珠峰测量主要是应用测量学的内容，和GIS关系不太大，因为现有的DEM数据精度还不够。测算珠峰高程的大概过程：
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（1）采用现代GNSS观测与传统三角高程观测相结合的方式，测算获得珠峰峰顶雪面大地高。
（2）基于珠峰区域重力、地形、GNSS、水准观测数据和似大地水准面精化技术，解算珠峰区域似大地水准面模型，即该区域高程异常格网模型。
（3）利用珠峰区域似大地水准面模型将珠峰峰顶雪面大地高换算成正常高。
（4）结合重力、地形资料利用地球物理严密算法，将珠峰峰顶雪面正常高改算成正高，即珠峰峰顶雪面海拔高。
（5）通过雪深雷达观测获得珠峰峰顶冰雪层厚度，并将其从珠峰峰顶雪面海拔高中扣除，即获得珠峰峰顶岩石面海拔高，也就是俗称的“珠峰高程”。
常规的测量海拔的技术手段是水准测量，在到大本营之前，是用高等级水准测量，后半部分用的是三角高程测量，最近的这次测量还同时配合GPS测高技术。
气压测高也是海拔测定的方法之一，但精度（准确度）要低很多，一般测量上不用。
GPS和海拔测量有关，其他的没关系。
马泽忠1、2 张孝成1 廖和平3
（1.重庆市土地勘测规划院，重庆，400020；2.中国人民解放军重庆后勤工程学院，重庆，400201；3.西南大学，重庆，400060）
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。
参考文献
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