城市区域指标的空间纠缠：一种基于GIS的新度量方法，用于衡量地理上的多变量依赖关系

《Applied Geography》：Spatial entanglement of urban zonal indicators: A novel GIS-based metric for measuring geographically multivariate dependencies

空间纠缠指数（SEI）量化城市多层级协同演化，整合时空动态与容量阈值，通过核密度估计验证，分析科威特2017-2025年土地利用变化，揭示东南部热点区域空间纠缠强度最高，优化表面显示同步演变，道路扩张起线性解缠作用，时间动态解释40-60%方差。

　　这项研究由Shawky Mansour完成，他是科威特大学社会科学学院地理系的研究人员，位于萨法特市。研究的核心目标是提出一种名为“空间纠缠指数”（Spatial Entanglement Index, SEI）的定量指标，用于评估城市环境中多层系统的共演关系。该指数通过多变量空间纠缠计算，将地理变量整合在一起，考虑了时间持久性、空间邻近性和容量阈值等因素。研究采用了非参数计算方法，并通过核密度估计和Q-Q图进行验证。SEI的应用案例聚焦于科威特的城市转型过程，时间范围为2017年至2025年，利用Sentinel-2 Level-2A遥感影像进行基于对象的分类，以计算邻里聚集的转型和变化。研究结果表明，SEI能够揭示城市系统中各层之间的复杂关系，为可持续发展和城市规划提供新的视角和工具。

在现代城市环境中，社会、经济和环境过程在不同的空间和时间维度上相互交织，形成了一个动态且复杂的系统。城市作为复杂适应系统，展现出非线性和涌现性特征，这些特征难以通过传统的还原主义方法进行解释。城市中的物理基础设施、土地利用模式、人口分布、环境要素、经济活动以及行政边界等，构成了一个多层次的结构，它们之间的相互作用对城市设计和功能产生深远影响。因此，理解这些层次之间的互动关系对于实现有效的城市规划、可持续发展和韧性治理至关重要。

传统的城市分析方法往往将各个空间层次单独或成对地进行研究，忽视了同一区域内不同层次同时变化的综合动态。虽然GIS中的叠层分析和相关性分析能够比较不同层次，但它们通常无法量化这些层次之间的共变程度或其在变化过程中的相互关系。例如，虽然统计相关性可能表明高密度的城市区域通常缺乏大型绿地，但它往往无法揭示特定区域中建筑扩展与绿地减少以及商业设施增加之间的关联。这种局限性使得我们难以准确捕捉城市系统中各层之间的复杂联系，进而影响了对城市可持续性的评估和干预策略的制定。

为了解决这一问题，研究提出了“空间纠缠”这一概念，用于评估城市可持续性，强调社会和生态因素在不同区域之间的相互作用。空间纠缠不仅仅是指变量之间的相关性，而是指在特定条件下，多个空间属性如何在时间上相互影响，形成一种系统性的连接。这种连接可能表现为某些区域中建筑扩展与绿地破碎之间的强烈关联，或者某些区域中绿色空间的适度增加与建筑用地的减少如何达到最佳的纠缠状态。此外，研究还指出，道路和裸露土地的扩展可能起到线性解纠缠的作用，而时间动态因素在解释变化中占据了40%至60%的方差。

研究提出的空间纠缠指数（SEI）将这些复杂的相互关系整合为一个单一的量化指标，使得我们可以更全面地评估城市系统中的共演现象。SEI的构建基于对多变量空间数据的分析，这些数据来源于多种类型，包括卫星影像、人口普查数据、基础设施地图和环境监测网络。通过将这些数据在不同的空间单元（如街区或区域）中进行整合，SEI能够捕捉到空间属性之间的相互依赖关系，并量化其强度和性质（如协同或对抗）。这种综合性的评估方法有助于识别城市中那些最需要关注的区域，为城市规划者提供一种全新的工具，以应对城市系统中各层之间固有的动态关系。

在具体的应用中，研究利用Sentinel-2 Level-2A卫星影像对科威特的城市转型进行了分析。这些影像具有统一的空间和辐射特性，且地面采样距离为10米，确保了两个时间点之间数据的可比性，无需进行重采样处理。通过对影像进行基于对象的分类，研究计算了不同区域之间的土地利用变化，揭示了城市扩展与绿地破碎之间的关系。研究发现，东南部的一些热点区域（SEI >34）表现出较强的建筑扩展与绿地破碎之间的纠缠关系，而优化表面则表明，在绿色空间适度增加与建筑用地减少同步发生时，纠缠程度达到最大。此外，道路和裸露土地的扩展被识别为线性解纠缠的因素，说明它们在一定程度上能够缓解城市系统中其他层次之间的相互影响。

