多维城市化对生态系统服务演变的非线性驱动机制：基于 XGBoost-SHAP 模型的阈值与交互作用分析

《Urban Ecosystems》：Non-linear driving mechanisms of multi-dimensional urbanization on ecosystem services evolution: a threshold and interaction analysis using XGBoost-SHAP model

　　

摘要

全球城市化在显著推动社会经济发展的同时，也持续导致了生态系统服务（ES）的退化，从而构成了城市可持续发展的突出挑战。尽管已有研究揭示了城市化与ES之间的非线性关系和阈值效应，但大多依赖于预定义的函数形式，在刻画城市化因素之间的交互方向与模式方面仍存在局限。为克服上述不足，本研究以中国典型的快速城市化特大城市——武汉为案例，选取2005—2020年为研究时段。构建了涵盖人口、经济、空间和社会四个维度的多指标评估框架，并运用InVEST模型与基于GIS的空间分析方法量化了碳储存（CS）、水源涵养（WY）、生境质量（HQ）和食物生产（FP）。随后，应用XGBoost-SHAP框架从相对重要性、非线性关系与阈值、以及交互效应三个视角，探讨了多维城市化对ES演化的非线性驱动机制。结果表明，多维城市化综合水平（MUCL）持续上升，并呈现出明显的"核心—边缘"扩张格局。同期，CS和HQ持续下降，FP呈先升后降趋势，WY总体增加。相对重要性分析表明，经济城市化（EU）和空间城市化（SU）是与ES关联最为密切的主导维度，且随时间推移呈现从EU主导向SU贡献逐步增大的转变趋势。建成区密度（BUAD）、夜间灯光强度（NTL）和GDP密度（GDPD）被识别为关键城市化驱动因子。非线性分析进一步表明BUAD和NTL存在显著的非线性关系与阈值效应。BUAD对CS和FP的阈值约为22.2%，对HQ的阈值约为11.1%，而NTL的阈值因ES类型而异。交互效应分析显示EU相关因子与SU相关因子之间存在显著的非线性交互作用，高值组合通常对应着更大的交互贡献。