李 敏,严志强，彭定新，张华玉，梁中惠

(南宁师范大学 a.自然资源与测绘学院; b.地理科学与规划学院, 广西 南宁 530001)

土地利用/土地覆盖变化(land-use and land-cover change, LUCC)[1]〗是人地耦合发展的重要表征。作为当前全球环境变化的重要组分的“土地利用/土地覆盖变化”，在其未形成学术上的概念前，中国就有学者对此展开研究[2-4]。20世纪70年代开始，“土地利用/土地覆盖变化”研究上升为全球变化研究的热点[5,6]。1995年这一概念被提出后，研究成果日渐丰富，研究领域涵盖地球化学、地球物理、地质学、土壤学、水资源、遥感技术等学科[7]〗。

信息熵理论在分析土地利用结构有序程度中被广泛运用[8-10]。当前在区域土地利用结构变化及其驱动因素[11,12]和城市用地结构变化及其驱动机制[13-14]两方面运用信息熵理论较多。研究表明，信息熵值变化是社会经济发展影响下的结果，若单从人文因素方面展开探讨，而没有自然因素的分析，则难以全面评价信息熵理论的驱动机制。因此，本研究运用信息熵理论分析南宁市2000-2018年土地利用结构信息熵时空分异规律，并运用灰色关联分析法，从人文和自然两方面探究其驱动因素，以期为南宁市进一步优化国土空间结构与制定区域可持续发展策略供参考。

1.1 研究区概况

南宁市(图1)位于广西南部，北回归线以南，总面积约22112km2，背靠大西南，东邻粤港澳，南临北部湾，是广西壮族自治区首府、北部湾经济区核心城市、中国-东盟博览会的永久举办地和“一带一路”有机衔接的重要门户，在西部陆海新通道建设中发挥重要引领作用。地处亚热带季风气候区，雨热同期，霜少无雪，年平均气温21.6℃左右，地形属以邕江河谷为中心的盆地形态，南、北、西三面环山，主要河流有珠江流域西江水系的邕江、右江、左江、红水河、武鸣河、八尺江等。现辖7区5县(市)，2018年，全市常住人口725.41万人，城镇人口452.61万人，城镇化率62.4%，地区生产总值4341.4亿元，固定资产投资比上年增长11.8%，三次产业比为10.5∶30.4∶59.1。

图1 南宁市区位

1.2 数据来源

(1)使用2000年、2005年、2010年、2015年和2018年共5期30 m的空间分辨率土地利用栅格数据源自中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/)，前三期由Landsat-TM遥感影像解译而成，后两期由Landsat-8遥感影像解译而成，总体精度满足研究需求。

(2)人文因子指标(12个)及平均气温(X13/℃)、平均降水量(X14/ml)等自然因子指标来源于《广西统计年鉴》(2001-2019年)，部分数据通过相关县(市)年鉴资料和统计公报数据整理而得；
海拔(X15/m)数据源自地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn/)，并通过ArcMap进行坡度(X16/°)分析。

1.3 指标计算和分析方法

1.3.1 土地利用动态度

单一土地利用动态度是土地利用类型在研究期间变化的程度，其公式为：

(1)

D为单一土地利用动态度；
Sa、Sb分别为某一地类研究初期和末期面积(单位：km2)；
T为研究期。

1.3.2 信息熵、均衡度、优势度

信息熵是刻画事物不规则运动和系统复杂程度的指标，在土地利用变化研究中多作为土地利用有序度的表征[15]。其表达式为：

(2)

式中，H为信息熵(单位：Nat)，Pi=Si/S100，m为年限跨度

均衡度表达式：

(3)

Y=1-J

(4)

式中，J为均衡度(0≤J≤1)，Y表示优势度。

1.3.3 灰色关联法

本研究借助灰色关联法，探究引致土地利用结构信息熵变化的缘由[16]。操作步骤如下：

(1)确定序列：参考序列Yh=(Y1，Y2，Y3，…，Yn)，比较序列Xi(j)=({Xi(1)，Xi(2)，Xi(3)…，Xi(n)}，i=1，2，3，…，n)。

(2)对序列数据进行均值化无量纲化处理：

(5)

(3)计算序列关联系数和关联度：

(6)

(7)

式中，ξhj表示关联系数，Yh-xi(j)表示参考序列指标Yh与相对应的比较序列指标xi(j)差值的绝对值，ρ为分辨系数，通常取0.1～0.5，本研究取ρ=0.5；
ri代表关联度，0

2.1土地利用变化特征

据表1可知，2000-2018年南宁市建设用地年均增加18.60km2，说明南宁市开发建设类产业发展迅速，导致城乡建设用地规模逐年扩张；
耕地、林地、草地和水域面积连年下降，耕地缩减严重，年均缩减11.47km2，表明南宁市社会经济发展与城市扩张多以侵蚀周边耕地和林地为代价。而其他用地增加则说明南宁市土地利用存在耕地非农化和林地非林化现象。

表1 2000-2018年南宁市土地利用类型面积和动态度

从动态度上看，2000-2018年，南宁市其他用地变化最大，动态度最高(3.34%)，既说明土地未利用程度加深，也反映了耕地和林地、草地等地类一定程度转变为其他用地；
其次为建设用地(2.24%)，动态度最小的是林地(-0.02%)，由于商品林、经济林等林业产业迅速发展，林地的更新速度加快，从而变化不显著；
水域变化动态度为-0.28%，说明除去降水季节变化的影响外，南宁市存在水资源过度利用和一定程度的浪费现象。

