基于可解释机器学习的北京第二道绿化隔离地区蓝绿空间退化机制

摘要

【目的】揭示在高密度扩张背景下，绿化隔离地区蓝绿空间演变的非线性驱动机制，为超大城市绿化隔离地区的智慧调控提供一种数据驱动、机理透明、阈值可循的分析范式。【方法】以北京第二道绿化隔离地区为对象，基于2003—2020年蓝绿空间面积、结构、功能特征指标变化量，识别退化特征。采用LightGBM-SHAP可解释机器学习模型，量化二维、三维城市形态及社会经济相关扩张因子对蓝绿空间退化的贡献。【结果】1）识别出5类蓝绿空间演变模式，其中“综合退化型”“面积侵占型”和“隐性滞后型”为典型退化路径；2）面积与结构退化主要受不透水面占比变化的单向主导；功能退化表现为多因子协同胁迫，对夜间灯光强度、建筑密度等扩张变化更为敏感；3）关键驱动因子在全域与各分簇模型中表现出差异化的阈值区间。【结论】绿化隔离地区蓝绿空间退化呈现多维类型分异，不同退化类型的驱动机制存在差异，城市扩张胁迫的边际效应呈现复杂的非线性与阈值特征。研究结果可为绿化隔离地区精细化管控提供依据。

关键词

蓝绿空间 / 绿化隔离地区 / 城市扩张 / 退化机制 / LightGBM-SHAP