《Agronomy》：Spatiotemporal Evolution and Nonlinear Drivers of Eco-Environmental Quality Under Production–Living–Ecological Space Transition in Northern Xinjiang: An XGBoost–SHAP Analysis
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干旱-绿洲农业的发展和国土空间重构强烈影响区域生态环境质量。阐明生产-生活-生态空间（PLES）转型及驱动生态环境质量的非线性机制对于可持续农业土地利用和生态治理至关重要。北疆结合了经济集聚与生态敏感性，使其成为检验生态环境质量变化及其潜在驱动因素的代表性区域
干旱-绿洲农业的发展和国土空间重构强烈影响区域生态环境质量。阐明生产-生活-生态空间（PLES）转型及驱动生态环境质量的非线性机制对于可持续农业土地利用和生态治理至关重要。北疆结合了经济集聚与生态敏感性，使其成为检验生态环境质量变化及其潜在驱动因素的代表性区域。研究人员利用1990、2000、2010和2020年的土地利用数据，通过土地利用转移矩阵、生态环境质量指数（EEQI）、空间自相关和热点分析，刻画了PLES转型下的时空变化。应用XGBoost-SHAP识别主导因素、非线性响应和交互作用。结果表明：（1）1990-2020年，生态空间仍占主导，但其比例从91.72%降至87.36%。生产空间和生活空间分别从7.78%和0.50%增至11.72%和0.92%。农业生产空间扩张最为显著，2000-2010年空间重构最为剧烈。（2）EEQI从0.3100降至0.2922，呈总体波动下降。观察到显著的空间聚类，Moran's I值持续高于0.81（p < 0.001）。高值区主要分布在伊犁河谷和天山北坡，低值区集中在准噶尔盆地内部及其东缘干旱区。（3）2000-2020年，农业生产空间的LAI和NPP分别增加了45.7%和48.2%，表明冠层条件和生产力总体改善。2010年后，NPP增长明显放缓，而LAI保持相对稳定，表明阶段特异性分化。（4）XGBoost-SHAP表现出良好的鲁棒性和空间泛化能力，R2值为0.868-0.918，RMSE值为0.059-0.075。NDVI仍为主要驱动因子，而Elev贡献持续。主导交互作用从1990和2000年的NDVI ∩ PopDen转变为2010年的NDVI ∩ Elev和2020年的NDVI ∩ GDP，表明后期存在基本的自然约束以及人口和经济活动的更强联合效应。这些发现为优化PLES、调控干旱-绿洲农业和保障区域生态安全提供了科学依据。
北疆地处中国西北干旱区，是典型的山-盆-绿洲复合景观，其干旱-绿洲农业发展和国土空间重构对区域生态环境质量产生深刻影响。当前研究面临的主要问题包括：生产-生活-生态空间（PLES）转型下生态环境质量的时空演变规律尚不清晰，尤其是驱动因素的非线性响应、阈值效应和阶段特异性交互作用缺乏系统揭示，传统线性方法难以刻画复杂生态过程。为此，研究人员基于1990-2020年30米分辨率土地利用数据（来自中国科学院资源环境科学数据中心的中图多期土地利用/覆盖遥感监测数据集CNLUCC）及多源地理空间数据，构建了适用于干旱-绿洲农业区的长期分析框架。该研究以PLES转型为切入点，以生态环境质量指数（EEQI）为核心指标，并引入叶面积指数（LAI）和净初级生产力（NPP）作为补充指标，通过XGBoost-SHAP可解释机器学习框架揭示EEQI的非线性驱动机制。研究得出以下结论：EEQI在30年间波动下降（从0.3100降至0.2922），生态空间持续收缩，农业生产空间显著扩张（2000-2010年最剧烈）；农业生产空间内LAI和NPP分别增加45.7%和48.2%，但2010年后NPP增长放缓，呈现阶段特异性分化；XGBoost-SHAP模型表现良好（R2=0.868-0.918，RMSE=0.059-0.075），NDVI为持续主导因子，Elev贡献稳定，主导交互作用从NDVI∩PopDen（1990/2000年）演变为NDVI∩Elev（2010年）和NDVI∩GDP（2020年），表明自然约束与人类活动联合效应的增强。这些发现为优化PLES、调控干旱-绿洲农业及保障区域生态安全提供了科学依据。该论文发表于《Agronomy》。
**主要关键的技术方法**：研究采用的主要方法包括：1）土地利用转移矩阵，量化PLES功能空间转换；2）生态环境质量指数（EEQI），基于土地利用类型赋权（权重参照Li et al.方法）计算网格单元平均值；3）空间自相关分析（Global Moran's I）和热点分析（Getis-Ord Gi*），识别EEQI空间聚类特征；4）XGBoost机器学习模型（版本3.0.5），建模EEQI与驱动因子（TEM、MAP、Elev、NDVI、NTL、PopDen、GDP、SHDI）的非线性关系，参数通过Optuna贝叶斯优化确定；5）SHAP解释方法（版本0.49.1），量化因子贡献度、方向、非线性响应及交互作用。数据来源包括CNLUCC土地利用数据集（30m分辨率）、Copernicus GLO-30 DEM、MODIS产品（NDVI、LAI、NPP）、WorldPop人口密度、GDP栅格数据等，统一重采样至6km×6km网格（11240个分析单元）。
**研究结果**：
**3.1 北疆PLES格局演变**
通过土地利用转移矩阵和面积变化分析，研究人员发现1990-2020年生态空间持续主导但比例从91.72%降至87.36%，生产空间和生活空间分别从7.78%和0.50%增至11.72%和0.92%。农业生产空间扩张最显著（净增14250.11 km2），2000-2010年空间重构最剧烈，主要发生在伊犁河谷、天山北坡绿洲带及准噶尔盆地边缘。草地生态空间先减后增，部分缓冲了生态空间损失，但未逆转总体收缩趋势。
