鄧瑞豐，李芹芳，扎琪

(長安大學(xué) 土地工程學(xué)院,陜西 西安 710064)

研究土地利用結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化特征是了解一個(gè)地區(qū)自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源配置及區(qū)域空間結(jié)構(gòu)的重要途徑之一，對(duì)區(qū)域土地合理利用和調(diào)整產(chǎn)業(yè)布局具有重要指導(dǎo)意義[1]。土地利用系統(tǒng)作為一個(gè)耗散結(jié)構(gòu)體系，其有序程度可以用信息熵進(jìn)行描述和刻畫[2]。目前，大部分學(xué)者利用信息熵理論從不同空間尺度進(jìn)行了相關(guān)研究，如：魏麗娜等運(yùn)用信息熵理論，研究了甘肅省土地利用結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化，并對(duì)影響信息熵值大小的土地利用類型進(jìn)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(jié)構(gòu)信息熵的空間差異[4]；周子英等基于信息熵和相關(guān)性，對(duì)長沙市土地利用結(jié)構(gòu)時(shí)空變化進(jìn)行了研究[5]。胡源等采用信息熵研究了武漢市土地利用結(jié)構(gòu)變化，并結(jié)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(jié)構(gòu)變化及驅(qū)動(dòng)因素[7]；謝汀等基于信息熵和灰色關(guān)聯(lián)研究了成都市建設(shè)用地結(jié)構(gòu)時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)力[8]；此外，也有部分學(xué)者綜合利用信息熵和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析來評(píng)價(jià)土地利用結(jié)構(gòu)[9-10]。綜上研究成果，可以看出學(xué)者們已從不同角度對(duì)土地利用結(jié)構(gòu)的時(shí)空變化進(jìn)行了研究，但是現(xiàn)有研究很少涉及研究區(qū)域內(nèi)各子區(qū)域的信息熵時(shí)空演變特征。

華池縣屬于黃土丘陵溝壑區(qū)，地形復(fù)雜多變，土地利用結(jié)構(gòu)復(fù)雜。基于此，采用信息熵理論對(duì)華池縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結(jié)構(gòu)信息熵時(shí)空變化特征進(jìn)行分析，運(yùn)用全局 Moran’s I 指數(shù)和熱點(diǎn)分析法研究2014-2018 年華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵時(shí)空格局演變特征，借助灰色關(guān)聯(lián)度模型揭示土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化的內(nèi)在和外在驅(qū)動(dòng)因素，旨在為調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu)、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(jīng)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。縣域東西寬84 km，南北長110 km，轄6鎮(zhèn)9鄉(xiāng)。境內(nèi)地形結(jié)構(gòu)復(fù)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(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)104.93 億元。全縣土地總面積3 790.94 km2，其中農(nóng)用地2 452.60 km2，建設(shè)用地66.91 km2，未利用地1 271.43 km2。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

土地利用數(shù)據(jù)來源于華池縣土地利用現(xiàn)狀變更調(diào)查數(shù)據(jù)(2014-2018)，通過統(tǒng)計(jì)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(yùn)輸用地、水域及水利設(shè)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(yùn)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(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來源于《華池縣統(tǒng)計(jì)年鑒》及華池縣國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展公報(bào)。

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用結(jié)構(gòu)信息熵 區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)特征，通過計(jì)算信息熵可以度量區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)的有序性[11]。依照 Shannon 熵公式對(duì)信息熵(H)的計(jì)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(jié)構(gòu)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(dāng)各土地類型面積相等，即A1=A2=……AN=A/N時(shí)，熵最大，即Hmax=lnN。一般而言，一個(gè)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(jié)構(gòu)信息熵的可比性和直觀性，利用均衡度的概念對(duì)土地利用結(jié)構(gòu)進(jìn)行了測度[14]。

(3)

I=1-J

(4)

式中：J表示均衡度，是實(shí)際土地利用結(jié)構(gòu)信息熵值與最大熵值之比；H表示信息熵；I表示優(yōu)勢(shì)度，是實(shí)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(jì)模型 空間自相關(guān)是體現(xiàn)空間依賴的一種重要形式，指研究對(duì)象與其空間位置的相關(guān)性[15]。采用Global Moran’s I 指數(shù)測算華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的全局自相關(guān)性，Getis-Ord 指數(shù)測算華池縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結(jié)構(gòu)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(shù)是用來衡量區(qū)域全局空間關(guān)聯(lián)和空間差異程度的指標(biāo)。其公式為：

(5)

(6)

