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摘要 运用信息熵理论对2003—2014年安徽省土地利用结构变化进行时间序列和空间差异分析，并对影响其信息熵变化的因素进行分析。结果表明：从时间角度，安徽省土地利用结构信息熵、均衡度在研究期间分为2003—2008年上升、2008—2009年下降、2009—2013年上升3个阶段，优势度正好相反；从空间角度，信息熵的空间差异大，其空间分异规律表现为高信息熵区主要集中在江淮之间，中高信息熵南北均有分布，中低信息熵分布在沿淮地区，低信息熵区在安徽南北两端的由长江向南北递减的规律；各类主体功能区信息熵由大到小依次为国家级重点开发区域、省重点开发区域、限制开发区。
关键词 信息熵；土地利用结构；时空分析；安徽省
中图分类号 F301.2 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2017）03-0226-04
Abstract Using information entropy，the temporal and spatial variation of land use structure in Anhui Province during 2003-2014 were analyzed. The results showed that：from a time perspective， the information entropy and equilibrium degree divided the entropy changes into rising during 2003-2008，falling during 2008-2009 and rising during 2009-2014 from the perspective of time sequence. However，changes in the dominance index showed an opposite trend. And there was large difference among the information entropies in the three development priority zones of Anhui Province in 2014. There was a spatial distribution law for the information entropy of land use，which showed progressively decreased by the Yangtze River to north and south，the high information entropy area was mainly distributed in the Yangtze and Huaihe River， and the middle high information entropy area were distributed in the north and south of Anhui，the middle low information entropy area was distributed along the Huaihe River and the low information entropy area were at the north and south ends of Anhui.The largest information entropy was in the national key development region，the second in the provincial key development region，and the smallest in the restricted development region.
Key words Information entropy；Land use structure；Temporalspatial analysis；Anhui Province
