华池县土地利用结构信息熵时空格局演变及机制分析

邓瑞丰，李芹芳，扎琪

(长安大学 土地工程学院,陕西 西安 710064)

研究土地利用结构动态变化特征是了解一个地区自然、社会、经济发展、资源配置及区域空间结构的重要途径之一，对区域土地合理利用和调整产业布局具有重要指导意义[1]。土地利用系统作为一个耗散结构体系，其有序程度可以用信息熵进行描述和刻画[2]。目前，大部分学者利用信息熵理论从不同空间尺度进行了相关研究，如：魏丽娜等运用信息熵理论，研究了甘肃省土地利用结构的动态变化，并对影响信息熵值大小的土地利用类型进行了分析[3]；石培基等基于信息熵理论，分析了甘州区土地利用结构信息熵的空间差异[4]；周子英等基于信息熵和相关性，对长沙市土地利用结构时空变化进行了研究[5]。胡源等采用信息熵研究了武汉市土地利用结构变化，并结合多元线性回归模型分析其变化的影响因素[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结构变化及驱动因素[7]；谢汀等基于信息熵和灰色关联研究了成都市建设用地结构时空变化及驱动力[8]；此外，也有部分学者综合利用信息熵和数据包络分析来评价土地利用结构[9-10]。综上研究成果，可以看出学者们已从不同角度对土地利用结构的时空变化进行了研究，但是现有研究很少涉及研究区域内各子区域的信息熵时空演变特征。

华池县属于黄土丘陵沟壑区，地形复杂多变，土地利用结构复杂。基于此，采用信息熵理论对华池县各乡镇土地利用结构信息熵时空变化特征进行分析，运用全局 Moran’s I 指数和热点分析法研究2014-2018 年华池县土地利用结构信息熵时空格局演变特征，借助灰色关联度模型揭示土地利用结构信息熵变化的内在和外在驱动因素，旨在为调整土地利用结构、合理利用土地资源、优化国土空间配置提供参考。

1 研究区概况

华池县古称池阳，因其县城西部的华池水而得名，隶属于甘肃省庆阳市，地处甘肃东部黄土塬梁沟壑区、陕甘2省的交界地带，是著名的革命老区和丝绸之路文化特区。地理位置介于东经107°29′～108°33′，北纬36°07′～36°51′之间，东临陕西志丹县，西靠甘肃环县，南接甘肃庆城县，北毗陕西吴起县，是黄土高原上典型的山区大县。县域东西宽84 km，南北长110 km，辖6镇9乡。境内地形结构复杂，川塬相间，梁峁纵横，平均海拔1 440 m；华池县属于中温带半湿润气候，冬季寒冷干燥，夏季炎热多雨，年平均气温7.8 ℃；华池县林地面积2 423.4 km2，森林覆盖率30.27%，原始森林面积约1 000 km2；华池县地大物丰，人口稀少，截止2018年，全县常住人口13.57万人，国内生产总值达104.93 亿元。全县土地总面积3 790.94 km2，其中农用地2 452.60 km2，建设用地66.91 km2，未利用地1 271.43 km2。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

土地利用数据来源于华池县土地利用现状变更调查数据(2014-2018)，通过统计得出 2014 年、2016 年和 2018 年华池县各土地利用类型面积占行政县域面积的比例。其中 2014 年耕地、园地、林地、草地、城镇村及工矿用地、交通运输用地、水域及水利设施用地、其他土地占县域面积的比例分别为18.18%、0.02%、41.91%、34.72%、1.26%、0.73%、0.34%和2.84%；2016年各地类占比分别为18.39%、0.02%、42.47%、33.85%、1.34%、0.75%、0.34% 和2.84%；2018年林地比例较2016年下降0.02%，草地下降0.03%，城镇村及工矿用地和交通运输用地增长了0.01%，其他地类面积比例未发生变化。分析影响内在驱动因素的社会经济数据主要来源于《华池县统计年鉴》及华池县国民经济和社会发展公报。