2000-2018年，南宁市的主要用地类型为林地、耕地和建设用地3类，其中林地占比较高，主要分布在中部和北部，马山县、隆安县及青秀区等地是南宁市林地密集区，耕地主要分布在武鸣区、宾阳县、横州市等地区，土地利用变化较为明显的是建设用地，主城区规模不断扩张(图2)。

图2 2000-2018年南宁市土地利用类型

2.2 土地利用结构信息熵时空分异特征

2000-2018年，南宁市土地利用信息熵值呈持续波动上升态势(表2、图3)，最低值为2000年1.1033Nat，最高值为2018年1.1276Nat，2010-2015年增速较快，但总体上升趋势缓慢，熵值较我国十大城市土地利用结构信息熵低[17]；
均衡度直线上升，但变化不明显，而优势度则相反，呈下降态势。表明研究期间南宁市土地利用结构处于无序发展状态，土地利用方式多样且变化较大，此外，这种无序发展从另一个角度说明了南宁市在研究期间社会经济发展速度大于土地利用变化速度，土地利用变化对发展的适应性减弱。这得益于良好的管控及规划，土地利用愈加均衡，土地破碎化和多样化加深，从而导致各地类优势度不断降低。

表2 2000—2018年南宁市土地利用结构比例及其信息熵、均衡度与优势度

图3 2000-2018年南宁市土地利用结构信息熵、均衡度、优势度演变

由于信息熵变化幅度相对较小，各分区在研究期间的土地利用信息熵值在设定等级范围内变化不显著。南宁市土地利用结构信息熵值总体呈西北低、东南高的空间分布格局。高值区主要分布于西乡塘区、江南区青秀区和横州市；
中值区位于武鸣区、上林县、宾阳县、兴宁区、邕宁区和良庆区，属土地利用无序化程度较轻区域；
马山县和隆安县属土地利用结构信息熵低值区。均衡度分布特征与信息熵一致，与优势度相反。土地利用结构均衡度以中值区为主，高值区位于西乡塘区、江南区、青秀区和横州市；
马山县和隆安县优势度较高(图4)。

图4 2000-2018年南宁市土地利用结构信息熵、均衡度、优势度空间分布

2.3 土地利用结构信息熵时空分异驱动因素分析

应用灰色关联模型，在参照已有研究基础上[18-21]，结合南宁市区域发展条件与土地利用现状，遵循指标数据的可获取性、科学性、客观性及全面性原则，以土地利用结构信息熵为参考序列，选取涵盖经济水平、人口结构、产业结构、交通条件、气候及地形等方面的16项指标为比较序列(表3)，通过计算两者关联度并将其划分为弱关联(0

表3 2000-2018年南宁市土地利用结构信息熵演变驱动因子标准化评价

研究发现，南宁市土地利用结构信息熵与各驱动因子的关联度总体在中等以上(表4)；
人文因子对南宁市土地利用结构信息熵变化影响较大，其中第三产业比重与信息熵的关联度最强，达0.752。而自然因子对信息熵变化影响较小，其中海拔与信息熵关联度最弱，仅0.026。说明南宁市土地利用结构信息熵演变过程中，人文因子的参与度较高，而自然因素参与较少。

表4 2000-2018年南宁市土地利用结构信息熵与驱动因子关联度、关联等级及排序

2000-2018年南宁市第三产业发展迅速，占比上升9.43个百分点，工业与人口不断集聚，基础设施体系不断完善；
乡村振兴战略提出及新农村建设，居民生活水平得到极大提升；
西部陆海新通道建设及全方位开放发展新格局取得新进展。促使南宁市土地利用方式朝多样化和多功能发展，土地利用更加均匀，有序度及优势度下降，从而形成土地利用结构信息熵值不断上升的趋势，主城区熵值较周边高的格局。

3.1 主要结论

(1)2000-2018年，南宁市土地利用变化显著。建设用地年均增加18.60km2，耕地、林地、草地和水域面积连年下降，耕地年均减少11.47km2，从动态度上看，其他用地2000-2018年变化最大(3.34%)，动态度最小的是林地(-0.02%)。交通、市政及房地产开发等开发建设类产业发展、城市规模扩张、耕地非农化和林地非林化等是导致其变化的主要原因。

(2)2000-2018年，南宁市土地利用信息熵值总体变化不大，但区域差异明显。熵值呈持续波动上升趋势，由1.1033Nat升至1.1276Nat，总体上升趋势缓慢；
均衡度持续上升，优势度下降，土地利用更加均匀和破碎化；
土地利用结构信息熵值总体呈西北低、东南高的空间分布格局。高值区主要分布于西乡塘区、江南区青秀区和横州市，中值区位于武鸣区、上林县、宾阳县、兴宁区、邕宁区和良庆区，马山县和隆安县处于土地利用结构信息熵低值区。

(3)2000-2018年，南宁市土地利用结构信息熵变化是人文因子和自然因子双重干扰的结果。三次产业比重和农村居民人均纯收入等人文因子是影响土地利用结构信息熵变化的主导因素；
而平均气温、降水量和海拔等自然因子属非主导因子。

3.2 讨论

南宁市总体信息熵值较低，但持续上升而区域差异明显，正处于低水平无序发展阶段，相关部门应通过合理的规划与良好的管控来引导区域发展，从而一定程度上减缓其土地无序利用状态；
制定科学合理的开发保护策略，以实现区域土地可持续利用为导向；
同时应兼顾主城区以外区域土地可持续利用与社会经济发展，通过中心城区的辐射作用促进周边县(市)土地利用多样化和均衡化发展；
优化建设用地结构，积极开展增减挂钩促进乡村振兴工作，挖潜存量建设用地，提高土地利用率。

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