土地利用是一个过程，土地利用系统是一定的土地类型与土地利用方式结合的产物，其实质是土地自然生态系统与土地经济系统耦合而成的土地生态经济复合系统，与系统外部环境之间存在着物质、能量与信息的交换[1]，土地利用系统的有序程度可以用信息熵来描述和刻畫[2]。目前，有关土地利用系统变化的研究主要集中在土地利用数量结构及其优化、空间布局及其应用、土地利用对生态系统服务影响以及土地利用变化模型等方面[3-6]。土地利用结构信息熵反映了土地系统的宏观变化程度，近年来不少学者基于信息熵理论对土地利用结构进行了研究，选取了不同尺度区域，分别进行区域间比较[2，7-8]、典型城市土地利用演变状况[9]以及信息熵变化原因探究[10]。笔者以安徽省为例，运用信息熵对该省土地利用结构变化进行研究，并结合土地利用分区进行分析，进一步认识安徽省土地利用系统的特征，以期为土地利用结构调整和土地资源的可持续利用提供科学依据。
1 数据来源与研究方法
1.1 研究區概况
安徽省是我国东部襟近海的内陆省份，地理坐标为114°52′～119°39′ E、29°23′～34°39′ N，地处亚热带与暖温带过渡地区，以淮河为分界线，北部属暖温带半湿润季风气候，南部属亚热带湿润季风气候。地势西南高、东北低，地形地貌南北迥异，复杂多样；山地占31.2%、丘陵占29.5%、平原占31.3%。全省下辖16个地级市，包括合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、安庆、黄山、滁州、阜阳、宿州、六安、亳州、池州和宣城。2014年末全省人口6 083.00万，占全国总人口的4.45%；地区生产总值为20 848.75亿元，占国内生产总值的3.24%。
2014年安徽省土地利用总面积为1 401.40 万 hm2，截至2014年底，全省共有农用地1 116.28 万hm2，其中耕地587.21 万hm2，林地375.47万hm2，园地35.18 万hm2；建设用地196.90万 hm2，其中城镇村及工矿用地159.88万hm2。随着经济的高速发展和城市化脚步的加快，在各种社会与自然因素的驱动下，安徽省土地利用格局发生了较为深刻的变化。以2009年为参照，至2014年，土地绝对数量减少最快的是耕地、林地和水域及水利设施用地，增长最快的是城镇村及工矿用地；相对数量减少最快的是水域及水利设施用地，增长最快的是城镇村及工矿用地和交通运输用地。这种土地利用格局的变化说明在城市化和工业化快速推进的过程中，建设用地的需求大大增加，改善交通基础设施的用地需求旺盛，而耕地和林地成为被蚕食的主要对象，为耕地占补平衡而进行土地开发整理补充耕地，又使得水域面积锐减。 1.2 数据来源及处理
土地利用数据来源于2003—2014 年安徽省土地利用变更数据以及2009年全国第二次土地调查公报，并按照分类释义和转换对应关系将每年的变更调查分类转换为全国第二次农村土地调查的二级分类进行归并。
1.3 研究方法
熵最初是一个物理学概念，表示大量分子的无序运动，后来 C.E.Shannon 将这种物理熵引入信息论中。信息熵是系统复杂性和均衡性的测度，可用来测量土地利用系统的复杂程度和有序度[8]。一般而言，信息熵值越大表明系统的有序程度越低，反之亦然。土地利用结构信息熵可综合反映某区域在一定时段内各种土地利用类型的动态变化及其转换程度，对于具体区域的土地利用结构调整具有一定的指导意义[2]。
1.3.1 信息熵的计算。假设一个研究区域的总面积为A，该区域的土地利用类型可分为n种，则每种利用类型的的面积为Ai（i=1，2，…，n），并记各种土地利用类型占该区域的土地总面积的比例为Pi=Ai/ A。显然Pi具有归一性，相当于事件发生的概率，根据Shannon的熵公式定义土地利用结构的信息熵H：
在大部分文献中，土地利用结构信息熵均采用以e为底的自然对数，所以土地利用结构信息熵的计算公式可写为：
假如区域内各用地类型的面积相等，即P1=P2=…= Pi=1/n时，此时区域熵值最大，为lnn；相反，当区域内土地处于未开发时，区域信息熵最小，为0。综上，区域土地熵值大小反映土地利用类型的多少及各土地类型面积分布的均匀程度，即土地类型越多，各类型土地面积越接近，熵值就越大。土地利用结构信息熵虽然能够反映土地利用系统的有序程度，但其大小不能判断土地利用结构是否合理，故在对具体区域的土地利用结构进行调整时，应结合其他因素进行具体分析[8]。
1.3.2
