用地需求（精选5篇）
用地需求 篇1
0 引言
目前国内各大城市开展的建设项目交通影响评价工作主要目的是分析拟建土地开发后, 定量分析评估土地新生交通量对道路交通的影响程度及影响范围, 并提出相应改善措施, 从而降低其影响程度, 确保交通服务水平在可接受范围内, 或修改开发计划方案。在实际工作中, 如果土地开发后对周边交通达到显著性影响, 在道路容量限制条件下分析既有交通系统对土地利用的反馈作用, 成为从源头上缓解道路交通拥堵的思路之一。为了更深刻地理解交通系统和土地利用的互动关系, 本文拟在已有学者研究基础上, 进一步分析道路容量与土地开发强度、城市交通的停与行相互之间关系, 并建立数学模型, 以期更好的把握交通系统与土地利用互动性, 有助于相关部门科学开展用地规划, 有效缓解交通拥堵。
1 基于停车需求的用地反馈模型
1. 1 出行分布的重力模型
在交通出行分布阶段, 主要是预测各交通小区之间的发生和吸引交通量。比较常用的出行分布计算模型是重力模型[1], 它是模拟物理学中万有引力定律而开发出来的出行分布模型。此模型假定i, j间的分布交通量Tij与小区i的发生交通量和小区j的吸引交通量成正比, 与两小区间的距离成反比。即:
其中, Gi为小区i的发生交通量; Aj为小区j的吸引交通量;f ( tij) 为关于i, j之间的费用tij的阻抗函数; α, β, γ, k均为模型系数, 可通过最小二乘法标定计算出来。
1. 2 逆四阶段反算用地的数学模型
传统的城市交通预测的四阶段模型, 是根据土地利用类型和规模, 计算项目生成量, 进行出行分布, 方式划分, 最后交通分配等四个步骤的工作, 以检验土地开发产生的交通出行在周边道路流量的承载能力, 指导交通规划设计工作。而根据赵童的研究成果———逆四阶段反算用地的数学模型[2], 从出行分布的重力模型入手, 结合既有道路剩余通行能力, 建立数学模型, 分析某地块开发强度的交通影响因素, 该模型可用于项目用地开发量的研究工作:
其中, D富为研究范围内还可能用于开发的用地量; rk为k路段的平衡因子; C″k为k路段的剩余容量; K为重力模型参数; R富为拟开发地块的出行发生率; Aj周为拟开发用地周边j地块吸引的出行量; f ( t富j) 为阻抗函数; L为路段数; N'为OD对数; wmk为第m个OD对分配到第k个路段的分配比例。
假设第m个OD对有s条可选路径, 其中有V条路径经过k路段, 则经过k路段的出行比例根据交通分配模型得知:
其中, D富为待开发用地量, 实际应用中可理解为拟开发用地规模; 模型中其他三个重要的参数分别是C″k, Aj周, R富; C″k为道路剩余容量, 即道路剩余通行能力, 在实际工作中, 可理解为设计通行能力与道路高峰小时容量差值, 在做交通影响评价工作中设计通行能力可取项目发生显著影响时的设计交通流量与道路高峰小时容量差值; R富为拟开发地块的出行发生率, 与地块的用地类型有关, 例如商业用地和住宅用地在出行率取值上就有显著区别。
1. 3 基于停车需求的出行吸引量模型
根据机动车出行OD预测停车需求法[3], 基本思路是利用停车需求与交通小区车辆吸引量的关系, 计算小区车辆出行OD量, 再根据高峰小时系数和车辆停放特征, 计算高峰时刻停车泊位需求量:
如果已知停车泊位数, 可反算吸引量, 因此, 可得到基于停车需求的出行吸引量模型:
其中, Ai为交通小区i车辆出行吸引量; α 为即停即离出行的百分比; Q为停车泊位周转率; β 为高峰停车修正系数, 机动车高峰小时停车量与平均小时停车量的比例。
1. 4 基于停车需求的用地反馈模型
目前对出行吸引量的预测主要有类型分析法、回归分析法, 由于该类方法需要调查区域内用地类型, 工作岗位数, 调查的工作量很大, 数据处理也很繁琐。进行路段流量反推得到OD矩阵是一个比较好的办法, 但是由于很多不确定约束条件, 模型求解困难, 求解精度不一定能和实际情况吻合。如果利用上述停车需求模型, 根据研究区域停车场调查结果, 同样可以对吸引量进行估计, 因此, 由上述两个模型可以得到基于停车需求的用地反馈模型:
