袁菊紅, 胡綿好, 周早弘

(1.江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 環(huán)境與植物科學(xué)研究所, 江西 南昌 330032; 2.江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)研究院, 江西 南昌 330032)

基于IE-GC-VAR方法的河流城市土地利用變化及其驅(qū)動(dòng)因素分析
——以江西省德興市為例

袁菊紅1, 胡綿好2, 周早弘2

(1.江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 環(huán)境與植物科學(xué)研究所, 江西 南昌 330032; 2.江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)研究院, 江西 南昌 330032)

[目的] 對(duì)快速城市化的河流城市——江西省德興市的土地利用結(jié)構(gòu)變化及其影響因素進(jìn)行研究，為河流城市土地利用結(jié)構(gòu)的調(diào)整和我國(guó)正在經(jīng)歷快速城市化的河流城市發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。 [方法] 基于德興市2000—2014年遙感影像的土地利用數(shù)據(jù)，應(yīng)用信息熵模型和灰色關(guān)聯(lián)方法分析其土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化與各相關(guān)因素之間的關(guān)聯(lián)度，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)一步運(yùn)用向量自回歸模型，以脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解解釋了德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化與主要因素的動(dòng)態(tài)相關(guān)性。[結(jié)果] (1) 2000—2014年德興市耕地、林地、草地、水域、其他用地類型面積下降，建設(shè)用地面積上升；土地利用結(jié)構(gòu)朝無(wú)序方向發(fā)展，土地利用類型的均衡性增強(qiáng)，但單一類型的優(yōu)勢(shì)度降低。 (2) 基于VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析還表明，長(zhǎng)期人口總數(shù)、城市化和糧食總產(chǎn)量對(duì)德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化基本呈現(xiàn)正向效應(yīng)，且隨著時(shí)間滯后期數(shù)的遞增，沖擊效應(yīng)逐步減弱，最終趨向穩(wěn)定狀態(tài)；其中人口總數(shù)和城市化水平對(duì)德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化有促進(jìn)作用，但糧食總產(chǎn)量對(duì)其方差貢獻(xiàn)度卻隨時(shí)間推移作用減弱。 [結(jié)論] 2000—2014年德興市土地利用程度不高，土地利用結(jié)構(gòu)朝無(wú)序方向發(fā)展；人口總數(shù)、糧食總產(chǎn)量和城市化水平是影響其土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的主要因素。

德興市; 土地利用結(jié)構(gòu); 信息熵; 灰色關(guān)聯(lián)理論; 向量自回歸

文獻(xiàn)參數(shù)： 袁菊紅, 胡綿好, 周早弘.基于IE-GC-VAR方法的河流城市土地利用變化及其驅(qū)動(dòng)因素分析[J].水土保持通報(bào)，2017,37(2)：313-320.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.02.048； Yuan Juhong, Hu Mianhao, Zhou Zaohong. Land Use Change and Its Driving Factor Analysis of River Urban Based on IE-GC-VAR Methods[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(2)：313-320.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.02.048

土地利用變化對(duì)區(qū)域生物多樣性、實(shí)際和潛在初級(jí)生產(chǎn)力、土壤質(zhì)量、河川徑流和沉積速率等具有重要影響，是區(qū)域乃至全球氣候變化的主要驅(qū)動(dòng)力之一[1]。一個(gè)地區(qū)不同時(shí)期內(nèi)的土地利用結(jié)構(gòu)的置換與更替，是實(shí)現(xiàn)區(qū)域土地利用動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置的重要前提與途徑[2]。因此，對(duì)區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化規(guī)律研究是區(qū)域自然條件、資源和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)及其優(yōu)化配置研究的重要前提和途徑，對(duì)區(qū)域土地合理利用及其產(chǎn)業(yè)布局具有一定的指導(dǎo)意義。城市河流具有供應(yīng)水源、提供綠地、保護(hù)環(huán)境、旅游娛樂(lè)、交通運(yùn)輸、文化教育等多項(xiàng)生態(tài)服務(wù)功能[3]，對(duì)城市發(fā)展起著至關(guān)重要的推動(dòng)作用，但也是人類活動(dòng)與自然過(guò)程共同作用最為強(qiáng)烈的地帶之一。城市化進(jìn)程在有效推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展同時(shí)，也顯著改變了城市河流的物質(zhì)生產(chǎn)及其循環(huán)、信息傳遞和能量流動(dòng)等系列常態(tài)過(guò)程[4]，最終改變了城市河流生態(tài)系統(tǒng)原有的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)，影響了城市河流生態(tài)系統(tǒng)的持續(xù)健康發(fā)展[5-7]。近年來(lái)，隨著人類活動(dòng)范圍的擴(kuò)大和程度的加劇，河流城市的土地利用變化對(duì)河流水文循環(huán)、水土流失、氣候變化及生物多樣性的影響越來(lái)越大，嚴(yán)重威脅城市河流的生態(tài)安全[8]，已成為區(qū)域土地利用變化研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一[9]。研究區(qū)江西省德興市在快速城市化發(fā)展過(guò)程中，城市土地利用改變了洎水河的物質(zhì)能量流動(dòng)而使其水環(huán)境發(fā)生劇烈的改變，其發(fā)展演變對(duì)洎水河的水環(huán)境產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。近年來(lái)，隨著德興市工業(yè)化、城市化的快速推進(jìn)，土地供需矛盾日益突出。在以洎水河為城市軸線，構(gòu)建“一河兩岸”城市發(fā)展框架，打造現(xiàn)代化新型生態(tài)城市的戰(zhàn)略和堅(jiān)持惟德乃興、致力經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的過(guò)程中，如何合理優(yōu)化土地資源配置、調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu)，提高河流城市土地資源對(duì)當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的保障能力，是德興市亟待解決的一道難題?；诖耍鶕?jù)2000—2014年的4期遙感影像數(shù)據(jù)，先利用信息熵方法(information entropy， IE)研究河流城市—德興市的土地利用結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，再運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)方法(grey correlation， GC)定量分析影響其信息熵動(dòng)態(tài)變化的相關(guān)因素，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)一步運(yùn)用向量自回歸方法(vector auto-regression, VAR)，以脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解來(lái)解析信息熵與其主要影響因素相關(guān)性的動(dòng)態(tài)變化，以期為河流城市土地資源的可持續(xù)利用、管理及其土地利用結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)和德興市新一輪土地利用總體規(guī)劃提供科學(xué)理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