均衡度和优势度。若土地分类标准不同或土地分类标准相同但土地利用类型数量不同时，信息熵值就缺乏可比性。因此，基于信息熵函数构建区域土地利用结构的均衡度公式：
式中，H为信息熵，Hmax是信息熵的最大值，即为实际熵值与最大熵值的比值。由于H≤Hmax，故J的变化区间为[0，1]，J值越趋近于1，表明区域中不同职能的土地利用类型越多，各类用地的面积相差越小，土地利用结构的均衡性越强。基于均衡度的概念，可构建土地利用结构的优势度I：
式中，I是实际信息熵增量与最大信息熵增量之比，与均衡度的意义相反，用来表示土地利用的集中度，反映了区域内一种或几种占优势的土地利用类型支配该区域土地的程度。
2 结果与分析
2.1 安徽省土地利用结构时序变化
利用公式（2）～（4），对2003—2014年安徽省土地利用结构及其信息熵、均衡度和优势度进行计算，结果见表 1。由表1可知：①2003—2014年安徽省土地利用结构有较大的波动，信息熵最低值为1.489 9 Nat（2009年），最高为1.574 8 Nat（2006、2007年）；可划为上升（2003—2008年）—下降（2008—2009年）—上升（2009—2014年）3个阶段，第一次上升为波动缓慢上升，第二次为平稳上升，而下降较为突兀。②均衡度与信息熵的变化趋势一致，也是上升—下降—上升；而优势度的变化趋势则正好相反。
进一步分析土地利用的内部变化，发现形成以上第一阶段和第三阶段趋势的主要原因是：①建设用地大幅增加，第一阶段城镇村及工矿用地和交通用地分别增长5.22万、1.48万hm2，第二阶段城镇村及工矿用地和交通用地分别增长7.69万、2.69万hm2，这是城市化和工业化带来的最直接后果。②由于制度因素，安徽首轮退耕还林工程于第一阶段的2002—2005年实施，2003—2005年林地面积增长较快，而耕地和草地减少明显，特别草地2005年减少幅度最大，达3.62%；第三阶段后國土资源部将挂钩周转指标纳入年度土地利用计划管理，安徽省积极进行土地复垦和整理，耕地面积减少速度变缓，城镇村及工矿用地中农村居民点用地面积锐减。③第一阶段和第三阶段均对水域及水利设施用地中的河流水面与坑塘水面进行整理，提高土地利用率。这2个阶段的变化过程说明安徽省在快速的发展过程中，由于城市扩张与产业发展的需求导致农用地转为非农用地进程加快，导致土地利用系统的紊乱度逐年加大，在这一过程中政府的调控措施又减缓了这种趋势。信息熵在第二阶段出现了大幅下降，原因是在第二次土地调查中采用了新的土地分类标准，使得部分土地利用类型面积发生了大幅度上升或者下降，信息熵值降低，也表明土地利用系統在第二次土地调查后趋于稳定，有序度得以提升。
将2009年安徽省土地利用结构信息熵与全国相应年份土地利用结构信息熵进行横向比较，结果（表2）发现前者明显低于后者。这说明安徽省土地利用系统的有序性高于全国，结构性强于全国土地利用系统。
2.2 安徽省土地利用结构的空间差异及分析
根据安徽省2014年各区域土地利用现状，计算得出土地利用结构的信息熵、均衡度和优势度（表3）。可见，全省16个地级市中高于各市平均值（1.294 0）的有合肥（1.414 6）、芜湖（1.482 4）、马鞍山（1.444 8）、铜陵（1.553 2）、安庆（1.496 1）、滁州（1.401 6）、宿州（1.399 8）、六安（1.464 8）、宣城（1.325 7），这些市除了宿州、宣城外均地处江淮地区，最大信息熵为铜陵市的1.553 2 Nat。而地处皖南、皖北的蚌埠、淮南、淮北、黄山、阜阳、亳州、池州7市，其土地利用信息熵均低于各市平均水平，其中黄山市最低，为0.913 9 Nat。总体上看，安徽省各地级市信息熵在空间上呈现出由皖江向南北递减的规律。全省土地利用结构的均衡度空间特征与信息熵基本一致，相应地土地利用类型的优势度呈相反规律变化。运用SPSS的 K-Means 聚类分析将各区域分为高信息熵、中高信息熵、中低信息熵、低信息熵4类，之后利用 ArcGIS 得到安徽省区域土地利用信息熵空间格局（图1）。 每个城市主体功能對其土地利用方式有极大的影响，故有必要从这个角度来分析其土地利用空间特征。《安徽省主体功能区规划》将安徽省国土空间划分为重点开发（国家重点开发区域与省重点开发区域）、限制开发（国家农产品主产区与重点生态功能区）和禁止开发3类主体功能区，禁止开发区主要为各类自然保护区，故结合重点开发与限制开发2个类型进行分析。
