一般在论文里，都要求有一至二个英文文献。我给你几个参考。都是有关信息系统的参考文献。
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曲晨晓
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摘要：在总结河南省部分县（市）土地开发整理规划编制工作的基础上，运用GIS和VBA平台，完成土地开发整理基础数据、潜力调查数据和潜力评价的自动处理，实现土地开发整理规划编制的信息处理系统自动化。
关键词：GIS；VBA；土地开发整理；规划
1 基于 GIS 和 VBA 的土地开发整理基础研究
1.1 基础数据自动处理在VBA 中的编程实现
规划起始将收集到大量的基础数据，而这些数据在提交时并不能保证统计口径和数量单位的完全一致，部分数据甚至可能与实际相差甚远。在基础数据录入计算机后，手工校核将耗费大量的时间和人力，并且不能完全保证校核结果的正确性。而计算机具备强大的数据存储和计算功能，通过编写专门的处理工具，可以实现基础数据的自动处理。下面以河南省新安县土地利用现状数据数量单位的转换为例，介绍VBA技术的应用。
自1991年土地利用现状详查以来，新安县国土资源管理部门一直以“亩”为单位统计各类土地的面积，而本次土地开发整理规划面积单位统一采用“公顷”制，所以，有必要将土地利用现状数据单位统一为“公顷”。在处理这些数据时，采用Excel电子表格系统的二次开发工具，编写“批量转换”应用程序，可以快速准确地对这些数据进行大批量的整理。
1.2 规划区域权属图库的快速构建
权属图库是土地开发整理规划工作中用于提高工作效率和编制精度的一项中间成果，在土地开发整理潜力研究和土地开发整理规划成果图制作方面意义重大。该图库以行政村为基本空间单元，以行政村的地名属性为基本属性单元。
权属图的制作在MAPGIS输入编辑子系统中并不复杂，只要底图精度有保证，提取行政界线后再拓扑重建，很快就能创建出图形文件，关键是每个区图元还要具备“行政村名”属性后才能满足后续工作的要求。手工为每一图元录入属性是一个传统的建库方式，但要为全县上千个区图元一一录入属性，不仅耗时，而且容易出现录入的属性与图面注释不相符的错误。MAPGIS输入编辑子系统中“点注释赋为属性”和“LABLE 与区合并”功能可以极大的简化工作，实现地名属性自动录入。技术流程如下：提取地名注释为独立点文件→为点文件创建地名字段→点注释赋为点属性→关闭点文件→LABLE与区合→保存区文件。
1.3 规划区域地形条件研究
地形是影响土地开发整理活动的一项重要因素，比如在坡度＞25℃的地段，盲目的开发极易造成水土流失；另外，地形条件的好坏对土地开发整理投资规模影响巨大，坡度对土地开发整理的影响更为显著。所以，有必要对规划区域的坡度进行研究和分类，以便做出更科学的规划决策。
基本上所有的GIS软件都具备坡度分析的功能，MAPGIS的DTM分析子系统对地形图质量要求不高，但分析结果精确，是较好的坡度分析工具。下面以河南省洛阳市吉利区地形分析为例，描述GIS技术在坡度研究中的应用。
吉利区地形图比例尺为1∶10000，与土地利用现状的基本图件——1∶10000分幅现状图完全对应；测绘时间为1986年，具备一定的时效性。坡度研究就以该图为依据，首先把1∶10000地形图扫描矢量化为MAPGIS线文件（记录等高线数据）和MAPGIS点文件（记录高程点数据），并使用MAPGIS输入编辑子系统高程自动赋值功能为等高线添加高程属性；然后运行MAPGIS的DTM分析子系统，装入等高线文件，由系统自动检查等高线错误并修改完善；再设置足够小的微分将等高线栅格化（设置较小微分的目的是使栅格化结果更平滑），栅格化结束会自动生成可供DTM系统分析的GRD数据。这时可以使用DTM系统的格网坡向坡元图绘制功能输出全区的坡度分级图，还可以使用格网立体图功能生成直观的立体模型。
