的措施与建议51第一章 前言一、研究意义与背景土地是人类最基本的生产和生活资料，与人类的生产生活息息相关。人口的增长、经济的发展、社会的进步、技术的变革、政策的变化等都会引起土地利用需求量及其结构的改变。这些改变又要受到土地资源的数量和质量、土地利用现状等条件的制约。为了对土地利用进行宏观调控，协调各部分对土地的需求的矛盾，使土地资源得到科学、合理的利用，对现有土地的利用集约节约程度进行评价，对未来各部门各类用地的需求量进行预测，以及土地可能的供给进行分析是十分必要的。土地需求预测与供给潜力分析是编制土地利用总体规划的基础和前提。土地利用总体规划是对一定区域内的所有土地的利用所进行的总体部署和统筹安排，其目的是使未来的土地利用既要充分、合理，又要满足社会经济综合协调发展和保护生态环境的需要。因此，在编制土地利用总体规划过程中必须充分分析国民经济各部门发展对土地资源的需要和本区域内土地资源对这一要求的可能满足程度，同时以土地利用的节约集约评价作为寻找解决供求矛盾的突破口，提出促进土地节约集约的政策建议。在上一个规划期内，XX建设用地增加幅不大，新增建设用地主要是团部城镇的发展、公路建设、基础设施建设、矿产资源开采等用地，尤其是随着全团经济保持持续发展态势，建设用地需求规模较大，存在一定的供求矛盾。然而，在建设用地的增加中，土地是否处于节约集约的利用状态中，以及如何促进土地利用朝节约集约方向发展，就是值得研究的问题。随着XX经济的快速发展，城镇化、工业化加速推进，人类社会生活对土地的需求迅速增长，耕地保护和建设占地的矛盾日益尖锐，节约集约用地，协调土地利用供求矛盾是必然选择。在新一轮土地利用总体规划中，突出强调并大力推进节约集约用地，有着特殊的重要性和紧迫性。二、土地需求预测与供给潜力分析的主要研究内容在土地利用总体规划中进行土地利用供求分析，主要是分析现有建设用地、农用地整理、后备土地资源开发利用潜力，预测各类用地可供给量；分析研究国民经济和社会发展规划及各业发展规划对用地的需求，预测各类用地需求量；根据土地可供给量和各类用地需求量，分析土地供需趋势。本报告具体研究内容包括：（1）预测各类用地需求量。首先对XX团域总人口和非农业人口进行测算，在此基础上结合XX国民经济和社会发展第十二个五年规划、XX团部（哈木呼提镇）总体规划等相关规划确定的社会、经济、生态发展指标，采用一元线性回归法等相应的方法对XX团域规划期内农用地（包括耕地、园地、林地、牧草地和其他农用地）的需求量和建设用地（包括城镇用地、独立工矿用地、连队居民点用地、交通运输用地和水利设施用地）的需求量进行预测。（2）预测各类用地的供给量。通过对XX后备资源、连队居民点整理、土地整理复垦项目、存量建设用地的统计汇总，分别计算XX20102015年、20162020年的农用地（包括耕地和其他农用地）面积和建设用地面积的供给量。（3）土地供需的缺口进行分析。对XX规划期内不同时期、不同区域的土地需求量和供给量的差额进行比较分析，包括分析XX团域耕地和城乡建设用地的供给需求总缺口及区域之间的差异。（4）提出保障土地供求平衡，促进节约集约用地的政策建议。根据对土地的供求预测分析和节约集约评价，对XX新一轮规划期内如何保障土地供求平衡，促进节约集约用地提出政策建议。三、土地需求预测与供给潜力分析技术路线本专题首先根据XX土地利用现状，综合考虑XX的经济、社会和生态环境发展对土地的需求，通过分析人口、政策、产业结构等因素及对土地需求量的影响，预测到2020年各类用地的变化趋势；其次，分析XX及所管辖的土地可能的供给能力；再次，根据土地供给分析和需求预测的结果，进行供需平衡分析，指出土地供需与集约节约利用方面存在的问题，提出协调土地供需平衡的途径和方法。主要社会经济指标预测建设用地需求量预测测农用地需求量预测土地潜力与供给量分析主要社会经济指标预测主要社会经济指标预测农用地、建设用地利用节约集约程度评价供求预测部分图1-1 研究技术路线四、主要预测方法土地需求预测与供给潜力分析主要是对规划期内的各类用地供给和需求数量进行分析测算，由于未来的用地状况既受到现在用地状况及趋势的影响，更受到未来各种不可预见因素的制约，因此选择科学的、适用的预测方法非常重要，其直接影响预测结果的准确性。