德興市(117°58′E，28°96′N)位于江西省上饒市北部，樂(lè)安河中上游，其東接浙江省開(kāi)化縣，東南與上饒縣、玉山縣毗鄰，南和橫峰縣、弋陽(yáng)縣相接，西接樂(lè)平市，北連婺源縣。德興市屬于中亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)區(qū)，具有氣候溫暖、雨量充沛、光照充足、四季分明和晝夜溫差大，無(wú)霜期較長(zhǎng)等山區(qū)小氣候特點(diǎn)。德興市境內(nèi)長(zhǎng)度在5 km以上的河流有87條，均屬饒河水系。樂(lè)安河是境內(nèi)主干河流，發(fā)源于贛皖邊境，由北部入境，流經(jīng)海口、泗洲2鎮(zhèn)，境內(nèi)流長(zhǎng)51 km。流入德興市境內(nèi)的面積在150 km2以上的河流有5條支流，自東南流向西北后注入樂(lè)安河，其中洎水河為樂(lè)安河上游的一條較大支流，流域總面積557 km2，流經(jīng)德興市境內(nèi)達(dá)501 km2，是德興市境內(nèi)的第2條大河，又被稱為德興的母親河。近年來(lái)，隨著德興市圍繞夯實(shí)建設(shè)全國(guó)百?gòu)?qiáng)縣，不斷推進(jìn)新型工業(yè)化、新型城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化建設(shè)，以致該市國(guó)民經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)跨越式發(fā)展勢(shì)頭，國(guó)民經(jīng)濟(jì)總量不斷擴(kuò)大，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)加快，總體經(jīng)濟(jì)實(shí)力和人均水平均不斷提高。2014年全市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值平均以每年10.7%的速度增長(zhǎng)(不含德興銅礦主業(yè))，比改革開(kāi)放前的年平均增長(zhǎng)速度高出4%。根據(jù)《德興市土地利用總體規(guī)劃(2006—2020年)》，德興市土地總面積2.08×105hm2，根據(jù)最新土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)，該市耕地面積為2.05×104hm2，基本農(nóng)田面積為1.60×104hm2，建設(shè)用地總規(guī)模1.23×104hm2。由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)發(fā)展布局方向的重大變化，且隨著一大批重點(diǎn)項(xiàng)目的落地，土地資源特色優(yōu)勢(shì)沒(méi)有得到充分發(fā)揮，土地利用結(jié)構(gòu)面臨了新的形勢(shì)和挑戰(zhàn)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

以2000，2005，2010，2014年4期的德興市Landsat TM 30 m遙感影像(美國(guó)地質(zhì)勘探局，簡(jiǎn)稱USGS，http:∥glovis.usgs.gov/)的土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)德興市進(jìn)行研究，其中2000—2010年數(shù)據(jù)為L(zhǎng)andsat-5 TM影像，2014年數(shù)據(jù)為L(zhǎng)andsat-8 TM影像。為了研究方便，結(jié)合遙感影像圖和研究區(qū)實(shí)際情況，突出土地利用變化的主要類型，對(duì)土地利用類型進(jìn)行了重新分類，將研究區(qū)的土地利用類型劃分為：耕地(包括旱地、水田等)、林地(包括林地、園地、少量草地等)、水域(包括河流、湖泊、水塘、水庫(kù)等)、建設(shè)用地(包括城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)等)和其他用地(包括灘涂、裸地、沙地等)5種類型(附圖8)，其面積情況詳見(jiàn)表1。研究區(qū)矢量邊界范圍、影像校正參考數(shù)據(jù)和土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)源于江西省國(guó)土資源廳勘測(cè)規(guī)劃院。在使用德興市土地利用/覆被信息數(shù)據(jù)前，為了保證遙感影像數(shù)據(jù)的校正及其解譯在允許誤差范圍之內(nèi)，必須對(duì)遙感影像校正、解譯的土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行客觀的精度校驗(yàn)，本研究利用吳建平[10]對(duì)遙感影像解譯數(shù)據(jù)的計(jì)算方法得出德興市2000，2005，2010，2014年4期的LandsatTM遙感影像的分類精度均達(dá)85%以上，符合本研究要求。2000—2014年社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》和《德興市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