坡度分级图和前面制作的权属图库进一步叠加分析，还可以生成全区各行政村的所属坡度级别和立体格网图。这项地形分析成果将为规划决策提供很有价值的基础依据。
1.4 规划区域农民收入基础数据库的建立
农民人均年纯收入是度量经济实力的重要指标，土地开发整理项目尤其是村庄整理项目能否实施，与该项指标关系密切。
农民收入数据录入计算机后，可以借助Excel等数据分析软件进行数量上的研究。但是，要想获得直观的区域对比以及进一步实现区域划分，还需要GIS技术的帮助。将农民收入数据和行政区图挂接后，将可以实现真正地理意义上的分析研究。
MAPGIS平台具备外挂数据库的功能，可以借助合适的关键字，将数据结构不太复杂的农民收入数据挂入图形。
借助MAPGIS属性管理子系统，使行政区图外挂关系数据库中已存在的农民收入数据。技术流程如下：规范整理农民收入属性表格→保证图形文件与表格文件存在可以连接的关键字段→打开MAPGIS属性管理子系统→执行连接表格功能→保存图形文件。
1.5 相关规划中土地开发整理限制区的判别与提取
一般情况下，各地林业部门会进行退耕还林评价并划定生态退耕区域；水利部门对一些重要的内河航道和泄洪区域也有禁止搞建设项目和开垦农田的规定；在交通部门“十五”计划中，重点建设项目的通行区域自然也不宜安排土地开发整理；1997～2010年土地利用总体规划划定的旅游用地、城镇建设用地等用途管制区，进行土地开发整理则会违背用途管制规则。这些不宜进行开发整理的区域虽然可以在图纸上找到明确的位置和边界，但在各部门小比例尺的规划图上，目视判定和手工划界的误差显而易见。借助MAPGIS强大的空间分析功能，将可以避免这种误差。
（1）将各部门包含土地开发整理限制区的规划图件扫描矢量化入计算机，图形坐标系统校正完毕后，在MAPGIS输入编辑子系统中录入各类限制区的属性。
（2）打开MAPGIS空间分析子系统，调入限制区文件和原已制作的权属图库区文件，执行区与区的判别分析，将把相关规划限制区的属性赋给所在的区图元。
2 土地开发整理潜力调查数据库的构建
2.1 借助MAPINFO 和VBA 实现图形与属性的完整挂接
实践表明，数据结构复杂、数据量巨大的属性表很难挂进图形，这个缺陷在河南省部分县（市） 1∶10000土地利用现状建库工作中已经被充分证明。为解决上述问题，本文尝试借用MAPINFO强大的属性管理功能。
作为桌面型的GIS平台，MAPINFO的空间数据结构或许并不如MAPGIS完美，但基于关系型数据库的设计使该系统与一般属性数据格式几乎完全兼容。在规划建库实践中，本文总结出以下挂库流程：①清除调查数据表中的特殊格式，比如合并单元格、带公式单元格等；②把数据表存为DBF格式；③使用MAPGIS/文件转换子系统，转换MAPGIS图形文件为MAPINFO交换格式；④在MAPINFO中把交换格式文件转为MAPINFO内部格式；⑤把DBF数据表装入MAPINFO工作区；⑥使用MAPINFO“更新列”功能，挂接属性表与图形表；⑦转出挂好的图形表；⑧使用MAPGIS文件转换子系统把交换格式图形还原为MAPGIS格式并保存；⑨检查挂好的图形文件有无变形和属性丢失。
需要说明的是，MAPINFO与MAPGIS两个平台的数据结构毕竟不同，在频繁转换图形格式的过程中也许会出现图形变形和丢失，这种缺陷可以用整图变换的方法来避免。
