Анализ и прогноз земельных ресурсов города Краснокамск

Министерство сельского хозяйства Федеральное государственное образовательное учреждение Высшего профессионального образования

«Пермская государственная сельскохозяйственная академия им. академика Д.Н. Прянишникова»

Факультет заочного обучения Кафедра земельного кадастра

Контрольная работа

По специальности «Городской кадастр»

«Анализ и прогноз земельных ресурсов города Краснокамск»

Выполнила студентка 4 курса Шифр ГУ — 11 — 2423

Сорокина М.О.

Проверил преподаватель Денисова Надежда Сергеевна Пермь 2014

• Введение
• 1. Характеристика использования земельных ресурсов города
• 2. Анализ перераспределения земельных ресурсов города по видам целевого использования
• 3. Прогноз земельных ресурсов города Краснокамск методом экстраполяции
• Список литературы
• Введение
• Земельный кадастр содержит большой объем данных, поэтому необходимо использовать статистические приемы обработки земельно-кадастровой информации. Существует три способа представления кадастровой информации:

— текстовая;

— графическая;

— табличная.

Земельно-кадастровая информация кроме текста должна содержать таблицы. Существует несколько видов таблиц:

— математические — имеют табличную форму и содержат постоянную информацию;

— статистические — содержат сводную числовую информацию, исследуемую совокупности по одному или нескольким признакам, взаимосвязанных логикой анализа.

Современные анализы земельно-кадастровой информации не мыслимы без графического отображения.

Графический метод отображения земельно-кадастровой информации это метод условных отображений земельно-кадастровой информации при помощи геометрических линий, фигур и точек. Статистические графики по форме делятся на:

1. Линейные (статистические кривые);

2. Плоскостные (столбчатые, полосовые, точечные и др.);

3. Объемные (поверхностного распределения).

По способу построения графики делятся на:

1. Диаграммы (ленточные, круговые, столбчатые);

2. Картограммы (фоновые, отображающие относительные данные, точечные, отображающие абсолютные величины) дает возможность графически отобразить более сложные земельно-кадастровые данные.

3. Картодиаграммы (сочетание картограмм и диаграмм, что помогает отобразить сложные процессы).

Цели:

1. Познакомиться и освоить простейшие приемы обработки статистической информации.

2. Использовать статистические приемы для систематизации и обработки земельно-кадастровой информации.

3. Провести анализ использования земельных ресурсов города с применением статистических приемов, сделать выводы.

4. Разработать прогноз земельных ресурсов города методом экстраполяции, сделать выводы.

Задач:

Используя графический, текстовый и табличный способы:

1. Провести анализ земельных ресурсов города по видам целевого использования за последний год наблюдения, представить структуру;

2. Представить структуру земельных ресурсов города графически;

3. Провести анализ распределения земельных ресурсов города по видам целевого использования (в гектарах, в процентах) за период с 1995 по 2005 годы.

4. Представить график изменения структуры земель города по видам целевого использования с 1995 по 2005 годы.

5. Провести анализ изменения структуры земельных ресурсов города в 2005 г. по отношению к 1995 г.

6. Представить изменения графически, используя различные виды диаграмм — круговые, столбчатые, ленточные и др., сделать выводы.

7. Разработать прогноз изменения структуры земельных ресурсов города по видам целевого использования методом экстраполяции. Расчеты сопроводить графиками. Сделать выводы.

Исходная информация — Студенту выдается характеристика земельных ресурсов города. Работа выполняется в программе Exsel.

1. Характеристика использования земельных ресурсов города

Город Краснокамск располагается в Пермском крае, площадь земельных ресурсов в границах города составляет 5870 га. Структура земельных ресурсов по видам целевого использования представлена в таблице 1.

Таблица 1. — Структура земель города по видам целевого использования на 01.01.2005 г.

Диаграмма 1 — Структура земель города по видам целевого использования на 01.01.2005 г.

Вывод: Из таблицы 1 видно, что земельные ресурсы города на 2005 год 5870 га, из которых наибольшую площадь занимают земли лесного фонда (2392 га), а наименьшую — земли водного фонда (25 га).

