基于空间机器学习的长江中游地区城市生态韧性时空演变及其影响因素研究

摘要

城市生态韧性建设是实现区域生态治理与高质量发展的有效路径，科学测度并探析城市生态韧性的时空演变及其影响因素，可为城市生态保护转型提供参考。尝试引入DPSIRM模型界定城市生态韧性内涵，采用核密度估计和马尔可夫链揭示2007—2022年长江中游地区城市生态韧性的时空演化特征和转移规律，并基于空间机器学习的地理最优区域异质性模型识别空间差异性的影响因素。结果表明：1)长江中游地区城市生态韧性呈现“√”型的波动提升态势，从2007年的0.152下降至2011年的0.135后，又提升至2022年的0.200;武汉城市群、环长株潭城市群和环鄱阳湖城市群年均增幅分别为1.673%、3.223%和2.063%,存在“低低集聚、高高靠拢”的非均衡演化特征。2)长江中游地区城市生态韧性呈现“中心—外围”递减的空间模式，三大城市群交界地带形成生态韧性低值走廊，且各城市生态韧性倾向朝相邻类型转移。3)长江中游地区城市生态韧性的关键影响因素为人力资本水平。此外，人力资本水平和经济发展水平的交互效应对城市生态韧性空间差异性的影响最为显著。未来需要从加强城市基础设施与应急能力建设，构建区域生态治理协作机制，提升城市人力资本与教育投入，推动环境规制与技术创新融合等多个维度协同提升城市生态韧性水平。

关键词

城市生态韧性 / 时空演变 / 影响因素 / 空间机器学习 / 长江中游地区

基金资助

国家自然科学基金项目(42261049); 江西省自然科学基金项目(20232BAB203061); 江西省研究生创新专项资金项目(YC2024-B189)