表1 遙感影像分類結(jié)果 hm2

2 研究方法

2.1 土地利用動(dòng)態(tài)度模型

土地利用類型動(dòng)態(tài)度，即土地利用類型變化率，是某研究區(qū)一定時(shí)間范圍內(nèi)某種土地利用類型的數(shù)量變化情況，可定量描述區(qū)域土地利用變化的速度，其表達(dá)式為[11]：

(1)

式中：K——研究時(shí)段內(nèi)某一種土地利用類型動(dòng)態(tài)度；Ua，Ub——研究期初和研究期末某一種土地利用類型的數(shù)量(hm2)；T——研究時(shí)段長(zhǎng)度，當(dāng)T的時(shí)段設(shè)定為年時(shí)，K的值就是該研究區(qū)某種土地利用類型年動(dòng)態(tài)度(或變化率)。如果K>0，則表示研究期內(nèi)土地利用類型面積增加；K<0，表示研究期內(nèi)土地利用類型面積減少；K=0，表示研究期內(nèi)土地利用類型面積沒(méi)有變化。

2.2 土地利用程度模型

土地利用程度反映土地利用的廣度和深度，它不僅反映了土地利用中土地本身的自然屬性，同時(shí)也反映了人類因素與自然環(huán)境因素的綜合效應(yīng)。根據(jù)樊玉山等[12]提出的土地利用程度綜合分析方法，依據(jù)土地自然綜合體在各種社會(huì)因素影響下的自然平衡狀態(tài)將各種土地利用程度劃分為若干級(jí)，并賦予分級(jí)指數(shù)，在此基礎(chǔ)上再給出土地利用程度綜合指數(shù)和土地利用程度變化模型的表達(dá)式。

土地利用程度綜合指數(shù)模型為[13]：

(2)

式中：D——某區(qū)域土地利用程度綜合指數(shù)； Ai——區(qū)域內(nèi)第i級(jí)土地利用程度分級(jí)指數(shù)，Ci——區(qū)域內(nèi)第i級(jí)土地利用程度分級(jí)面積百分比； n——某區(qū)域土地利用程度分級(jí)數(shù)。

土地利用程度變化模型為[14]：

(D∈[100,400])

(3)

(4)

式中：ΔDb-a——土地利用程度變化量； R——土地利用程度變化率； Da和Db——時(shí)間a和時(shí)間b的研究區(qū)域土地利用程度綜合指數(shù)； Ai——第i級(jí)土地利用程度分級(jí)指數(shù)； Cia，Cib——時(shí)間a和時(shí)間b第i級(jí)土地利用程度面積百分比。如果ΔDb-a>0或R>0，則該區(qū)域土地利用處于發(fā)展期；否則處于調(diào)整期或衰退期。

結(jié)合研究區(qū)特點(diǎn)及研究的目的，依據(jù)土地利用程度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[15]，本研究將未利用或難利用土地歸為未利用土地級(jí)，分級(jí)指數(shù)為1；林地、草地、水體歸為林、草、水用地級(jí)，分級(jí)指數(shù)為2；耕地、園地、人工草地歸為農(nóng)業(yè)用地級(jí)，分級(jí)指數(shù)為3；建設(shè)用地、城鎮(zhèn)用地、居民點(diǎn)用地、工礦用地、交通用地歸為城鎮(zhèn)聚落用地級(jí)，分級(jí)指數(shù)為4。

2.3 土地利用結(jié)構(gòu)信息熵模型

區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)信息熵可綜合反映該區(qū)域在一定時(shí)段內(nèi)各種土地利用類型的動(dòng)態(tài)變化及轉(zhuǎn)化程度，對(duì)區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)調(diào)整具有一定指導(dǎo)意義[16]。

(1) 土地利用結(jié)構(gòu)信息熵。采用自然對(duì)數(shù)，其計(jì)算公式為[17-18]：

(5)

式中：H——土地利用結(jié)構(gòu)信息熵；Pi——研究區(qū)各類土地面積占該區(qū)域土地總面積的百分比；N——區(qū)域土地利用類型數(shù)量。

(2) 均衡度和優(yōu)勢(shì)度?；谕恋乩媒Y(jié)構(gòu)信息熵公式，可以構(gòu)建區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)的均衡度(J)[19]：

(6)

式中：Hmax——土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的最大值； 由于H≤Hmax，故J區(qū)的變化區(qū)間為[0,1]，J值越大，表明區(qū)域中不同職能的土地利用類型越多，各類用地的相差越小，土地利用結(jié)構(gòu)的均衡性越強(qiáng)。

(3) 基于均衡度的概念，可以構(gòu)建土地利用結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)度(I)[18]:

I=1-J

(7)

式中：I——土地利用的集中度(0≤I≤1)，它是實(shí)際信息增量與最大信息增量之比，反映了區(qū)域一種或幾種土地類型支配該區(qū)域土地類型的程度，與均衡度的意義相反。