2 模型的应用方向
基于停车需求的用地反馈模型揭示了拟开发项目与周边项目在交通生成与吸引、动态交通与静态交通之间的制衡关系, 因此, 在交通问题可能出现之前, 可以采取有针对性的措施, 调节交通需求和供给, 实现交通系统与土地利用的协调发展。
2. 1 调整用地类型
由于该指标与土地开发规模密切相关, 建筑规模与出行率乘积可以直接得到项目出行总量。在假设道路剩余通行能力恒定的情况下, 想得到用地开发规模最大化, 可以选择出行率较低的用地类型, 从而增加建设规模。
2. 2 实施停车技术手段
停车作为城市的静态交通, 与动态交通存在着相互制约的关系, 如何利用停车技术通过“以静制动”的方式来调控交通需求, 减缓交通供需矛盾激化的速度, 解决城市交通拥堵问题, 成为了社会关注的焦点[4]。停与行、动与静是交通的两个重要属性, 如果利用停车手段让更多的车辆处于“停”的状态, 也就相应地减少了道路上处于“行”状态的车辆。结合模型的表述, 假设周边已建地块的停车场泊位数不会出现太大变化, 通过采取有限供给的手段来严格控制停车需求, 适当抑制停车设施的供给, 具体措施可以采取降低停车收费标准, 以减少停车的周转率, 相当于减少了周边地块的出行吸引量, 拟开发用地规模可相应增加。
2. 3 增加行程费用
模型中的阻抗函数f ( t富j) 取值是与拟建项目和已建项目之间行程时间 ( 费用) 成正比关系, 如果增加行程时间 ( 或费用) , 即对于拟建地块而言, 已建区域的吸引力将会降低。
如果当过多的车辆在同一时间驶向同一方向时, 就会出现交通拥堵问题。土地使用 ( 如大型商业中心) 和交通设施 ( 如大容量的快速路系统) 促使了交通的集中。所以, 从另一方面说, 低密度、分散的土地使用反而可以使交通分散化; 这种土地使用方式可能增加人均小汽车使用量, 但也降低了小汽车的总体出行密度, 从而减少交通拥堵。如果拟建项目位于城市中心区, 交通比较拥堵, 项目实施后将会对周边交通带来显著影响, 此时可以将项目选址放在城市非中心区域, 以达到与大型商业中心的有效分离, 使交通分散化, 增加了行程时间, 减少了出行分布量, 从而减轻项目对城市中心区域的交通影响。
另一个方式就是实施城市道路交通拥堵收费, 对特定时段和路段的车辆实行收费, 增加行程费用, 以从时间和空间上来疏散交通量, 减少繁忙时段和繁忙路段的交通负荷。使得拟开发用地出行方式不得不改变, 从传统小汽车出行模式, 转移到公共交通出行模式, 从而可以增加土地开发规模。
3 结语
本文从土地利用与交通系统的协调关系研究入手, 通过分析逆四阶段反算用地的数学模型和停车需求模型, 建立起基于停车需求的土地利用反馈模型, 并对主要影响参数进行简要分析, 分析思路对土地开发规模、交通影响评价程度分析、交通改善措施的设计都有一定指导作用。具体实施过程中, 这些措施更是一种政策, 技术的应用需要政策的保证, 同时技术又为政策的实施提供参考。因此, 方法的有效性应在具体的工作中进行检验。
摘要：通过分析逆四阶段反算用地的数学模型及机动车出行OD预测停车需求法, 得到基于停车需求的用地反馈模型, 并对模型中用地类型、停车技术、行程费用等进行了论述, 阐释了土地利用与交通之间的互动关系, 提出了在道路容量限制条件下, 缓解交通拥堵的措施。
关键词：重力模型,反馈模型,土地利用,停车需求
参考文献
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[4]方佳, 秦焕美, 关宏志.利用停车技术缓解城市交通拥堵问题的研究[J].道路交通与安全, 2009 (8) :43-47.
