基于信息熵的武汉城市土地利用空间结构变动分析

󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁∃研究方法∃基于信息熵的武汉城市土地利用空间结构变动分析

刘耀彬1,陈󰀁志2,杨益明2

(1󰀁中国矿业大学管理学院,江苏徐州221008;2󰀁咸宁学院城乡规划与资源科学系,湖北咸宁437005)

󰀁󰀁摘要:借助城市土地利用空间结构的信息熵和均衡度概念,揭示了武汉城市在20世纪90年代土地利用结构的空间变化规律,得出土地利用职能类型收缩、城市用地趋向不均衡发展态势的结论。利用主成分与灰色关联相结合的方法找出影响武汉城市土地利用空间结构变动的主要动力因子,它们分别是城市福利和城市社会结构变化推动因子、城市产业结构变化拉动因子和城市建设与改造压力因子,其中后两个因子是驱动城市土地利用空间发生变化的最显著性因子。

关键词:城市土地利用空间结构;信息熵和均衡度;动力因子;武汉城市

中图分类号:F293󰀁2󰀁󰀁文献标识码:A󰀁󰀁文章编号:1005-8141(2004)-05-0335-03

StudyontheDrivingForcesofChangingtheUrbanLand󰀂UseSpatialStructureBasingonInformationEntropyinWuhan

LIUYao-bin1,CHENZhi2,YANGYi-ming2

(1.SchoolofManagement,ChinaUniversityofMining&Technology,Xuzhou221008;2.DepartmentofUrban-RuralPlanningandResourcesScience,XianningCollege,Xianning437005)

Abstract:Onthebasisoftheinformationentropyandequilibriumdegreeofurbanland-usespatialstructure,theauthorsanalyzedtheruleofchangeofurbanland-usespatialstructureinWuhanfrom1990to2000,whichthetypesofland-usewerediminishingandurbanland-usewasnotequilibrium.ThedrivingforceswerefoundusingFAMandGRM,whichwerethedrivingfactorofcitywelfareandsocialstructure,thetowingforceofcityindustrialstructureandthepressingforceofcityconstructionandreconstruction.Additionally,thelaterforcesweremoresignificant.

Keywords:urbanland-usespatialstructure;informationentropyandequilibriumdegree;drivingforces;WuhanCity

󰀁󰀁城市化是农村人口转变为城市人口,农村景观转变为城市景观的过程。城市人口的转换可以借助某一个标准或指标来说明,而城市景观由于其变化复杂,难以用简单的标准来明确量化。事实上,城市作为一种空间形态组织,城市土地的变动从某种程度上可以反映出城市空间组织变化的大概情况,但城市巨系统的复杂性难以用常规的计量方法进行综合性地定量描述[2]。近年来,有些学者借用信息论和分形几何学的思想来分析城市土地利用的空间结构变动状态,取得了一定成果,其分析的思路和方法值得借鉴[3]。为此,本文在借助城市土地空间利用结构的均衡度和空间形态信息熵两个概念的基础上,分析了武汉城市土地利用结构空间变化特征,并对其变化的驱动力进行了定量分析。

1󰀁城市土地利用结构的信息熵和均衡度

城市土地利用的空间结构特征可以用信息熵表示[4]。假设一个城市用地面积为A,根据功能可将其划分为N个职能类型(我国城市用地划分为9类,所

󰀁󰀁收稿日期:2004-08-19;修改日期:2004-09-17

基金项目:湖北省教育厅重点项目(2002A04004)。

作者简介:刘耀彬(1970-),男,湖北麻城人,博士生,主要从事城市规划与管理等方面的研究工作。

[1]

以城市用地的职能类型为9)。若某个职能类型的用地面积分别为A1,A2,󰀂AN,则A=A1+A2+󰀂+AN=-󰀁Ai(i=l,2,󰀂N)。定义 概率!为Pi=Ai/A=Ai/󰀁Ai,显然有󰀁Pi=1,依据信息熵概念可以构造出城市土地利用空间结构的信息熵:H=-󰀁PilogPi。式中,H为城市土地利用空间结构的信息熵,当然H∀0。信息熵的高低可以反映城市土地利用空间结构的分异程度,熵值越高表明土地利用的职能类型越多,各类型的面积相差越小。当A1=A2=󰀂AN时,P1=P2󰀂Pe=1/N,此时H达到最大值,表示为HM=logN。可以看出,若记Pe=1/N,则它表示土地利用达到均衡状态的概率。由于按照实际职能计算信息熵值没有考虑到职能数量N的影响,因此有必要引入均衡度的概念[5]。基于信息熵函数可以构造出城市土地利用结构的均衡度公式:J=H/HM=-󰀁PilogPi/logN。式中,J表示城市土地利用的均衡度,它是实际信息熵与最大信息熵之比。显然,由于H#HM,J值变化在0~1之间,J值越大,表明城市土地利用的均衡性越强。2󰀁武汉城市土地利用空间变动的定量分析