3 結(jié)果與分析

3.1 德興市土地利用結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化

3.1.1 土地利用結(jié)構(gòu)數(shù)量動(dòng)態(tài)變化分析 從表2可知，15 a來(lái)德興市其他用地面積快速減少，建設(shè)用地面積則顯著增加。從2000—2005年，耕地、林地、水域、其他用地的土地利用類型動(dòng)態(tài)度(K)均小于0，說(shuō)明其面積在持續(xù)下降，面積分別減少了0.09%，0.05%，0.16%和0.02%；而建設(shè)用地的K值大于0，說(shuō)明面積在逐漸上升，面積增幅達(dá)1%。從2005—2010年，耕地、林地和其他用地的K值均小于0，說(shuō)明面積持續(xù)下降，其減幅分別為0.01%，0.09%和0.45%，且其他用地面積的下降速度在加快；而水域和建設(shè)用地的K值大于0，說(shuō)明面積上升，其面積分別增加了0.07%和1.39%，其中建設(shè)用地面積的增加較上階段的增加要迅速。從2010—2014年，耕地、林地、水域、其他用地的K值表現(xiàn)趨勢(shì)與第1階段相似，均小于0，說(shuō)明其面積還在繼續(xù)下降，但面積降幅較第2階段較小，其面積減幅分別為0.09%，0.03%，0.39%和0.49%；而建設(shè)用地面積仍然呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，遞增0.74%。從2000—2014年來(lái)看，耕地、林地、草地、水域、其他用地類型的K值均小于0，面積呈下降趨勢(shì)，而建設(shè)用地的K值大于0，其面積持續(xù)上升，這可能與德興市近年來(lái)加大對(duì)民生項(xiàng)目的用地和道路等基礎(chǔ)設(shè)施等用地建設(shè)有關(guān)。

表2 德興市2000-2014年土地利用動(dòng)態(tài)變化

3.1.2 土地利用程度動(dòng)態(tài)變化分析 土地利用程度綜合指數(shù)模型主要反映土地利用的廣度和深度，同時(shí)能夠反映區(qū)域土地利用的集約經(jīng)營(yíng)程度，適用于土地利用程度的綜合評(píng)價(jià)。土地利用程度及其變化可以定量的表達(dá)該地區(qū)土地利用的綜合水平和變化趨勢(shì)。根據(jù)模型(2)—(4)，計(jì)算出德興市2000，2005，2010，和2014年土地利用程度綜合指數(shù)，從而得到15 a其土地利用程度變化值(表3)。由表3可知，德興市2000，2005，2010和2014年的土地利用綜合指數(shù)分別為221.30，221.75，222.50，222.87，低于全國(guó)平均水平的231.92[20-21]，表明德興市的土地利用程度不高。由表3還可知，德興市在2000—2014年的土地利用程度變化量( ΔDb-a)和土地利用程度變化率(R)均大于0，表明其土地利用處于發(fā)展時(shí)期。由此可知，從總體上來(lái)看德興市土地利用處于快速發(fā)展時(shí)期。

表3 德興市土地利用程度變化量和變化率

注：Da為時(shí)間a的研究區(qū)域土地利用程度綜合指數(shù)； ΔDb-a為土地利用程度變化量；R為土地利用程度變化率。

3.2 德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵動(dòng)態(tài)變化

3.2.1 信息熵總體變化分析 土地利用信息熵的高低可以反映土地利用的均衡程度，熵值越高表明土地利用的類型越多，各土地利用類型面積的相差值越小[22]。根據(jù)公式(5)—(7)，對(duì)德興市2000—2014年土地利用結(jié)構(gòu)信息熵、均衡度和優(yōu)勢(shì)度進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果詳見(jiàn)表4。由表4可知，研究期內(nèi)德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵最低值為0.663 9 Nat(2000年)，最高值為0.681 4 Nat(2014年)，年均增長(zhǎng)率為0.18%；均衡度也呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，優(yōu)勢(shì)度卻逐年降低。由此表明，研究期內(nèi)德興市土地利用結(jié)構(gòu)朝無(wú)序方向發(fā)展，土地利用類型的均衡性增強(qiáng)，單一類型的優(yōu)勢(shì)度降低。這可能是由于研究期內(nèi)德興市在耕地、林地、水域和其他用地的減少(分別減少0.1%，0.65%，0.04%和0.02%)，而建設(shè)用地大幅增加(增長(zhǎng)0.83%)所致，這也是德興市城市化和工業(yè)化帶來(lái)的直接后果。然而，與全國(guó)土地利用結(jié)構(gòu)信息(1.607 Nat)和均衡度(0.731)[23]相比，發(fā)現(xiàn)前者明顯低于后者。這說(shuō)明德興市土地利用系統(tǒng)的有序性高于全國(guó)，結(jié)構(gòu)性強(qiáng)于全國(guó)土地利用系統(tǒng)。

表4 2000-2014年德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵、均衡度和優(yōu)勢(shì)度

3.2.2 基于GC方法分析信息熵變化的驅(qū)動(dòng)因素 土地利用結(jié)構(gòu)信息熵和均衡度的變化，歸根到底是土地利用結(jié)構(gòu)的變化，因此有必要進(jìn)一步對(duì)影響德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析，從而了解其土地利用的變化機(jī)制，為區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)土地資源的可持續(xù)利用。