用地需求 篇2
1、宏观环境分析。党中央、国务院对土地管理工作高度重视,多次强调要严把土地闸门,落实最严格的耕地保护制度,要把节约集约用地作为转变经济增长方式的突破口和重要抓手。《关于深化改革严格土地管理的决定》(国发〔2004〕28号)、《关于加强土地调控有关问题的通知》(国发〔2006〕31号)、《关于促进节约集约用地的通知》(国发〔2008〕3号),以及调整省级以下国土资源管理体制和建立国家土地督察制度,都是用土地宏观调控经济的重要举措,是严守全国耕地不少于18亿亩“红线”的重要保障。国务院《关于印发全国土地利用总体规划纲要(2006-2020年)的通知》强调,围绕守住18亿亩耕地红线,严格控制耕地流失,加大补充耕地力度,加强基本农田建设和保护,强化耕地质量建设,统筹安排其他农用地,努力提高农用地综合生产能力和利用效益。严格控制非农建设占用耕地。强化对非农建设占用耕地的控制和引导,建设项目选址必须贯彻不占或少占耕地的原则,确需占用耕地的,应尽量占用等级较低的耕地,扭转优质耕地过快减少的趋势。到2010年和2020年,新增建设占用耕地分别控制在100万公顷(1500万亩)和300万公顷(4500万亩)以内。从国家宏观土地环境和当前土地形势可以看出,编制用地节地规划是时代发展、落实科学发展观的要求,同时也是保障油田产能建设科学发展的基础,促进企业内部深化管理、降本增效的有力保证。
2、业务环境分析。从资源、产量、技术、管理等业务层面各因素对节地工作产生的影响分析,有利的方面主要是管理不断完善,技术不断提高;不利的方面主要是胜利油田复杂的地质条件决定了滚动勘探开发的特点,老区配套设施不断老化,管线穿孔、井口破损井喷等现象越来越多,新区进井道路较长、配套设施难以完善。另外新的农村土地承包经营权流转制度和当地农民传统的农耕单产效益不高等将对节地工作产生不利影响。
(1)从资源、产量的方面看,石油作为国民经济高速稳定发展的重要能源资源,其重要性是毋庸置疑的,但其不可再生的特点也决定了储量的有限性。土地作为陆地石油开采的主要工作平台,节地已成为石油企业降本增效的一个重要途径。
(2)从技术方面看,丛式井、侧钻井、井站合并、串联方式、平面布置优化、道路标准等新技术的完善、成熟和推广,为节地措施提供了有利的技术支持。
(3)从管理方面看,也有一定的节地潜力。对暂时需要封存的井场,可与当地村民签订协议,允许村民耕种防止土地荒芜,若井场需再次开采时,可以不必补偿直接进行生产;增强土地执法检查的管理措施,加大对新征土地使用的巡查力度,杜绝多占乱占情况的发生。
二、节地潜力分析
虽然节地工作有很大的难度,但潜力巨大,主要有以下几个方面:
1、油田和地方有关部门应建立相互交流与协调机制,在经济建设和发展上做到优势互补、合理布局、统一规划。
2、贯彻科学发展观,利用已形成的丛式井、水平井技术,在油田产能建设中大幅度降低用地,并在油田建设过程中,形成“子母井场”布井模式,使同一个井场实现钻井、试油、采油同时作业,既减少了用地,又缩短了单井建井同期和投产时间。
3、油气田开发技术、工艺的创新应用和全面推广,不但可以提高油田开发效益,还可大幅度降低产能建设所需用地。可以把稳流配水、油气混输、井组增压、区域转油、三相分离的技术进行投入应用,从而压缩以往不可缺少的配水间和计量站,油田地面建设由过去的三、四级布站,简化到一、二级布站,达到节约土地的目的。
4、从产能建设各个工程项目的规划、设计开始,结合油气田长远开发效益,统筹规划井、站、道路、管道部署,从源头上避免用地浪费。在油气田建设中与当地的道路、供电、通信规划相结合,充分利用区域现有的配套设施与资源,减少重复建设,降低用地规模,从而降低油气建设投资。同时,可以通过利用报废井场,重新钻更新井或扩边打加密井,提高土地资源的二次使用效益,进一步盘活存量土地。
三、关于“十二五”节地工作措施的思考
“十二五”节地工作指导思想是合理规划、节约集约用地,提高土地的利用效率,严格土地管理,依法依规用地。“十二五”节地工作的发展目标是占地数量每年控制在7500亩,节地目标是每年节约土地1000亩。按照约束要硬、激励要实、责任要明、监管要严的原则,提高各项政策措施的针对性和可操作性,推动节约集约用地取得明显成效。严格审查调整各类用地规划和标准。强化土地规划的整体控制作用,统筹协调油田建设规划,严格土地使用标准,切实解决用地规模过大、标准过宽、用地过度扩张等问题。大力提高建设用地利用效率。
1、从前期规划选址和设计入手,合理使用土地
