基于信息熵的博羅縣土地利用結構分析

唐中立

(廣東省博羅縣國土資源局, 廣東博羅 516100)

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基于信息熵的博羅縣土地利用結構分析

唐中立

(廣東省博羅縣國土資源局, 廣東博羅 516100)

基于信息熵原理,運用定量方法對博羅縣土地利用結構的時間演變及空間差異進行分析。結果表明：總體上來說，2009～2014年博羅縣土地利用結構的信息熵、均衡度不斷上升，優勢度不斷下降，土地利用結構無序程度不斷提高；2014年，各鎮間土地利用結構的差異明顯，總體上經濟發展水平較高的區域土地利用結構的信息熵較高，而經濟欠發達的區域土地利用結構的信息熵較低。

土地利用結構；信息熵；均衡度；優勢度；博羅縣

土地利用系統是指為人類活動所利用的土地表層及其以上和以下的所有要素相互聯系、相互制約而結合成的具有特定功能的有機綜合體。任何類型的系統總有一定的結構和功能，有什么樣的結構就有什么樣的功能，即結構決定功能[1]。若要一定區域的土地利用具備良好的功能，即土地利用取得良好的經濟、社會和生態效益，必須有一個合理的土地利用結構作為支撐。因此，對區域的土地利用結構進行分析就顯得非常必要。信息熵是系統有序化程度的一個度量,可以用來衡量區域土地利用結構的有序程度[2-14]。筆者運用信息熵理論，分析博羅縣土地利用結構信息熵的時間演變規律和空間分布規律，以期為博羅縣土地利用結構調整優化工作提供參考。

1　研究區概況

博羅縣位于113°49′50″ ～114°45′50″ E，23°03′50″～23°43′20″ N,地處廣東省中南部、珠江三角洲東北端的東江中下游，南北相距42 km，東西相距69 km;東接河源、紫金，南毗惠陽、東莞，西連增城，北鄰龍門;距廣州110 km、深圳97 km、惠州18 km;2014年，總面積2 855.11 km2。博羅縣地勢東北高西南低，自東北向西南傾斜，河流多由北向東南注入東江，形成北部山地丘陵、間有山谷平原，中部丘陵臺地，南部沿東江自東向西的沖積平原3個地帶。其中，山地占全縣土地總面積的62.37%、丘陵占20.53%、平原占17.1%。2014年,博羅縣下轄石壩、麻陂、觀音閣、公莊、楊村、楊僑、柏塘、湖鎮、長寧、福田、石灣、園洲、龍華、龍溪、羅陽、泰美、橫河共17個鎮[15]。

2　數據來源與研究方法

2.1數據來源數據來源于博羅縣2009～2014年的土地利用現狀變更數據。在該時段，每年的現狀變更表都包含8種土地利用類型，即耕地、園地、林地、草地、城鎮村及工礦用地、交通運輸用地、水域及水利設施用地、其他土地，全縣也未進行行政區劃調整，因此，不需要對數據進行歸并、調整，數據的真實性、準確性較高。2009～2014年博羅縣土地利用結構見表1,2014年各鎮土地利用結構見表2。

2.2研究方法選取信息熵、均衡度和優勢度3個指標對區域的土地利用結構進行分析，指標的含義及計算方法如下：

表1　2009～2014年博羅縣土地利用結構

表2　2014年博羅縣各鎮土地利用結構

2.2.1信息熵。假定區域的土地總面積為A，區域內的土地可以依據一定的標準劃分為N種土地利用類型，每種土地利用類型的面積為Ai(i=1,2,3,…,N),則有：

(1)

各利用類型的土地面積占區域土地總面積的比例Pi為：

Pi=Ai/A

(2)

最后，定義信息熵H為：

(3)

土地利用信息熵是表征區域土地利用系統有序程度的指標，單位為Nat,其值的高低取決于區域土地利用類型的多寡及各利用類型土地面積的差異大小。區域內土地利用類型越少，各類土地面積差異越大，信息熵值越小，當一個區域只有1種土地利用類型時，信息熵值達到最小值0；區域內土地利用類型越多，各類土地面積差異越小，信息熵值越大，當一個區域有N種土地利用類型，每種類型土地的面積均相等，即A1=A2=A3=…=AN=A/N時，信息熵值達到最大值Hmax=lnN[2-14]。

2.2.2均衡度。在信息熵H的基礎上，定義土地利用結構均衡度J為：

(4)

(4)式中H為區域土地利用結構的信息熵，Hmax為區域土地利用結構信息熵理論最大值。由于H≤Hmax，因此J的取值范圍是[0,1][2-3]。

2.2.3優勢度。在土地利用結構均衡度的基礎上,定義與之密切相關的土地利用結構優勢度I。

I=1-J

(5)

土地利用結構優勢度I的意義與土地利用結構均衡度相反，取值范圍也是[0,1]，用來表示土地利用的集中程度[2-3]。

3　 結果與分析

3.1土地利用結構的時間變化表3顯示，2009～2014年博羅縣的土地利用結構信息熵呈上升趨勢，由1.459 8 Nat上升到1.467 8 Nat，均衡度由0.702 0上升到0.705 8，與此同時，優勢度則處于不斷下降的趨勢，由0.298 0下降到0.294 2。這表明，在該時段博羅縣不同土地利用類型之間面積差異在縮小，某種或某幾種占優勢的土地利用類型的支配度在降低，博羅縣土地利用系統的結構性越來越差，土地利用結構無序程度不斷加深。