影響土地利用結(jié)構(gòu)變化的原因既包括自然驅(qū)動(dòng)力和人為驅(qū)動(dòng)力。在較短的時(shí)間尺度上，自然驅(qū)動(dòng)力有著累積性效應(yīng)，相對(duì)較為穩(wěn)定，人為驅(qū)動(dòng)力則相對(duì)較活躍[24]。由于短時(shí)間內(nèi)土地利用結(jié)構(gòu)變化大都是人類通過(guò)各種土地利用活動(dòng)造成的，因而分析土地利用結(jié)構(gòu)變化的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素更為重要。本論文在堅(jiān)持指標(biāo)選取的科學(xué)性、系統(tǒng)性、主導(dǎo)性、目的性、可操作性及數(shù)據(jù)可獲取性等原則基礎(chǔ)上，根據(jù)德興市自然及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，選取總?cè)丝跀?shù)(X1)、城市化水平(%)(X2)、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額(X3)、財(cái)政收入(X4)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額(X5)、農(nóng)村居民人均可支配收入(X6)、人均GDP(X7)、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(X8)、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(X9)、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(X10)、糧食總產(chǎn)量(X11)共11個(gè)指標(biāo)對(duì)其土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，通過(guò)比較子因素與信息熵因素間關(guān)聯(lián)度的大小，以判斷引起德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵動(dòng)態(tài)變化的主要因素與次要因素[25]。

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析的計(jì)算步驟和在最小信息原理下取分辨系數(shù)ρ=0.5基礎(chǔ)上[25-26]，將土地利用結(jié)構(gòu)信息熵序列組X0作為參考序列，社會(huì)經(jīng)濟(jì)等影響因素序列組Xi作為比較序列，關(guān)聯(lián)度用γ0i表示，分析結(jié)果見(jiàn)表5。由表5可知，2000—2014年各驅(qū)動(dòng)因素與德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的關(guān)聯(lián)度由大到小依次為：人口總數(shù)>糧食總產(chǎn)量>城市化水平>第一產(chǎn)業(yè)增加值>農(nóng)村居民人均可支配收入>第二產(chǎn)業(yè)增加值>人均GDP>社會(huì)消費(fèi)品零售總額>第三產(chǎn)業(yè)增加值>財(cái)政收入>全社會(huì)固定資產(chǎn)投資。按照灰色關(guān)聯(lián)度強(qiáng)中弱[27]分析原則，與德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵最密切的因素為糧食總產(chǎn)量、人口總數(shù)和城市化水平3個(gè)因素。

表5 德興市2000-2014年土地利用結(jié)構(gòu)信息熵、關(guān)聯(lián)度及其強(qiáng)弱排序

3.2.3 基于VAR模型的信息熵變化與主要驅(qū)動(dòng)因素的動(dòng)態(tài)相關(guān)性分析 根據(jù)德興市2000—2014年相應(yīng)數(shù)據(jù)，選取上述指標(biāo)中關(guān)聯(lián)度高且具有代表性的因子(即人口總數(shù)X1，城市化水平X2，糧食產(chǎn)量X113個(gè)因子)與土地利用結(jié)構(gòu)信息熵(H)，通過(guò)VAR模型進(jìn)一步確定德興市土地利用結(jié)構(gòu)變化與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的相互關(guān)系。

(1) 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。由于對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對(duì)數(shù)變換不會(huì)改變數(shù)據(jù)的特征，卻能使數(shù)據(jù)趨勢(shì)線性化并一定程度上消除時(shí)間序列中的異方差，因此本研究在實(shí)證分析時(shí)采用各變量的對(duì)數(shù)值，分別表示為L(zhǎng)NH，LNX1，LNX2和LNX11。采用Eview 8.0軟件對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行的處理與分析。然而，以時(shí)間序列數(shù)據(jù)為依據(jù)建立VAR模型，首先要保證變量是平穩(wěn)的，否則將產(chǎn)生“偽回歸”現(xiàn)象。因此，本研究采用ADF(augmented dickey-fuller)檢驗(yàn)方法對(duì)LNH，LNX1，LNX2和LNX11進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。如果p值大于0.05(或者0.(1)，或者1%，5%，10%水平下的臨界值小于假設(shè)的Augmented Dickey-Fuller的值，則說(shuō)明不能拒絕原假設(shè)，說(shuō)明不平穩(wěn)。反之，則拒絕原假設(shè)，說(shuō)明平穩(wěn)[28]。采用Eview8.0軟件檢驗(yàn)的結(jié)果為時(shí)間序列LNH，LNX1，LNX2和LNX11都為非穩(wěn)定序列(p值大于0.05)，對(duì)一階差分后的4個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，都是平穩(wěn)序列，則說(shuō)明LNH，LNX1，LNX2和LNX11為一階單整序列(表6)。因此，本研究建立關(guān)于DLNH，DLNX1，DLNX2和DLNX11的VAR模型來(lái)分析人口總數(shù)、城市化水平、糧食總產(chǎn)量與德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

表6 變量的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

注：檢驗(yàn)形式中c，t和k分別為單位根檢驗(yàn)方程的常數(shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)和滯后階數(shù)，D為對(duì)應(yīng)變量的一階差分。

