基于多源数据的江苏省城市韧性影响因子分析.pdf

第4 0卷第4期2 0 2 3年8月河 北 省 科 学 院 学 报J o u r n a l o f t h e H e b e i A c a d e m y o f S c i e n c e sV o l.4 0 N o.4A u g.2 0 2 3收稿日期:2 0 2 3-0 4-0 6基金项目:国家自然科学基金(4 1 6 7 1 3 9 5,5 2 0 7 4 1 3 3);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(S J C X 2 2_1 2 4 8)作者简介:舒文杰(1 9 9 2),男,浙江舟山人,硕士研究生,主要研究方向为时域地理信息系统.通信作者:胡晋山(1 9 7 3),男,山西五台人,博士,教授,主要从事地理信息系统理论与开发.文章编号:1 0 0 1-9 3 8 3(2 0 2 3)0 4-0 0 3 8-0 9基于多源数据的江苏省城市韧性影响因子分析舒文杰,胡晋山,康建荣(江苏师范大学 地理测绘与城乡规划学院,江苏 徐州 2 2 1 1 1 6)摘 要:城市韧性是当今城市规划学、地理学新兴的研究热点,认识并厘清城市韧性空间分布的形成机理对城市管理及发展有深远意义。本文从经济、社会、基础设施及生态4个维度,运用熵值法对江苏省1 3个市的城市韧性水平进行测度,并分析了各个城市的空间格局。根据多源遥感数据、P O I数据、O S M数据、AQ I数据以及统计年鉴数据建立1 2个影响因子,运用地理探测器模型对城市韧性空间分异进行影响因子探测。结果表明:江苏省城市韧性空间分布呈现显著集聚特征,高值韧性水平城市集聚于江苏南部,中、低韧性水平城市分别集聚于江苏中部、北部;影响因子探测结果表明,空气质量指数、社会设施密度、水电投入指数、城镇单位就业人口是影响江苏省城市综合韧性的主导因子,双因子交互作用下对城市韧性的解释力均大于单因子的解释力;生态环境、基础设施、成本投入是影响江苏省城市韧性空间分异的重要因素。关键词:城市韧性;熵值法;地理探测器;江苏省;影响因子;多源数据中图分类号:F 2 9 9.2 7 文献标识码:AA n a l y s i s o f u r b a n r e s i l i e n c e i n f l u e n c i n g f a c t o r s i n J i a n g s u P r o v i n c e b a s e d o n m u l t i-s o u r c e d a t aS H U W e n j i e,H U J i n s h a n,K A N G J i a n r o n g(S c h o o l o f G e o g r a p h y,G e o m a t i c s a n d P l a n n i n g,J i a n g s u N o r m a l U n i v e r s i t y,X u z h o u J i a n g s u 2 2 1 1 1 6,C h i n a)A b s t r a c t:U r b a n r e s i l i e n c e i s a n e m e r g i n g r e s e a r c h h o t s p o t i n u r b a n p l a n n i n g a n d g e o g r a p h y,i t i s o f p r o f o u n d s i g n i f i c a n c e f o r u r b a n m a n a g e m e n t a n d d e v e l o p m e n t t o u n d e r s t a n d a n d c l a r i f y t h e f o r m a t i o n m e c h a n i s m o f u r b a n r e s i l i e n c e s p a t i a l d i s t r i b u t i o n.T h e e n t r o p y m e t h o d i s a p p l i e d t o m e a s u r e t h e l e v e l o f u r b a n r e s i l i e n c e i n t h i r t y c i t i e s i n J i a n g s u P r o v i n c e,f r o m f o u r p e r s p e c t i v e s:e c o n o m i c,s o c i a l,i n f r a s t r u c t u r a l a n d e c o l o g i c a l,a n d t h e s p a t i a l p a t t e r n o f e a c h c i t y i s a n a l y s e d.B a s e d o n r e m o t e s e n s i n g d a t a,P O I d a t a,O S M d a t a,AQ I d a t a a n d s t a t i s t i c a l y e a r b o o k d a t a,t w e l v e i m p a c t f a c t o r s a r e e s t a b l i s h e d a n d f a c t o r s i n f l u e n c i n g t h e s p a t i a l v a r i a t i o n o f u r b a n r e s i l i e n c e i s d e t e c t e d b y u s i n g t h e g e o d e t e c t o r m o d e l.T h e