基于信息熵的蕪湖市土地利用結構時空變化分析

彭大雨，魯成樹，曹海濤

(安徽師范大學國土資源與旅游學院，安徽蕪湖 241000)

土地利用結構是土地利用研究和土地利用規劃研究的核心問題[1]。近年來，隨著社會經濟的快速發展以及土地需求的不斷增長，土地利用結構變化所涉及的耕地保護、建設用地集約利用及未利用土地的合理開發逐漸引起不同領域專家學者的共同關注[2]，可以說土地利用結構能否合理配置直接關系到社會經濟結構與土地利用的協調程度，嚴重影響著區域社會經濟的可持續健康發展。因此，研究土地利用結構時空變化對保持土地系統的良性循環，提高土地利用效率和效益具有重要意義[3-4]。

目前關于土地利用變化的研究主要集中于變化過程、空間格局、驅動機制、方法、預測等方面[5-8]。我國一些學者運用信息熵的基本原理，對區域土地利用結構變化進行了分析，他們從不同角度揭示了土地利用的特點和存在的問題，提出了相應的解決措施，這些研究對于合理利用土地資源及優化區域布局具有指導意義[9-10]。因此，該研究基于信息熵理論，對蕪湖市土地利用結構信息熵時序演化規律和各子區域熵值分異變化進行分析，以進一步了解蕪湖市土地利用系統的演化規律和空間格局，最后通過相關性系數分析影響土地利用結構信息熵值變化的因素，以期為研究區域優化土地資源結構和布局提供參考。

1 數據來源與研究方法

1.1研究區概況蕪湖市位于安徽省東南部，地處117°58′～118°43′ E、30°38′～31°31′ N，下轄4區(鏡湖、弋江、鳩江、三山)4縣(無為、蕪湖、繁昌、南陵)，是安徽省政治、經濟、文化次中心，也是長三角連接中西部的重要節點和內陸地區新一輪開放合作的前沿地帶，其土地利用結構時空演變直接影響著該區域土地的合理高效配置，關系到該區域經濟社會的可持續發展。到2016年末，蕪湖市土地總面積6 026 km2，年末常住總人口367萬，其中城鎮人口232.90萬，城鎮化率達63.46%，全年實現地區生產總值2 699.44億元。蕪湖市經濟結構非農化程度高，農村土地非農化與農業人口城鎮化進程不同步，產業集聚分布現象明顯呈現出典型的半城市化地區特點[11-13]。

1.2數據來源土地利用數據選取蕪湖市2010—2016年土地變更調查數據，相應的社會經濟數據則來源于《蕪湖統計年鑒(2010—2016)》、蕪湖市國民經濟和社會發展統計公報、蕪湖市統計局資料等。

1.3研究方法信息熵的大小可以反映土地利用類型的多少和土地利用系統的有序程度。假定某一地區的土地總面積為A，共分N類土地利用類型，各類型的面積分別為Ai(i=1，2，…，N)，則各種土地利用類型占該區域土地總面積的比例Pi=Ai/A。依照 Shannon熵公式[14-15]定義土地利用結構的信息熵H：

(1)

式中，H為土地利用結構信息熵，當區域處于未開發狀態時，其土地利用結構信息熵為0，即Hmin=0；當區域已發展成熟，各種土地利用類型的面積相等時，即P1=P2=…=Pn=1/N時，信息熵值達到最大，Hmax=lnN。可以看出，土地類型越多，各類型的面積相差越小，則熵值越大，表明土地利用情況越有序，反之則越無序。基于信息熵公式，可定義土地利用結構均衡度J與優勢度I[16]：

(2)

I=1-J

(3)

式中，J為均衡度，是實際熵值與信息熵最大值之間的比值，取值為[0，1]。J值越大，表明區域內地類越豐富，土地利用結構的均衡性越強。相反J值越小，則區域土地利用的均衡程度就越低。優勢度I反映區域內1種或幾種土地利用類型支配該區域土地類型的程度，與均衡度的意義相反。