經分析得知，2009～2014年博羅縣土地利用結構信息熵不斷上升，主要源于經濟快速發展背景下城鎮村建設和交通設施建設等非農建設及農業結構調整帶來的不同土地利用類型之間面積的“此消彼長”。一方面，該時段內城鎮村及工礦用地、交通設施用地分別增長了16.45%、14.69%；另一方面，耕地、園地、林地、草地、水域及水利設施用地、其他土地則分別下降了0.24%、4.68%、0.56%、13.48%、1.80%、4.91%。

3.2土地利用結構的空間差異

通過對表4中各鎮2014年土地利用結構信息熵值與表3中2014年博羅縣土地利用結構信息熵值做比較，筆者將全縣17個鎮劃分為2種類型：信息熵值低于和高于全縣信息熵值的鎮，并繪制圖1。圖1中畫橫線的為信息熵值低于全縣的鎮，畫豎線的為信息熵值高于全縣的鎮。從中可以發現，信息熵值低于全縣信息熵值的石壩、公莊、柏塘、湖鎮和橫河鎮都位于傳統上的博羅縣經濟欠發達地區，而信息熵值相對較高的龍溪、羅陽、園洲、石灣等鎮則是博羅縣經濟發展水平相對較高的地區。這主要是由于欠發達地區土地開發程度低，土地利用類型之間面積差異大，某種或少數幾種土地利用類型的面積占絕對優勢，因而信息熵值較低。以信息熵值最低的橫河鎮為例，2014年該鎮的林地面積比例為77.79%，除耕地比例11.70%相對較高外，其他地類的比例都非常低。而經濟發展水平較高的地區由于經濟活動復雜多樣，需要各種用地類型，因而土地利用類型之間面積差異相對較小，信息熵值相對較高。以信息熵值最高的龍溪鎮為例，2014年該鎮面積比例最高的是耕地，比例為25.09%，除交通運輸用地、草地和其他土地的比例為2.66%、3.23%、6.08%外，其他地類的比例在10.59%～22.39%，面積比例較為均衡。

表32009～2014年博羅縣土地利用結構信息熵、均衡度、優勢度

Table 3The information entropy, equilibrium degree and dominance degree of land use structure of Boluo County during 2009-2014

年份Year信息熵Informationentropy(Nat)均衡度Equilibriumdegree優勢度Dominancedegree20091.45980.70200.298020101.46260.70330.296720111.46430.70420.295820121.46590.70500.295020131.46650.70520.294820141.46780.70580.2942

表42014年各鎮土地利用結構信息熵、均衡度、優勢度

Table 4 The information entropy, equilibrium degree and dominance degree of land use structure of towns in Boluo County in 2014

鎮名Towns信息熵Informationentropy(Nat)均衡度Equilibriumdegree優勢度Dominancedegree石壩鎮ShibaTown1.25820.60510.3949麻陂鎮MabeiTown1.60590.77230.2277觀音閣鎮GuanyingeTown1.55470.74770.2523公莊鎮GongzhuangTown1.20230.57820.4218楊村鎮YangcunTown1.59140.76530.2347柏塘鎮BaitangTown1.04560.50280.4972泰美鎮TaimeiTown1.53610.73870.2613羅陽鎮LuoyangTown1.62300.78050.2195湖鎮鎮HuzhenTown1.35050.64940.3506橫河鎮HengheTown0.84110.40450.5955長寧鎮ChangningTown1.67450.80530.1947福田鎮FutianTown1.59630.76770.2323龍華鎮LonghuaTown1.73820.83590.1641龍溪鎮LongxiTown1.86620.89740.1026園洲鎮YuanzhouTown1.60710.77280.2272石灣鎮ShiwanTown1.62560.78170.2183楊僑鎮YangqiaoTown1.67600.80600.1940

圖1　2014年博羅縣土地利用結構信息熵分區Fig.1　The information entropy zoning of land use structure of Boluo County in 2014

4　結論

2009～2014年博羅縣土地利用結構的信息熵總體呈不斷上升趨勢，表明博羅縣土地利用系統的無序度在不斷提高，有序度逐漸降低；土地利用系統處于由低水平有序狀態向較高水平的無序狀態轉變的階段；從空間分布上看，總體而言經濟發展水平較高的區域土地利用結構的信息熵較高，而經濟欠發達的區域土地利用結構的信息熵較低。

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Analysis of Land Use Structure in Boluo County Based on Information Entropy

TANG Zhong-li

(Bureau of Land and Resources of Boluo County, Boluo, Guangdong 516100)

Based on the principle of information entropy, the evolution in time and spatial differences among the towns of land use structure in Boluo County were analyzed by using quantitative method. The results showed that on the whole, information entropy and equilibrium degree of land use structure of Boluo County rose during 2009-2014, and dominance degree declined, disorder level of land use structure constantly raised; There were significant differences in land use structure among the towns in 2014. Overall, the higher the level of economic development, the higher the information entropy of land use structure, the lower the level of economic development, the lower the information entropy of land use structure.

Land use structure; Information entropy; Equilibrium degree; Dominance degree; Boluo County

唐中立(1980-)，男，湖南懷化人，工程師，碩士，從事土

2016-05-23

S 27

A

0517-6611(2016)18-210-03

地利用的研究和管理工作。