2.2 农田整理潜力调查数据库的建立
农田整理潜力调查表的基本格式如下：行政村、隶属乡镇、农田面积、零星地、辅助地。为完整存储农田整理潜力调查数据并最大程度的减少存储空间，图形文件的数据结构应设计为表1。
表1 农田整理潜力调查区属性结构
在MAPGIS属性管理子系统中为权属区文件创建上述属性结构，然后保存文件，并打开存储有补充调查数据的表格文件；这时采用上述挂库方法即可开始挂库；属性挂接完毕，农田整理潜力调查数据库即建成。
2.3 村庄整理潜力调查数据库的建立
村庄整理潜力调查表的基本格式如下：行政村、隶属乡镇、村庄面积、农村人口、期末人口、闲置土地、用地标准。为完整存储村庄整理潜力调查数据并最大程度的减少存储空间，图形文件的数据结构应设计为表2。
表2 村庄整理潜力调查区属性结构
2.4 土地开发潜力调查数据库的建立
经规范整理后，土地开发潜力调查表可转换为如下格式：行政村、隶属乡镇、宜开发面积、增加农用地、增加耕地。为完整存储土地开发潜力调查数据并最大程度的减少存储空间，图形文件的数据结构应设计为表3。
表3 土地开发潜力调查区属性结构
3 基于 GIS 的土地整理潜力评价
3.1 农田整理潜力研究模型
农田整理潜力就是指耕地整理后可以新增耕地的潜力，该潜力来源于农田中零星未利用地和辅助生产设施用地的缩减与转化，基于以上思想，将耕地整理潜力测算模型制作如下：
a＝k－a′；Δs＝a×s
式中，a为增加耕地系数；k为零星未利用地、辅助设施用地占农田比率；a′为标准农田系数；Δs为可增加耕地面积；s为农田面积。
模型中各项参量存储在补充调查数据库中，要获得潜力测算结果，只需采用合适的GIS数据库查询工具。MAPGIS空间分析子系统具备基本的属性运算功能，可以满足潜力测算的要求。执行查询只能求出Δs，经过多次使用双属性四则运算，最终可获得耕地整理潜力。
测算出农田整理潜力后，还需要对所有耕地整理潜力评价单元进行潜力级别的划分，该环节可以在MAPGIS输入编辑子系统中，组合使用“根据属性赋参数”、“根据参数赋属性”等命令来实现。
3.2 村庄整理潜力研究模型
村庄整理潜力即是对村庄用地进行整理后增加农用地尤其是耕地的空间。村庄潜力来源于农村人口的转移和人均建设用标准的下降。村庄潜力测算模型可以制定如下：
Z＝ΔS×K；ΔS＝S0 －St；a＝Z/S0；St＝B×Qt
式中，Z为增加耕地面积，K为标准比率，ΔS为增加农用地面积，S0 为规划基期农村居民点面积，St为规划期末农村居民点面积，a为增加耕地系数，B为规划人均用地标准，Qt 为规划期末农村人口数。
模型中各种参量存储在前期工作所建立的GIS数据库中，可以使用GIS属性运算工具进行查询处理，以获得村庄整理潜力。
在测算村庄整理潜力时，采用MAPINFO的SQL查询功能。执行查询将获得所有村庄潜力评价单元增加耕地、增加农用地和增加耕地系数等潜力测算结果。通过执行类似的SQL查询语句，同样可以实现村庄整理潜力级别的划分。
3.3 土地整理潜力汇总结果的输出
上述各类潜力研究均在GIS环境下进行，获得的研究结果仍然存储于GIS数据库，而GIS在文字和表格编辑方面并不具备优势，为了便于进一步数据分析和成果输出，需要把GIS数据库中的潜力数据输出为独立的电子表格，而不是仍然依附于图形数据。
MAPGIS的属性管理子系统在海量属性数据管理方面存在一定的稳定性问题，并且很难与其他属性数据库系统顺利对话。借助MAPGIS的另一子系统“报表定义”，可以弥补属性管理系统的不足，避免字段丢失：①把GIS数据库中包含潜力评价属性成果的图形文件调入MAPGIS属性管理工作区，转换为MAPGIS内部属性表文件——WB格式，该转换不必设置ODBC；②打开MAPGIS报表定义子系统，使用其属性转文本的功能，把WB表文件进一步转换为特定的数据库自由表，这样就完成了潜力数据的输出；③使用Excel等电子表格系统就能制作出格式美观的潜力汇总表。