2 結果與分析

2.1信息熵時間變化分析根據2010—2016年蕪湖市土地利用變更調查數據，統計出2010—2016年蕪湖市土地利用結構變化(表1)。根據信息熵的計算公式，綜合信息熵、均衡度、優勢度3項指標，從宏觀上分析蕪湖市土地利用結構有序性與均衡程度。

當區域已發展成熟，各土地類型已趨于穩定，各職能內的面積相差越小，則熵值越大，均衡度越高；相反，區域內1種或幾種土地利用類型在該區域處支配地位時，其優勢度就越高。結果顯示：①2010—2016年蕪湖市土地利用結構信息熵總體呈上升的趨勢，從2010年的1.662 4 Nat增加到2016 年的1.683 5 Nat，表明研究期間蕪湖市的土地利用系統仍處于較大程度的開發中，土地利用的均衡性有所增強，單一類型的優勢度有所降低，蕪湖市土地利用結構朝無序方向發展；②2010—2016年蕪湖市土地利用結構均衡度與信息熵呈現出一致的變化，始末兩期相比略有上升，而優勢度變化趨勢則相反，表明單一或幾種土地類型支配該區域土地類型的程度有所減弱，土地利用的均衡性增強，土地利用結構緩慢向均衡狀態發展。

表1 2010—2016年蕪湖市土地利用結構比例及其信息熵、均衡度與優勢度

經過深入分析，發現形成以上趨勢的主要原因是農業結構調整和建設用地增加。研究期間，隨著蕪湖市城市化進程的推進，人口向城鎮集聚，對城鎮建設用地的需求也相應劇增，加劇了對農用地的占用，尤其是對耕地資源的占用，期間蕪湖市農用地面積比例由2010年的74.71%減少到2016年的73.42%，減少了1.29百分點，建設用地面積比例由2010年的16.82%增加到2016年的18.52%，增加了1.70百分點。城市建成區規模擴展成為必然趨勢，農用地轉變為非農建設用地的現象在城郊尤為顯著。在種種因素的合力作用下，呈現土地利用信息熵和均衡度逐年增加、優勢度降低的趨勢，也說明了蕪湖市土地利用結構進一步變化，從側面也表明了近年來蕪湖市經濟的快速發展。

2.2信息熵空間變化分析為了進一步了解蕪湖市土地利用結構在空間上的變化，利用信息熵原理對蕪湖市下轄4區4縣的信息熵值進行計算，這些子區域內的經濟發展模式、城鎮化發展水平以及土地利用方式和利用程度處于不同階段，各子區域的土地利用結構信息熵值各不相同，即使同一子區域，在研究基期內，其信息熵值亦呈現出動態的變化。2010—2016年蕪湖市的4區4縣土地利用結構信息熵變化見圖1、2。

(1)總體來看，研究期間蕪湖市4區的土地利用結構信息熵值普遍高于其所下轄的各縣，但變化趨勢各異，表明蕪湖市下轄4區土地利用類型相較于各縣更加穩定，面積相差更小，單一土地類型支配程度較弱。

(2)蕪湖市下轄4區信息熵值在研究期間呈增長態勢，但增長速度變緩，這主要是因為城鎮用地及交通水利用地的大幅增長，并且耕地、其他農用地的減少速度過快，導致4區土地利用結構趨向均衡，信息熵值上升，而相比下轄4縣，4區經濟發展更好，部分建設用地利用逐漸表現為集約節約、充分挖潛等，這為土地系統匯入了少量的負熵流，抵消了一部分熵增，導致速度有所放緩。