(2) VAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解。脈沖響應(yīng)函數(shù)(impulse response function， IRF)用來(lái)衡量來(lái)自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前和未來(lái)取值的影響，能直觀地刻畫出變量之間的動(dòng)態(tài)交互作用及其效應(yīng)[29]。首先對(duì)DLNH與DLNX1，DLNX2，DLNX11建立VAR模型，并以此為基礎(chǔ)模擬作脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，結(jié)果如圖1所示，橫軸代表響應(yīng)函數(shù)追蹤期數(shù)(設(shè)定為20 a)，縱軸代表因變量對(duì)解釋變量的響應(yīng)程度。DLNH對(duì)其自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差擾動(dòng)具有明顯的正向效應(yīng)，由第1期最大值0.000 78后迅速下降到第2期的0.000 15，隨后開(kāi)始上升再下降，上升下降波動(dòng)幾次后，到第15后才開(kāi)始穩(wěn)定但仍然呈現(xiàn)正向效應(yīng)。DLNX1對(duì)DLNH標(biāo)準(zhǔn)差的擾動(dòng)一直呈現(xiàn)正向效應(yīng)，在第1期達(dá)到最大值0.000 9后又迅速下降到第4期的0.000 3，隨后開(kāi)始上升再下降，上升—下降趨勢(shì)波動(dòng)幾次到第15后才開(kāi)始逐漸穩(wěn)定但仍為正向效應(yīng)。DLNX2對(duì)DLNH標(biāo)準(zhǔn)差的擾動(dòng)一直呈現(xiàn)正向效應(yīng)，其變化趨勢(shì)與DLNH對(duì)其自身的標(biāo)準(zhǔn)差擾動(dòng)相似。DLNX11對(duì)DLNH標(biāo)準(zhǔn)差的擾動(dòng)基本呈正向效應(yīng)，由第1期0.000 1迅速上升到第3期的0.000 8，隨后迅速下降到第4期的-0.000 05，隨后又上升到第5期的0.000 4，隨后再下降，到第15后這種上升—下降的變化逐漸減弱但仍為正向效應(yīng)。這表明，長(zhǎng)期人口總數(shù)、城市化和糧食總產(chǎn)量對(duì)德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化基本呈現(xiàn)正向效應(yīng)。

圖1 各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)DLNH的脈沖響應(yīng)函數(shù)

方差分解(variance decomposition， VD)是把系統(tǒng)中各內(nèi)生變量的變動(dòng)按其成因分解為與方程隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)聯(lián)的各組成部分，從而了解每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)模型中內(nèi)生變量的相對(duì)貢獻(xiàn)率，得出不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要程度[30]。本文基于VAR模型和漸近解析法對(duì)DLNX1，DLNX2，DLNX11與DLNH進(jìn)行方差分解，結(jié)果見(jiàn)圖2，橫軸代表響應(yīng)函數(shù)追蹤期數(shù)(設(shè)定為20 a)，縱軸代表因變量對(duì)解釋變量的方差貢獻(xiàn)率(單位:百分?jǐn)?shù))。由圖2可知，DLNH方差受其自身和DLNX1的影響最大，整個(gè)期間的比重都分別保持在22%和31%以上。DLNX1對(duì)DLNH的方差影響由第1期的45.68%上升到第2期的47.43%，之后逐漸下降到第5期的31%，到第6期又上升到36.83%，之后又逐漸下降到第9期的33.82%，隨后又逐漸上升直至第14期后均穩(wěn)定在35%以上。DLNX11對(duì)DLNH的方差影響由第1期的0.58%上升到第3期的26.64%，而后逐漸下降且隨著時(shí)間推移減弱程度有所下降。DLNX2對(duì)DLNH的方差影響由第1期的19.74%下降到第2期的12.52%，之后逐漸上升到第5期的17.11%，到第6期又下降到15.63%，之后又逐漸上升，到第11期后這種上升一直穩(wěn)定在16%以上。結(jié)合前面脈沖響應(yīng)分析，這說(shuō)明長(zhǎng)期內(nèi)人口總數(shù)和城市化水平對(duì)德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化有促進(jìn)作用，但糧食總產(chǎn)量對(duì)其方差貢獻(xiàn)度會(huì)隨時(shí)間推移有所減弱。

圖2 各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)DLNH的方差分解圖

4 結(jié) 論

(1) 2000—2014年德興市耕地、林地、草地、水域、其他用地類型的K值均小于0，而建設(shè)用地的K值大于0，土地利用程度變化量和土地利用程度變化率均大于0，說(shuō)明德興市耕地、林地、草地、水域、其他用地類型面積下降，建設(shè)用地面積上升，土地利用還處于發(fā)展時(shí)期；2000，2005，2010和2014年的土地利用綜合指數(shù)表示為221.30，221.75，222.50和222.87，則說(shuō)明德興市的土地利用程度不高。

(2) 德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵年均增長(zhǎng)率為0.18%，均衡度呈上升態(tài)勢(shì)，優(yōu)勢(shì)度降低，說(shuō)明研究期內(nèi)德興市土地利用結(jié)構(gòu)朝無(wú)序方向發(fā)展，土地利用類型的均衡性增強(qiáng)，單一類型的優(yōu)勢(shì)度降低。

