華池縣土地利用結構信息熵時空格局演變及機制分析

鄧瑞豐，李芹芳，扎琪

(長安大學 土地工程學院,陜西 西安 710064)

研究土地利用結構動態(tài)變化特征是了解一個地區(qū)自然、社會、經濟發(fā)展、資源配置及區(qū)域空間結構的重要途徑之一，對區(qū)域土地合理利用和調整產業(yè)布局具有重要指導意義[1]。土地利用系統(tǒng)作為一個耗散結構體系，其有序程度可以用信息熵進行描述和刻畫[2]。目前，大部分學者利用信息熵理論從不同空間尺度進行了相關研究，如：魏麗娜等運用信息熵理論，研究了甘肅省土地利用結構的動態(tài)變化，并對影響信息熵值大小的土地利用類型進行了分析[3]；石培基等基于信息熵理論，分析了甘州區(qū)土地利用結構信息熵的空間差異[4]；周子英等基于信息熵和相關性，對長沙市土地利用結構時空變化進行了研究[5]。胡源等采用信息熵研究了武漢市土地利用結構變化，并結合多元線性回歸模型分析其變化的影響因素[6]；司慧娟等基于信息熵和主成分分析法研究了青海省土地利用結構變化及驅動因素[7]；謝汀等基于信息熵和灰色關聯研究了成都市建設用地結構時空變化及驅動力[8]；此外，也有部分學者綜合利用信息熵和數據包絡分析來評價土地利用結構[9-10]。綜上研究成果，可以看出學者們已從不同角度對土地利用結構的時空變化進行了研究，但是現有研究很少涉及研究區(qū)域內各子區(qū)域的信息熵時空演變特征。

華池縣屬于黃土丘陵溝壑區(qū)，地形復雜多變，土地利用結構復雜。基于此，采用信息熵理論對華池縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構信息熵時空變化特征進行分析，運用全局 Moran’s I 指數和熱點分析法研究2014-2018 年華池縣土地利用結構信息熵時空格局演變特征，借助灰色關聯度模型揭示土地利用結構信息熵變化的內在和外在驅動因素，旨在為調整土地利用結構、合理利用土地資源、優(yōu)化國土空間配置提供參考。

1 研究區(qū)概況

華池縣古稱池陽，因其縣城西部的華池水而得名，隸屬于甘肅省慶陽市，地處甘肅東部黃土塬梁溝壑區(qū)、陜甘2省的交界地帶，是著名的革命老區(qū)和絲綢之路文化特區(qū)。地理位置介于東經107°29′～108°33′，北緯36°07′～36°51′之間，東臨陜西志丹縣，西靠甘肅環(huán)縣，南接甘肅慶城縣，北毗陜西吳起縣，是黃土高原上典型的山區(qū)大縣?？h域東西寬84 km，南北長110 km，轄6鎮(zhèn)9鄉(xiāng)。境內地形結構復雜，川塬相間，梁峁縱橫，平均海拔1 440 m；華池縣屬于中溫帶半濕潤氣候，冬季寒冷干燥，夏季炎熱多雨，年平均氣溫7.8 ℃；華池縣林地面積2 423.4 km2，森林覆蓋率30.27%，原始森林面積約1 000 km2；華池縣地大物豐，人口稀少，截止2018年，全縣常住人口13.57萬人，國內生產總值達104.93 億元。全縣土地總面積3 790.94 km2，其中農用地2 452.60 km2，建設用地66.91 km2，未利用地1 271.43 km2。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