在河南省部分县（市）土地开发整理规划的编制过程中，MAPGIS、MAPINFO等GIS软件被充分利用，Excel和Word等办公软件中的VBA开发工具也显示了强大的数据处理优势。GIS软件和VBA技术相结合，部分实现了规划信息处理自动化，也使一些人工难于处理的问题得到了较好的解决。
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摘要：本文以南岸区为例，根据人口预测模型和人均建设用地指标预测城镇建设用地需求规模；通过指标因子网格（Grid）空间模拟，采用综合指数法求取网格综合城镇建设用地适宜性指数；以地理事物相近相似原理，以城镇建设用地需求规模为控制，以地理信息系统为支持，通过网格合并预测城镇建设用地规模范围。研究表明，采用基于综合城镇建设用地适宜性指数计算机自动获取建设用地范围边界具有较高的科学性和实用性，可为土地主管部门和土地利用总体规划建设用地布局提供决策支持。
关键词：网格；适宜性指数；空间模拟；南岸区；重庆市
1 研究区域概况
南岸区位于重庆市都市圈内，地处长江以南，介于东经 106°31′～106°48′、北纬29°27′～29°38′之间，全区面积261.08km2。2004年全区总人口526787人，其中农村人口占22.76%，城镇人口占77.24 %，人口密度为2020 人/km2。南岸区地貌属川东平行岭谷的一部分，在区境内自西向东有四条背斜和三条向斜，背斜成山，向斜则形成以丘陵为主的谷地，构成了本区低山、丘陵、平坝的地貌组合特征。全区最高海拔681 m；最低海拔157m，相对高差524m。2004年末农用地总面积15600.19hm2，占全区土地总面积的59.83%；建设用地总面积7649.18hm2，占全区土地总面积的29.33%。其中，城市用地2714.54hm2，占居民点及工矿用地的37.67%；建制镇用地229.03hm2，占居民点及工矿用地的3.18%；农村居民点用地1924.45hm2，占居民点及工矿用地的26.71%；独立工矿用地2036.13hm2，占居民点及工矿用地的28.26%；特殊用地301.25hm2，占居民点及工矿用地的4.18%；交通运输用地面积380.59hm2，占建设用地面积的4.98%；未利用地总面积2826.94hm2，占全区土地总面积的10.84%。南岸区2004年土地资源利用结构中，农用地、建设用地和未利用地的比重为59.83∶29.33∶10.84，以农用地为主。
2 城镇建设用地规模测算
城镇建设用地规模的大小应与人口规模、产业规模、经济规模相适应，同时还受土地利用条件、地形地貌等自然条件的限制，因此，预测城镇用地规模应从实际出发、因地制宜、量力而行，规模适度，不可贪大求全，致使城市无限制膨胀，造成土地资源的浪费。考虑到区域经济发展受许多非确定因素的影响，预测城镇发展空间时也应适当超前，留有余地，增强预测结果的可操作性。城镇建设用地应走内涵挖潜和适度外延扩大相结合的集约型道路，必须首先挖掘各种闲置土地和利用不充分、不合理的土地用于城镇建设；城镇空间的扩展，尽量少占或不占耕地。
2.1 人口预测
人口预测的方法一般有指数增长法、回归预测法、逻辑斯第函数预测法、人口年龄推算法等，根据县级土地利用总体规划规程，一般采用指数增长法进行人口预测，预测公式如下：