(3) 2000—2014年各驅(qū)動(dòng)因素與德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的關(guān)聯(lián)度大小為：人口總數(shù)>糧食總產(chǎn)量>城市化水平>第一產(chǎn)業(yè)增加值>農(nóng)村居民人均可支配收入>第二產(chǎn)業(yè)增加值>人均GDP>社會(huì)消費(fèi)品零售總額>第三產(chǎn)業(yè)增加值>財(cái)政收入>全社會(huì)固定資產(chǎn)投資，其中人口總數(shù)、糧食總產(chǎn)量和城市化水平是影響德興市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵的主要因素。

(4) 長(zhǎng)期來(lái)看，人口總數(shù)、城市化水平和糧食總產(chǎn)量對(duì)土地利用結(jié)構(gòu)信息熵均有一個(gè)正向沖擊影響作用，這種影響在達(dá)到一個(gè)高點(diǎn)以后又逐漸降低并趨于穩(wěn)定；從方差分解可知，土地利用結(jié)構(gòu)信息熵變化有27%以上是其自身的貢獻(xiàn)獲得的，而人口總數(shù)、城市化水平和糧食總產(chǎn)量對(duì)其變化的貢獻(xiàn)率分別在34.9%，16.1%和21.3%以上。

[1] 侯碧嶼,曹孟磊,刑哲,等.北京市永定河流域土地利用格局變化及圖譜分析[J].林業(yè)調(diào)查規(guī)劃,2011,36(6):5-9.

[2] 陳國(guó)成,張美靈,林翠生.基于景觀生態(tài)學(xué)的區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)變化特征:以尤溪縣為例[J].山西師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2010,24(2):100-104.

[3] 閻水玉,王祥榮.城市河流在城市生態(tài)建設(shè)中的意義和應(yīng)用方法[J].城市環(huán)境與城市生態(tài),1999,12(6):36-38.

[4] Coskun H G, Alganci U, Usta G. Analysis of land use change and urbanization in the kucukcekmece water basin(Istanbul, Turkey)with temporal satellite data using remote sensing and GIS[J]. Sensors, 2008,8(11):7213-7223.

[5] Li Junxiang, Song Chonghe, Cao Lu, et al. Impacts of landscape structure on surface urban heat islands: A case study of Shanghai, China[J]. Remote Sensing of Environment, 2011,115(12):3249-3263.

[6] Zhao Anzhou, Zhu Xiufang, Liu Xianfeng, et al. Impacts of land use change and climate variability on green and blue water resources in the Weihe River basin of northwest China[J]. Catena, 2016,137:318-327.

[7] 李永樂(lè),吳群,舒幫榮.城市化與城市土地利用結(jié)構(gòu)的相關(guān)研究[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境,2013,23(4):104-110.

[8] 林茂森,王殿武,劉玉珍,等.城市河流健康威脅與生態(tài)修復(fù)[J].沈陽(yáng)大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2015,27(3):197-200.

[9] 劉樹(shù)坤.城市河流的治理與研究展望[J].水利科技與經(jīng)濟(jì),2012,18(1):1-3.

[10] 吳建平.遙感影像解譯精度的分析[J].遙感信息,1992(2):17-18.

[11] 秦偉,朱清科,左長(zhǎng)清,等.大規(guī)模植被重建背景下的黃土高原流域土地利用時(shí)空演變[J].水土保持學(xué)報(bào),2014,28(5):43-50.

[12] 樊玉山,劉紀(jì)遠(yuǎn).西藏自治區(qū)土地利用[M].北京:科學(xué)出版社,1992.

[13] 魯春陽(yáng),齊磊剛,桑超杰.土地利用變化的數(shù)學(xué)模型解析[J].資源開(kāi)發(fā)與市場(chǎng),2007,23(1):25-28.

[14] 魯春陽(yáng),羅奇,陳照永.土地利用動(dòng)態(tài)變化的模型分析[J].喀什師范學(xué)院學(xué)報(bào),2006,27(6):25-28.

[15] 周雷,宋戈.土地利用結(jié)構(gòu)變化定量分析及預(yù)測(cè)：以哈爾濱市為例[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2008,(6):14-16,24.

[16] 譚永忠,吳次芳.區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)的信息熵分異規(guī)律研究[J].自然資源學(xué)報(bào),2003,18(1):112-117.

[17] 黃木易.快速城市化地區(qū)的土地利用與景觀格局演變特征分析:以杭州市區(qū)為例[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,39(19):11874-11876,11880.

[18] 林珍銘,夏斌,董武娟.基于信息熵的廣東省土地利用結(jié)構(gòu)時(shí)空變化分析[J].熱帶地理,2011,31(3):266-271.

[19] 陳彥光,劉繼生.城市土地利用結(jié)構(gòu)和形態(tài)的定量描述:從信息熵到分?jǐn)?shù)維[J].地理研究,2001,5(2):146-152.

[20] Zhang Jixian, Liu Zhengjun, Sun Xiaoxia. Changing landscape in the three gorges reservoir area of Yangtze River from 1977 to 2005: Land use/land cover, vegetation cover changes estimated using multi-source satellite data[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2009,11(6):403-412.

[21] 張靚,曾輝.基于MODIS數(shù)據(jù)的內(nèi)蒙古土地利用/覆被變化研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2015,29(1):31-36.