土地利用數據來源于華池縣土地利用現狀變更調查數據(2014-2018)，通過統(tǒng)計得出 2014 年、2016 年和 2018 年華池縣各土地利用類型面積占行政縣域面積的比例。其中 2014 年耕地、園地、林地、草地、城鎮(zhèn)村及工礦用地、交通運輸用地、水域及水利設施用地、其他土地占縣域面積的比例分別為18.18%、0.02%、41.91%、34.72%、1.26%、0.73%、0.34%和2.84%；2016年各地類占比分別為18.39%、0.02%、42.47%、33.85%、1.34%、0.75%、0.34% 和2.84%；2018年林地比例較2016年下降0.02%，草地下降0.03%，城鎮(zhèn)村及工礦用地和交通運輸用地增長了0.01%，其他地類面積比例未發(fā)生變化。分析影響內在驅動因素的社會經濟數據主要來源于《華池縣統(tǒng)計年鑒》及華池縣國民經濟和社會發(fā)展公報。

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用結構信息熵 區(qū)域土地利用結構信息熵可以反映某區(qū)域系統(tǒng)宏觀尺度上的土地利用結構特征，通過計算信息熵可以度量區(qū)域土地利用結構的有序性[11]。依照 Shannon 熵公式對信息熵(H)的計算如下:

Pi=Ai/A

(1)

(2)

式中:A表示區(qū)域土地總面積，Ai(i=1,2,…,n)表示第i種土地類型的面積;Pi為各土地利用類型占該區(qū)域土地總面積的比例；H表示土地利用結構信息熵，反映土地利用類型的多少和各土地類型面積分布的均衡度。當各土地類型面積相等，即A1=A2=……AN=A/N時，熵最大，即Hmax=lnN。一般而言，一個區(qū)域的土地利用類型越多，各類型之間百分比差距越小，信息熵越大[12-13]。

為更好反映土地利用結構信息熵的可比性和直觀性，利用均衡度的概念對土地利用結構進行了測度[14]。

(3)

I=1-J

(4)

式中：J表示均衡度，是實際土地利用結構信息熵值與最大熵值之比；H表示信息熵；I表示優(yōu)勢度，是實際信息熵增量與最大信息熵增量之比，與均衡度的意義相反，用來表示土地利用的集中度。

2.2.2 空間統(tǒng)計模型 空間自相關是體現空間依賴的一種重要形式，指研究對象與其空間位置的相關性[15]。采用Global Moran’s I 指數測算華池縣土地利用結構信息熵的全局自相關性，Getis-Ord 指數測算華池縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構信息熵與其周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間的空間差異程度。

(1)Global Moran’s I 指數是用來衡量區(qū)域全局空間關聯和空間差異程度的指標。其公式為：

(5)

(6)

式中：Yi、Yj表示第i個和第j個空間單元上的觀測值；n為空間單元的數量。wij為鄰接空間權重矩陣，采用 GeoDa 軟件中的Rook標準來構建鄰接關系。I的值域為[-1，1]。

(7)

2.2.3 灰色關聯度分析 灰色關聯分析是一種建立在灰色系統(tǒng)理論上，對系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢定量描述的方法。它根據評價因素間的幾何接近程度來確定評價因素的關聯程度，且對樣本量的多少均適用，計算較方便[16-17]。因此，擬利用灰色關聯度分析來確定土地利用結構信息熵變化的驅動因素。

首先選取參考數列和比較數列，并采用初始化法消除量綱，其公式如下：

x0={x0(k)|k=1,2,…,n}=[x0(1),x0(2),…,x0(n)]

(8)

其中k個指標，假設有m個比較數列

xi={xi(k)|k=1,2…,n}=[xi(1),xi(2),…xi(n)],i=1,2…,m

(9)

則灰色關聯度為：

γ[x0(k),xi(k)]=

(10)

(11)

結合已有相關研究對灰色關聯度按照強弱程度進行分類：弱關聯度 (0，0.35)、中關聯度(0.35，0.70)、強關聯度(0.70，1.00)[18]。

2.3 研究意義和實用價值

土地利用結構信息熵是反映一定區(qū)域內土地利用方式是否有序、是否具有結構性的重要指標。本研究以華池縣2014-2018年土地利用變更調查數據和社會經濟數據作為研究的基礎資料，通過空間統(tǒng)計模型從時間、空間雙維度出發(fā)分析該縣土地利用結構信息熵及其影響因素，旨在揭示2014-2018年期間華池縣土地利用結構狀況及空間演變特征，并在此基礎上深入分析該縣土地利用結構信息熵變化的驅動因素，為華池縣下一步土地利用結構調整及國土空間保護、開發(fā)、利用提供方向和依據。