新区规划与建设。体现在具体工作中:(1)除钻井井位不能选择外,其它设施的建设,在设计要求允许的情况下,要充分考虑有利于农业生产。(2)油矿基地建设应尽量集中统一,要在“合理、高效”上下功夫。(3)确保生产建设用地,控制非生产用地,控制用地总量。(4)计量站、联合站、变电所之间布局要合理,尽量能选择废弃地、坡地、荒地、滩涂地和低效能土地。(5)油区生产道路要尽量利用自然路,少占耕地。(6)施工部门要严格按设计要求施工,要根据施工项目、工序,合理确定临时占用土地的面积。
老区规划与建设。(1)在老油区正常的生产条件下,施工用地主要是改造与维修,新占地相对较少,此时的工作主要是防止污染的发生。油田开发生产每天产生污油、污水的环节较多,稍不注意就会污染大片农田,给工农业生产都造成很大损失。防污治污工作应列为土地管理的重点。对因长期使用已腐蚀严重的管线,在未造成穿孔刺露之前及时更换、更新,防患于未然。(2)机构改革和企业重组后,有的单位被撤消合并,空闲部分土地和建筑,规划设计部门要优先考虑这些土地的再利用。并在国家法律允许的范围内开展内部土地调整和土地整理工作。(3)进行老区改造,盘活土地,提高土地利用率。
2、油田继续实施“尽可能以占用最少的土地,开采最多的石油”的发展战略,依靠先进的钻井技术作支撑,采用“一场多井”式的丛式井钻井技术。胜利油田的作业区域横跨山东省8个市28个市、县、区,地貌复杂。由于“满天星”式的井位部署和大量的钻井施工及道路开挖,不可避免地要占用大量土地。为了做到既能正常开采石油,又尽可能占用最少的土地资源,有效实现人与自然的和谐发展,必须采取节地新技术。例如:大力研究开发和推广应用丛式井钻井技术,变原来的1个井场1口井为现在的1个井场多口井,在油井口数没有减少的情况下,使井场和道路数量成倍减少。
3、加强土地征用、施工及使用过程的监督巡查。油田规划计划、土地管理处室及各二级单位的土地管理部门,对新建项目用地要从项目的前期规划、设计、征地、施工及投产使用等各个环节实施全过程监督巡查,严格土地的规范使用,防止多占地,滥占地以及违法用地现象的发生。
4、加强土地国情教育,增强土地忧患意识、节约集约意识、责任意识和法律意识,使节地观念深入人心。运用各种宣传手段,大力宣传《土地管理法》、《城乡规划法》、《基本农田保护条例》、《物权法》、《农村土地承包法》等法律法规。教育广大干部职工克服“油老大”的思想,充分认识到土地节约对油田发展的重要意义。
电网建设用地需求量预测方法研究 篇3
电网建设项目在国民经济和社会发展中起着重要的保障和支撑作用, 其建设需要占用大量的土地资源, 而我国土地资源有限, 合理利用土地是保持我国经济社会稳定的基本前提, 电网建设必须确保土地利用的科学合理性, 杜绝土地资源的浪费。因此要尽可能对电网建设用地需求提前进行预测和安排, 纳入各级土地利用总体规划, 保障电网建设项目顺利实施。
1 研究内容及意义
电力行业用地主要是指与电力行业有关的设施, 满足生产 (生活) 必须的各类用地的总称。电力行业用地主要表现为:变电站 (所) 用地, 输变电站线路塔基基础用地, 企业生产和生活用地。由于企业生产和生活用地相对较小且分散, 很难预测, 故本论述主要针对电网建设用地, 电力行业中变电站 (所) 和输变电站线路塔基基础用地进行预测。
通过研究, 协调好电网建设发展与电网建设用地之间的关系, 有利于优化电网建设用地的结构与布局, 提高土地利用的效率, 促进电网建设用地的节约集约利用与可持续利用;有利于解决土地利用总体规划、电网规划、电网建设土地利用专项规划编制中土地利用的重大问题, 为电网建设的发展提供用地保障, 缓解土地利用矛盾;有利于缩短电网建设用地审查周期, 避免频繁规划调整与修改而造成资金浪费。
2 技术路线
电网建设用地需求预测研究涉及到学科多、范围广、问题复杂, 具有很强的综合性、前瞻性和政策性。本研究将采用理论研究与调查研究相结合、定性分析与定量分析相结合、面上分析与典型模拟相结合等多种方法, 利用已有研究资料和成果基础, 进行电网建设用地规模的预测。流程如图1所示。
3 预测方法
3.1 概述
由于电网建设项目的复杂性, 所以预测方案要考虑多方面因素, 预测方法分为:理论预测和调查研究预测。
3.1.1 通过调查研究的方法进行预测
运用调查研究的方法对规划期间电网建设项目用地数量进行大概统计并进行预测分析。
3.1.2 理论预测
(1) 定性预测, 根据电网建设项目的总体情况, 对规划期间的电网建设用地的发展趋势进行预测和判断。
(2) 定量预测, 利用一定的数学模型, 对规划期间电网建设项目用地进行定量分析和预测。
3.2 调研方法预测
3.2.1 调研预测的依据
规划期内涉及到的电网建设项目;
