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| 基于机器学习的长株潭城市群生态敏感性及其驱动因子研究 |
| 陈艳君, 谢炳庚*, 李俊翰, 黄军林 |
| 湖南师范大学地理科学学院, 长沙410006 |
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摘要 为探究生态敏感性驱动因子的区域差异, 以长株潭城市群为研究对象, 从自然要素和社会经济要素两个方面共选取12个因子, 采用自组织神经网络模型进行生态敏感性聚类, 结合随机森林算法与SHAP (Shapley additive explanations)方法, 量化因子总体重要性程度, 并探究每个生态敏感性类的主要驱动因子及驱动因子间的交互作用关系。研究结果表明: (1)长株潭城市群可分为环境质量敏感类、远离水源敏感类、土壤–林地敏感类、土壤–农田敏感类和人类活动敏感类共5个生态敏感性类型区; PM2.5含量、土壤容重、距河流距离、GDP以及生态环境质量为最重要的5个影响因子。(2)各生态敏感性类的主要驱动因子具有一定差异且存在复杂的交互作用, 整体上自然要素对社会经济要素有增强贡献的效果, 环境质量敏感类的主要驱动因子为生态环境质量和PM2.5含量; 远离水源敏感类主要受制于距河流距离的影响; 土壤–林地敏感类与土壤–农田敏感类均受土壤容重和PM2.5含量的影响较大, 但土壤–林地敏感类还受距河流距离的影响, 土壤–农田敏感类对土壤酸碱度更为敏感; 人类活动敏感类主要受社会经济要素影响, 驱动因子为PM2.5含量和GDP。研究可为生态敏感性评价与精细化国土空间规划及治理提供借鉴。
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