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关键词： 土地利用规划   村级   重庆  

摘要： 研究目的:分析编制村级土地利用规划的基本做法,并对编制对象、目标任务、工作重点、模式选择和规划的刚性、弹性等热点问题进行分析探讨。研究方法:实例分析与定性分析。研究结论:村级土地利用规划是对现有5级规划体系的有益补充;村级土地利用规划需要在多约束下寻求效益最大化;编制村级土地利用规划宜采用"上下结合"的工作模式;村级土地利用规划的"刚性"和"弹性"可以协调,方式还可进一步探索、丰富和完善;村级土地利用规划应特别注重各类规划的落地衔接。

关键词： 土地   生态环境   敏感性  

摘要： 以广东省阳江市为例探讨区域土地生态环境敏感性评价指标的确定及土地适宜性分析,研究中运用了GIS技术,解决了传统方法难以进行定量分析的问题,分析的结果较为精确,图件的直观性较好。

关键词： 模糊聚类分析   城镇发展   土地利用规划  

摘要： 城镇发展层次划分对土地利用规划的战略目标定位和发展方向确定具有重要意义。文章应用模糊聚类法来划分城镇发展层次,着重介绍了划分的思路与步骤,并以仙桃市为例加以实证分析。

关键词： 土地利用规划   土地生态安全评价   层次分析法   江苏省沛县  

摘要： 以江苏省沛县土地利用规划的现状数据及规划数据为依据,构建合理的评价指标体系,应用层次分析法确定指标权重,采用综合指数多目标决策模型对沛县的土地生态安全进行测算评价。研究结果表明,沛县的土地生态安全指数2005年为0.549 3,2010年为1.541 4,2020年为2.036 2,指数值明显增加,说明通过对沛县进行新一轮土地利用规划,土地资源的生态安全得到了一定保障。

关键词： 土地利用规划   耕地保护   土地利用总体规划   耕地资源   建设用地   基本农田   耕地数量   保护耕地   各级政府   土地资源  

摘要： 改革开放后,随着中国经济不断发展,对土地的需求量也迅速猛增,但中国人口众多、人均宜农土地面积与世界平均水平有较大差距。如何在促进经济发展的同时保护好珍贵的农地资源,尤其是耕地资源,已成为各级政府和全社会都必须面对的现实问题。

关键词： 土地利用规划   地质灾害   GIS技术   东营市   山东省  

摘要： 运用概率统计分析、GIS空间分析技术等方法对区域地质灾害进行评价,探讨地质灾害对土地利用空间布局的影响及其分区在规划中的应用。研究结果表明:①所构建的地质灾害风险评价系统及其指标体系,整体上能够反映研究区域的地质灾害风险因素特征,统计分析结果较好体现研究区域地质灾害空间分布现状;②提出的基于地质灾害分区的建设用地和农用地的空间布局设计方案更加切合区域土地利用环境特征,具有更强的实践性与针对性。研究结论显示:在土地利用规划中分析地质灾害因素对土地利用空间格局的影响,可进一步提高规划对未来区域土地利用的指导作用。

关键词： 土地利用规划   生态系统服务价值   成都  

摘要： 在引入Costanza的生态系统服务价值理论基础上，参照中国陆地生态系统单位面积服务功能价值表，尝试以生态系统服务价值为评价指标定量评价成都市土地利用总体规划（1997～2010年）对区域生态环境的影响。结果表明，成都市的生态系统服务功能价值将从1996年的115．06亿元增加到2010年的115．99亿元，净增加值为0．93亿元。土地利用变化的生态价值呈上升趋势，表明该市的土地利用规划基本是合理的，其实施对区域生态环境的改善具有一定的促进作用。

关键词： 土地利用规划   环境影响评价   综述   机制模型   理论框架  

摘要： 土地利用规划环境影响评价(LUPEA)是在环境影响评价和战略环境评价的基础上发展的,目前依然处于初步阶段。通过对LU-PEA内涵及边界界定、土地利用规划环境影响评价解决框架、评价指标体系构建、土地利用污染物长期多源扩散机理与模型、空间信息技术应用等方面的系统回顾与总结,综述了LUPEA理论与应用的发展过程,指出LUPEA理论研究与实证应用中存在的问题以及未来的发展趋势。

关键词： 土地利用总体规划   弹性   土地利用规划   适应性   操作性  

摘要： 近年来，我国土地利用总体规划的编制与实施取得了很大成就，但“刚性有余、弹性不足”的问题较突出。如何增强土地利用规划的适应性和前瞻性，制定具有弹性和更具操作性的规划，是新一轮土地利用总体规划修编中迫切需要解决的问题。

关键词： 多目标优化   土地利用规划   遗传算法  

摘要： 针对土地利用过程中的多目标规划问题,利用遗传算法的并行机制和全局优化性能,采用基于遗传算法的多目标求解方法,获得一定数量的非劣解,从而为决策者进行决策提供依据。通过一个实例分析,结果表明,使用该法可以得到一定数目的非劣解,为决策选择提供了可进行比较的方案,比常规的加权多目标求解法具有更好的决策效果。