2.2.1
高信息熵区。主要分布在安徽省江淮地区，包括合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、宿州、六安8市，占全省总面积的56.97%。《安徽省主体功能规划》中，江淮地区为国家重点开发区域，是皖江城市带承接产业转移示范区以及合肥经济圈主要阵地。该区土地利用系统的无序性由于负熵流的不断输入（社会经济发展）而加强，均衡度也相应处于安徽省的前列，土地利用类型的优势度渐渐变弱，其园地、林地、城镇村及工矿用地、交通运输用地、水域及水利设施用地的比重一般来说相对较高，土地利用结构趋于均衡。其中合肥、芜湖、马鞍山、铜陵均为分布在长江沿岸的工业城市，经济发展在全省处于前列，地均生产总值大，城市化水平高，人口密集，土地利用的集约化水平相对较高；滁州、安庆、六安、宿州均为以农业为主的城市，土地利用率相对较高。
2.2.2
中高信息熵区。在南北均有分布，包括池州、宣城、淮南、淮北4市，占全省土地总面积的18.58%。《安徽省主体功能规划》中，南部池州与宣城均为限制开发区域，是安徽省重点生态功能区，山区林地占比较大，旅游业发达；北部淮南、淮北为省重点开发区域，是重要的能源基地，也是国家重要的农产品主产区，耕地、水域及水利设施用地与城镇村及工矿用地相对较多，土地利用结构相对均衡。
2.2.3
中低信息熵区。均分布于沿淮，为阜阳和蚌埠2市，占全省土地总面积的11.47%。《安徽省主体功能规划》中，这2个城市均为省重点开发城镇区域与国家农产品主产区交叉区域，2市均为全国重要的农产品生产和加工基地，其中阜阳是全省重要的能源基地、制造业基地，蚌埠为全省重要的生物医药基地及区域交通综合枢纽，耕地、城镇村及工矿用地、水利设施用地3类用地占有极大的比重，土地利用结构相对集中。
2.2.4
低信息熵区。处于安徽南北两端，为亳州和黄山2市，占全省土地总面积的12.98%。《安徽省主体功能规划》中，黄山为省重点生态功能区，亳州为国家农产品主产区，2市土地利用结构中农用地占有绝对优势地位。从表 3可以看出，这2个市的优势地类为耕地和林地，黄山林地比重为76.38%，亳州耕地比重为70.34%，土地利用结构较为单一。
3 结论与建议
利用信息熵对安徽省土地利用结构的时空变化进行分析，得到以下结论：
（1）安徽省土地利用结构信息熵、均衡度在研究期内分为波动上升—下降—平稳渐缓上升3个阶段，优势度正好相反；其空间分异表现为由长江向南北递减的规律；在《安徽省主体功能区划》中，各市主导功能所反映的土地利用系统有序度与各市信息熵聚类结果保持高度一致，由大到小依次为国家级重点开发区域、省重点开发区域、限制开发区。信息熵的空间差异反映出安徽省各地级市、各主体功能区的土地利用系统的有序性、结构性、均衡度都出现较大差异。
（2）总的来说，经济越发达、越靠近长江的地级市，区域信息熵越大，土地利用系统表现为有序性越小、结构性越差、均衡度越大。第一阶段（2003—2008年）和第三阶段（2009—2013年）耕地、草地和水域及水利设施用地的减少以及建设用地的增加是导致信息熵变化的直接原因，而政府调控的措施对信息熵的变化具有重要影响；第二次全国土地调查使得第二阶段（2008—2009年）信息熵迅速降低。
为了使区域内土地利用系统的功能效益得到更好的发展，结合实际情况提出以下建议：①整体上，安徽省应加大耕地保护力度，减少建设占用，控制各类建设空间无序扩张，加大农村居民点整理。②从主体功能分区角度，江淮地区在经济发展的过程中，应适度增加城市建设空间，减少农村居住空间，大力推进节约集约用地，优先开发未利用地和废弃地；皖北区区域内部应进行农业结构调整，加大城镇工矿建设用地整理，适当增加区域建设用地；沿淮区应注重引导产业结构调整，在增加工矿用地的同时，还需进行农村居民点整理与工矿废弃地复垦；皖南区应注重生态环境用地的保护，合理布局各类建设用地。
参考文献
[1] 李伟，郝晋珉.中国土地利用系统与管理理念特征分析[J].中国土地科学，2008，22（9）：3-7.
[2] 譚永忠，吴次芳.区域土地利用结构的信息熵分异规律研究[J].自然资源学报，2003，18（1）：112-117.
[3] 王群，王万茂.中国大陆地区土地利用结构研究进展[J].中国土地科学，2015（8）：10-15.