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用结构信息熵 区域土地利用结构信息熵可以反映某区域系统宏观尺度上的土地利用结构特征，通过计算信息熵可以度量区域土地利用结构的有序性[11]。依照 Shannon 熵公式对信息熵(H)的计算如下:

Pi=Ai/A

(1)

(2)

式中:A表示区域土地总面积，Ai(i=1,2,…,n)表示第i种土地类型的面积;Pi为各土地利用类型占该区域土地总面积的比例；H表示土地利用结构信息熵，反映土地利用类型的多少和各土地类型面积分布的均衡度。当各土地类型面积相等，即A1=A2=……AN=A/N时，熵最大，即Hmax=lnN。一般而言，一个区域的土地利用类型越多，各类型之间百分比差距越小，信息熵越大[12-13]。

为更好反映土地利用结构信息熵的可比性和直观性，利用均衡度的概念对土地利用结构进行了测度[14]。

(3)

I=1-J

(4)

式中：J表示均衡度，是实际土地利用结构信息熵值与最大熵值之比；H表示信息熵；I表示优势度，是实际信息熵增量与最大信息熵增量之比，与均衡度的意义相反，用来表示土地利用的集中度。

2.2.2 空间统计模型 空间自相关是体现空间依赖的一种重要形式，指研究对象与其空间位置的相关性[15]。采用Global Moran’s I 指数测算华池县土地利用结构信息熵的全局自相关性，Getis-Ord 指数测算华池县各乡镇土地利用结构信息熵与其周边乡镇之间的空间差异程度。

(1)Global Moran’s I 指数是用来衡量区域全局空间关联和空间差异程度的指标。其公式为：

(5)

(6)

式中：Yi、Yj表示第i个和第j个空间单元上的观测值；n为空间单元的数量。wij为邻接空间权重矩阵，采用 GeoDa 软件中的Rook标准来构建邻接关系。I的值域为[-1，1]。

(7)

2.2.3 灰色关联度分析 灰色关联分析是一种建立在灰色系统理论上，对系统发展变化态势定量描述的方法。它根据评价因素间的几何接近程度来确定评价因素的关联程度，且对样本量的多少均适用，计算较方便[16-17]。因此，拟利用灰色关联度分析来确定土地利用结构信息熵变化的驱动因素。

首先选取参考数列和比较数列，并采用初始化法消除量纲，其公式如下：

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

(8)

其中k个指标，假设有m个比较数列

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

(9)

则灰色关联度为：

γ[x0(k),xi(k)]=

(10)

(11)

结合已有相关研究对灰色关联度按照强弱程度进行分类：弱关联度 (0，0.35)、中关联度(0.35，0.70)、强关联度(0.70，1.00)[18]。

2.3 研究意义和实用价值

土地利用结构信息熵是反映一定区域内土地利用方式是否有序、是否具有结构性的重要指标。本研究以华池县2014-2018年土地利用变更调查数据和社会经济数据作为研究的基础资料，通过空间统计模型从时间、空间双维度出发分析该县土地利用结构信息熵及其影响因素，旨在揭示2014-2018年期间华池县土地利用结构状况及空间演变特征，并在此基础上深入分析该县土地利用结构信息熵变化的驱动因素，为华池县下一步土地利用结构调整及国土空间保护、开发、利用提供方向和依据。

通过分析华池县土地利用结构信息熵在时间和空间上的变化特征，有助于宏观掌握2014-2018年期间华池县各乡(镇)土地利用类型时空变化情况，为土地利用结构调整提供决策依据；通过分析华池县土地利用结构信息熵空间格局演变规律，为实现各乡(镇)间的土地利用良性约束和优化配置以及国土空间功能优化提供必要的依据；通过进一步分析华池县土地利用结构信息熵变化的驱动因素，有助于掌握引起土地利用结构变化的内在和外在因素，为产业结构调整、空间布局优化、提升区域经济建设质量提供依据。