（一）一元线性回归一元线性回归的基本思想是：按照两个变量X、Y的现有数据，把X、Y作为已知数，根据回归方程Y=aX+b寻求合理的a、b，确定回归曲线。再把a、b作为已知数，去确定X、Y的未来演变。确定回归直线，一元线性回归方程：Y=aX+b通过用最小二乘法确定参数a、b：aYbx；bLxy/Lxx相关性检验R = Lxy / Lxy · Lyy ，若R越接近1，则说明线性相关程度高。这种方法适合于预测直线趋势较明显的问题，研究中主要用来预测人口数量、园地需求量。（二）人口自然增长法人口自然增长率是一种预测未来人口数量的主要方法，计算方法如下： P=Po（1+K）n ±P 式中：P规划期总人口（万人） Po规划基期总人口（万人） K规划期内人口自然增长率（%） n规划年限 P规划期内人口机械增长数（万人） 人口自然增长法是市（地）级土地利用总体规划编制规程中提供的对人口预测的方法之一，当区域的流动人口、农转非农人口、机械增长人口及人口自然增长率等资料比较准确可靠时，运用这种方法预测人口比较准确，研究中采用这种方法预测全团规划期的总人口。（三）用地标准预测法城市用地分类与规划建设用地标准（GBJ137-90）等相关标准与政策，利用相关的人均建设用地标准、工程用地标准对各类部门进行用地需求预测。（四）部门需求测算法对团部城镇、连队居民点、工矿、电力、水利、交通等各部门的用地需求进行分别预测。以部门的用地标准为依据，重点考虑部门行业发展的用地需要，考虑的因素主要有预计工程的类型、规模、投资额等等，根据这些对占地规模进行预测。主要的部门行业发展预测依据是XX国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要和各部门的“十二五”规划。第二章 人口预测一、XX人口情况与数据来源 所调查到的人口数据有三个来源，分别为统计年报、公安局人口资料、人口与计生委资料。其中，人口与计生委所提供数据与统计数据总人口数据不一致，并且数据自身错误较多，故不采用。因此，研究主要采用统计提要人口数据。二、总人口预测统计年报中XX人口变化与人口综合增长率情况如图2-1。图2-1 XX人口变化情况图XX总人口在2004年至2005年发生了较大变化，人口减少了392人；2006年至2007年人口减少了295人，并且这种差异主要体现在农业人口上，实际情况可能是人口数据在统计方法上的改变，而实际人口并没有这么大的变化。1996-2009年XX人口变化属正常变化范围。（一）一元线性回归法人口发展过程线上任一点的切线斜率基本保持不变，即各时期人口发展速度较一致，近似直线状延伸时可采用一元线性回归法。这里将时间作为控制变量，人口数量作为状态变量，确定它们之间的数学模型，通过控制时间来预测人口数量。模型公式为y = ax + b 式中： y 预测期的总人口； x 预测年份（1996年取值1，1997年取值2，以此类推）； a 人口的增长变化率； b当x = 0时的初始值。取修正后的1996年至2009年XX总人口为基础，进行一元线性回归预测。建立模型公式为y =14.36x +7421.2，R2 = 0.0763图2-2 XX总人口预测回归模型预测得到2015年XX总人口为7708人，2020年XX总人口为7780人。（二）指数拟合法根据XX1996年至2009年人口数据，采用指数拟合法，建立数据模型，模型公式为：y =7351e0.0038x，R2 = 0.2013图2-3 XX总人口预测回归模型预测得到2015年XX总人口为7831人，2020年XX总人口为8084人。（三）XX总人口预测值的确定根据一元线性回归法、指数拟合法两种方法预测的XX总人口见表2-1。表2-1 XX总人口预测汇总单位：人年份一元线性回归法指数拟合法平均值2015年7708793178202020年778080847932由表2-1可知道，在分类趋势方法中，两种方法各有其利弊，但结果基本接近，因此采用两种方法的平均值作为预测值。三、XX非农业（城镇）人口预测 根据XX统计年鉴数据，农业人口特指连队人口，非农业人口特指城镇人口。非农业人口预测采用一元线性回归法和对数拟合法。（一）一元线性回归法模型公式如下：y=-39.578x+2957.3 其中R2 =0.0105模型如图2-4 所示：图2-4 XX非农业人口预测回归模型预测得到XX2015年非农业人口为3749人，2020年非农业人口为3947人。