[4] 钱敏，濮励杰，朱明，等.土地利用结构优化研究综述[J].长江流域资源与环境，2010，19（12）：1410-1415.
[5] 王军，顿耀龙.土地利用变化对生态系统服务的影响研究综述[J].长江流域资源与环境，2015，24（5）：798-808.
[6] 张华，张勃.国际土地利用/覆盖变化模型研究综述[J].自然资源学报，2005，20（3）：422-431.
[7] 陈彦光，刘明华.城市土地利用结构的熵值定律[J].人文地理，2001，16（4）：20-24.
[8] 林珍铭，夏斌，董武娟.基于信息熵的广东省土地利用结构时空变化分析[J].热带地理，2011，31（3）：266-271.
[9]周子英，段建南，梁春凤.长沙市土地利用结构信息熵时空变化研究[J].经济地理，2012，32（4）：124-129.
[10] 谭术魁，朱祥波，张路.基于计量地理模型和信息熵的湖北省土地利用结构地域差异研究[J].地域研究与开发，2014，33（1）：88-92.
关键词 信息熵；土地利用结构；时空分析；安徽省
中图分类号 F301.2 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2017）03-0226-04
Abstract Using information entropy，the temporal and spatial variation of land use structure in Anhui Province during 2003-2014 were analyzed. The results showed that：from a time perspective， the information entropy and equilibrium degree divided the entropy changes into rising during 2003-2008，falling during 2008-2009 and rising during 2009-2014 from the perspective of time sequence. However，changes in the dominance index showed an opposite trend. And there was large difference among the information entropies in the three development priority zones of Anhui Province in 2014. There was a spatial distribution law for the information entropy of land use，which showed progressively decreased by the Yangtze River to north and south，the high information entropy area was mainly distributed in the Yangtze and Huaihe River， and the middle high information entropy area were distributed in the north and south of Anhui，the middle low information entropy area was distributed along the Huaihe River and the low information entropy area were at the north and south ends of Anhui.The largest information entropy was in the national key development region，the second in the provincial key development region，and the smallest in the restricted development region.