Для наглядности структура земель города по видам целевого использования на 01.01.2005 г. представлена в графическом изображении на Диаграмме 1.

Из рисунка видно, что основная доля земельных ресурсов приходится на земли лесного фонда — 40,75%.

2. Анализ перераспределения земельных ресурсов города по видам целевого использования

экстраполяция земельный ресурс город

Одной из важнейших задач при анализе земельно-кадастровой информации является изучение объекта во времени. Эта задача решается при помощи составления и анализа рядов динамики. Ряд динамики представляет собой числовые значения определенного показателя во времени. В зависимости от вида показателя ряды динамики подразделяются на ряды абсолютных и относительных величин. Также различают моментные и интервальные ряды.

Моментным называют ряд, уровень которого характеризует величину показателя по состоянию на определенный момент времени.

Интервальным называют ряд, уровень которого характеризует величину изучаемого показателя за определенный период времени.

Изменения, произошедшие в площадях земель по каждому из представленных видов целевого использования за период с 1995 по 2005 год, представлены в таблице 2, в гектарах и в процентном отношении.

Таблица 2. — Распределение земельных ресурсов города Краснокамска по видам целевого использования за период 1995 — 2005 год.

Вывод: На основании этой таблицы можно проследить за изменениями, происходящими с земельными ресурсами за 11 лет по площадям, что помогает проанализировать динамику изменений земельных ресурсов города.

Земельные ресурсы города Краснокамска в течение 11 лет претерпевали изменения. Изменение площадей в разрезе по каждому виду целевого использования представлено на рисунках 1 — 6.

Рис. 1 — График изменения площади земель жилой и общественно деловой застройки за период 1995 — 2005 гг.

По графику видно, что в период с 1995 по 2005 годы площадь земель жилой и общественно деловой застройки постоянно увеличивалась.

Рис. 2 — График изменения площади земель общего пользования за период 1995 — 2005 гг.

С 1995 года площадь земель общего пользования растет. В 1997 году наблюдался резкий скачек земель общего пользования.

Рис. 3 — График изменения площади земель сельскохозяйственного использования за период 1995 — 2005 гг.

В периоды с 1995 по 2005 гг. площадь земель сельскохозяйственного использования стабильно уменьшалась.

Рис. 4 — График изменения площади земель промышленности за период 1995 — 2005 гг.

Площадь земель промышленности с 1995 по 1998 г. увеличивалась, с 1999 по 2001 годы — оставалась неизменной, начиная с 2002 года по 2005 год — вновь наблюдается увеличение площади земель промышленности.

Рис. 5 — График изменения площади земель ООТиО, земель лесного и водного фондов за период 1995 — 2005 гг.

С 1995 по 2005 года площадь земель лесного фонда стабильно уменьшалась. Площадь земель ООТиО в период с 1995 по 2002 года увеличивалась, начиная с 2002 года — оставалась неизменной. Площадь земель водного фонда была равна 0 вплоть до 2004 года, в 2005 году площадь земель водного фонда составила 25 га.

Вывод — Из таблицы 3 видно, что земельные ресурсы города в 2005 году изменились по отношению к 1995 году следующим образом — земли жилой и общественно-деловой застройки, земли общего пользования, земли ООТиО, земли промышленности, земли водного фонда — в сторону увеличения; земли сельскохозяйственного использования, земли лесного фонда — в сторону уменьшения.

Таблица 3 — Изменение структуры земельных ресурсов города в 2005 году по отношению к 1995 году.

Рис. 6 — Сопоставление структуры земельных ресурсов города в 2005 и 1995 годах, га.

Наглядное изображение изменений в структуре земельных ресурсов города Краснокамск в 2005 г. по отношению к 1995 г. представлено на рисунке 6.

Из представленной гистограммы видно, как изменялись площади земель по видам целевого использования с 1995 по 2005 гг.

В качестве обобщающей характеристики показателей динамического ряда служит средний хронологический уровень, который рассчитывается по формуле 1:

(1)

где yj — отдельные уровни ряда;

n — число уровней.