各电力公司 (部门) 上报的电网建设项目。
3.2.2 调研预测步骤
(1) 从各电网公司上报的中长期拟建电网项目中筛选出归属于规划期内的电网建设项目;
(2) 参照各辖区内土地利用总体规划中有关电网建设项目用地比例情况, 对其占地根据实际情况进行分析, 预测估算出较为合理的数据;
(3) 按照辖区和电网类别进行汇总统计, 即为规划期内电网建设用地规模。
3.3 理论预测
3.3.1 定量预测
3.3.1. 1 分解定量预测电网建设用地
根据《电力工程项目建设用地指标》中各等级变电站及输变电站线路塔基用地标准, 运用分解定量预测法分别对其用地进行预测。
(1) 变电站用地需求量预测
变电站 (所) 用地包括500kV及以上、220kV、110kV和35kV四个电压等级。根据电网公司提供的规划期内预建变电站数据, 采用定额指标法进行计算预测。此外, 500 k V及以上交、直流输变电、城乡电网改造建设等电网建设属于国家发展和改革委员会颁布的《产业结构调整指导目录》中的“鼓励类”, 符合国家产业供地政策, 应在土地利用总体规划中予以充分考虑。
在预测计算时, 应充分考虑电压等级的用地特点。重点考虑各电压等级项目选址是否节约用地和减少对耕地的占有、用地标准是否符合国家规范、是否存在搭车用地等。
(2) 输变电站线路塔基用地需求量预测
根据电网公司提供的规划期内的线路数据, 对35kV及以上架空线路塔基 (杆) 用地面积进行计算。
计算定额
根据线路间隔建设塔基的一般原则, 500kV线路平均档距为460m, 每基塔占地200m2;220kV线路平均档距为470m, 每基塔占地150m2;110kV线路平均档距为320m, 每基塔占地60m2;35kV线路平均档距为150m, 每基塔占地16m2;10kV线路平均档距为40m, 每根电杆占地为0.07m2。
计算
根据各电网公司提供的数据, 统计出规划期内35kV及以上拟建电网输电线路, 然后根据计算定额, 对拟建线路塔基占地进行计算统计汇总。
(3) 新增电网建设用地面积汇总
由以上分项预测得到变电站建设项目用地与输变电线路塔基 (杆) 两者面积汇总相加即为规划期内新增建设用地面积。
3.3.1. 2 回归预测法电网建设用地
回归预测是根据变量之间相关关系或因果关系进行预测的方法。回归预测就是根据变量的过去和现在的值, 找出这个变量关系, 并以此推断未来变量可能的数值。根据社会发展态势, 着重选用与电网建设用地规模增减有密切关系的总人口、GDP、固定资产投资三种因素与电网建设用地建立回归模型。运用SPSS统计分析软件构建电网建设用地规模与总人口、固定资产、GDP三者之间的关系模型。
3.3.1. 3 年均增长率法预测电网建设用地
年增长率预测法就是按既往年份电网建设用地年均增长率经验值进行预测。
根据历年电网建设用地规模, 根据年增长率计算公式, 计算出近年来年度增长率, 然后选择某一年电网建设用地规模为基数, 从而预测规划期间各年度电网建设用地总规模。
式中:本年年末/前N年年末:本年年末/前N年年末, 其中, 前N年年末是指不包括本年的倒数第N年年末, n是对括号内的N年资产总增长指数开方, 也就是指数平均化。
3.3.1. 4 时序趋势法预测电网建设用地
随着时间变化, 电网建设用地规模与时间存在函数关系。选用近年来电网建设项目用地数据, 并由这些数据通过软件生成建设用地 (yt) 与时间 (t) 之间时序回归方程, 从而预测未来一段时期建设用地面积。
3.3.2 定性预测电网项目用地
定性预测是预测人员根据自己的经验、理论水平和掌握的情况, 综合各种因素对未来用地趋势情况进行预测。常用的方法有:特尔菲法、比例推算法、主观概率法、历史分析法等。
预测步骤是首先收集历年电网建设用地规模资料、未来经济发展资料、电网规划资料等, 其次选择合适的定性预测方法, 然后对已有数据进行分析、判断和挖掘, 最后对规划期内电网建设项目用地情况进行分析, 从而定性地预测规划期内电网建设项目用地趋势及规模。
4 结论
电网建设用地是建设用地重要组成部分, 其预测结果准确与否会直接影响建设用地规模的确定及土地利用规划的科学制定。本文根据自己工作实践总结了一些方法, 经验证是可行的, 也可作为其他专项用地规划的预测方法使用, 需要注意的由于各种方法使用条件不一, 各有利弊, 因此在使用预测时最好能综合使用, 以期使预测结果更准确、科学。
参考文献
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用地需求 篇4
关键词：燃气需求预测,地均气耗法,城镇用地
0 引言