Key words Information entropy；Land use structure；Temporalspatial analysis；Anhui Province
土地利用是一个过程，土地利用系统是一定的土地类型与土地利用方式结合的产物，其实质是土地自然生态系统与土地经济系统耦合而成的土地生态经济复合系统，与系统外部环境之间存在着物质、能量与信息的交换[1]，土地利用系统的有序程度可以用信息熵来描述和刻畫[2]。目前，有关土地利用系统变化的研究主要集中在土地利用数量结构及其优化、空间布局及其应用、土地利用对生态系统服务影响以及土地利用变化模型等方面[3-6]。土地利用结构信息熵反映了土地系统的宏观变化程度，近年来不少学者基于信息熵理论对土地利用结构进行了研究，选取了不同尺度区域，分别进行区域间比较[2，7-8]、典型城市土地利用演变状况[9]以及信息熵变化原因探究[10]。笔者以安徽省为例，运用信息熵对该省土地利用结构变化进行研究，并结合土地利用分区进行分析，进一步认识安徽省土地利用系统的特征，以期为土地利用结构调整和土地资源的可持续利用提供科学依据。
1 数据来源与研究方法
1.1 研究區概况
安徽省是我国东部襟近海的内陆省份，地理坐标为114°52′～119°39′ E、29°23′～34°39′ N，地处亚热带与暖温带过渡地区，以淮河为分界线，北部属暖温带半湿润季风气候，南部属亚热带湿润季风气候。地势西南高、东北低，地形地貌南北迥异，复杂多样；山地占31.2%、丘陵占29.5%、平原占31.3%。全省下辖16个地级市，包括合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、安庆、黄山、滁州、阜阳、宿州、六安、亳州、池州和宣城。2014年末全省人口6 083.00万，占全国总人口的4.45%；地区生产总值为20 848.75亿元，占国内生产总值的3.24%。
2014年安徽省土地利用总面积为1 401.40 万 hm2，截至2014年底，全省共有农用地1 116.28 万hm2，其中耕地587.21 万hm2，林地375.47万hm2，园地35.18 万hm2；建设用地196.90万 hm2，其中城镇村及工矿用地159.88万hm2。随着经济的高速发展和城市化脚步的加快，在各种社会与自然因素的驱动下，安徽省土地利用格局发生了较为深刻的变化。以2009年为参照，至2014年，土地绝对数量减少最快的是耕地、林地和水域及水利设施用地，增长最快的是城镇村及工矿用地；相对数量减少最快的是水域及水利设施用地，增长最快的是城镇村及工矿用地和交通运输用地。这种土地利用格局的变化说明在城市化和工业化快速推进的过程中，建设用地的需求大大增加，改善交通基础设施的用地需求旺盛，而耕地和林地成为被蚕食的主要对象，为耕地占补平衡而进行土地开发整理补充耕地，又使得水域面积锐减。 1.2 数据来源及处理
土地利用数据来源于2003—2014 年安徽省土地利用变更数据以及2009年全国第二次土地调查公报，并按照分类释义和转换对应关系将每年的变更调查分类转换为全国第二次农村土地调查的二级分类进行归并。
1.3 研究方法
熵最初是一个物理学概念，表示大量分子的无序运动，后来 C.E.Shannon 将这种物理熵引入信息论中。信息熵是系统复杂性和均衡性的测度，可用来测量土地利用系统的复杂程度和有序度[8]。一般而言，信息熵值越大表明系统的有序程度越低，反之亦然。土地利用结构信息熵可综合反映某区域在一定时段内各种土地利用类型的动态变化及其转换程度，对于具体区域的土地利用结构调整具有一定的指导意义[2]。
1.3.1 信息熵的计算。假设一个研究区域的总面积为A，该区域的土地利用类型可分为n种，则每种利用类型的的面积为Ai（i=1，2，…，n），并记各种土地利用类型占该区域的土地总面积的比例为Pi=Ai/ A。显然Pi具有归一性，相当于事件发生的概率，根据Shannon的熵公式定义土地利用结构的信息熵H：
在大部分文献中，土地利用结构信息熵均采用以e为底的自然对数，所以土地利用结构信息熵的计算公式可写为：
假如区域内各用地类型的面积相等，即P1=P2=…= Pi=1/n时，此时区域熵值最大，为lnn；相反，当区域内土地处于未开发时，区域信息熵最小，为0。综上，区域土地熵值大小反映土地利用类型的多少及各土地类型面积分布的均匀程度，即土地类型越多，各类型土地面积越接近，熵值就越大。土地利用结构信息熵虽然能够反映土地利用系统的有序程度，但其大小不能判断土地利用结构是否合理，故在对具体区域的土地利用结构进行调整时，应结合其他因素进行具体分析[8]。