式中：Yi、Yj表示第i個(gè)和第j個(gè)空間單元上的觀測值；n為空間單元的數(shù)量。wij為鄰接空間權(quán)重矩陣，采用 GeoDa 軟件中的Rook標(biāo)準(zhǔn)來構(gòu)建鄰接關(guān)系。I的值域?yàn)閇-1，1]。

(7)

2.2.3 灰色關(guān)聯(lián)度分析 灰色關(guān)聯(lián)分析是一種建立在灰色系統(tǒng)理論上，對(duì)系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢(shì)定量描述的方法。它根據(jù)評(píng)價(jià)因素間的幾何接近程度來確定評(píng)價(jià)因素的關(guān)聯(lián)程度，且對(duì)樣本量的多少均適用，計(jì)算較方便[16-17]。因此，擬利用灰色關(guān)聯(lián)度分析來確定土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化的驅(qū)動(dòng)因素。

首先選取參考數(shù)列和比較數(shù)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(gè)指標(biāo)，假設(shè)有m個(gè)比較數(shù)列

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

(9)

則灰色關(guān)聯(lián)度為：

γ[x0(k),xi(k)]=

(10)

(11)

結(jié)合已有相關(guān)研究對(duì)灰色關(guān)聯(lián)度按照強(qiáng)弱程度進(jìn)行分類：弱關(guān)聯(lián)度 (0，0.35)、中關(guān)聯(lián)度(0.35，0.70)、強(qiáng)關(guān)聯(lián)度(0.70，1.00)[18]。

2.3 研究意義和實(shí)用價(jià)值

土地利用結(jié)構(gòu)信息熵是反映一定區(qū)域內(nèi)土地利用方式是否有序、是否具有結(jié)構(gòu)性的重要指標(biāo)。本研究以華池縣2014-2018年土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)作為研究的基礎(chǔ)資料，通過空間統(tǒng)計(jì)模型從時(shí)間、空間雙維度出發(fā)分析該縣土地利用結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)狀況及空間演變特征，并在此基礎(chǔ)上深入分析該縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化的驅(qū)動(dòng)因素，為華池縣下一步土地利用結(jié)構(gòu)調(diào)整及國土空間保護(hù)、開發(fā)、利用提供方向和依據(jù)。

通過分析華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵在時(shí)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(shí)空變化情況，為土地利用結(jié)構(gòu)調(diào)整提供決策依據(jù)；通過分析華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵空間格局演變規(guī)律，為實(shí)現(xiàn)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(jù)；通過進(jìn)一步分析華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化的驅(qū)動(dòng)因素，有助于掌握引起土地利用結(jié)構(gòu)變化的內(nèi)在和外在因素，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、空間布局優(yōu)化、提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)建設(shè)質(zhì)量提供依據(jù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化特征

3.1.1 時(shí)序變化特征 根據(jù)土地利用結(jié)構(gòu)信息熵計(jì)算過程，得出華池縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)2014、2016和2018年土地利用結(jié)構(gòu)信息熵、均衡度及優(yōu)勢(shì)度結(jié)果見表1。

表1 2014、2016和2018年華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵、均衡度及優(yōu)勢(shì)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(shì)方面，2014-2018 年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結(jié)構(gòu)信息熵和均衡度總體上略有上升，優(yōu)勢(shì)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(yuǎn)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(shè)用地面積略有增加，土地利用類型面積差值逐漸縮?。欢宙?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(yuǎn)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(duì)較低，均衡度與信息熵高低趨勢(shì)相同。在優(yōu)勢(shì)度上，林鎮(zhèn)鄉(xiāng)、山莊鄉(xiāng)、城壕鎮(zhèn)較高，柔遠(yuǎn)鎮(zhèn)、悅樂鎮(zhèn)、橋河鄉(xiāng)則相對(duì)較低。

3.1.2 空間差異特征 為了進(jìn)一步研究空間分異特征，根據(jù)華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵值，以 2014 年和 2018 年為研究時(shí)間點(diǎn)，將各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結(jié)構(gòu)信息熵分為 5 個(gè)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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)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(yuǎn)鎮(zhèn) 4 個(gè)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(jié)構(gòu)信息熵具有明顯的空間差異性。

3.2 土地利用結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)信息熵空間格局演變特征，使用 GeoDa 軟件計(jì)算了2014 和2018 年華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵之間的全局自相關(guān)系數(shù) Moran’sI，見表 2。