3 结果与分析

3.1 土地利用结构信息熵变化特征

3.1.1 时序变化特征 根据土地利用结构信息熵计算过程，得出华池县各乡镇2014、2016和2018年土地利用结构信息熵、均衡度及优势度结果见表1。

表1 2014、2016和2018年华池县土地利用结构信息熵、均衡度及优势度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)在变化趋势方面，2014-2018 年各乡镇土地利用结构信息熵和均衡度总体上略有上升，优势度略有下降。其中信息熵变化最大的乡镇为紫坊畔乡，由2014年的1.257 4增长为2018年的1.303 4，增长了0.046 0；其次为柔远镇，由2014年的1.352 1增长至2018年的1.364 3，增长了0.012 2；变化最小的是林镇乡，由2014年的0.387 6增长至2018年的0.389 9，仅增长了0.002 3。由于土地整治和生态退耕还林等政策的推行，紫坊畔乡耕地面积和林地面积均增多，建设用地面积略有增加，土地利用类型面积差值逐渐缩小；而林镇乡属于子午岭水源涵养地带，林地面积大，其余土地利用类型面积较小，土地利用类型面积相差较大，信息熵最小。

(2)在信息熵方面，柔远镇、悦乐镇、桥河乡较高，林镇乡、山庄乡、城壕镇相对较低，均衡度与信息熵高低趋势相同。在优势度上，林镇乡、山庄乡、城壕镇较高，柔远镇、悦乐镇、桥河乡则相对较低。

3.1.2 空间差异特征 为了进一步研究空间分异特征，根据华池县土地利用结构信息熵值，以 2014 年和 2018 年为研究时间点，将各乡镇土地利用结构信息熵分为 5 个类型，由高到低依次为：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 年华池县土地利用结构信息熵空间格局分布见图 1。

图1 2014、2018年华池县土地利用结构信息熵空间格局分布Figure 1 Spatial pattern distribution of land use structure information entropy in Huachi County in 2014 and 2018

由图 1可知：① 2014 年王咀子乡、桥河乡、悦乐镇、柔远镇 4 个乡镇为高信息熵；白马乡、五蛟镇、紫坊畔乡、上里塬乡为中高信息熵；元城镇和南梁镇为中等信息熵；怀安乡和乔川乡为中低信息熵；林镇乡、山庄乡、城壕镇为低信息熵；② 2018 年高信息熵的乡镇增多，紫坊畔乡和上里塬乡由 2014年的中高信息熵变为高信息熵，城壕镇由 2014 年的低信息熵变为 2018 年的中低信息熵，其余乡镇信息熵类型未发生变化。2014-2018 年各乡镇信息熵类型总体变化不大，大部分相似信息熵呈集中连片分布，各乡镇土地利用结构信息熵具有明显的空间差异性。

3.2 土地利用结构信息熵空间格局演变

3.2.1 总体空间格局演变特征 为深入分析华池县土地利用结构信息熵空间格局演变特征，使用 GeoDa 软件计算了2014 和2018 年华池县土地利用结构信息熵之间的全局自相关系数 Moran’sI，见表 2。

由表 2可知，2014 年和 2018 年 Moran’sI指数均通过显著性检验(P<0.05)，全局 Moran’sI指数均为正值，且总体呈上升趋势，说明华池县土地利用结构信息熵存在显著的正空间自相关特征，各乡镇土地利用结构信息熵在整体上呈缩小态势。Global Moran’sI指数总体变动趋势由2014年的 0.314 8减小为2018年的 0.309 8，说明各乡镇间土地利用结构信息熵差异逐渐变大，土地利用结构信息熵相似的乡镇在空间上呈现集中分布。