1.3.2
均衡度和优势度。若土地分类标准不同或土地分类标准相同但土地利用类型数量不同时，信息熵值就缺乏可比性。因此，基于信息熵函数构建区域土地利用结构的均衡度公式：
式中，H为信息熵，Hmax是信息熵的最大值，即为实际熵值与最大熵值的比值。由于H≤Hmax，故J的变化区间为[0，1]，J值越趋近于1，表明区域中不同职能的土地利用类型越多，各类用地的面积相差越小，土地利用结构的均衡性越强。基于均衡度的概念，可构建土地利用结构的优势度I：
式中，I是实际信息熵增量与最大信息熵增量之比，与均衡度的意义相反，用来表示土地利用的集中度，反映了区域内一种或几种占优势的土地利用类型支配该区域土地的程度。
2 结果与分析
2.1 安徽省土地利用结构时序变化
利用公式（2）～（4），对2003—2014年安徽省土地利用结构及其信息熵、均衡度和优势度进行计算，结果见表 1。由表1可知：①2003—2014年安徽省土地利用结构有较大的波动，信息熵最低值为1.489 9 Nat（2009年），最高为1.574 8 Nat（2006、2007年）；可划为上升（2003—2008年）—下降（2008—2009年）—上升（2009—2014年）3个阶段，第一次上升为波动缓慢上升，第二次为平稳上升，而下降较为突兀。②均衡度与信息熵的变化趋势一致，也是上升—下降—上升；而优势度的变化趋势则正好相反。
进一步分析土地利用的内部变化，发现形成以上第一阶段和第三阶段趋势的主要原因是：①建设用地大幅增加，第一阶段城镇村及工矿用地和交通用地分别增长5.22万、1.48万hm2，第二阶段城镇村及工矿用地和交通用地分别增长7.69万、2.69万hm2，这是城市化和工业化带来的最直接后果。②由于制度因素，安徽首轮退耕还林工程于第一阶段的2002—2005年实施，2003—2005年林地面积增长较快，而耕地和草地减少明显，特别草地2005年减少幅度最大，达3.62%；第三阶段后國土资源部将挂钩周转指标纳入年度土地利用计划管理，安徽省积极进行土地复垦和整理，耕地面积减少速度变缓，城镇村及工矿用地中农村居民点用地面积锐减。③第一阶段和第三阶段均对水域及水利设施用地中的河流水面与坑塘水面进行整理，提高土地利用率。这2个阶段的变化过程说明安徽省在快速的发展过程中，由于城市扩张与产业发展的需求导致农用地转为非农用地进程加快，导致土地利用系统的紊乱度逐年加大，在这一过程中政府的调控措施又减缓了这种趋势。信息熵在第二阶段出现了大幅下降，原因是在第二次土地调查中采用了新的土地分类标准，使得部分土地利用类型面积发生了大幅度上升或者下降，信息熵值降低，也表明土地利用系統在第二次土地调查后趋于稳定，有序度得以提升。
将2009年安徽省土地利用结构信息熵与全国相应年份土地利用结构信息熵进行横向比较，结果（表2）发现前者明显低于后者。这说明安徽省土地利用系统的有序性高于全国，结构性强于全国土地利用系统。
2.2 安徽省土地利用结构的空间差异及分析
根据安徽省2014年各区域土地利用现状，计算得出土地利用结构的信息熵、均衡度和优势度（表3）。可见，全省16个地级市中高于各市平均值（1.294 0）的有合肥（1.414 6）、芜湖（1.482 4）、马鞍山（1.444 8）、铜陵（1.553 2）、安庆（1.496 1）、滁州（1.401 6）、宿州（1.399 8）、六安（1.464 8）、宣城（1.325 7），这些市除了宿州、宣城外均地处江淮地区，最大信息熵为铜陵市的1.553 2 Nat。而地处皖南、皖北的蚌埠、淮南、淮北、黄山、阜阳、亳州、池州7市，其土地利用信息熵均低于各市平均水平，其中黄山市最低，为0.913 9 Nat。总体上看，安徽省各地级市信息熵在空间上呈现出由皖江向南北递减的规律。全省土地利用结构的均衡度空间特征与信息熵基本一致，相应地土地利用类型的优势度呈相反规律变化。运用SPSS的 K-Means 聚类分析将各区域分为高信息熵、中高信息熵、中低信息熵、低信息熵4类，之后利用 ArcGIS 得到安徽省区域土地利用信息熵空间格局（图1）。 每个城市主体功能對其土地利用方式有极大的影响，故有必要从这个角度来分析其土地利用空间特征。《安徽省主体功能区规划》将安徽省国土空间划分为重点开发（国家重点开发区域与省重点开发区域）、限制开发（国家农产品主产区与重点生态功能区）和禁止开发3类主体功能区，禁止开发区主要为各类自然保护区，故结合重点开发与限制开发2个类型进行分析。