(3)蕪湖市下轄4區中，弋江區的土地利用結構信息熵值在全市最高，2016年達1.820 2 Nat，這主要是由于該區自然條件優越，建設用地與農用地都有各自的產業基礎，造成了該板塊土地利用類型優勢度不明顯，土地職能類型面積相差不大。三山區與鳩江區信息熵值均呈現逐漸增長態勢，始末兩期對比分別增長了0.073 8、0.041 5 Nat。鏡湖區作為蕪湖市主城區，經濟發展程度更高，各土地類型已經達到較為穩定的狀態，研究期間其信息熵值僅增長0.015 7 Nat。

圖1 蕪湖市轄區信息熵變化Fig.1 Information entropy change in municipal district in Wuhu

圖2 蕪湖市下轄縣信息熵變化Fig.2 Information entropy change in the counties under the jurisdiction in Wuhu

(4)蕪湖市下轄4縣屬于蕪湖市經濟社會發展后發區域，城鎮化水平不高，經濟社會發展落后于市轄區，農用地作為區域中土地利用結構主導類型，其優勢度較為突出，是形成該區域信息熵、土地分布均衡度較低的主要原因。研究期間，繁昌縣的熵值呈現逐漸增長的趨勢，其信息熵值7年間增加了0.025 4 Nat。無為縣和南陵縣熵值的變化趨勢呈現出先增長后下降再增加的態勢，但總熵值變化是增加的，分別增加了0.005 5、0.008 3 Nat，通過分析，主要是由于耕地面積的增加突出了單一用地結構的優勢，而林地及其他農用地面積的迅速減少、城鎮用地的增長以及對未利用地的大量開發更加促進土地利用結構越來越均衡。蕪湖縣的熵值僅減少了0.000 8 Nat，說明其土地利用結構相對其他縣區變化較小。另外，從圖2可以看出，無為縣土地利用結構信息熵總是低于同樣處于市轄區外的南陵縣、蕪湖縣和繁昌縣，這與無為縣的耕地面積較大有關，多年來其耕地面積占土地總面積53%以上，這一土地類型在所有土地類型中占有絕對優勢，而其他土地類型面積在低水平線上保持著相對均衡，使得其土地利用結構信息熵處于較低水平。

2.3影響因素分析影響土地利用結構變化的驅動力因素錯綜復雜，既包括自然驅動因素，也包括人為驅動因素[17]。由于自然因素相對穩定，對用地結構變化短期影響較小，而對社會經濟等人文因素較敏感，影響效果明顯。因此，該研究主要就土地利用變化以及社會經濟因素與土地利用結構信息熵的相互關系進行分析。

2.3.1土地利用變化對信息熵的影響。土地利用結構信息熵反映的是土地利用系統的有序性與結構性，所以土地利用變化直接影響其信息熵的變化[18]。對蕪湖市土地利用與信息熵的相關性進行檢驗(表2)，發現：①在顯著性水平為 0.05時，牧草地與信息熵呈中度相關；②在顯著性水平為 0.01 時，耕地、園地、林地、其他農用地和其他土地的變化與信息熵呈負相關，城鄉建設用地、交通水利用地與信息熵呈正相關。說明農用地的減少，農村居民點的有效整理，城鎮規模的擴張，以及對未利用地的開發，直接導致了研究期內信息熵的增長。

表2蕪湖市土地利用與信息熵的相關系數

Table2ThecorrelationcoefficientoflanduseandinformationentropyinWuhu

序號No．土地利用類型Landusetype相關系數Correlationcoefficient1耕地 -0．919???2園地 -0．980???3林地 -0．950???4牧草地 -0．773??5其他農用地 -0．939???6城鄉建設用地0．989???7交通水利用地0．937???8其他土地 -0．970???