表2 Moran’s I指数相关估计值Table 2 Moran’s I exponential correlation estimation

3.2.2 局部空间格局演变特征 在全县土地利用结构信息熵总体空间格局分析基础上，进一步对其局部空间集聚格局演变特征进行探究。利用 ArcGIS 软件 Spatial Statistics Tools 进行热点分析，计算了土地利用结构信息熵的Gi*指数，并通过自然断点法，由高到低的划分为热点区域、次热点区域、次冷点区域和冷点区域，分析了信息熵的局部空间聚类特征[19]。2014 年和 2018 年华池县各乡镇土地利用结构信息熵时空演变格局见图 2。

图2 2014、2018年华池县各乡镇土地利用结构信息熵时空演变格局Figure 2 Spatial and temporal evolution pattern of land use structure information entropy in towns and townships of Huachi County in 2014 and 2018

由图2可知，2014 年华池县热点区域有桥河乡、五蛟镇、王咀子乡、上里塬乡 4 个乡镇，元城镇、悦乐镇、紫坊畔乡、怀安乡、柔远镇为次热点区域，次冷点区域有乔川乡、白马乡，冷点区域有林镇乡、南梁镇、山庄乡、城壕镇。2018 年热点区域有五蛟镇、王咀子乡、桥河乡、上里塬乡、悦乐镇 5 个乡镇，次热点区域有紫坊畔乡、怀安乡、柔远镇，次冷点区域有元城镇、乔川乡、白马乡，冷点区域有林镇乡、南梁镇、山庄乡、城壕镇。2018 年热点区域比 2014 年增加了 1 个，悦乐镇由次热点区域变为热点区域；元城镇由次热点区域变为次冷点区域。总体空间格局变化不大，热点区域主要集中于西部和西南部，冷点区域集中于南部和东部。

3.3 土地利用结构信息熵变化驱动因素分析

影响土地利用结构信息熵变化的驱动因素错综复杂，包括内在驱动因素和外在驱动因素[20]。内在驱动因素能直接导致信息熵的变化，研究中选取土地利用类型为内在驱动因素；外在因素借鉴已有研究成果，在综合考虑研究区域实际情况和数据资料可获取性的基础上，从经济发展水平、产业结构、人民生活水平和人口因素4个方面选取指标为外在驱动因素，以此构建影响华池县土地利用结构信息熵变化的指标体系见表3[21-25]。

表3 各驱动因素的说明Table 3 Description of each driving factor

3.3.1 内在驱动因素 土地利用类型的变化会直接导致其信息熵的变化，对华池县土地利用类型与信息熵的关联程度进行分析，土地利用结构与信息熵的灰色关联度分析结果见表 4。

表4 2014、2018年土地利用结构与信息熵的灰色关联度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强度关联，分别为0.748 0和0.752 1，其他地类信息熵的关联度由高到低为园地、交通运输用地、耕地、其他土地、草地、城镇村及工矿用地、水域及水利设施用地。研究期间，土地利用类型与信息熵关联度较高的林地、交通运输用地、耕地面积均在增加；与信息熵关联度相对较低的草地和水域及水利设施用地面积在减少，各土地利用类型面积差异缩小。因此，研究期内华池县土地利用结构信息熵表现为上升态势。

3.3.2 外在驱动因素 运用灰色关联度模型分析社会经济因素与信息熵变化的关联度，社会经济因素与信息熵的灰色关联分析结果见表 5。

表5 2014、2018年华池县社会经济因素与信息熵的灰色关联Table 5 Grey correlation between social and economic factors and information entropy in Huachi County in 2014 and 2018

由表 5 可知，华池县土地利用结构信息熵与社会经济因素均属于强度和中度关联，说明所选的因素对土地利用结构信息熵的变化均有影响，且各因素对华池县土地利用结构信息熵的变化影响程度不断变化，2014 年和 2018 年各因素与信息熵的关联度基本相同，由高到低依次为经济发展水平、产业结构、人民生活水平、人口因素。说明这 4 个因素主要影响华池县土地利用结构信息熵时空演变，因此，需要进一步分析各个因素对华池县土地利用结构信息熵变化的作用。

