论文惠山区土地利用结构信息熵时间变化规律与驱动因素分析是关于对写作信息熵论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文信息熵论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
[摘 要]基于信息熵原理,分析了2010～2014年惠山区土地利用结构信息熵时间演变特征,并运用主成分分析方法对影响其变化的主要驱动因子进行定量分析.研究表明,近五年惠山区土地利用结构信息熵呈现出逐年下降的趋势,土地利用结构逐步向不均衡方向发展；人口增长、经济发展、城市化进程加快等对土地的需求量不断增加,是导致惠山区土地利用结构发生变化的主要驱动因素.
[关键词]土地利用结构；信息熵；时间变化；驱动因子；惠山区
[中图分类号]F301 [文献标识码]A
土地利用系统是由各因子耦合而成的一個庞大且复杂的系统,包括自然、人类、社会、经济、技术等,且具有耗散性结构特征,也可进行调控.信息熵可以用来描述土地利用结构变化,因此,很多学者运用信息熵原理对各地区在时间及空间方面的土地利用结构变化进行了大量研究,并对其反映出的一般性规律进行了总结,从而提出了均衡度这个概念,用来反映土地利用结构的合理程度,同时也在土地利用结构时空变化规律、驱动因子、预测土地利用结构等各方面做出了大量研究成果.以上研究表明,土地利用结构信息熵可反映某区域在某时间段内土地利用结构的变化情况及变化趋势,对调整地区土地利用结果有指导意义,通过对其驱动因子的研究也可为优化地区土地利用结构提供参考意见.无锡市惠山区地处我国长江三角洲腹地,为无锡市的城乡结合部,经济发展较为迅速,较早步入了城镇化,可以作为苏南地区代表.文章将惠山区作为研究区域,分析了其土地利用结构信息熵的变化,并分析了影响其变化的驱动因子,可以为优化惠山区土地利用结构及保障惠山区土地可持续发展提供依据.
1 研究区概况
惠山区位于江苏省南部的无锡市,属于上海经济区的重要部分,又位于长江三角洲的腹地,是沪宁两地的交通咽喉.惠山区地理位置为120°04′～120°24′E,31°～32°46′N之间,气候属于北亚热带季风气候区,光照十分充足,降水也很丰沛,四季分明,雨热同期.常年平均气温为16.2℃,降水量为1121.7mm.
2 数据来源研究方法
2.1 数据来源
文中数据来源于《江苏省统计年鉴》及实地调研,土地利用数据来源于国土资源局统计的2010～2014年土地利用变更调查数据.为了方便研究,把土地利用类型划分为了八类：耕地、林地、园地、其他农用地、交通运输用地、居民点及工矿、水利设施用地以及其他用地.
2.2 研究方法
熵最开始是一个物理学概念,后来被运用到控制论、信息论等其他领域中,由此便出现了信息熵.后来被研究者大量运用于研究土地利用结构变化.通过计算信息熵,可得出区域内土地利用结构的有序性,并反映出影响其变化的主要因素.
2.2.1 土地利用结构信息熵.依照Shannon熵公式对信息熵（H）的定义如下：
Pi等于Ai/A （1）
H等于- （2）
式中：A表示区域土地总面积,某种土地类型的面积为Ai（i等于1,2,等,n）；Pi表示各土地利用类型占该区域土地总面积的比例；H为土地利用结构信息熵,其大小用来反映各土地类型面积分布的均匀程度.当各土地类型面积相等,即A1等于A2等于等AN等于A/N时,熵最大,即Hmax等于lnN.一般而言,土地类型越多,各类型的百分比相差越小,熵值越大.
2.2.2 均衡度与优势度.为了更直观地表现出土地利用结构的合理度,研究者在信息熵的基础上引进均衡度的概念,为实际熵值与最大熵值（即lnN）之比,即公式（3）.
J等于H/Hmax等于- （3）
由公式（3）可看出,均衡度J的变化范围是[0,1],均衡度越大,表明土地利用结构越合理.同理,引入优势度的概念,见公式（4）.
I等于1-J （4）
式中：I为优势度,用来表示区域内某一种或几种土地利用类型对该区域土地利用结构的支配程度,与均衡度的意义相反.
3 结果与分析
3.1 惠山区土地利用结构信息熵时序变化分析
通过以上方法,计算出了惠山区2010～2014年土地利用结构信息熵、均衡度及优势度,计算结果如表2所示：研究期间,惠山区土地利用结构信息熵表现为不断下降的趋势,各类土地利用面积差距变大.均衡度逐渐减小,优势度逐渐增大,说明各土地类型利用面积不均衡,原因主要是人口增加、经济发展及城市化进程加快导致人们对土地的需求增加,居民点及工矿和交通运输用地面积增加,耕地和园地面积减少.
3.2 驱动因素主成分分析
文章根据已有研究成果,选取了14个与土地利用结构信息熵变化相关的指标作为驱动因子进行了分析：X1为常住人口数（万人）,X2为城镇化比例（%）,X3为GDP（亿元）,X4为农业生产值（亿元）,X5为第一产业所占比例（%）,X6为农作物播种面积（千hm2）,X7为农村人均纯收入（元/人）,X8为工业增加值（亿元）,X9为第二产业所占比例（%）,X10为城镇居民可支配收入（元/人）,X11为全社会固定资产投资额（亿元）,X12为社会消费品零售总额（亿元）,X13为财政收入（亿元）,X14为第三产业所占比例（%）（表3）.
采用主成分分析进行分析（表4、表5）.第一主成分贡献率为87.248%,与X1、X2、X3、X4、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X13、X14存在较大的正相关性,与X12存在较大的负相关性,说明土地利用结构变化与经济发展、城市化水平密切相关.第二主成分与第一产业所占比例存在较大正相关性,说明第一产业对土地利用结构变化影响较大；从结果可以看出,选取的14个指标都在某种程度影响着土地利用结构变化,可将其归结为四类：人口增长、城市化进程加快、经济发展、产业结构比重.
4 讨论与结论
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参考文献：
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