研究还指出，空间纠缠不仅涉及变量之间的共变关系，还受到时间动态和资源限制的影响。例如，某些区域的变化可能具有时间上的连续性，而另一些区域的变化可能受到资源可用性的制约。这些因素共同作用，影响着城市系统的可持续性。因此，SEI的引入不仅有助于量化空间属性之间的纠缠关系，还能够揭示时间动态和资源限制在城市演变中的作用，为以韧性为核心的城市规划提供理论支持和实践指导。

此外，研究强调了空间纠缠在城市规划中的重要性。传统的城市分析方法往往过于关注单一变量或特定区域的变化，而忽视了城市系统内部各层之间的相互作用。这种分析方式可能导致对城市问题的误判，例如，一个区域可能表现出住宅扩展与交通拥堵之间的显著关联，而另一个区域则可能表现出工业衰退与土壤污染之间的强烈联系。通过空间纠缠指数，我们可以更准确地识别这些区域的独特特征，从而制定更具针对性的干预措施。例如，规划者可以根据SEI的结果，优先关注那些建筑扩展与绿地破碎高度纠缠的区域，采取措施保护和恢复绿色空间，以减少城市化对生态环境的负面影响。

研究还探讨了空间纠缠指数在城市可持续性评估中的潜在应用。在城市规划和管理实践中，干预措施通常在街区或区域层面实施，因此，空间纠缠指数能够为这些层面的决策提供重要的依据。通过量化不同区域之间的纠缠程度，研究能够揭示城市系统中的关键节点和脆弱环节，从而帮助规划者制定更有效的策略。例如，在某些区域，如果建筑扩展与绿色空间减少之间的纠缠程度较高，那么规划者可能需要采取更严格的政策来控制建筑用地的扩张，以确保绿色空间的可持续性。此外，空间纠缠指数还能够帮助识别那些在时间上表现出同步变化的区域，从而为城市系统的动态发展提供更深入的理解。

在方法论方面，研究采用了非参数计算方法，以确保对空间纠缠的量化不受特定参数的限制。这种方法的优势在于，它能够处理复杂的、非线性的空间关系，而不会引入人为设定的参数，从而提高分析的客观性和准确性。同时，研究还结合了核密度估计和Q-Q图进行验证，确保计算结果的可靠性。此外，研究强调了空间纠缠分析需要考虑不同数据类型（如面积数据、点数据和网络数据）以及不同空间分辨率之间的差异，以全面反映城市系统的复杂性。

在讨论部分，研究指出，空间纠缠概念的引入代表了地理空间分析和城市研究领域的重要转变。传统的分析方法往往将城市视为离散过程的集合，而空间纠缠则强调城市作为一个整体系统，其各个部分之间存在复杂的相互作用。这种系统性的视角有助于我们更全面地理解城市变化的机制，从而为城市规划和管理提供更科学的依据。例如，通过分析不同区域之间的空间纠缠模式，我们可以识别出那些在城市扩展过程中最需要关注的区域，进而采取相应的措施，以确保城市的可持续发展。

研究还强调了空间纠缠指数在城市可持续性评估中的重要性。传统的城市分析方法往往缺乏对动态交叉变量纠缠的量化能力，而空间纠缠指数则能够填补这一空白。通过整合时间动态、空间邻近性和生态阈值等因素，SEI提供了一种新的分析框架，使得我们能够更准确地评估城市系统的复杂性。这种框架不仅适用于科威特，也可以推广到其他城市和地区，为全球范围内的城市可持续性研究提供参考。

此外，研究还讨论了空间纠缠指数的局限性和未来发展方向。尽管SEI能够有效捕捉城市系统中各层之间的相互作用，但其应用仍需进一步优化。例如，如何在不同空间尺度上保持分析的一致性，如何处理数据的不完整性和不确定性，以及如何将SEI与其他城市分析工具进行整合，都是未来需要深入探讨的问题。研究建议，未来的研究可以结合信息理论、多变量统计、机器学习和网络科学等跨学科方法，以进一步完善空间纠缠指数的计算和应用。

在结论部分，研究指出，空间纠缠指数的提出为城市可持续性和地理信息系统（GIScience）的发展提供了新的思路和工具。传统的城市分析方法往往存在碎片化的问题，无法充分反映城市系统中非线性社会-生态反馈机制。而空间纠缠指数则能够整合多种数据类型和分析方法，为城市规划者提供一种系统性的评估框架。通过量化不同区域之间的纠缠程度，研究不仅揭示了城市变化的内在机制，还为制定更加科学和有效的城市规划策略提供了理论支持和实践指导。

总的来说，这项研究通过引入空间纠缠指数，为城市系统的分析提供了一种新的方法。该指数能够捕捉城市环境中多层之间的复杂关系，揭示时间动态和资源限制对可持续性的影响，并为城市规划者提供一种全新的工具，以应对城市系统中固有的动态关系。通过这种方法，我们能够更全面地理解城市变化的机制，从而为实现更加可持续和韧性的发展目标提供科学依据。