由表 2可知，2014 年和 2018 年 Moran’sI指數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)(P<0.05)，全局 Moran’sI指數(shù)均為正值，且總體呈上升趨勢(shì)，說明華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵存在顯著的正空間自相關(guān)特征，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結(jié)構(gòu)信息熵在整體上呈縮小態(tài)勢(shì)。Global Moran’sI指數(shù)總體變動(dòng)趨勢(shì)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(jié)構(gòu)信息熵差異逐漸變大，土地利用結(jié)構(gòu)信息熵相似的鄉(xiāng)鎮(zhèn)在空間上呈現(xiàn)集中分布。

表2 Moran’s I指數(shù)相關(guān)估計(jì)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(jié)構(gòu)信息熵總體空間格局分析基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)其局部空間集聚格局演變特征進(jìn)行探究。利用 ArcGIS 軟件 Spatial Statistics Tools 進(jìn)行熱點(diǎn)分析，計(jì)算了土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的Gi*指數(shù)，并通過自然斷點(diǎn)法，由高到低的劃分為熱點(diǎn)區(qū)域、次熱點(diǎn)區(qū)域、次冷點(diǎn)區(qū)域和冷點(diǎn)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(jié)構(gòu)信息熵時(shí)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(jié)構(gòu)信息熵時(shí)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(diǎn)區(qū)域有橋河鄉(xiāng)、五蛟鎮(zhèn)、王咀子鄉(xiāng)、上里塬鄉(xiāng) 4 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，元城鎮(zhèn)、悅樂鎮(zhèn)、紫坊畔鄉(xiāng)、懷安鄉(xiāng)、柔遠(yuǎn)鎮(zhèn)為次熱點(diǎn)區(qū)域，次冷點(diǎn)區(qū)域有喬川鄉(xiāng)、白馬鄉(xiāng)，冷點(diǎn)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(diǎn)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(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，次熱點(diǎn)區(qū)域有紫坊畔鄉(xiāng)、懷安鄉(xiāng)、柔遠(yuǎn)鎮(zhèn)，次冷點(diǎn)區(qū)域有元城鎮(zhèn)、喬川鄉(xiāng)、白馬鄉(xiāng)，冷點(diǎn)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(diǎn)區(qū)域比 2014 年增加了 1 個(gè)，悅樂鎮(zhèn)由次熱點(diǎn)區(qū)域變?yōu)闊狳c(diǎn)區(qū)域；元城鎮(zhèn)由次熱點(diǎn)區(qū)域變?yōu)榇卫潼c(diǎn)區(qū)域?？傮w空間格局變化不大，熱點(diǎn)區(qū)域主要集中于西部和西南部，冷點(diǎn)區(qū)域集中于南部和東部。

3.3 土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化驅(qū)動(dòng)因素分析

影響土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化的驅(qū)動(dòng)因素錯(cuò)綜復(fù)雜，包括內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素和外在驅(qū)動(dòng)因素[20]。內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素能直接導(dǎo)致信息熵的變化，研究中選取土地利用類型為內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素；外在因素借鑒已有研究成果，在綜合考慮研究區(qū)域?qū)嶋H情況和數(shù)據(jù)資料可獲取性的基礎(chǔ)上，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人民生活水平和人口因素4個(gè)方面選取指標(biāo)為外在驅(qū)動(dòng)因素，以此構(gòu)建影響華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化的指標(biāo)體系見表3[21-25]。

表3 各驅(qū)動(dòng)因素的說明Table 3 Description of each driving factor

3.3.1 內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素 土地利用類型的變化會(huì)直接導(dǎo)致其信息熵的變化，對(duì)華池縣土地利用類型與信息熵的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行分析，土地利用結(jié)構(gòu)與信息熵的灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果見表 4。

表4 2014、2018年土地利用結(jié)構(gòu)與信息熵的灰色關(guān)聯(lián)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(qiáng)度關(guān)聯(lián)，分別為0.748 0和0.752 1，其他地類信息熵的關(guān)聯(lián)度由高到低為園地、交通運(yùn)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(shè)施用地。研究期間，土地利用類型與信息熵關(guān)聯(lián)度較高的林地、交通運(yùn)輸用地、耕地面積均在增加；與信息熵關(guān)聯(lián)度相對(duì)較低的草地和水域及水利設(shè)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(nèi)華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵表現(xiàn)為上升態(tài)勢(shì)。

3.3.2 外在驅(qū)動(dòng)因素 運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度模型分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素與信息熵變化的關(guān)聯(lián)度，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素與信息熵的灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果見表 5。

表5 2014、2018年華池縣社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素與信息熵的灰色關(guān)聯(lián)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(jié)構(gòu)信息熵與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素均屬于強(qiáng)度和中度關(guān)聯(lián)，說明所選的因素對(duì)土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的變化均有影響，且各因素對(duì)華池縣土地利用結(jié)構(gòu)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(guān)聯(lián)度基本相同，由高到低依次為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人民生活水平、人口因素。說明這 4 個(gè)因素主要影響華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵時(shí)空演變，因此，需要進(jìn)一步分析各個(gè)因素對(duì)華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化的作用。