借助土地分类数据,根据上述的信息熵和均衡度公式计算20世纪90年代武汉城市建成区土地利用空间结构变化的信息熵和均衡度数值见表1。结果表

∃335∃

∃研究方法∃󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁明:%武汉建成区的土地利用的信息熵持续下降,而均衡值尽管有波动,但总体上呈下降趋势。这是由于20世纪90年代以来,武汉市大力进行城市建设与改造,其土地利用职能相对收缩,土地空间利用类型表现出不均衡态势。&根据城市土地利用结构变动的均衡度波动幅度的大小,可以看出武汉城市土地空间利用变动经历了两个明显的阶段:第一阶段为1990~1994年,是武汉城市土地开发利用的剧变阶段,城市建设与

1990

城市建设公共设施工业用地道路广场仓储用地公用设施交通用地绿地住居用地其它职能数信息熵均衡度

10.10580.243390.042330.063490.05290.084660.05290.269840.0846691.973050.797

19911930.103620.238340.041550.062180.051820.082900.056990.26940.0932691.979060.90071

19921940.108240.242270.041240.061860.041260.082470.056700.273190.0927991.972850.333

19932110.132700.232230.042650.061610.056870.075830.052160.265410.0805791.980950.90157

19942310.177480.233770.08660.051950.047620.056280.056280.251080.03691.95440.847

资源开发与市场ResourceDevelopment&Market200420(5)开发的各职能类型的土地增长明显不同。总体上看,变动最显著的是公共设施、工业和住房用地,而交通、广场与绿化用地变动最小,反映在均衡度上表明它在波动中呈下降趋势;第二阶段为1995~2000年,是武汉城市土地开发利用的平稳增长期。这个阶段土地利用趋于稳定增长,其中住居和仓储用地变动相对较明显,其它增长差异不大。

表1󰀁1990~2000年武汉城市土地利用空间结构变动的信息熵和均衡度

19952330.175970.236060.085840.051500.04720.055790.055790.2430.0429291.957520.09

19962330.175970.236050.085840.051500.051500.055790.055790.253220.0343691.948420.88676

19972360.182210.233050.084750.050850.050850.055090.055090.250.0381691.952290.88852

19982390.179920.23430.083680.054390.050210.054390.054390.251050.0376691.951970.86

19992390.179920.23430.083680.054390.050210.054390.054390.251050.0376691.951970.244

20002410.178430.232370.082990.053940.049790.054390.054390.257260.0373491.94710.88739

20012470.178140.230770.080970.052630.048590.052630.052630.267210.03691.934420.88039

󰀁󰀁注:资料来源于∋武汉市统计年鉴(,1990~2000年和∋武汉五十年(,1990年。

3󰀁武汉城市土地利用空间结构变动的动力分析3.1󰀁评析指标的选取

城市土地的利用是和城市的社会、经济、人口与环境密切相关的。它与一个城市经济发展所处的阶段是分不开的,如城市产业的空间置换和地价因素所造成的级差地租促进了城市土地利用的空间变化等。在指标选取的主导性、覆盖性和代表性的基础上,本文分别选取11个指标作为分析武汉城市土地利用空间变动的指标因子:X1总人口(万人)、X2人均GDP(元/人)、X3X4X7

支配收入(元)、X6值(万元)、X9

市属社会固定资产投资(万元)、

城镇居民人均可

2

[6~8]

统计软件SPSS10.0的支持下,首先对原始数据进行

标准差的标准化,然后利用主成分方法减少数据间的重叠与冗余。在主成分算法的支持下分别算出数据矩阵的特征值和主成分贡献率(表2),最后利用正交矩阵的特性,得出旋转后的主成分载荷矩阵(表3)。

表2󰀁特征值及主成分贡献率

成分12345

特征值11.334.3.378.188.104

贡献率(%)87.1876.8702.9081.449.798

累计贡献率(%)

87.18794.056.99698.41499.213

社会零售总额(万元)、X5

城镇居民人均居住面积(m2)、

工业产第三产业

霍夫曼系数(%)、X10

󰀁󰀁从表2和表3可以看出,影响武汉城市土地利用的主要因子有三类:%主成分贡献率为87.2%,反映的信息全面、集中。主要与人均绿地面积、市属固定资产投资、城镇居民人均可支配收入、城市化水平、社会零售总额、实际利用外资和人均GDP等7个指标相关,反映了武汉城市土地利用空间结构变动与城市福利和城市社会结构关系密切。&主成分的主要因子是总人口、人均居住面积、工业产值、霍夫曼系数、人均

GDP以及社会零售、人口城市化有较大关系,它主要反映了城市产业结构变化对城市土地利用空间结构变动的影响。∗主成分只与交通运输条件指数和实际利用外资直接相关,表明城市建设与改造也成为武汉城