通過分析華池縣土地利用結構信息熵在時間和空間上的變化特征，有助于宏觀掌握2014-2018年期間華池縣各鄉(xiāng)(鎮(zhèn))土地利用類型時空變化情況，為土地利用結構調整提供決策依據；通過分析華池縣土地利用結構信息熵空間格局演變規(guī)律，為實現各鄉(xiāng)(鎮(zhèn))間的土地利用良性約束和優(yōu)化配置以及國土空間功能優(yōu)化提供必要的依據；通過進一步分析華池縣土地利用結構信息熵變化的驅動因素，有助于掌握引起土地利用結構變化的內在和外在因素，為產業(yè)結構調整、空間布局優(yōu)化、提升區(qū)域經濟建設質量提供依據。

3 結果與分析

3.1 土地利用結構信息熵變化特征

3.1.1 時序變化特征 根據土地利用結構信息熵計算過程，得出華池縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)2014、2016和2018年土地利用結構信息熵、均衡度及優(yōu)勢度結果見表1。

表1 2014、2016和2018年華池縣土地利用結構信息熵、均衡度及優(yōu)勢度Table 1 Information entropy, equilibrium degree and dominance degree of land use structure in Huachi County in 2014, 2016 and 2018

由表1可知：

(1)在變化趨勢方面，2014-2018 年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構信息熵和均衡度總體上略有上升，優(yōu)勢度略有下降。其中信息熵變化最大的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為紫坊畔鄉(xiāng)，由2014年的1.257 4增長為2018年的1.303 4，增長了0.046 0；其次為柔遠鎮(zhèn)，由2014年的1.352 1增長至2018年的1.364 3，增長了0.012 2；變化最小的是林鎮(zhèn)鄉(xiāng)，由2014年的0.387 6增長至2018年的0.389 9，僅增長了0.002 3。由于土地整治和生態(tài)退耕還林等政策的推行，紫坊畔鄉(xiāng)耕地面積和林地面積均增多，建設用地面積略有增加，土地利用類型面積差值逐漸縮??；而林鎮(zhèn)鄉(xiāng)屬于子午嶺水源涵養(yǎng)地帶，林地面積大，其余土地利用類型面積較小，土地利用類型面積相差較大，信息熵最小。

(2)在信息熵方面，柔遠鎮(zhèn)、悅樂鎮(zhèn)、橋河鄉(xiāng)較高，林鎮(zhèn)鄉(xiāng)、山莊鄉(xiāng)、城壕鎮(zhèn)相對較低，均衡度與信息熵高低趨勢相同。在優(yōu)勢度上，林鎮(zhèn)鄉(xiāng)、山莊鄉(xiāng)、城壕鎮(zhèn)較高，柔遠鎮(zhèn)、悅樂鎮(zhèn)、橋河鄉(xiāng)則相對較低。

3.1.2 空間差異特征 為了進一步研究空間分異特征，根據華池縣土地利用結構信息熵值，以 2014 年和 2018 年為研究時間點，將各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構信息熵分為 5 個類型，由高到低依次為：高信息熵(H>1.3)、中高信息熵(1.2≤H<1.3)、中等信息熵(1.1≤H<1.2)，中低信息熵(1≤H<1.1)、低信息熵(H<1)。2014 年和 2018 年華池縣土地利用結構信息熵空間格局分布見圖 1。

圖1 2014、2018年華池縣土地利用結構信息熵空間格局分布Figure 1 Spatial pattern distribution of land use structure information entropy in Huachi County in 2014 and 2018