（二）对数拟合法根据XX1996年至2009年人口数据，采用对数拟合法，建立数据模型，模型公式为：y =-170.46Ln(x)+2967.2，R2 = 0.0067图2-5 XX非农业人口预测回归模型预测得到XX2015年非农业人口为2457人，2020年非农业人口为2419人。（三）XX非农业人口预测值确定根据一元线性回归法得到的非农业人口数如下表所示。表2-2 XX非农业人口预测汇总年份一元线性回归法（人）对数拟合发（人）预测值（人）2015年3749245731032020年394724193183第三章 农用地需求量预测耕地是农业生产中最重要的生产资料，而在整个国民经济体系中，农业作为第一产业又具有基础性地位。因此，只有保持稳定的耕地面积和质量才能保证农业生产稳定持续发展，巩固农业的基础地位不动摇，从而促进经济的可持续发展。从XX经济的组成来看，农业仍是XX经济发展的重要组成部分，是XX发展第二产业、第三产业的基础。同时，由XX所处的环境所决定的，还必须从生态环境建设的角度来考虑对耕地的需求。因此，在进行2015年和2020年耕地需求量预测时，不仅要考虑XX粮食安全的问题，还要考虑XX经济发展和生态环境的建设问题。第一节 粮食需求量预测一、XX粮食生产现状XX1996-2009年中2009年粮食产量最高，为7585吨。XX粮食生产量总体来说呈上升的趋势，2009年粮食总产量比1996年增加3950万吨。2009年XX人均占有粮食数量为1007.97千克/人，与1996年人均粮食504.72千克/人相比，人均粮食增加了503.25千克。XX历年粮食产量详见表3-1，人均占有粮食水平详见表3-2，历年粮食产量变化及人均占有粮食变化趋势详见图3-1。从图表中可以看出，XX粮食生产总量、人均占有粮食水平自1996年的3635吨和504.72公斤/人上升到2009年的7585吨和1007.97公斤/人，其中在2000年、2003年有所下降，粮食生产总量、人均占有粮食水平分别为2892吨、383.50公斤/人和2895吨、371.01公斤/人。因此，按这种趋势发展下去将不利于XX的粮食安全和社会稳定。表3-1 1996-2009年XX粮食产量表单位：吨单位1996年1997年1998年1999年2000年2001年2002年2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年XX3635434252025690289247296213289535514602467547767585图3-1 XX历年粮食总产变化图表3-2 XX历年人均占有粮食水平 单位：千克/人单位1996年1997199819992000200120022003200420052006200720082009XX504.72595.20696.57774.99383.50615.68803.86371.01445.49607.20616.670.00645.321007.97图3-2 XX历年人均粮食变化图二、XX粮食需求预测随着社会经济发展到一定的水平，人们生活水平的提高，人均消费粮食的水平也逐渐提高。1996-2009年XX人均占有粮食水平变化属正常变化范围，因此在进行人均占有粮食水平预测，数据未进行修正。根据人口发展水平及不同社会经济发展水平下对粮食的需求，可预测不同目标下的粮食需求。作为不同水平年的高低两个方案。（一）一元线性回归法人均占有粮食水平发展过程线上任一点的切线斜率基本保持不变，即各时期人均占有粮食水平发展速度较一致，近似直线状延伸时可采用一元线性回归法。这里将时间作为控制变量，人均占有粮食水平数量作为状态变量，确定它们之间的数学模型，通过控制时间来预测人均占有粮食水平数量。模型公式为y = ax + b 式中： y 预测期的人均占有粮食水平； x 预测年份（1996年取值1，1997年取值2，以此类推）； a 人均占有粮食水平的增长变化率； b当x =0时的初始值。取修正后的1996年至2009年XX人均占有粮食水平为基础，进行一元线性回归预测。建立模型公式为y =12.783x +531.15，R2 = 0.0788，见图3-3。