近日，河南大学黄河文明与可持续发展研究中心赵宏波（第一作者）、谷天顺（学生一作）及苗长虹教授，与中国科学院地理科学与资源研究所孙东琪副研究员合作，在《地理学报》（自然科学A刊,中文核心TI级）期刊发表了题为“三生功能视角下黄河流域城市人居环境动态演变与机制”的研究论文。研究主要基于“生产—生活—生态”功能视角构建城市人居环境评价指标体系，综合运用灰色关联-TOPSIS、空间马尔科夫链、地理加权随机森林（GWRF）模型等方法，深入剖析了2011—2020年黄河流域城市人居环境动态演变与影响机制。研究深化了人居环境研究理论方法，并为推动黄河流域人居环境建设和高质量发展提供科学参考。
研究背景
如何科学揭示黄河流域人居环境发展规律，并探索其动态演变特征与影响机制， 对推动流域人居环境提升和高质量发展具有重要的意义。已有研究多聚焦于人居环境的“生活和生态”功能方面，较少将生产功能纳入到人居环境测度框架，不利于综合认知人居环境质量特征，忽视了不同功能要素对人居环境的整体作用。此外，在快速城镇化背景下，黄河流域的地域结构功能遭受冲击，“生产—生活—生态”空间相互侵占挤压造成“三生”功能紊乱失衡，导致人居环境系统的主导功能发生重构并逐渐向复合人居空间转变。因此，提升黄河流域人居环境质量需要综合考虑“三生”功能的空间效应，厘清各功能之间相互作用关系。已有研究方法虽然一定程度上揭示了人居环境时空格局与演变机制，但对人居环境受区域条件影响所表现出的空间关联及动态转移特征鲜有研究，缺少与地理时空大数据相结合，综合反映空间动态特征的研究方法。并且在探究人居环境质量的关键影响因素方面，传统的计量回归模型忽略了因变量在不同空间位置时各自变量重要性 所呈现的异质性特征，同时也未能有效处理因变量与自变量之间所存在的非线性关系， 进而影响识别人居环境关键因素的准确性。
因此，本文拟从土地利用的生产—生活—生态多功能复合的视角，构建黄河流域人居环境评价指标体系，深入探讨研究区人居环境基本特征 与关键问题，丰富人居环境评价研究理论框架。并引入地理加权随机森林模型 （Geographically Weighted Random Forest, GWRF） 来有效识别黄河流域人居环境的影响因素，该模型是一种局部非线性空间机器学习方法 ，能够有效处理变量间存在的高维非线性关系和解释变量重要性表现出的空间异质性特征。
研究区域
本文以黄河流域自然流经范围为主体，考虑行政单元的完整性以及各省 （区） 经济社会发展与黄河流域的关联性，并参考相关研究成果，选取黄河流域的青海、甘肃、 宁夏、内蒙古（不含蒙东地区）、山西、陕西、河南和山东等8个省（区）作为研究范围 （图3），共91个城市，其中可获得数据的有79个城市。依据2016年印发的《长江经济带发展规划纲要》和《东北振兴“十三五”规划纲要》等文件，四川和蒙东地区分别划入长江经济带和东北地区，故未将上述区域包括到本文黄河流域研究范围。黄河流域是进行土地利用功能协调发展和人居环境研究的理想区域。首先，黄河流域是受人地关系影 响最为强烈的区域之一，由于自然环境、地理区位的特殊性导致其人居环境始终面临严重挑战。其次，黄河流域作为国家政策实施的重点区域，退耕还林、西部大开发战 略、产业转移等政策深刻影响了流域地区的土地利用功能空间分布格局。再次，由于黄 河流域“上游落后、中游崛起、下游发达”的阶梯状发展格局，流域内居民生活质量存在较大差异。最后，面对黄河流域生态保护和高质量发展的重大国家战略需求，土地利用的“三生”功能为黄河流域高质量发展提供重要保障，人居环境质量是黄河流域人地 关系协调的综合体现。但目前对黄河流域人居环境问题的实证量化研究仍较为鲜见。
研究数据
本文数据时间跨度为2011—2020年，为保持数据的空间一致性，利用投影转换工具将兴趣点 （Point of Interests, POI）、遥感影像等空间数据统一至WGS 84坐标系及UTM 投影。数据处理步骤为：① 统计数据来自2012—2021年的《中国城市统计年鉴》、各省 市统计年鉴与水资源公报，个别缺失指标采用数据插值法进行填补，运用空间连接工具 将社会经济等属性统计数据转换为空间数据。② POI数据源自高德地图API接口，利用 添加XY数据、裁剪工具将其转换为空间数据，再运用核密度分析、分区统计工具获取 相应指标数据。