(1)地區(qū)經(jīng)濟(jì)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上，地區(qū)人均生產(chǎn)總值與土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的關(guān)聯(lián)度屬于強(qiáng)度關(guān)聯(lián)，且由2014年的0.742 1變?yōu)?018年的0.784 0；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的關(guān)聯(lián)度由2014年的0.725 6變?yōu)?018年的0.742 5，這說明2者對(duì)土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化影響逐漸增強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，間接影響了研究期內(nèi)土地利用結(jié)構(gòu)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(xiàn)中度關(guān)聯(lián)，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(jié)構(gòu)信息熵的變化密切相關(guān)。隨著人民經(jīng)濟(jì)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(dòng)有序推進(jìn)，間接影響了耕地、林地等土地利用類型的變化，農(nóng)村居民點(diǎn)用地面積比例縮減，土地利用結(jié)構(gòu)信息熵呈現(xiàn)了上升趨勢(shì)。

(3)人口因素。人口因素是影響土地利用系統(tǒng)變化的社會(huì)因素。研究期間人口因素與信息熵的關(guān)聯(lián)度屬于中度關(guān)聯(lián)，由 2014 年的 0.601 2 變?yōu)?2018 年的 0.614 3，表明人口因素對(duì)土地利用結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)信息熵值呈上升趨勢(shì)。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

運(yùn)用信息熵理論計(jì)算了 2014-2018 年華池縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結(jié)構(gòu)信息熵，利用 Global Moran’s I、Getis-Ord 指數(shù)研究了華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的時(shí)空格局演變特征，最后通過灰色關(guān)聯(lián)度模型分析了土地利用結(jié)構(gòu)信息熵空間格局演變的主要驅(qū)動(dòng)因素，得出以下結(jié)論：

(1)在時(shí)序變化上， 2014-2018 年華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵、均衡度略有上升趨勢(shì)，優(yōu)勢(shì)度略有下降趨勢(shì)，土地利用面積總體變化主要表現(xiàn)為耕地、林地、城鎮(zhèn)村及工礦用地、交通運(yùn)輸用地的增加及園地、草地、水域及水利設(shè)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(xiàn)集中連片分布，且各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)有序性和均衡度存在著較大的差異。

(2)土地利用結(jié)構(gòu)信息熵總體上具有顯著的正空間自關(guān)性，呈現(xiàn)局部集聚演變特征，具體表現(xiàn)為：總體空間格局變化不大，熱點(diǎn)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(diǎn)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(jié)構(gòu)信息熵時(shí)空差異由各因素相互作用產(chǎn)生。土地利用類型與信息熵關(guān)聯(lián)度大部分屬于中度關(guān)聯(lián)，僅林地呈現(xiàn)強(qiáng)度關(guān)聯(lián)，土地利用類型面積的增加直接使研究期內(nèi)華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；各因素與信息熵的關(guān)聯(lián)度由大到小依次為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人民生活水平、人口因素。地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展是土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化的主要外在影響因素；人民經(jīng)濟(jì)收入的提高、人口數(shù)的增加、城鎮(zhèn)化水平的提高與信息熵的變化有著密切關(guān)系。

4.2 討論

借助信息熵理論和空間統(tǒng)計(jì)模型，從時(shí)間和空間2個(gè)維度，對(duì)華池縣 2014-2018 年土地利用結(jié)構(gòu)信息熵時(shí)空分異和空間格局演變特征進(jìn)行了深入分析，利用灰色關(guān)聯(lián)度模型探究了影響華池縣土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化的內(nèi)在和外在驅(qū)動(dòng)因素。同時(shí)，研究還嘗試采用空間統(tǒng)計(jì)模型對(duì)研究區(qū)域內(nèi)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用結(jié)構(gòu)信息熵時(shí)空演變特征進(jìn)行分析，彌補(bǔ)了以往研究只重視時(shí)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(jīng)濟(jì)的發(fā)展，通過分析華池縣土地利用信息熵時(shí)空格局特征及其驅(qū)動(dòng)因素，以便合理安排國土整治和生態(tài)修復(fù)等活動(dòng)，為國土空間保護(hù)、開發(fā)、利用格局優(yōu)化，縣域社會(huì)經(jīng)濟(jì)綠色、健康、可持續(xù)發(fā)展提供參考和依據(jù)。