图3-3 XX人均占有粮食水平预测回归模型预测得到2015年XX人均占有粮食水平为786.81千克/人，2020年人均占有粮食水平为850.725千克/人。表3-3 一元线性回归粮食需求量预测表单位：人、吨单位人口预测值粮食需求量2015年2020年2015年2020年XX782079326152.856747.95（二）指数拟合法根据XX1996年至2009年人口数据，采用指数拟合法，建立数据模型，模型公式为：y =529.84e0.0172x，R2 = 0.0538。图3-4 XX人均占有粮食水平预测回归模型表3-4 指数拟合法粮食需求量预测表单位：人、吨单位人口预测值粮食需求量2015年2020年2015年2020年XX782079325844.526460.62（三）XX粮食需求量预测值的确定根据一元线性回归法、指数拟合法预测的XX粮食需求量见表3-5。表3-5 XX粮食需求量水平预测汇总年份一元线性回归法（吨）指数拟合法（吨）预测值（吨）2015年6152.855844.525998.692020年6747.956460.626604.28由于受预测者的主观愿望与价值观念的影响，因此人为因素影响较大；两种方法各有其利弊，但结果基本接近，因此采用二种方法的平均值作为预测值。三、粮食单产水平预测根据XX统计年鉴资料，XX粮食单产水平从1996年的3798千克/公顷增加到2009年的5550千克/公顷，净增长1752千克/公顷，增长幅度较大。XX各年份由于自然条件、光热水土条件及生产水平的不同，粮食单产水平有差异，历年粮食单产水平详见表3-6。表3-6 1996-2009年XX粮食产量表年份粮食单产（千克/公顷）粮食总产量（吨）粮食播种面积（公顷）1996年379836359571997年440843429851998年520752029991999年4552569012462000年3500289283002001年507047299322002年6213621310002003年480128956032004年4082355187002005年5681460281002006年5918467579002008年550547768672009年555075851366（一）一元线性回归法用一元线性回归法：建立模型公式为y =127.05x +4055.7，R2 = 0.3468，见图3-5。图3-5 XX粮食单产预测模型表3-7 一元线性回归法粮食单产水平预测结果表单位：千克/公顷XX2015年2020年6596.707231.95（二）二项式拟合法根据XX1996年至2009年粮食单产数据，采用二项式拟合法，建立数据模型，模型公式为：y =-2.6678x2+164.4x+3962.3,R2 = 0.3484，详见表3-8。图3-6 XX粮食单产预测模型表3-8 二项式拟合法粮食单产水平预测结果表单位：千克/公顷单位2015年2020年XX6183.186404.93（三）XX粮食单产水平预测值的确定根据一元线性回归法、二项式拟合法预测的XX粮食单产量，见表3-9。表3-9 XX粮食单产水平预测汇总单位：千克/公顷年份一元线性回归法二项式拟合法预测值2015年6596.706183.186389.942020年7231.956404.936818.44由于受预测者的主观愿望与价值观念的影响，因此人为因素影响较大；两种方法各有其利弊，但结果基本接近，因此采用二种方法的平均值作为预测值。四、粮食生产耕地需求量预测根据XX粮食需求量预测和粮食单产预测，确定耕地的需求量预测结果为，2015年耕地需求面积938.77公顷，2020年耕地需求面积968.59公顷。第二节 经济发展对耕地需求量预测一、第一产业增加值的测算XX种植业在农业生产中占有份额较大，从2009年统计数据看，XX第一产业增加与农作物播种面积的系列数据进行分析，具有相关性。因此，用农作物播种面积与第一产业增加值之间的关系进行分析，可以较为客观地反映出农业经济发展对耕地的需求量。根据XX统计年报数据，XX第一产业增加值随着时间的变化是逐渐增加的，但由于目前所掌握的数据序列较短，所以用平均增长率值和一元线性回归法来确定XX经济的发展目标。