基于XGBoost-SHAP的松花江流域三生空间生态风险耦合协调及驱动机制分析

来源：环境科学杂志2026年第1期北京时间：

作者：甘子琪,石淞,傅婷,贤雪,李文,刘保住

单位：东北林业大学园林学院, 哈尔滨 150040,东北林业大学园林学院, 哈尔滨 150040,东北林业大学园林学院, 哈尔滨 150040,东北林业大学园林学院, 哈尔滨 150040,东北林业大学园林学院, 哈尔滨 150040,东北林业大学园林学院, 哈尔滨 150040

摘要：探讨“三生空间”景观生态风险与耦合协调性的时空演变特征及其驱动机制，对于区域生态安全格局构建和可持续发展具有重要意义. 以松花江流域为研究区，基于2000~2020年土地遥感监测数据，综合运用景观生态风险指数（LERI）、耦合协调度模型（CCDM）和空间自相关分析方法，系统解析流域内生产、生活和生态空间的时空分异规律及其景观生态风险特征. 同时采用XGBoost-SHAP可解释性机器学习方法，深入探究各因素对耦合协调性的驱动效应. 结果表明：①2000~2020年，松花江流域生产空间和生活空间分别扩张0.60%和0.19%，生态空间缩减0.79%，空间分布呈现显著区域分异特征，中部城市群和集约农业带以生产、生活空间扩张为主，东西部生态屏障区则以生态空间缩减为主要趋势. ②松花江流域空间格局显著分异，中部因城市群与集约农业导致生态风险更高，但发展与生态的耦合协调性相对更优，而东西山区则相反，形成了“中部高风险高协调、东西低风险低协调”的稳定格局. ③空间相关性分析显示，流域耦合协调度存在显著的空间正相关性，其集聚格局在研究期内高度稳定，呈现出鲜明的“中部高四周低”空间分布特征. ④ XGBoost-SHAP模型分析表明，高程与年平均降水是影响耦合协调性的核心驱动因子，而高程、年平均降水与人口、GDP等社会经济因素的显著交互作用共同塑造了流域“中部高东西低”的耦合协调格局. 未来可重点于中部城市群和集约农业带推进生态修复，合理调整生产与生活空间分布并加强东西部生态屏障的保护，促进流域“三生空间”的协同发展.

关键词：机器学习,景观生态风险指数（LERI）,三生空间,耦合协调度,驱动因子,松花江流域,