由圖 1可知：① 2014 年王咀子鄉(xiāng)、橋河鄉(xiāng)、悅樂鎮(zhèn)、柔遠鎮(zhèn) 4 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)為高信息熵；白馬鄉(xiāng)、五蛟鎮(zhèn)、紫坊畔鄉(xiāng)、上里塬鄉(xiāng)為中高信息熵；元城鎮(zhèn)和南梁鎮(zhèn)為中等信息熵；懷安鄉(xiāng)和喬川鄉(xiāng)為中低信息熵；林鎮(zhèn)鄉(xiāng)、山莊鄉(xiāng)、城壕鎮(zhèn)為低信息熵；② 2018 年高信息熵的鄉(xiāng)鎮(zhèn)增多，紫坊畔鄉(xiāng)和上里塬鄉(xiāng)由 2014年的中高信息熵變?yōu)楦咝畔㈧?，城壕?zhèn)由 2014 年的低信息熵變?yōu)?2018 年的中低信息熵，其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)信息熵類型未發(fā)生變化。2014-2018 年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)信息熵類型總體變化不大，大部分相似信息熵呈集中連片分布，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構信息熵具有明顯的空間差異性。

3.2 土地利用結構信息熵空間格局演變

3.2.1 總體空間格局演變特征 為深入分析華池縣土地利用結構信息熵空間格局演變特征，使用 GeoDa 軟件計算了2014 和2018 年華池縣土地利用結構信息熵之間的全局自相關系數 Moran’sI，見表 2。

由表 2可知，2014 年和 2018 年 Moran’sI指數均通過顯著性檢驗(P<0.05)，全局 Moran’sI指數均為正值，且總體呈上升趨勢，說明華池縣土地利用結構信息熵存在顯著的正空間自相關特征，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構信息熵在整體上呈縮小態(tài)勢。Global Moran’sI指數總體變動趨勢由2014年的 0.314 8減小為2018年的 0.309 8，說明各鄉(xiāng)鎮(zhèn)間土地利用結構信息熵差異逐漸變大，土地利用結構信息熵相似的鄉(xiāng)鎮(zhèn)在空間上呈現集中分布。

表2 Moran’s I指數相關估計值Table 2 Moran’s I exponential correlation estimation

3.2.2 局部空間格局演變特征 在全縣土地利用結構信息熵總體空間格局分析基礎上，進一步對其局部空間集聚格局演變特征進行探究。利用 ArcGIS 軟件 Spatial Statistics Tools 進行熱點分析，計算了土地利用結構信息熵的Gi*指數，并通過自然斷點法，由高到低的劃分為熱點區(qū)域、次熱點區(qū)域、次冷點區(qū)域和冷點區(qū)域，分析了信息熵的局部空間聚類特征[19]。2014 年和 2018 年華池縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構信息熵時空演變格局見圖 2。

圖2 2014、2018年華池縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構信息熵時空演變格局Figure 2 Spatial and temporal evolution pattern of land use structure information entropy in towns and townships of Huachi County in 2014 and 2018

由圖2可知，2014 年華池縣熱點區(qū)域有橋河鄉(xiāng)、五蛟鎮(zhèn)、王咀子鄉(xiāng)、上里塬鄉(xiāng) 4 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，元城鎮(zhèn)、悅樂鎮(zhèn)、紫坊畔鄉(xiāng)、懷安鄉(xiāng)、柔遠鎮(zhèn)為次熱點區(qū)域，次冷點區(qū)域有喬川鄉(xiāng)、白馬鄉(xiāng)，冷點區(qū)域有林鎮(zhèn)鄉(xiāng)、南梁鎮(zhèn)、山莊鄉(xiāng)、城壕鎮(zhèn)。2018 年熱點區(qū)域有五蛟鎮(zhèn)、王咀子鄉(xiāng)、橋河鄉(xiāng)、上里塬鄉(xiāng)、悅樂鎮(zhèn) 5 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，次熱點區(qū)域有紫坊畔鄉(xiāng)、懷安鄉(xiāng)、柔遠鎮(zhèn)，次冷點區(qū)域有元城鎮(zhèn)、喬川鄉(xiāng)、白馬鄉(xiāng)，冷點區(qū)域有林鎮(zhèn)鄉(xiāng)、南梁鎮(zhèn)、山莊鄉(xiāng)、城壕鎮(zhèn)。2018 年熱點區(qū)域比 2014 年增加了 1 個，悅樂鎮(zhèn)由次熱點區(qū)域變?yōu)闊狳c區(qū)域；元城鎮(zhèn)由次熱點區(qū)域變?yōu)榇卫潼c區(qū)域?？傮w空間格局變化不大，熱點區(qū)域主要集中于西部和西南部，冷點區(qū)域集中于南部和東部。