表3-10 1996-2009年XX第一产业增加值统计表 单位：万元单位 1996年1997年1998年1999年2000年2001年2002年2003年2004年2005年2006年2008年2009年XX1184125013401132138617231968252031043809430746195640图3-7 1996-2009年XX第一产业增加值变化图（一）一元线性回归法用一元线性回归法：建立模型公式为y =372.05x +9.6538，R2 = 0.8945，见图图3-8 XX第一产业增加值预测模型预测到2015年，XX第一产业增加值为7450.65万元，到2020年，为9310.90万元。（二）平均增长率法用简单的平均增长率法，来测算到2015年和2020年XX第一产业增加值。为避免由于XX农业生产中的突发因素造成对预测结果的影响，用多年平均第一产业增加值作为基数，用多年平均的增长率作为增加值增长水平，得出XX2015年、2020年的第一产业增加值，详见表3-11。表3-11 简单的平均增长率法第一产业增加值预测结果表单位：万元单位2015年2020年XX14718.6427637.36（三）XX第一产业增加值预测值的确定根据一元线性回归法、简单的平均增长率法预测的XX第一产业增加值，见表3-12。表3-12 XX第一产业增加值预测汇总单位：万元年份一元线性回归法平均增长率法预测值2015年7450.6514718.6411084.652020年9310.9027637.3618474.13二、经济发展对耕地需求量的预测将XX历年的农作物播种面积与第一产业增加值（当年价）作为一对参数进行分析，以经济发展水平来测算对耕地的需求量。表3-13 XX1996-2009年农作物播种面积农作物播种面积（公顷）1996年21371997年22531998年18761999年20482000年20002001年19372002年19332003年17302004年21202005年22902006年23402008年20702009年2436（一）一元线性回归法农作物播种面积第一产业增加值水平发展过程线上任一点的切线斜率基本保持不变，即各时期农作物播种面积第一产业增加值水平发展速度较一致，近似直线状延伸时可采用一元线性回归法。这里将时间作为控制变量，农作物播种面积第一产业增加值数量作为状态变量，确定它们之间的数学模型，通过控制时间来预测农作物播种面积第一产业增加值数量。模型公式为y = ax + b 式中： y 预测期的农作物播种面积第一产业增加值； x 预测年份（1996年取值1，1997年取值2，以此类推）； a 农作物播种面积第一产业增加值的增长变化率； b当x =0时的初始值。取修正后的1996年至2009年XX农作物播种面积第一产业增加值为基础，进行一元线性回归预测。建立模型公式为y =0.1588x +0.1153，R2 =0.9299图3-9 XX农作物播种面积第一产业增加值预测模型预测得到2015年XX农作物播种面积第一产业增加值为3.29万元/公顷，2020年农作物播种面积第一产业增加值为4.09万元/公顷。（二）平均增长率法根据对历年来，每单位农作物播种面积上的第一产业增加值进行分析，得出历年来该值的变化情况，以此来预测，完成2015年和2020年第一产业增加值所需的农作物播种面积，进而测算出对耕地的需求量。XX历年单位农作物播种面积第一产业增加值，详见表3-14。表3-14 XX单位农作物播种面积第一产业增加值表单位：万元/公顷单位1996年1997年1998年1999年2000年2001年2002年2003年2004年2005年2006年2008年2009年XX0.55 0.55 0.71 0.55 0.69 0.89 1.02 1.46 1.46 1.66 1.84 2.23 2.32 图3-10 XX农作物播种面积第一产业增加值状况图从表中数据可以看出，除1996-2009年农作物播种面积上的第一产业增加值变化没有规律。以1996年的数值为基数，来测算第一产业的耕地需求量。用简单的平均增长率法，来测算到2015年和2020年XX农作物播种面积第一产业增加值。用多年平均值作为基数，用多年平均的增长值作为增长水平，得出XX2015年、2020年的农作物播种面积第一产业增加值，详见表3-15。