③ 30m分辨率的土地利用数据源自武汉大学CLCD数据集 （http://doi. org/10.5281/zenodo.4417809），它的整体精度优于MCD12Q1、ESACCI_LC、FROM_GLC和GlobeLand30 产品，运用面积制表、分区统计工具获取相关指标数据。④ 30 m分辨 率的DEM数据源自NASA官网 （https://earthdata.nasa.gov/），运用掩膜提取、焦点统计、 栅格计算工具获取相应指标数据。⑤ PM2.5平均浓度数据源自圣路易斯华盛顿大学大气成分分析组 （https://sites.wustl.edu/acag/datasets/surface- pm2- 5/#V5.GL.02）， 运 用 创 建 NetCDF栅格图层、空间插值、掩膜提取工具获取相应指标数据。⑥ 植被数据来源于中 国科学院资源环境科学数据中心（https://www.resdc.cn/），水文指数和温湿指数所需的降 水量、温度、相对湿度气象数据来源于国家气象信息中心 （https://data.cma.cn/）。⑦ 运用极差标准化方法对指标数据进行无量纲化处理。
研究结果
2011—2020年黄河流域人居环境低水平城市数量不断减少，中等水平及以上水平城市数目不断增加。黄河流域人居环境水平呈现上游低—下游高以及中心城市高、周边城市低的“核心—外围”特征。2011—2020年人居环境高水平和低水平城市空间分布格局较为稳定，高水平城市大多是流域的省会城市，较高水平城市分布于省会城市四周，西安市、郑州市、青岛市和济南市等城市成为人居环境水平的高值区。人居环境低水平城市主要分布在流域上游地区， 铜川市、中卫市和嘉峪关市等城市成为人居环境水平的低值区，人居环境较低水平与中等水平城市则集聚在黄河流域中部地区。
2011—2020年黄河流域“三生” 功能水平整体呈现“上游—中游—下游”阶梯式递增的空间变化格局。黄河流域的生产功能不断完善，城市生产功能由中低水平为主逐渐转变为中高水平为主。黄河流域生活功能低水平城市数量仍相对较多，特别是上游城市的生活功能亟 需完善提升。黄河流域生态功能提升较大，城市生态功能由低水平为主转变为中高水平为主。
基于邻域背景下的黄河流域城市人居环境存在显著的空间交互作用，城市人居环境会受到相邻地理空间人居环境水平差异的影响。
人均社会消费品零售额 （GRS）、每万人拥有公交数（BN）、PM2.5平均浓度 （PM2.5）、人均 GDP （PCGDP）等因素是2011—2020年影响黄河流域人居环境水平的主要因素。经济水平是影响黄河流域人居环境质量的主导性因素，城市人居环境的提升依赖于城市整体消费水平和生活水平的提高；社会资源是城市人居环境改善的关键保障，且其重要性在逐步提升；环境质量是影响居民生活质量的基础性因素，其对城市人居环境承载能力产生重要影响。
城市人居环境是经济水平、环境质量和社会资源等因素综合作用的结果，但各种影响因素的重要性随着时间变化而存在显著空间差异，不同发展阶段人居环境动态演变的主要影响因素也存在差别。
结论
（1）时空格局特征方面，2011—2020年黄河流域城市人居环境水平总体呈现东高西低、南高北低的空间分布特征，形成以西安市、郑州市、青岛市和济南市等城市为主的人居环境高值区，以铜川市、中卫市和嘉峪关市等城市为主的低值区。黄河流域人居环 境低水平城市数目持续减少，但流域中部城市的人居环境水平差异性有所扩大。
（2）动态演变特征方面，2011—2020年黄河流域城市人居环境水平存在显著的空间 交互作用和动态转移趋同现象，城市人居环境会受到相邻地理空间人居环境水平差异的影响，在不同的地理邻域背景下城市人居环境等级间的转移概率具有很大差异。此外，黄河流域城市人居环境等级存在一定程度的转移路径“自身锁定”效应，城市人居环境 水平通常只在相邻等级间发生转移，发生跨等级转移的概率较小。
（3）影响机制方面，不同城市人居环境影响因素重要性表现出明显的空间异质性特征，黄河流域城市人居环境受经济水平、环境质量和社会资源的综合作用，整体来看， 经济水平、环境质量和社会资源分别在人居环境演变过程中发挥主导性、基础性和关键性作用；消费水平、空气质量、交通资源和生活水平等是影响城市人居环境水平的主要因素，是未来提升黄河流域城市人居环境质量的关键途径。
转自：“生态遥感前沿”微信公众号
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