中国城市群土地利用效率提升对生态韧性的非线性驱动机制研究

针对中国城市群土地扩张与生态保护矛盾，研究人员通过构建"Size-Density-Morphology"评估体系，揭示2000-2020年间19个城市群土地利用效率(LUE)与生态韧性(ER)的时空演化规律。研究发现LUE对ER存在显著非线性影响（0-0.3和>0.5区间效应最强），成熟城市群ER比培育型高5.1%，核心区增长速率达15.2%，为国土空间规划提供量化依据。

　　

随着全球城市化进程加速，城市土地扩张已导致160万平方公里自然土地消失。中国自改革开放以来，经济增长优先的发展模式使得土地利用效率(Land Use Efficiency, LUE)长期被忽视，低效的土地开发导致生态系统人工化加剧，严重削弱生态韧性(Ecological Resilience, ER)。这一问题在城市群区域尤为突出——高人口密度与社会经济活动强度使"土地-生态"矛盾成为制约可持续发展的关键瓶颈。

传统研究多聚焦单一城市群的ER演变规律，对LUE如何通过空间重构影响ER的机制认识不足。现有评估框架如压力-状态-响应(PSR)模型和社会-生态系统(SES)框架，难以捕捉城市形态对生态功能的非线性影响。更关键的是，中国不同发展阶段城市群存在显著异质性：成熟型(如长三角)、培育型(如粤港澳大湾区)和发展型(如哈长城市群)在土地开发强度、生态资源禀赋方面差异巨大，但缺乏跨区域比较研究。

南昌大学的研究团队创新性地整合景观生态学方法，构建基于"规模-密度-形态"(Size-Density-Morphology)的ER评估体系，对19个国家级城市群2000-2020年的县域尺度数据进行时空分析。通过梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)机器学习算法，首次系统揭示LUE对ER的非线性驱动规律。

研究采用多源遥感与统计数据分析技术，整合NDVI植被指数、夜间灯光数据和社会经济指标，建立包含3个维度（规模、密度、形态）9项指标的ER评价体系。LUE测算采用联合国可持续发展目标(SDG 11.3.1)框架，计算土地消耗率与人口增长率的比值。通过空间自相关分析和地理加权回归，识别ER与LUE的时空耦合特征，最终利用GBDT模型解析非线性响应阈值。

时空演化规律
研究发现中国城市群县域ER均值增长5.1%，呈现"南降北升"格局。发展型城市群增速最快达12.9%，但成熟型城市群ER绝对值更高。核心区ER比外围区高9.6%，增长率差距达15.2%。空间上，沿海城市群因水热条件优越表现更佳，而黄土高原城市群受干旱制约明显。

LUE演变特征
LUE从0.199提升至0.248，培育型城市群(0.275)>成熟型(0.241)>发展型(0.230)。长三角、珠三角等经济发达区域LUE增长显著，但部分中西部城市群出现"低效扩张"现象。

非线性响应机制
GBDT模型显示LUE对ER的影响存在明显区间效应：当LUE<0.3时，每提升0.1单位可使ER增长8.7%；LUE>0.5后，促进作用再次增强。这种非线性关系在成熟城市群和核心区更为显著，验证了"集约发展-生态优化"的协同路径。

该研究突破传统线性思维，证实LUE提升可通过三重机制增强ER：(1)经济密度增加促进产业集聚，降低单位产出能耗；(2)人口密度提高优化公共服务效率，减少人均生态足迹；(3)空间形态优化缓解生境破碎化。研究提出的"临界区间"理论（0.3-0.5为效益递减区间）为制定差异化土地政策提供科学依据：对发展型城市群应重点突破0.3阈值，成熟型城市群则需向0.5以上高标准迈进。

论文发表在《Environmental Impact Assessment Review》的发现具有重要实践价值：一方面为《全国国土空间规划纲要》提出的"两横三纵"城市化战略提供量化支撑，另一方面创新性地将机器学习引入国土空间治理领域，推动"智慧规划"发展。研究团队特别指出，未来应关注LUE与ER的时空滞后效应，并加强城市群间生态补偿机制研究，这对实现"双碳"目标下的区域协调发展具有深远意义。