表3-15 XX农作物播种面积第一产业增加值预测结果表单位：万元/公顷单位2015年2020年XX6.2411.43（三）XX农作物播种面积第一产业增加值预测值的确定根据一元线性回归法、平均增长率法预测的XX农作物播种面积第一产业增加值，见表3-16。表3-16 XX农作物播种面积第一产业增加值预测汇总年份一元线性回归法（万元/公顷）平均增长率法（万元/公顷）平均值（万元/公顷）2015年3.296.244.772020年4.0911.437.76由于综合增长率受预测者的主观愿望与价值观念的影响，因此人为因素影响较大；两种方法各有其利弊，但结果基本接近，因此采用二种方法的平均值作为预测值。（四）经济发展对耕地需求量预测根据测算的第一产业增加值及播种面积第一产业增加值，可以得出经济发展对耕地需求量。预测结果详见表3-17。表3-17 XX经济发展对耕地需求量预测表单位：公顷单位2015年2020年XX2326.252381.65从预测的两个方案来看，2010年以第一产业增加值预测的耕地需求量目标最小，当耕地保护目标达到粮食需求目标值时，既能满足生活水平提高人们对粮食的需求，也能满足第一产业发展的需求。而到2020年，经济发展需求耕地目标与粮食需求的耕地目标较为接近。第三节 园地需求量预测XX1996 年至2009年园地面积变化如图3-11：图3-11 XX1996-2009年园地面积状况图从表中数据可以看出，除1996年园地面积较少，1997-2009年园地面积没有较大变化。以2009年的数值为基数，来测算园地面积需求量。（一）一元线性回归法园地发展过程线上任一点的切线斜率基本保持不变，即各时期园地发展速度较一致，近似直线状延伸时可采用一元线性回归法。这里将时间作为控制变量，园地面积作为状态变量，确定它们之间的数学模型，通过控制时间来预测园地面积。模型公式为y = ax + b 式中： y 预测期的园地面积； x 预测年份（1996年取值1，1997年取值2，以此类推）； a 园地面积的增长变化率； b当x =0时的初始值。取修正后的1996年至2009年XX园地面积为基础，进行一元线性回归预测。建立模型公式为y =27.358x +930.83，R2 = 0.3189，见图3-12。图3-12 XX农作物播种面积第一产业增加值预测模型预测得到2015年XX园地面积为1477.99公顷，2020年园地面积为1614.78公顷。（二）XX园地面积预测值的确定根据一元线性回归法和“十二五”规划纲要所提出园地面积需求，预测除园地面积，即2010年至2015年园地面积需求量为1477.99公顷，到2020年园地面积需求量为1614.78公顷。第四节 林地需求量预测全团林地面积在1996年至2002 年，林地面积变化不大。在2003年至2008年之间，林地面积变化较大。2009年林地面积减少较多。见下图: 图3-13 XX林地面积变化图（一）一元线性回归法采用一元线性回归方法预测2015年和2020年林地面积。建立模型为：y =108.4x -4.4444，R2=0.6461，模型如图：图3-14 XX林地预测模型预测得到2015年XX林地面积为2163.56公顷，2020年林地面积为2705.56公顷。（二）XX林地面积预测值的确定根据一元线性回归法和“十二五”规划纲要所提出林地面积需求，预测除林地面积，即2010年至2015年林地面积需求量为2163.56公顷，到2020年林地面积需求量为2705.56公顷。第五节 牧草地预测与林地类似，牧草地面积在1996年至2002年，牧草地面积变化不大。在2003年至2008年之间，面积变化较大。2009年面积减少较多。（一）一元线性回归法采用一元线性回归方法预测2015年和2020年牧草地面积。建立模型为：y =108.4x -4.4444，R2=0.6461，表3-18 一元线性回归法牧草地预测结果表 单位：公顷单位2015年2020年XX2163.562705.56预测得到2015年XX牧草地面积为2163.56公顷，2020年牧草地面积为2705.56公顷。（二）XX牧草地面积预测值的确定根据一元线性回归法和“十二五”规划纲要所提出牧草地面积需求，预测除牧草地面积，即2010年至2015年牧草地面积需求量为2163.56公顷，到2020年牧草地林地面积需求量为2705.56公顷。