基于物理理论信息熵的扶余市土地利用结构分析

2016-08-25刘亚男李淑杰马晓葳

山西农经 2016年7期

关键词：信息熵土地利用土地

□刘亚男　李淑杰　方　雪　郭　敏　余　娜　马晓葳

（吉林大学地球科学学院　吉林　长春　130061）

基于物理理论信息熵的扶余市土地利用结构分析

□刘亚男李淑杰方雪郭敏余娜马晓葳

（吉林大学地球科学学院吉林长春130061）

运用信息熵物理方法对扶余市2010-2014年的土地利用数据进行分析，信息熵值的大小反映了扶余市土地利用结构的有序性，信息熵值越小，那么土地利用结构越有序，反之，则土地利用结构趋于无序。通过结构的信息熵定量计算分析可以得出扶余市最近五年的土地利用类型动态变化，2010年信息熵值最小，其后四年信息熵值逐渐增加，表现为土地利用结构无序化倾向，研究结果可为扶余市土地利用结构调整和后期规划起指导作用。

信息熵；扶余市；土地利用结构

本文DOI：10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2016.07.085

土地利用结构也可称为土地结构或土地构成，是指一个国家、地区或生产单位的土地面积中各种土地利用类型之间的比例关系。在空间形态上，土地利用结构表现出土地类型的空间结构布局和组成关系，土地利用结构决定土地效用功能，分析研究区域内各种土地利用类型数量占比及空间分布特征，可为政府部门及相关学者研究土地利用情况提供参考，使得土地资源高效利用，达到可持续发展的目标。

土地利用结构对一个地区而言，在一定程度上可谓之一个结构系统，目前我国学者在宏观层面上利用信息熵物理理论对土地利用结构进行了相关研究，如周子英等采用信息熵分析了长沙市土地利用结构的时空变化，得出了长沙市土地利用结构信息熵的空间差异；陈彦光等对郑州、广州等城市的土地结构进行了分析，总结出关于城市土地利用的信息熵值规律：大城市用地结构的信息熵一般大于小城市，综合性城市的信息熵严格大于专业化城市，城市化地区的信息熵必须大于各功能区的信息熵；并基于信息论思想提出反映城市土地利用结构特征的均衡度概念。

学者们研究最多的是省、大城市或者区域，对小城市的土地利用结构研究并不多。扶余市于2013年1月24日，经国务院批准，撤销扶余县设立扶余市（县级），由吉林省直辖、松原市代管，通过对扶余市土地利用结构分析，使得扶余市更好的配置土地资源，促进城市的快速发展。

1　研究区概况

扶余市地处松嫩平原东北部边缘，位于吉林省西北部，松原市东部。西与松原市宁江区接壤，南隔第二松花江与前郭县、长春市农安县、长春市德惠市为邻，北与黑龙江省大庆市肇源县、黑龙江省哈尔滨市双城区相望，东与长春市榆树市接壤。（扶余市在吉林省的位置见图1-1）位于东经125毅56忆～126毅11忆，北纬44毅45忆～45毅30忆之间。地势东高西低中间洼，地貌类型差异明显，海拔135耀240m，地面起伏较大，相对高差10耀50m。全县南北两面被松花江、拉林河环绕，流域内有会塘沟、加津沟等较大的水沟和泡沼。扶余市下辖5个乡、12个镇，其中包括7个居委会、383个行政村；1 025个自然屯，下设173个居民小组、1 810个村民小组。截至2014年年末，扶余市常住人口总数为671 576人，占全国总人口的 0.048%；2014年地区生产总值为340.73亿元，占国内生产总值的0.054%。

图1-1　扶余市位置示意图

2014年截止到2014年12月31日，扶余市土地总面积为464 705.3hm2，其中，耕地340 034.06hm2，园地239.18hm2，林地41 241.44hm2，草地25 470.27hm2，城镇村及工矿用地25 187.16hm2，交通运输用地10 017.79hm2，水域及水利设施用地19 928.84hm2，其他土地2 586.56hm2，分别占土地总面积的73.17%、0.05%、8.87%、5.48%、5.42%、2.16%、4.29%、0.56%。耕地及林地面积占扶余市土地总面积的82.04%，耕地比重较大，占到了全市土地总面积的73.17%，相比于吉林省内其他县市，扶余市耕地面积占土地总面积比例较大。

2　数据来源

本文数据来源于《扶余市统计年鉴》和扶余市2010-2014年扶余市土地利用变更数据。

3　方法综述及数据处理

3.1信息熵

美国信息创始人香农发现了信息的冗余，在此基础上得出了信息熵物理模型，可以用于测定系统的稳定性和均衡性。信息熵结果可以辅助判定扶余市土地利用类型的配置情况，进而优化当前土地利用方式，对于未来土地利用也有一定的指导作用，为后期土地利用规划做准备。

假设扶余市区域土地总面积为M，土地利用类型的个数为m，每个土地利用类型的面积为M(mi)，那么各个土地利用类型在扶余市整个区域内出现的概率为：

为了计算方便，上式中，a取10，则公式变为：

从公式中可以得出，信息熵值与概率值总和呈现负相关关系，各个土地利用类型出现的概率越大，熵值越小，那么系统就越稳定、均衡；反之系统就不稳定、不均衡。

3.2均衡度

基于上述信息熵公式、均衡度计算方法可定义为：

均衡度就是各项信息熵值与信息熵值最大值的比值，显然，J值处于0-1之间，反映的是土地利用的均衡程度。

3.3数据处理

采用上述信息熵公式，对扶余市2010耀2014年的土地利用结构的相关数据进行计算，计算结果如下：

表1　扶余市2010～2014年土地利用结构（所占百分比）和信息熵值

从表1中可以看出，扶余市近五年中，2010年的信息熵值最小，之后四年的信息熵值逐渐增加。这表明，相比来说2010年扶余市土地利用结构更稳定，其后四年信息熵的增加说明土地利用结构有无序化的倾向，一方面是因为社会发展，当地人对高质量生活水平的需要的增加；另一方面是扶余市处于撤县立市（县级）时期，经济发展加快。2010耀2014年耕地总体有下降趋势，面积比例由 73.25%下降说明到73.17%，而城镇工矿用地有所增加，面积比例由0.68%增加到0.73%，交通水利用地由0.86%增加到0.94%，因此未利用土地由8.29%下降到8.21%，说明扶余市正处于城市发展的上升期。