Для изучения рядов динамики важно проследить за направлением и размером изменения уровней во времени. Поэтому рассчитывают темпы роста (формула 2), абсолютный прирост (формула 3) и темпы прироста (формула 4).

Тр=*100 (2)

?y= (3)

Тпр=Тр — 100% (4)

Анализируя таблицу, можно заметить, что наибольший темп прироста у земель жилой и общественно-деловой застройки — 53,6%, наименьший у земель с/х использования — -22,6%.

Таблица 4 — Характеристика изменения структуры земельного фонда

3. Прогноз земельных ресурсов города Краснокамск методом экстраполяции

Изучая и анализируя ряды динамики, всегда стремятся строить различные прогнозы путем экстраполяции рядов. Экстраполяция ряда динамики основывается на предположении о том, что закономерность или тенденция изменяемого объекта для определенного периода в прошлом сохранится в будущем.

Необходимо подобрать математическую функцию, которая будет отражать общую тенденцию развития показателя. Подбор функции осуществляется по коэффициенту детерминации, который должен быть ?0,7 тогда функция пригодна для практического применения. Подобная функция может иметь различный вид (формула 5,6,7).

y = a+bx (5)

y = a+bx+cx2 (6)

y = a+b*ln (x) (7)

Подбор математических функций осуществляется коэффициентом детерминации:

D=R2

где R2 — число корреляции.

Если коэффициент детерминации более 0,7, то функция пригодна для практического применения.

Для установления точного прогноза рассчитывается интервальная оценка, доверительный интервал:

M=C*G

где М — интервальная оценка;

С — Ошибка метода;

G — коэффициент Стьюдента.

Прогнозируемая площадь находится в пределах Уф=Ут±М.

Расчет ошибки метода производится по формуле:

С =

где Уф — фактическое значение;

Ут — теоретическое значение;

n — количество наблюдений;

р — количество параметров функции (А, В, С).

Прогноз осуществляется на 11 лет вперед. Прогноз выполняется земель различного вида использования, площадь которых изменялась за рассматриваемый период 1995 — 2005 гг.

Математические функции каждого вида земель по целевому использованию представлены на рисунках 7 — 12.

Рис. 7 — Изменение структуры земель жилой и общественно-деловой застройки Рис. 8 — Изменение структуры земель общего пользования (прогноз невозможен) Рис. 9 — Изменение структуры земель сельскохозяйственного использования Рис. 10 — Изменение структуры земель ООТиО Рис. 11 — Изменение структуры земель лесного фонда Рис. 12 — Изменение структуры земель промышленности Для работы в программе Excel берутся значения из таблицы 2 — Исходные данные. Для получения результатов необходимо найти ошибку оценки. Расчеты представлены в таблицах 5 — 9. Расчет основных контрольных параметров проводится в таблице 11.

Таблица 5 — Расчет ошибки оценки земель жилой и общественно-деловой застройки

Таблица 6 — Расчет ошибки оценки земель сельскохозяйственного использования

Таблица 7 — Расчет ошибки оценки земель ООТиО

Таблица 8 — Расчет ошибки оценки земель лесного фонда

Таблица 9 — Расчет ошибки оценки земель промышленности

Таблица 10 — Расчет перспективной площади города по видам целевого использования методом экстраполяции

Вывод: методом экстраполяции можно сделать прогноз по землям всех видов использования. Прогноз осуществлялся на 10 лет, в ходе прогноза было определено, что по отношению к 2005 г. на перспективу:

— земли жилой и общественно-деловой застройки на 2015 год изменяются в интервале от 714 до 759 га;

— земли с/х ипользования на 2015 год изменяются в интервале от 1175 до 1426 га;

— земли особо охраняемых территорий и объектов на 2015 год изменяются в интервале от 371 до 402 га;

— земли лесного фонда на 2015 год изменяются в интервале от 2107 га до 2155 га;

— земли промышленности на 2015 год изменяются в интервале от 885 га до 931 га;

— по землям общего пользования прогноз невозможен, так как нет тренда.

1. Курс лекций по предмету — Математическая обработка кадастровой информации.