第六节 其他农用地预测XX其他农用地19962009年变化情况如图3-15所示。图3-15 XX其他农用地面积变化图采用一元线性回归方法预测2015年与2020年其他农用地面积。建立模型为： y = 22.374x +1018.1，R2= 0.912。模型如图3-16所示：图3-16 XX其他农用地面积预测模型经计算得到2015年预测值为1465.58 公顷，2020年预测值为1577.45公顷。具体结果如表3-19： 表3-19 其他农用地需求面积预测结果单位：公顷年份面积比2009年增加面积比2015年增加面积2009年（现状）1400.532015年（预测）1465.5865.052020年（预测）1577.45176.92111.87第四章 建设用地需求量预测在科学预测人口规模和社会经济发展水平的基础上，合理分析和预测规划期建设用地规模，以及新增建设用地规模，对优化土地资源配置，协调经济发展与资源保护的关系，实现土地资源的可持续利用具有重要的意义。一、城乡建设用地分类规模预测（一）建制镇用地规模预测19962009年全团建制镇用地面积变化如表4-1。可以发现，除了1996-1997年没有建立建制镇外，1998-2009年建制镇用地面积变化较小。仅仅靠用地趋势变化，无法预测建制镇用地面积，因此本研究将采用多种拟合的方法对规划目标年建制镇用地规模进行预测。设建制镇用地规模为因变量Y，自变量为时间序列X=（年份-1996）。表4-1 1996-2009年XX建制镇用地面积表单位：公顷年份1996年1997年1998年1999年2000年2001年2002年建制镇面积0091.2991.2991.2991.2991.29年份2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年建制镇面积91.2991.2991.2991.2991.2991.29179.94（1）线性拟合方法图4-1 XX建制镇用地面积预测模型（2）对数拟合方法图4-2 XX建制镇用地面积预测模型表4-2 XX建制镇用地规模预测单位：人、平方米/人、公顷预测方法城镇人口人均城镇用地城镇用地规模201520202015202020152020线性拟合方法3748.863946.75470.63540.13176.43213.18对数拟合方法2456.552418.51556.66605.65136.75146.48由表4-2可知道，在分类趋势方法中，线性拟合方法和对数拟合方法较好，并综合考虑了XX经济发展和建制镇用地的需求，符合六XX用地需要情况，选择三种方法各有其利弊，但结果基本接近，因此采用两种方法的平均值作为预测值，经计算得到2015年预测值为156.59公顷，2020年预测值为213.17公顷。（二）农村居民点用地规模预测根据近年来，XX农村居民点用地规模变化的情况（见表4-3），设居民点用地规模为因变量Y，自变量为时间序列X=（年份-1996），多种拟合以方法对规划目标年农村居民点用地规模进行预测。表4-3 1996-2009年XX农村居民点用地规模单位：公顷年份1996年1997年1998年1999年2000年2001年2002年农村居民点面积243.36244.14149.95149.95149.95149.96154.87年份2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年农村居民点面积160.79160.79184.4184.4187.41187.41226.46（1）平均增长率法根据XX19962009年的连队居民点用地与年份之间为函数关系，用平均增长率法预测法。其公式为：P= P0（1+K）n式中：P-规划期连队居民点用地面积（公顷） P0 -规划基期连队居民点用地面积（公顷）为1996年农村居民点用地面积 k-规划期间连队居民点用地面积平均增长率(L) n-规划年限代入1996年-2009年连队居民点用地面积数据计算,得方程:采用该方程预测，将时间变量代入公式得出XX2015年连队居民点用地面积266.82公顷；2020年连队居民点用地面积273.03公顷。（三）采矿用地规模预测1.一元线性回归法利用一元线性回归法预测采矿用地用地，建立回归模型