P＝P0 （1 ＋K）n ＋nΔP （1）
式中，P为规划目标年的总人口数；P0 为规划基期年的总人口；K为规划期人口自然增长率；n为规划年限；ΔP为规划期间平均每年人口机械增长数。
根据统计数据，南岸区历年人口自然增长率为1.6‰左右，到2010年，南岸区的人口增长速度不会产生大的波动，因此取K＝1.6‰。由于南岸区社会发展迅速，人口机械增长速度较大，根据多种统计数据，近年机械人口增长速度保持在82093人/年，因此到2010年，南岸区人口数量将达到1024420人。
2.2 城镇人口预测
2004年南岸区总人口526787人，城镇化率为77.24%，城镇人口406883人。根据统计数据，南岸区城镇人口的自然增长率为1.6‰，通过农转非、区外人口迁入等形式，每年增加城镇人口 68171 人，依公式（1）计算 406883×（1 ＋1.6‰）6 ＋6×98171＝819629，预计2010城镇化率将达到80.00%，通过历年城市水平现行模拟预测所得到的结果为80.60%，大致相似，因此本次研究取2010年南岸区城市化水平为80.00%。
2.3 城镇建设用地需求量预测
建设用地需求量的定量预测方法通常有趋势预测法、回归预测法和定额指标预测法。趋势预测法是根据土地的实际需求量随时间的变动规律来外推今后的土地需求量，通常以时间t为自变量，土地需求量为因变量建立趋势线方程，其一般形式为
。趋势线方程通常有直线方程、二次曲线方程和指数方程。回归预测法是根据变量之间的相互关系，利用其他变量的已知值来推断预测变量的值，是通过表明两个或几个变量之间关系的数学方程式进行预测的一种方法。因此，应用回归预测法同时需要两组时间顺序相同、相互关系密切的时间序列。定额指标法是一种简便、准确的预测方法，主要是运用城市人口预测结果，以部颁人均用地限额为定额指标计算用地需求量。根据南岸区建设的实际和集约用地要求，在选用指标级别时，尽量选用较为宽松的人均用地指标。
2.3.1 人均城镇建设用地指标
南岸区现状人均城镇建设用地指标2004年为72.32m2/人，本研究选用城镇建设人均用地规划指标2010年为87m2/人，能够满足城镇发展需要。
2.3.2 规划城镇建设用地面积
819629 人×87 （m2/人）/10000＝7130.77hm2，规划新增加城镇建设用地面积 Sc为4186.93hm2。
3 建设用地扩展范围预测
城镇用地总体布局就是在城镇性质、规模以及规划期间主要的建设项目和有关总体规划的经济技术指标已经确定的情况下，在城镇用地评价和选择的基础上，对规划期内城镇布局形式和各项建设统筹安排、合理布局，制定出科学的用地布局方案。本次研究通过指标因子网格（Grid）空间模拟，采用综合指数法求取网格综合城镇建设用地适宜性指数；以地理事物相近相似原理，以城镇建设用地需求规模为控制，以地理信息系统为支持，通过网格合并预测城镇建设用地规模范围。
3.1 建设用地扩展范围影响因素
建设用地的选择就是依据城镇用地适宜性评价结果和城镇用地可持续利用的要求，合理的确定城镇的具体位置和建设用地扩展范围。影响建设用地扩展范围的因素多种多样，主要包括以下几个方面。
（1）地貌条件 地貌条件影响城镇的分布位置、平面结构和空间布局，同时不同的地貌条件还影响各项建筑物的用地布置和工程设施的建设。主要参考指标包括地表破碎度、坡度、地貌部位、地貌类型等。
（2）地质水文条件 由于地质构造和土层的自然堆积情况不一，因而对建筑物的承载能力造成差异；不同的水文条件影响城镇的发展规模和安全问题。主要参考指标为：地层岩性、地质构造、降水、河网密度，河流洪水位等。