随着燃气应用技术的日益成熟, 城镇燃气规划重要性不断凸显。为提高城市规划与燃气发展规划的契合度, 更好地评价现状用地的燃气使用水平、估算城镇燃气消耗量、指导城镇规划与燃气规划, 本文提出与城市规划和城市用地紧密结合的城镇燃气需求预测的创新方法, 并通过相关案例分析估算居住用地的“地均气耗”指标。
1 地均气耗概念的提出与分析
1.1 概念提出
如果说人是热量使用的主体, 所有热量消耗来自于人的社会经济活动, 而土地是人类所有活动的基本载体, 也可说是人对热量使用的基本载体。土地本身不消耗热量, 而土地上所承载的人类活动、建筑物及各项城市设施等是真正的热量使用主体, 故土地与热量消耗存在着“承载-被承载”的直接关联, 亦存在着“载体-用气主体-热耗”的间接关系[1]。
根据燃气行业发展现状, 上海市在近20 a~50 a内主要由天然气产热[2]。现假设热量的50%~70%由天然气产生, 结合上述土地与热耗的关系, 也能间接将土地与天然气耗联系起来, 从而提出“地均气耗”的概念:在一定时间内, 为满足人一定经济社会活动的要求, 特定类型的土地大小所消耗的天然气量, 用q来表示。地均气耗的直接表达式为:
式 (1) 中, q为地均气耗, m3/ (m2·a) ;k为转换系数 (天然气产热与总热量消耗的比值) , 取0.5~0.7;Q为某1 a之内的区域内总热耗, MJ;A为区域内土地面积, m2;c为天然气标准热值, 34 727 k J/Nm3~35 564 k J/Nm3。
地均气耗可作为单位土地上燃气消耗水平的一个度量。对于相同类型的土地而言, 在满足一定的人类生产生活的条件下, q值越大, 表明1 a内单位土地面积的燃气消耗量越大;q值越小, 则相反。合理的燃气消耗量并非追求过大或过小的极值, 而是应遵循其经济社会发展规律, 寻求一个合理的区间值;同理, 对于土地的需求与利用, 同样不应过于紧凑或浪费, 也存在一个适度的合理区间值。因此, 对于相同类型的土地而言, 在满足经济社会发展要求的条件下, 地均气耗具有一个合理范围值, 亦可称为标准值区间。
1.2 作用与意义
“地均气耗”概念的提出使得土地跳过了使用能源的主体, 与气耗建立了直接关联。由于一定地域内的城镇生产生活特征具有一定的相似性, 且各类性质的土地上的燃气使用也有一定共性, 故“地均气耗”能较为简便、快捷地作出燃气消耗水平的估算, 其主要具有如下作用和意义:
a) 评价现状用地的气耗水平。随着经济高速发展和能源结构战略调整, 燃气结构将由人工煤气向天然气进行转变, 天然气作为一次能源的利用率将大幅增加, 燃气消耗总量将持续上涨。另一方面, 中国进入快速城镇化发展时期, 城镇建设用地将持续增长。而目前对特定土地上燃气消耗缺乏合理有效的评价体系或标准, 故用“地均气耗”的判别标准, 可界定现状用地的气耗水平, 同时可与标准值进行比较分析, 从而实现现状用地的气耗评价;
b) 估算城镇燃气消耗量。目前天然气需求预测的常规方法是按人均指标进行计算, 而“地均气耗法”是结合城市规划的用地性质、面积进行的燃气量估算, 为气耗的预测提出了新思路。同时该方法结合人均计算方法对区域气耗进行估算, 将提高预测的可靠性, 为燃气发展规划提供依据;
c) 为城镇规划与燃气规划提供依据。在区域城镇体系规划中, 可为区域的燃气设施配置、燃气使用评价等提供基础数据。在城镇总体规划中, 为城镇燃气发展预测、市政基础设施规划配置等提供相应数据[3]。
2 结合燃气需求的城镇土地分类
不同类型的土地具有不同燃气使用及消耗的特点, 相对应的地均气耗值亦有差别, 如农用地和工业用地的地均气耗值相差会很大。因此, 需对城镇土地类型进行科学合理的分类, 以界定不同种类的土地的地均气耗标准值。
对于城镇居民用户, 天然气主要用于炊事和生活用热水的加热, 其用气特点为单户用气量不大, 用气随机性较强;对于工业用户, 天然气主要用于生产工艺热加工, 其用气特点为:用气量较大, 单个工业用户用气较规律, 较均衡, 但由于工业门类及性质繁多, 不同类型和地区工业用地的地均气耗值差别极大;对于公共设施用户, 天然气主要用于餐饮和供热水等, 其用气特点为用气量较大, 小时变化较大[4]。
从对不同用地类型分类的方面来看, 目前除了土地管理法外, 中国国内广泛应用的土地分类方法有两种国家标准, GBJ137-90城市用地分类与规划建设用地标准和GB/T 21010-2007土地利用现状分类。GBJ137-90城市用地分类与规划建设用地标准在规划领域应用较成熟, 与城市总体规划及各类专项规划结合度较高, 而GB/T 21010-2007土地利用现状分类标准制定较新, 对土地分类覆盖较全, 两者在城市规划和土地利用方面各有侧重。