3.3 土地利用結構信息熵變化驅動因素分析

影響土地利用結構信息熵變化的驅動因素錯綜復雜，包括內在驅動因素和外在驅動因素[20]。內在驅動因素能直接導致信息熵的變化，研究中選取土地利用類型為內在驅動因素；外在因素借鑒已有研究成果，在綜合考慮研究區(qū)域實際情況和數據資料可獲取性的基礎上，從經濟發(fā)展水平、產業(yè)結構、人民生活水平和人口因素4個方面選取指標為外在驅動因素，以此構建影響華池縣土地利用結構信息熵變化的指標體系見表3[21-25]。

表3 各驅動因素的說明Table 3 Description of each driving factor

3.3.1 內在驅動因素 土地利用類型的變化會直接導致其信息熵的變化，對華池縣土地利用類型與信息熵的關聯程度進行分析，土地利用結構與信息熵的灰色關聯度分析結果見表 4。

表4 2014、2018年土地利用結構與信息熵的灰色關聯度Table 4 Grey correlation degree between land use structure and information entropy in 2014 and 2018

由表4可知，2014年和2018年林地的信息熵均呈強度關聯，分別為0.748 0和0.752 1，其他地類信息熵的關聯度由高到低為園地、交通運輸用地、耕地、其他土地、草地、城鎮(zhèn)村及工礦用地、水域及水利設施用地。研究期間，土地利用類型與信息熵關聯度較高的林地、交通運輸用地、耕地面積均在增加；與信息熵關聯度相對較低的草地和水域及水利設施用地面積在減少，各土地利用類型面積差異縮小。因此，研究期內華池縣土地利用結構信息熵表現為上升態(tài)勢。

3.3.2 外在驅動因素 運用灰色關聯度模型分析社會經濟因素與信息熵變化的關聯度，社會經濟因素與信息熵的灰色關聯分析結果見表 5。

表5 2014、2018年華池縣社會經濟因素與信息熵的灰色關聯Table 5 Grey correlation between social and economic factors and information entropy in Huachi County in 2014 and 2018

由表 5 可知，華池縣土地利用結構信息熵與社會經濟因素均屬于強度和中度關聯，說明所選的因素對土地利用結構信息熵的變化均有影響，且各因素對華池縣土地利用結構信息熵的變化影響程度不斷變化，2014 年和 2018 年各因素與信息熵的關聯度基本相同，由高到低依次為經濟發(fā)展水平、產業(yè)結構、人民生活水平、人口因素。說明這 4 個因素主要影響華池縣土地利用結構信息熵時空演變，因此，需要進一步分析各個因素對華池縣土地利用結構信息熵變化的作用。

(1)地區(qū)經濟。經濟發(fā)展水平上，地區(qū)人均生產總值與土地利用結構信息熵的關聯度屬于強度關聯，且由2014年的0.742 1變?yōu)?018年的0.784 0；產業(yè)結構方面，產業(yè)結構與土地利用結構信息熵的關聯度由2014年的0.725 6變?yōu)?018年的0.742 5，這說明2者對土地利用結構信息熵變化影響逐漸增強，經濟發(fā)展水平的提高和產業(yè)結構的調整，間接影響了研究期內土地利用結構信息熵的變化。