2.2.1
高信息熵区。主要分布在安徽省江淮地区，包括合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、宿州、六安8市，占全省总面积的56.97%。《安徽省主体功能规划》中，江淮地区为国家重点开发区域，是皖江城市带承接产业转移示范区以及合肥经济圈主要阵地。该区土地利用系统的无序性由于负熵流的不断输入（社会经济发展）而加强，均衡度也相应处于安徽省的前列，土地利用类型的优势度渐渐变弱，其园地、林地、城镇村及工矿用地、交通运输用地、水域及水利设施用地的比重一般来说相对较高，土地利用结构趋于均衡。其中合肥、芜湖、马鞍山、铜陵均为分布在长江沿岸的工业城市，经济发展在全省处于前列，地均生产总值大，城市化水平高，人口密集，土地利用的集约化水平相对较高；滁州、安庆、六安、宿州均为以农业为主的城市，土地利用率相对较高。
2.2.2
中高信息熵区。在南北均有分布，包括池州、宣城、淮南、淮北4市，占全省土地总面积的18.58%。《安徽省主体功能规划》中，南部池州与宣城均为限制开发区域，是安徽省重点生态功能区，山区林地占比较大，旅游业发达；北部淮南、淮北为省重点开发区域，是重要的能源基地，也是国家重要的农产品主产区，耕地、水域及水利设施用地与城镇村及工矿用地相对较多，土地利用结构相对均衡。
2.2.3
中低信息熵区。均分布于沿淮，为阜阳和蚌埠2市，占全省土地总面积的11.47%。《安徽省主体功能规划》中，这2个城市均为省重点开发城镇区域与国家农产品主产区交叉区域，2市均为全国重要的农产品生产和加工基地，其中阜阳是全省重要的能源基地、制造业基地，蚌埠为全省重要的生物医药基地及区域交通综合枢纽，耕地、城镇村及工矿用地、水利设施用地3类用地占有极大的比重，土地利用结构相对集中。
2.2.4
低信息熵区。处于安徽南北两端，为亳州和黄山2市，占全省土地总面积的12.98%。《安徽省主体功能规划》中，黄山为省重点生态功能区，亳州为国家农产品主产区，2市土地利用结构中农用地占有绝对优势地位。从表 3可以看出，这2个市的优势地类为耕地和林地，黄山林地比重为76.38%，亳州耕地比重为70.34%，土地利用结构较为单一。
3 结论与建议
利用信息熵对安徽省土地利用结构的时空变化进行分析，得到以下结论：
（1）安徽省土地利用结构信息熵、均衡度在研究期内分为波动上升—下降—平稳渐缓上升3个阶段，优势度正好相反；其空间分异表现为由长江向南北递减的规律；在《安徽省主体功能区划》中，各市主导功能所反映的土地利用系统有序度与各市信息熵聚类结果保持高度一致，由大到小依次为国家级重点开发区域、省重点开发区域、限制开发区。信息熵的空间差异反映出安徽省各地级市、各主体功能区的土地利用系统的有序性、结构性、均衡度都出现较大差异。
（2）总的来说，经济越发达、越靠近长江的地级市，区域信息熵越大，土地利用系统表现为有序性越小、结构性越差、均衡度越大。第一阶段（2003—2008年）和第三阶段（2009—2013年）耕地、草地和水域及水利设施用地的减少以及建设用地的增加是导致信息熵变化的直接原因，而政府调控的措施对信息熵的变化具有重要影响；第二次全国土地调查使得第二阶段（2008—2009年）信息熵迅速降低。
为了使区域内土地利用系统的功能效益得到更好的发展，结合实际情况提出以下建议：①整体上，安徽省应加大耕地保护力度，减少建设占用，控制各类建设空间无序扩张，加大农村居民点整理。②从主体功能分区角度，江淮地区在经济发展的过程中，应适度增加城市建设空间，减少农村居住空间，大力推进节约集约用地，优先开发未利用地和废弃地；皖北区区域内部应进行农业结构调整，加大城镇工矿建设用地整理，适当增加区域建设用地；沿淮区应注重引导产业结构调整，在增加工矿用地的同时，还需进行农村居民点整理与工矿废弃地复垦；皖南区应注重生态环境用地的保护，合理布局各类建设用地。
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