因此, 研究在《土地管理法》的基础上, 结合另外两种标准, 根据燃气使用和消耗的特点将燃气使用有关的用地分为居住用地、工业用地和公共设施用地三大类, 并就居住用地地均气耗进行重点研究。
3 居住用地地均气耗估算
选取上海市中心城范围内几处成熟的、具有代表性的社区作为研究案例, 结合2009年天然气用气量数据对燃气消耗作出分析和估算, 详见表1。
通过估算结果可知, 2009年A新村、B新村、A小区由于其容积率及居民数量相近, 地均气耗估算值也较接近, B小区和C小区由于占地面积较小, 用气量也较小。占地面积和计量用气量基本呈线性关系, 用气量随占地面积的增大而增加。
居住用地上用气量与占地面积呈正相关关系, 其回归公式为:
式 (2) 中, X为地区的占地面积, ×104m2;Y为地区的年用气量, ×104m3/a。居住用地平均容积率按1.4~2.0计, 地均气耗平均值取6.25×104m3/ (×104m2·a) 。
4 结语
为真正做到城市规划与燃气专业技术的结合, 研究创新性地提出了“地均气耗”的概念, 并初步估算了居住用地的“地均气耗”指标, 可供估算各类居住小区和社区的燃气使用需求。除居住用地外, 工业用地和公共服务设施用地的地均气耗指标在有充分的数据后有待进一步研究。“地均气耗”指标体系可应用于燃气需求预测分析, 对常规预测方法作校核、并为城市规划提供依据, 是一种值得推广的燃气需求预测方法。
参考文献
[1]乔路, 李京生.基于小城镇土地利用分类的能耗估算方法研究[J].小城镇建设, 2011 (02) :56-61.
[2]焦文玲, 吴念劬, 马迎秋, 等.上海居民生活用气量指标分析[J].天然气工业, 2008 (01) :143-145.
[3]胡瑛.燃气管网规划用气量预测的设计思路[J].上海煤气, 2005 (04) :11-12, 34.
用地需求 篇5
1 常用方法及其组合预测模型
目前, 建设用地需求量预测方法主要包括:指数平滑法、时序回归预测模型法、时序趋势预测模型法和时序灰色系统理论GM (1, 1) 模型法[1,2,3,4,5,6,7]。因果关系预测方法主要是回归分析, 寻求需求量与一个或多个自变量之间的线性关系, 有助于发现影响和改善需求的关键因素的方法, 但是所得到的回归预测方程往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去许多未考虑的因素。时间序列预测是根据变量自身过去的变化规律来预测未来的变化, 但是这种方法要求时间序列具有稳定的变化趋势。灰色预测方法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法, 最适用于有增长趋势的需求预测[8,9]。组合预测是通过组合多个预测模型, 把多种预测方法所得到的预测结果进行综合, 得到更加全面的有用信息, 有效地减少了单个预测模型的一些环境随机因素的影响, 从而提高了预测的准确度。理论研究表明, 组合预测的预测误差不大于参加组合预测的各个单项预测方法预测误差平方和的最小者。此外, 组合预测具有自动排除冗余方法的功能 (冗余方法的权重为零) [10], 因此组合预测在土地需求预测中大有用武之地。
在组合的形式中, 非线性广义加权平均组合预测能够有效地提高预测的准确度。广义加权平均组合预测模型及其参数估计:设建设用地总面积实际值序列为Y (t) (t=1, 2, …, n) , 对其预测有m种预测模型, 其预测值分别为undefined;j=1, 2, …, m) 。又设m种预测模型的加权向量为W= (w1, w2, …, wm) T, 且满足ETW=1, W≥0, 其中E= (1, 1, …, 1) T, 则有广义加权平均组合预测模型为:undefined。寻求最佳的P与W使组合预测模型具有最好的拟合效果。这是一个二次规划问题, 最优解可通过二次规划方法求解, 求解步骤见文献[11]。
2 苏州市建设用地需求量组合预测研究
2.1 苏州市概况
苏州市位于江苏省东南部, 东临上海、南接浙江, 西抱太湖、北依长江, 是我国的历史文化名城和重要的风景旅游城市, 是长江三角洲重要的中心城市之一。全市土地总面积为8488km2, 建设用地1892.6 km2。2008年全市实现地区生产总值6701亿元, 按可比价计算比上年增长12.5%;工业总产值22103.47亿元, 全社会固定资产投资2611.16亿元。
注:数据来源于苏州市国土资源局《苏州统计年鉴》。
