基于GIS空间分析法的城镇土地定级指数计算模型研究

围绕基于障碍物的城镇土地定级指数计算模型的优化展开。运用GIS空间分析法解决了基于障碍物的城镇土地定级指数计算问题,使城镇土地定级结果更为合理。同时,以武汉市蔡甸区为例,对模型进行了验证研究,证实了该模型具有较优的应用性。

农用地基准地价评估中地价与定级指数的数学模型研究——以河北省深州市为例

地价模型构建的基本理论是基于农地价格与其综合质量存在着一定的相关性。农地的综合质量是农用地自然、经济和社会因素的综合体现,即定级指数。定级指数反映了农用地的适宜性及其生产力水平的高低,地价是农用地质量的货币表现形式,也是综合质量的体现。从理论上来讲,两者应具有一定的相关性。但从研究区的样本数据计算结果来看,两者之间呈弱相关,所以对传统的模型法进行创新,并与样点地价平均法进行对比验证。

定级指数模型法在农用地基准地价评估中的应用——以河北省深州市为例

针对我国目前在农用地估价中所存在的问题,以深州市农用地基准地价评估为例,采用定级指数模型法,构建整体样本和分级别样本农地的五种模型,并且在建立模型的同时引入一个反映农户技术管理水平的因子--产投比,来消除农户间技术与管理水平差异,对不同数学模型进行对比研究,最终确定一个合理的基准地价.为宗地的估价提供基础数据,为农用地估价体系走向合理化科学化提供参考,促进土地市场走向规范化、法制化.

基于GIS的山区农用地定级方法研究

为探索提高山区县级农用地定级结果精度,以柞水县为例,基于GIS技术,运用特尔菲法及直线法、缓冲区法和最短路径法,建立定级因素体系,采用相应方法对各因素进行赋分和量化,在此基础上求算定级指数,初步划分农用地级别,通过级差收益检验、相关性检验及相关专家论证确定级别划分结果。研究结果表明,该方法可快速、准确划分出农用地级别。研究结果可为山区农用地定级的开展提供思路和参考方法,也可为全面掌握和科学量化农用地质量、促进其合理利用提供科学依据。

山区县域农用地定级修正法处理中数据不确定性问题研究

结合修正法数据处理过程与误差传播定律,运用定性与定量分析方法,探讨分析山区县域农用地修正法定级处理中的数据误差来源及其传播不确定性问题.得出初步结论为:在山区县域农用地定级中,选用修正法的必要条件是要有与定级要求严格相同的空间比例尺精度的分等成果数据作为修正基础,否则将会出现定级数据处理过程中,因数据误差传播使得评价定级成果数据质量存在诸多不确定性而难于给出明确的精准评判,从而影响着修正法定级成果在农用地估价成果应用于具体土地管理工作时的有效性及可靠性.

广东省平远县耕地修正法定级研究

采用修正法对影响耕地质量的区位因素、耕作便利因素和土地利用因素进行了系数修正，分别以指数衰减法、线性衰减法和区域赋值法（或最大一最小值法）确定点状因素、线状因素和面状因素在全县范围内的影响距离和各定级单元的作用分值。结果表明，一级、二级和三级城镇及农贸市场的影响距离均分别为39．03、20．00和12．02km，而一级、二级和三级道路通达度的影响距离分别为25．50、9．00和6．50km，各定级单元的作用分值为1～100；区位因素、耕作便利因素和土地利用因素修正的权重系数分别为0．40、0．35和0．25，全县耕地的定级指数为426．0～7951．4；依定级指数的频率分布图划分为4个耕地等级，其定级指数区间分别为≥4419．8、2657．3～4419．8、1419．8～2657．3和≤1419．8，分别占全县耕地总面积的比例为9．24％、36．01％、43．02％和11．74％．

农用地级别划分的常用方法比较

研究目的:对定级指数确定后的农用地级别划分的常用方法进行比较分析,为农用地定级工作的开展提供借鉴。研究方法:统计分析法,实证研究法。研究结果:(1)数轴法仅适用于定级单元数较少时的级别划分;(2)定级指数频率曲线法所分级别,随着组数n逐渐增大而增加,到一定程度后可分级别将保持不变;(3)定级指数频率曲线法和等间距法划分级别存在的差异仅限于一个级别;(4)定级指数频率曲线法对于定级指数区间中值附近的单元,划分的土地级别较为准确;(5)采用等间距法,级别内单元数量较为平均,可划分的级别数量决定于组距;(6)等间距法对分布于定级指数较高或者较低的定级单元划分的级别较为准确。研究结论:3种常用的级别划分方法适用的条件和参数选择均不同,应根据定级指数的具体情况,选择合适的级别划分方法。

Reconstruction of Non-Bandlimited Functions by Multidimensional Sampling Theorem of Hermite Type

In this paper, we prove that under some restricted conditions, the non-bandiimited functions can be reconstructed by the multidimensional sampling theorem of Hermite type in the space of Lp（R^n）, 1 〈 p 〈 ∞.