城镇居民人均绿地面积(m)、X8

比重(%)、X11人口城市化水平(%)、X12实际

利用外资额(万美元)、X13交通运输条件指数(设万人交通线路长度指数为W1、综合运输网密度指数为W2、人均货运量指数为W3、人均客运量指数为W4,则交通运输条件系数X13=(W1)W2)W3)W4)1/4)等,其指标分别涵盖了城市人口、城市社会结构、城市经济水平、城市产业结构等,具有较强的代表性和主导性。3󰀁2󰀁土地利用结构变动主要动力因子的提取

根据所选取的指标,建立13X10的数据矩阵,在

∃336∃资源开发与市场ResourceDevelopment&Market200420(5)

󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁∃研究方法∃与改造的压力因子,其灰色关联度也达到了0.73,表明武汉城市在这10年中产业结构变动、城市建设和改造的压力大小是推动武汉城市更新的最主要因子。

表4󰀁1990~2000年武汉城市土地利用空间变动主因子与均衡度年份1990

1991199219931994199519961997199819992000灰色关联度

关联系数

第一主成分0.5239280.3940780.3616580.4145810.4612940.944576

10.75310.761940.6249770.6126530.62402

第二主成分0.803657

10.7432330.5494470.6269840.54010.6812180.7028020.921450.9218530.7626830.75032

第三主成分0.339610.4488870.74386

10.9860.8504660.6694840.6187450.5854260.8157770.9486240.725976

市土地利用空间结构变动的一个重要影响因素。

表3󰀁旋转后主成分载荷矩阵

变量X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13

第一主成分

.320.638.779.670.776.635.811.625.400.501.744.6.303

第二主成分

.854.628.472.617.391.639.450.657.877.566.576.332.141

第三主成分.373.437.395.405.486.429.311.3992.139E󰀂02.584.308.622.931

3.3󰀁主因子关联分析

主成分分析是数学中一种有效的降维方法,它为我们提供了一种复杂事物的简化思维,但主成分分析的前提是各原始数据的权重具有一致性,其运算的方差累积值大小只表明原始数据群对主轴面的变异程度,不直接反映 主因子!与分析目标的相关性,同时由于我们构建的指标体系是在一定经验的基础上建立的假设模型,选用的指标是否与分析的目标有关?有多大关系?我们很难确切知道。为了研究武汉城市土地利用空间变动的主要影响因素,我们引入了灰色关联分析方法,它是一种有效处理不确定变量相关关系的方法[9]。事实上,在城市地理系统中,许多因素之间的关系是灰色的,人们难以确定影响区域城市化发展的主导因素,灰色系统理论中的灰色关联分析提供了处理这类问题的方法,其计算公式为:

X+i(

t)=xi(t)/xi

(1),I=1,2󰀂,N,t=1,2󰀂,M;󰀂ij(t)=(,min+k,max)/(,ij(t)+k,max),t=1,2,3󰀂,M;f=(󰀁󰀂ij(t)/n。式中,󰀂ij(t)为xj因素对xi在t时刻的关联系数;

,ij(t)=󰀁xi(t)−Xj(t)󰀁,,max=maxmax,ij(t),,min=minmin,ij(t);k为介于[0,1]区间上的分辨系数,这里结合前人研究结果和根据实际需要取k=0.5,并计算出20世纪90年代武汉城市土地利用空间结构的均衡度与3个影响主因子的灰色关联系数和关联度(表4)。

从武汉城市土地利用结构变动的影响主因子关联分析来看(表4),三个主因子对武汉城市土地利用空间结构变动的影响是显著的,它们的灰色相关度都在0.6以上,说明了在20世纪90年代武汉城市土地利用空间结构的变动不仅与城市福利提高、城市社会结构变动密切相关,而且与城市产业结构提升、城市建设和改造的压力也有关系。其中城市产业结构变动的主因子对武汉城市土地利用空间结构变动的影响最为明显,其灰色相关度达到了0󰀁75以上;其次是城市建设

4󰀁结论

武汉城市土地利用职能类型在空间上有着集聚的发展态势,表明城市土地利用变动的不均衡性。但其间明显存在着两个不同的变化阶段,1990~1994年是武汉城市土地开发利用的剧变阶段,而1995~2000年是武汉城市土地开发利用的平稳增长期。

为了进一步从定量上揭示武汉城市土地利用结构变动的动力机制,我们遴选了相关指标,通过主成分和灰色关联相结合的方法发现影响武汉城市土地利用空间变动的主要因子分别是城市福利和城市社会结构变化推动因子、城市产业结构变化拉动因子和城市建设与改造压力因子,其中后两者对武汉城市土地利用空间变动的影响作用更明显。

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以温州

∃337∃