基于GEE和GTWR模型的西安都市圈“三生空间”格局演变及驱动力分析

[研究背景]随着城镇化进程的快速推进，“可持续发展和生态文明建设”成为关注的重要课题，都市圈作为城镇化发展的重要空间形态，保障其空间资源的有效利用成为实现都市圈高质量发展的重要保障，因而统筹好都市圈“三生空间”之间的协调发展关系，成为区域空间优化和协同发展的关键。[研究目的]探究都市圈“三生空间”格局演变特征及驱动因素，是新时期优化国土空间资源配置、推进区域协调发展的重要基础，对推动构建国土空间开发保护新发展格局有着重要意义。[研究方法]本文基于Google earth engine(GEE)云平台，以西安都市圈为研究区，联合Landsat OLI影像数据，构建包含光谱特征、指数特征和地形特征的分类特征集，采用随机森林(Random Forest，RF)算法实现2000、2005、2010、2015、2019和 2023年六个时期西安都市圈“三生空间”数据的快速识别，并基于识别结果，利用国土空间时空分析方法和GTWR模型分析 2000-2023 年西安都市圈三生空间格局演变特征以及影响驱动因素。[主要结论]研究结果表明:1)基于GEE平台和随机森林算法，能快速有效地实现西安都市圈“三生空间”的分类识别，各时期分类精度均达到 85%以上，满足研究所需。2)2000-2023年西安都市圈主要变化类型为生产空间和生态空间，生产空间呈总体净转出态势，且向生态空间转移占比较大，生态空间呈总体扩大态势;而生活空间和保障功能空间整体变动较小，且随时间发展呈现扩张态势。3)西安都市圈生产空间格局演化主要受到NDVI、人均GDP因素的影响，生活空间格局演化主要受到学校和医疗机构数量、夜间灯光指数因素的影响，生态空间和保障功能空间格局演化主要受到NDVI、夜间灯光指数因素的影响。[创新点]本研究利用GEE平台和机器学习算法快速高效地识别多时期西安都市圈“三生空间”，且分类效果良好，满足研究所需，丰富了“三生空间”识别的数据和方法体系;同时通过探究西安都市圈“三生空间”格局演变特征及驱动因素，为西安都市圈空间结构优化和发展决策提供了新的技术手段和思路，也为其他都市圈“三生空间”研究提供一定的实践参考。