2.2 自回归 (ARMA) 预测模型
由于建设用地总面积具有较为稳定的总体变化趋势, 因此针对这种时间序列数据可根据变量自身过去的变化规律来预测未来的变化。借助Eviews5.0分析软件, 运用AIC、BIC信息准则进行模型选择, 对建设用地总面积最好的ARMA模型为AR (1) , 其预测结果见表2。
注:t=2, 3, …, n。R2=0.98、F=506.27、DW=1.508
2.3 生长曲线模型
近十多年来, 中国经济发展迅速, 沿海经济发达地区用地需求急剧增长。根据国情, 很多地方开始尝试保障社会经济健康发展和保护耕地并重的建设用地需求预测方法。有人将建设用地的预测方法归纳为总量测算法和定额指标法, 《深圳市土地利用总体规划》运用了生长曲线模型预测了特区建成区规模[12]。本文采用Logistic生长曲线模型预测建设用地总面积, 其数学表达式为:Yt=L/ (1+ae-bt) 。式中, Yt为t年建设用地总面积;L为建设用地总面积上限值;a、b为待定参数。根据SPSS15.0, 本文得到的模型为:Yt=37200/ (1+1.3229e-0.1016t) , t=1, 2, …, n。据此模型得到的建设用地总面积预测值见表2。
2.4 GM (1, 1) 灰色预测
GM (1, 1) 是灰色理论预测中应用最广泛的一种。预测模型:设K个时期土地的建设用地面积数列记为y (0) ={y (0) (1) , y (0) (2) , …, y (0) (K) }, 在此基础上对原序列进行一次累加生成新的序列y (1) ={y (1) (1) , y (1) (2) , …, y (1) (K) }, 则GM (1, 1) 模型相应的微分方程:dy (1) /dt+αy (1) =u。式中, α为发展灰数, u为内生灰数。根据GM (1, 1) 理论计算方法, 通过最小二乘法求解参数α、u分别为α=-0.06607、u=1220020, 代入微分方程并解得预测方程为:y (1) (K+1) = (1848409+18466012) e-0.06607K—18466012, K=0, 1, 2, …, n。灰色GM (1, 1) 预测数据不是直接从模型中生成的数据, 而是还原后的数据, 即y (0) (K+1) =y (1) (K+1) —y (1) (K) 。经过还原后对预测结果进行检验, 检验指标c=S1/S2=3.87E-06<0.5, 模型合格, 可用于预测 (式中, S1为原始需求序列与预测需求序列残差的方差, S2为原始需求序列数据的方差) 。预测效果见表2。
2.5 多元线性回归预测模型
据王万茂等[13]的分析, 影响建设用地总面积的主要因素有总人口、人均国内生产总值、工业总产值、全社会固定资产投资。以为建设用地总面积 (Area) 为被解释变量, 总人口 (Pop) 、人均国内生产总值 (GDP/Pop) 、工业总产值 (IG) 、全社会固定资产投资 (Inv) 为解释变量, 建立多元线性回归的数学模型为:
Areat=β0+β1Pop1t+β2GDP/Popti+β31IGp3t +β41Inv4t+β5Areat-1+ut, t=1, 2, …, n
经过Eviews5.0统计分析, 得回归预测方程:
式中, R2=0.997、F=398.74、DW=2.678。经检验该模型已无序列相关与异方差性, 可用于预测, 用回归预测方程得到的预测效果见表2。
2.6 组合预测模型
根据广义加权平均组合预测模型, 将四种单项预测组合, 通过寻优得到当p=6.901时, 广义加权平均组合预测模型的预测误差平方和最小, 此时求得的权重系数W= (0.0053, 0.0358, 0, 0.9589) , 因此得到的广义加权平均组合预测模型为:undefined。我们将它与其他单项预测模型的预测效果作比较见表2。根据平均绝对百分误差指标undefined, 在前四种模型中, 因果回归模型的预测效果最好, 依次是自回归预测模型、生长曲线模型、灰色GM (1, 1) 模型。广义加权平均组合预测能够提高预测的精度。根据各模型的权重, 他具有识别各个预测模型优劣的功能。本例组合预测取得了很好的预测效果。
在实践操作中选择单项预测模型应注意尽量选取不同类型并符合其适用条件的预测模型。基于此, 可以建立预测支持系统, 集成各种常用的预测模型, 再建立不同形式的组合预测模块。在实际应用时, 通过对数据进行一定的处理后调用不同的单项预测模型, 得到单项预测结果, 再输送到组合预测模块中, 最终输出的组合预测结果将具有很高的精度。
3 讨论