(2)人民生活水平。研究期間人民生活水平與信息熵呈現中度關聯，由 2014 年的 0.648 0 變?yōu)?018 年的 0.652 1，說明人民生活水平的提高與土地利用結構信息熵的變化密切相關。隨著人民經濟收入的增加和生活水平提高，土地整治和退耕還林還草等活動有序推進，間接影響了耕地、林地等土地利用類型的變化，農村居民點用地面積比例縮減，土地利用結構信息熵呈現了上升趨勢。

(3)人口因素。人口因素是影響土地利用系統(tǒng)變化的社會因素。研究期間人口因素與信息熵的關聯度屬于中度關聯，由 2014 年的 0.601 2 變?yōu)?2018 年的 0.614 3，表明人口因素對土地利用結構信息熵的影響程度與其他因素相比較小，但仍起到一定的作用。隨著華池縣人口快速增長，城鎮(zhèn)化水平的不斷提高使土地利用結構信息熵值呈上升趨勢。

4 結論與討論

4.1 結論

運用信息熵理論計算了 2014-2018 年華池縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構信息熵，利用 Global Moran’s I、Getis-Ord 指數研究了華池縣土地利用結構信息熵的時空格局演變特征，最后通過灰色關聯度模型分析了土地利用結構信息熵空間格局演變的主要驅動因素，得出以下結論：

(1)在時序變化上， 2014-2018 年華池縣土地利用結構信息熵、均衡度略有上升趨勢，優(yōu)勢度略有下降趨勢，土地利用面積總體變化主要表現為耕地、林地、城鎮(zhèn)村及工礦用地、交通運輸用地的增加及園地、草地、水域及水利設施用地的減少；在空間分異上， 2014-2018 年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)信息熵類型總體變化不大，大部分相似信息熵呈現集中連片分布，且各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構信息熵具有明顯的空間差異性，反映出各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構有序性和均衡度存在著較大的差異。

(2)土地利用結構信息熵總體上具有顯著的正空間自關性，呈現局部集聚演變特征，具體表現為：總體空間格局變化不大，熱點區(qū)域主要集中于西部和西南部鄉(xiāng)鎮(zhèn)，即五蛟鎮(zhèn)、王咀子鄉(xiāng)、橋河鄉(xiāng)、上里塬鄉(xiāng)、悅樂鎮(zhèn)，冷點區(qū)域集中于南部和東部鄉(xiāng)鎮(zhèn)，即林鎮(zhèn)鄉(xiāng)、南梁鎮(zhèn)、山莊鄉(xiāng)、城壕鎮(zhèn)。

(3)土地利用結構信息熵時空差異由各因素相互作用產生。土地利用類型與信息熵關聯度大部分屬于中度關聯，僅林地呈現強度關聯，土地利用類型面積的增加直接使研究期內華池縣土地利用結構信息熵呈現上升趨勢；各因素與信息熵的關聯度由大到小依次為經濟發(fā)展水平、產業(yè)結構、人民生活水平、人口因素。地區(qū)經濟的快速發(fā)展是土地利用結構信息熵變化的主要外在影響因素；人民經濟收入的提高、人口數的增加、城鎮(zhèn)化水平的提高與信息熵的變化有著密切關系。

4.2 討論

借助信息熵理論和空間統(tǒng)計模型，從時間和空間2個維度，對華池縣 2014-2018 年土地利用結構信息熵時空分異和空間格局演變特征進行了深入分析，利用灰色關聯度模型探究了影響華池縣土地利用結構信息熵變化的內在和外在驅動因素。同時，研究還嘗試采用空間統(tǒng)計模型對研究區(qū)域內各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結構信息熵時空演變特征進行分析，彌補了以往研究只重視時序變化而忽視空間變化的不足。華池縣屬于黃土丘陵溝壑區(qū)，自然因素極大限制著經濟的發(fā)展，通過分析華池縣土地利用信息熵時空格局特征及其驅動因素，以便合理安排國土整治和生態(tài)修復等活動，為國土空間保護、開發(fā)、利用格局優(yōu)化，縣域社會經濟綠色、健康、可持續(xù)發(fā)展提供參考和依據。