**3.2 生态环境质量时空演变**
通过EEQI计算和权重扰动敏感性分析（±10%、±20%扰动后相关系数均为1.00，Moran's I稳定），研究人员发现EEQI从0.3100降至0.2922（累计下降5.74%），2000-2010年降幅最大。EEQI空间上呈现显著区域分异：低值和相对低值区面积增加（从28.81%+16.52%升至29.38%+18.01%），主要分布在准噶尔盆地内部及东缘；高值区面积从23114.48 km2骤减至11597.48 km2，主要分布在伊犁河谷和天山北坡。
**3.3 EEQI空间关联特征**
通过Global Moran's I和热点分析，研究人员发现EEQI在所有年份均呈现显著正空间自相关（Moran's I>0.81，p<0.001），空间聚类稳定。热点区（高值聚类）集中分布于阿尔泰山南麓、伊犁河谷上游和博尔塔拉西部，并向北塔城、西南阿勒泰方向扩展；冷点区（低值聚类）稳定在准噶尔盆地内部、古尔班通古特沙漠南缘及盆地东南缘，冷点聚类强度在东部有所增强。
**3.4 驱动因素识别与机制分析**
通过XGBoost-SHAP模型（随机五折交叉验证R2=0.868-0.918，RMSE=0.059-0.075；空间块五折交叉验证结果相近，表明鲁棒性和空间泛化能力），研究人员发现多年度平均SHAP值显示NDVI贡献最大（0.058，25.4%），Elev次之（0.040，17.8%），PopDen第三（0.039，17.1%），三者合计贡献60.3%。NDVI高值对应正向SHAP（高EEQI预测），高Elev主要对应负向SHAP，高PopDen对应正向SHAP（反映人口与绿洲农业、城市活动的空间共位而非直接生态效益）。交互作用分析表明，NDVI始终处于交互网络中心，主导交互从1990/2000年的NDVI∩PopDen（0.01246/0.01582）转变为2010年的NDVI∩Elev（0.01257）和2020年的NDVI∩GDP（0.01117），表明自然约束持续存在，而社会经济因素的联合作用在后期增强。进一步以NDVI为焦点变量的交互依赖图显示，各因子与NDVI的交互呈现非线性、阈值效应和生态背景依赖性（如TEM∩NDVI在高覆盖区为负向，MAP∩NDVI在中覆盖区正向最强，Elev∩NDVI在低覆盖区变异大等）。
**讨论总结**：研究人员讨论了PLES转型与EEQI下降的关联：生态空间向农业生产空间转换是核心过程，特别是2000-2010年；LAI和NPP增加表明农业冠层条件和生产力改善，但2010年后NPP增长放缓，提示需协调农业用水与生态用水。XGBoost-SHAP揭示了NDVI、Elev、PopDen等因子的非线性关联，以及交互作用的阶段演变，验证了模型在干旱区生态质量解释中的适用性。管理启示方面，建议在热点区（阿尔泰山南麓、伊犁河谷上游、博尔塔拉西部）限制生态空间转换，在冷点区（准噶尔盆地内部、古尔班通古特沙漠南缘）控制高耗水农业扩张和地下水开采，并加强非显著区的动态监测。研究局限性包括：EEQI对同类型内部生态变化不敏感；LAI/NPP数据仅覆盖2000-2020年；空间块交叉验证虽结果相近，但未完全排除空间自相关影响。未来应整合多源遥感指标，结合土地利用模拟与情景分析，并引入自组织映射（SOM）等方法开发综合管理分区。
**研究结论翻译**：
（1）1990-2020年，北疆生态空间仍占主导，但其比例从91.72%降至87.36%。生产空间和生活空间比例分别从7.78%和0.50%增至11.72%和0.92%。农业生产空间是生产空间扩张的主要来源。生产空间扩张和生态空间收缩在2000-2010年最为显著，表明绿洲农业发展是北疆PLES转型的主要特征。
（2）30年间，北疆EEQI从0.3100降至0.2922，呈总体波动下降趋势，最大降幅出现在2000-2010年。EEQI表现出显著的空间分异和聚类。低值区和相对低值区占主导，高值区逐渐收缩。高值区主要分布在伊犁河谷和天山北坡，低值区集中在准噶尔盆地内部及其东缘干旱区。
（3）2000-2020年，农业生产空间的LAI和NPP分别增加了45.7%和48.2%，表明农业冠层条件和生产力总体改善。2010年后，NPP增长明显放缓，而LAI以相对稳定的速率持续增加，表明冠层扩张与生产力增长出现阶段特异性分化。因此，农业管理应协调冠层条件、植被生产力、耗水量和种植结构。
（4）XGBoost-SHAP揭示了EEQI的非线性响应和多因子交互作用。模型表现良好（R2=0.868-0.918；RMSE=0.059-0.075），随机和空间块交叉验证结果相似。NDVI始终保持第一贡献，Elev贡献稳定。主导交互作用从1990和2000年的NDVI ∩ PopDen转变为2010年的NDVI ∩ Elev和2020年的NDVI ∩ GDP，表明持续的自然约束和后期社会经济关联的增强。
（5）在阿尔泰山南麓、伊犁河谷上游和博尔塔拉西部的EEQI热点区，应限制生态空间转换和集约开发。在准噶尔盆地内部、古尔班通古特沙漠南缘及盆地东南缘的冷点区，应控制高耗水农业扩张和地下水开采，恢复退化生态空间。在农业和城市扩张集中区，应根据NDVI与PopDen和GDP交互作用的增强，协调耕地、建设用地和生态空间，强化扩张边界、生态准入控制和土地-水资源综合管理。