注：**、***分別表示0.05、0.01的顯著水平

Note:**,*** indicated a significant level of 0.05,0.01 respectively

2.3.2社會經濟因素對信息熵的影響。根據專家學者以往的研究經驗[19-22]，結合蕪湖市土地利用變化的實際狀況和社會經濟統計資料，主要選取與土地利用相關的12 個指標作為影響蕪湖市土地利用結構信息熵變化的社會經濟因素，分別是常住總人口、城鎮化率、地區生產總值、全社會固定資產投資總額、第二產業增加值、第三產業增加值、財政收入、城鎮常住居民人均可支配收入、社會消費品零售總額、財政支出、人均住房建筑面積、糧食產量。運用SPSS 軟件對影響因素與信息熵相關進行分析，結果見表3。

表3蕪湖市社會經濟因素與信息熵的相關系數

Table3ThecorrelationcoefficientofsocialandeconomicfactorsandinformationentropyinWuhu

序號No．指標Index相關系數Correlationcoefficient1常住總人口0．909???2城鎮化率0．965???3地區生產總值0．968???4全社會固定資產投資總額0．876???5第二產業增加值0．987???6第三產業增加值0．869??7財政收入0．977???8財政支出0．988???9社會消費品零售總額0．956???10人均住房建筑面積0．950???11城鎮常住居民人均可支配收入0．953???12糧食產量0．858??

注：**、***分別表示0.05、0.01的顯著水平

Note:**,*** indicated a significant level of 0.05,0.01 respectively

由表3可知：

(1)在顯著性水平為0.01時，蕪湖市地區生產總值、全社會固定資產投資總額、財政收入、第二產業增加值均與信息熵高度相關；在顯著性水平為0.05時，第三產業增加值與信息熵呈正相關，相關系數為0.869，相關性低于地區生產總值和第二產業增加值。分析表明，隨著蕪湖市經濟的發展，尤其是第二、三產業的迅速發展，建設用地需求不斷擴大，使得蕪湖市土地利用結構發生較大改變，其信息熵增大。今后，蕪湖市應當進一步發展第二產業，努力做大做強第三產業，促進蕪湖市土地利用結構的優化。

(2)人口以及城鎮化因素是影響土地利用變化的重要社會因素。在顯著性水平為0.01時，蕪湖市的總人口、城鎮化率與信息熵同樣呈現高度正相關，相關系數分別為0.909、0.965，說明隨著新型城鎮化的推進，總人口的增加、城鎮人口的增多、城鎮化水平的提高使信息熵值增加。

3 結論與討論

3.1結論土地利用結構信息熵結果表明，在時間上，蕪湖市土地利用結構信息熵值呈現逐年增長但增長速度逐漸放緩的態勢，均衡度呈上升趨勢，優勢度則是不斷減小，成因主要是農業結構調整和建設用地增加導致蕪湖市單一地類的優勢度降低，土地利用結構緩慢向均衡狀態發展。在空間上表現出市轄區的信息熵普遍高于下轄4縣，4區信息熵值呈現逐漸增加或波動上升的態勢，而下轄4縣呈現波動上升或減少趨勢，但波動較小，相對來說經濟結構更為單一，土地利用結構較不均衡。蕪湖市土地利用結構信息熵的空間差異反映了其所下轄的4區4縣的土地利用系統的結構性、有序性和均衡度存在較大差異。

相關性分析結果顯示，土地利用結構變化是導致研究期間蕪湖市土地利用結構信息熵增加的直接原因。而人口經濟發展狀況、城市化、產業結構也與信息熵的上升有著十分密切的關系。蕪湖市在實施相關的新型城鎮化、工業化戰略的過程中，應以土地資源結構效率為依據，以現狀為基礎，對一定時期內的土地資源利用方式、數量結構和空間布局做出戰略性的部署與調整，同時應兼顧土地利用結構的有序性和效率，以防止城市規模的快速擴張所引起的土地利用結構的不合理和土地利用系統無序的現象。

3.2討論信息熵的動態演變，可以較好地反映土地利用類型的變化，對具體區域的土地資源的配置具有指導作用。但是由于不同區域經濟發展程度有所差別，究竟其土地利用信息熵應該為多少才適合該區域并沒有進行深一層的討論分析。此外，由于獲取土地數據的有限性，該研究區段僅有7年且無法通過圖件疊加從空間角度進行差異性分析，在這方面還有待進一步完善。

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