(1)地区经济。经济发展水平上，地区人均生产总值与土地利用结构信息熵的关联度属于强度关联，且由2014年的0.742 1变为2018年的0.784 0；产业结构方面，产业结构与土地利用结构信息熵的关联度由2014年的0.725 6变为2018年的0.742 5，这说明2者对土地利用结构信息熵变化影响逐渐增强，经济发展水平的提高和产业结构的调整，间接影响了研究期内土地利用结构信息熵的变化。

(2)人民生活水平。研究期间人民生活水平与信息熵呈现中度关联，由 2014 年的 0.648 0 变为2018 年的 0.652 1，说明人民生活水平的提高与土地利用结构信息熵的变化密切相关。随着人民经济收入的增加和生活水平提高，土地整治和退耕还林还草等活动有序推进，间接影响了耕地、林地等土地利用类型的变化，农村居民点用地面积比例缩减，土地利用结构信息熵呈现了上升趋势。

(3)人口因素。人口因素是影响土地利用系统变化的社会因素。研究期间人口因素与信息熵的关联度属于中度关联，由 2014 年的 0.601 2 变为 2018 年的 0.614 3，表明人口因素对土地利用结构信息熵的影响程度与其他因素相比较小，但仍起到一定的作用。随着华池县人口快速增长，城镇化水平的不断提高使土地利用结构信息熵值呈上升趋势。

4 结论与讨论

4.1 结论

运用信息熵理论计算了 2014-2018 年华池县各乡镇土地利用结构信息熵，利用 Global Moran’s I、Getis-Ord 指数研究了华池县土地利用结构信息熵的时空格局演变特征，最后通过灰色关联度模型分析了土地利用结构信息熵空间格局演变的主要驱动因素，得出以下结论：

(1)在时序变化上， 2014-2018 年华池县土地利用结构信息熵、均衡度略有上升趋势，优势度略有下降趋势，土地利用面积总体变化主要表现为耕地、林地、城镇村及工矿用地、交通运输用地的增加及园地、草地、水域及水利设施用地的减少；在空间分异上， 2014-2018 年各乡镇信息熵类型总体变化不大，大部分相似信息熵呈现集中连片分布，且各乡镇土地利用结构信息熵具有明显的空间差异性，反映出各乡镇土地利用结构有序性和均衡度存在着较大的差异。

(2)土地利用结构信息熵总体上具有显著的正空间自关性，呈现局部集聚演变特征，具体表现为：总体空间格局变化不大，热点区域主要集中于西部和西南部乡镇，即五蛟镇、王咀子乡、桥河乡、上里塬乡、悦乐镇，冷点区域集中于南部和东部乡镇，即林镇乡、南梁镇、山庄乡、城壕镇。

(3)土地利用结构信息熵时空差异由各因素相互作用产生。土地利用类型与信息熵关联度大部分属于中度关联，仅林地呈现强度关联，土地利用类型面积的增加直接使研究期内华池县土地利用结构信息熵呈现上升趋势；各因素与信息熵的关联度由大到小依次为经济发展水平、产业结构、人民生活水平、人口因素。地区经济的快速发展是土地利用结构信息熵变化的主要外在影响因素；人民经济收入的提高、人口数的增加、城镇化水平的提高与信息熵的变化有着密切关系。

4.2 讨论

借助信息熵理论和空间统计模型，从时间和空间2个维度，对华池县 2014-2018 年土地利用结构信息熵时空分异和空间格局演变特征进行了深入分析，利用灰色关联度模型探究了影响华池县土地利用结构信息熵变化的内在和外在驱动因素。同时，研究还尝试采用空间统计模型对研究区域内各乡镇土地利用结构信息熵时空演变特征进行分析，弥补了以往研究只重视时序变化而忽视空间变化的不足。华池县属于黄土丘陵沟壑区，自然因素极大限制着经济的发展，通过分析华池县土地利用信息熵时空格局特征及其驱动因素，以便合理安排国土整治和生态修复等活动，为国土空间保护、开发、利用格局优化，县域社会经济绿色、健康、可持续发展提供参考和依据。