[22] 樊風(fēng)雷.珠江三角洲核心區(qū)域土地利用時(shí)空變化遙感監(jiān)測(cè)及其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)研究[D].北京:中國(guó)科學(xué)院研究生院,2007.

[23] 毛良祥,林燕華.基于信息熵的我國(guó)土地利用結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化研究[J].國(guó)土資源科技管理,2008,25(6):48-51.

[24] 劉耀彬,陳志,楊益明.基于信息熵的武漢城市土地利用空間結(jié)構(gòu)變動(dòng)分析[J].資源開(kāi)發(fā)與市場(chǎng),2004,20(5):335-337.

[25] 鄧聚龍.灰理論基礎(chǔ)[M].湖北 武漢:華中科技大學(xué)出版社,2002.

[26] 胡銀根,蔡國(guó)立,徐小峰,等.基于灰色關(guān)聯(lián)分析的武漢市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張驅(qū)動(dòng)力實(shí)證研究[J].水土保持通報(bào),2014,34(6):214-218.

[27] 范建剛.1983—2004年陜西糧食產(chǎn)量和主要投入要素的灰色關(guān)聯(lián)分析[J].干早地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2007,25(3):209-212.

[28] 李曉兵.我國(guó)CPI與糧食價(jià)格指數(shù)的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究:基于VAR模型的實(shí)證研究[J].銅陵學(xué)院學(xué)報(bào),2013(2):33-36.

[29] 馬德,劉岳.基于VAR模型的西部地區(qū)中小企業(yè)信貸融資實(shí)證分析:以新疆為例[J].新疆社會(huì)科學(xué),2012(6):30-36.

[30] 黃向梅,夏海勇.人口城市化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)間的動(dòng)態(tài)關(guān)系:以江蘇省為例[J].城市問(wèn)題,2012(5):60-64.

Land Use Change and Its Driving Factor Analysis of River Urban Based on IE-GC-VAR Methods-A Case Analysis at Dexing City of Jiangxi Province

YUAN Juhong1, HU Mianhao2, ZHOU Zaohong2

(1.InstituteofEnvironmentandPlantScience,JiangxiUniversityofFinanceandEconomics,Nanchang,Jiangxi330032,China; 2.InstituteofPoyangLakeEco-economics,JiangxiUniversityofFinance&Economics,Nanchang,Jiangxi330032,China)

[Objective] Land use change and its influence factor analysis of river urban—Dexing City of Jiangxi Province in the process of rapid urbanization were explored, in order to provide scientific basis for the land use structure adjustment of river city and the development of similar river city experiencing rapid urbanization in China. [Methods] Based on the land use change data of remote sensing image of Dexing City from 2000 to 2014, the association degree between information entropy change of land use structure and related factors in Dexing City were analyzed using entropy model and grey correlation analysis. And on this basis, the dynamic correlations between information entropy change of land use structure and the main factors in Dexing City were further explained using impulse response function and variance decomposition of vector autoregressive model. [Results] (1) The areas of construction land, forest land, grassland, water, and other land-use types was decreasing, on the contrary, construction land area was rising. Moreover, the land use structure was in a disorderly development state, and the equilibrium of land use type was enhanced but the dominance of a single type was reduced. (2) According to the results of the impulse response function and variance decomposition analysis of VAR model, long-term total population, gross output of grain and urbanization level had positive effects on information entropy change of land use structure in Dexing City, and the impact effects gradually diminished and finally tended to be stable with time lag increased. Thereinto, total population and urbanization level had promoting effects on the information entropy change of land use structure in Dexing City, but the role of gross output of grain contributing to the degree of variance was declined with time going by. [Conclusoin] The degree of land use in Dexing City was not high. The land use structure was in a disorderly development state from 2000 to 2014. Total population, gross output of grain and urbanization level were the main factors influencing information entropy of land use structure.

Dexing City; land use structure; information entropy; grey relation theory; vector autoregressive

2016-07-19

2016-09-02

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于景觀格局演變的鄱陽(yáng)湖典型流域水環(huán)境響應(yīng)及其優(yōu)化模型研” (21367013),活性官能團(tuán)導(dǎo)向的蘆葦生物炭對(duì)富硒耕地中復(fù)合重金屬吸附行為的調(diào)控機(jī)制研究”(21407069); 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20142BAB203024, 20151BAB203034); 江西省高校人文社科項(xiàng)目(JC1420); 江西財(cái)經(jīng)大學(xué)優(yōu)秀學(xué)術(shù)人才支持計(jì)劃項(xiàng)目(K00292025); 國(guó)家留學(xué)基金項(xiàng)目(201509805005)

袁菊紅(1975—),女(苗族),湖南省綏寧縣人，博士,講師,主要從事生態(tài)環(huán)境植物資源開(kāi)發(fā)利用等研究。E-mail:yuanjuhong@sina.com。

胡綿好(1976—),男(苗族)，湖南省麻陽(yáng)縣人，博士,副教授,主要從事區(qū)域環(huán)境污染控制及經(jīng)濟(jì)分析評(píng)價(jià)研究。E-mail:yankeu1@163.com。

A

1000-288X(2017)02-0313-08

TP79, S159.2