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基于空间自回归模型的中国耕地面积变化预测 被引量:14

Prediction of Chinese arable land based on SAR Model
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摘要 文中在1990和2000年全国两期耕地遥感调查数据的基础上,基于14个自然和社会经济自变量的空间自回归模型,预测出2005、2010、2015和2020年四个年份全国的耕地面积。根据国土资源部公布的数据,2005年、2010年预测值的相对误差分别为1.22%和-0.04%。研究结果表明:2005-2020年我国耕地面积呈现逐渐减少的趋势,并且耕地面积减少的速度在加快。随着经济的发展以及城镇化进程的加快,必须采取更为严格的耕地保护措施,缓解耕地面积的下降态势。 Based on Chinese arable land remote sensing survey data of 1990 and 2000, and 14 explain variables of natural and soeio - economic, we constructed a Simultaneous Auto - regression (SAR) model to predict Chi- nese arable land changes of 2005,2010,2015 and 2020, with arable land in 2005 and 2010 for testing. Accord- ing to the 2005 Gazette of the Ministry of Land and Resources of China's arable land change, the absolute error of the predictive value of arable land at the end of year 2005 is 1. 501 million hectares, the relative error is 1. 22% ; relative error of the predictive value of arable land at the end of year 2010 is - 0.04%. At the end of year 2015 and year 2020, Chinese arable land area of predictive value is 119. 8461 million hectares and 117. 9619 million hectares.
出处 《干旱区资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第8期1-5,共5页 Journal of Arid Land Resources and Environment
基金 国家自然科学基金"基于多区域CGE模型的黄河流域水价问题研究"(40901284) 河南大学青年骨干教师计划项目"黄河流域干旱时空过程研究"(G201128)资助
关键词 中国耕地面积 空间自回归模型 土地利用 覆盖 land use/land cover LUCC SAR spatial Auto- regression
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