（3）社会经济条件 城镇用地规模和扩展范围必须从城镇用地布局现状出发，按照国民经济和社会发展的需要、城镇用地功能组织及城镇景观建设的要求，统筹安排、合理布局。因此影响城镇建设用地布局和扩展的因素主要包括如下社会经济条件：区域现状路网密度、区域规划路网密度、现状城镇建设用地规模影响度、土地利用类型、单位固定资产投资新增建设用地面积等。
3.2 建设用地扩展范围预测方法
建设用地扩展范围预测首先将研究区域在一定尺度下进行网格划分，针对不同的网格进行城镇用地适宜性评价，形成区域城镇建设用地适宜性评价结果；其次，以新增建设用地规模为控制，采用基于网格数据处理技术的计算机自动搜索方法获取城镇建设用地扩展范围。
3.3 建设用地扩展范围预测结果
3.3.1 城镇建设用地适宜性评价
应用层次分析法和特尔菲法，确定研究区域城镇建设用地适宜性评价指标和各指标权重，如表1。
表1 城镇建设用地适宜性评价指标权重值
应用地理信息用空间数据模拟方法，以地面100 m 网格精度将各评价指标在研究区域内进行连续分布模拟，得到区域标准化后指标数据在研究区域内的连续分布值，如图1为研究区内地表破碎度模拟。
应用综合指数法对研究区域城镇建设用地适宜性以地面分辨率为100 m 网格单元进行综合评价，每一网格单元适宜性综合指数计算公式为：
图1 地表破碎度模拟 （图中值越高，破碎度越大）
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
式中，Pi为第i个网格单元城镇建设用地适宜性综合指数；Vj 为各项指标权重；X′j为各网格单元评价 j 项指标标准化后分值，m 为指标项数；n 为流域内所划分的网格单元个数即CELL 的个数。
通过地理信息系统空间数学运算，得到南岸区城镇建设用地适宜性综合指数分布图（图2）。
图2 南岸区城镇建设用地适宜性综合指数分布
3.3.2 预测结果
以地理事物相近相似原理为基础，应用VB6集成开发环境和ESRI公司的Arc Objects组件系列开发自动分区程序模块，分区的计算机编程实现流程如图3。
图3 确定城镇建设用地扩展范围算法流程图
（1）确定城镇建设用地地块的最小面积 Smin，凡是小于Smin的地块应当被合并。
（2）以评价单元为最小的合并对象，将其合并到邻域内最相似的适宜性类型区，如果邻域内有多个相似的地块，则合并到其中面积最大的地块内。
最后将合并对象以评价单元面积的整数倍进行增加，直到城镇建设用地最小的地块面积都不小于Smin时，且总面积为预测需增加的建设用地时，中止循环并输出区域城镇建设用地分区图（图4）。
由图可知，南岸区未来城市发展重点在长生桥镇，南山和东部区域应作为生态保护区，不适宜城市发展，这与传统方法所作的土地利用总体规划基本一致。在城镇建设用地扩展方向上，本次研究结果表明，南岸区主要向北发展，重点发展中部，兼顾小城镇规模，在发展茶园新城区的同时，必须给各建制镇预留城镇建设用地指标。
图4 南岸区城镇建设用地扩展范围预测结果
4 结论
通过研究可得到如下结论：
（1）应用空间数据模拟技术，可以直观地表达间断地理现象的区域空间分布趋势，为数学模型分析提供了可靠的数据支持。
（2）采用基于网格数据处理技术的计算机自动搜索方法获取城镇建设用地扩展范围，为土地利用规划中划定城镇建设用地及其他用地类型范围提供了较为科学的技术支撑，使规划中建设用地的布局更科学、合理。
（3）通过本项研究，将土地适宜性评价和土地利用规划有机地忸结合起来，为未来土地利用规划在方法上做了有益的探索。
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