r e s u l t s s h o w t h a t t h e s p a t i a l d i s t r i b u t i o n o f u r b a n r e s i l i e n c e i n J i a n g s u P r o v i n c e s h o w s s i g n i f i c a n t c l u s t e r i n g c h a r a c t e r i s t i c s.C i t i e s w i t h h i g h r e s i l i e n c e l e v e l a r e c l u s t e r e d i n s o u t h e r n o f J i a n g s u,w h i l e c i t i e s 第4期舒文杰等:基于多源数据的江苏省城市韧性影响因子分析w i t h m e d i u m a n d l o w r e s i l i e n c e l e v e l a r e c l u s t e r e d i n c e n t r a l a n d n o r t h e r n o f J i a n g s u,r e s p e c t i v e l y.T h e r e s u l t s o f i n f l u e n c e f a c t o r d e t e c t i o n s h o w t h a t a i r q u a l i t y i n d e x,s o c i a l f a c i l i t y d e n s i t y,w a t e r a n d e l e c t r i c i t y i n p u t i n d e x,a n d u r b a n e m p l o y m e n t p o p u l a t i o n a r e t h e d o m i n a n t f a c t o r s a f f e c t i n g t h e o v e r a l l u r b a n r e s i l i e n c e i n J i a n g s u P r o v i n c e,a n d t h e e x p l a n a t o r y p o w e r o f u r b a n r e s i l i e n c e u n d e r t h e t w o-f a c t o r i n t e r a c t i o n i s g r e a t e r t h a n t h a t o f t h e s i n g l e f a c t o r.E c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t,i n f r a s t r u c t u r e,a n d c o s t i n v e s t m e n t a r e i m p o r t a n t f a c t o r s a f f e c t i n g t h e s p a t i a l v a r i a t i o n o f u r b a n r e s i l i e n c e i n J i a n g s u P r o v i n c e.K e y w o r d s:U r b a n r e s i l i e n c e;E n t r o p y v a l u e m e t h o d;G e o d e t e c t o r;J i a n g s u P r o v i n c e;I m p a c t f a c t o r;M u l t i-s o u r c e d a t a0 引言“十四五”规划建议明确提出,要建设韧性城市,提高城市治理管理水平,加强城市风险防控。近年来,如何提高城市抵御、适应不确定风险的能力,建设有韧性能力的城市正成为当前地理学、城市规划及其相关学科领域亟待探索的新课题。韧性(R e s i l i e n c e),源自拉丁语“r e s i l i r e”,最初被应用于工程学、物理学,代表材料受到形变作用后恢复至原始状态的能力1。1 9 5 6年,H o l l i n g提出“适应性循环”理论2,被众多学者运用到地理学、生态学,城市规划学等领域研究中,该理论被广泛认为是现代城市韧性理论的思想基础。当前,虽然不同学科对城市韧性的概念定义不尽相同,但部分内容形成共识,即城市面对扰动时,具备适应、抵抗、恢复的能力3。近年来,学者们关于城市韧性的研究多侧重于韧性测度4,5,如通过计算雾霾灾害指标评估城市灾害韧性6,以城市群研究尺度评价城市韧性空间格局7-9,从人居环境、经济发展与环境质量、日常活动-环境系统角度分析城市生态韧性1 0-1 2。随着研究成果的不断丰富,相关研究人员开始逐渐聚焦于城市韧性的影响因素探讨,并立足于多种测度模型探究影响城市韧性的深层次因素。如:物理学耦合模型1 3、计量经济学回归模型1 4、障碍因子诊断模型1 5,1 6、相关性分析1 7,1 8、结构方程模型1 9。而对于城市韧性影响因子的研究,现有的研究数据多采用社会发展统计公报、城市统计年鉴,数据来源单一重复,缺少多元化及科学全面性2 0。因此,本文基于经济、社会、基础设施、生态4个维度构建城市综合韧性评价体系,借助熵值法对江苏省1 3个地级市进行城市韧性测算,分析城市韧性空间分异格局。引入多源数据如P O I(p o i n t o f i n t e r e s t,兴趣点)数据、O S M(o p e n s t r e e t m a p,路网)数据、AQ I(a i r q u a l i t y i n d e x,空气质量指数)数据、遥感数据以及统计年鉴数据,建立影响因子,弥补传统统计年鉴数据在实证研究时数据广度和深度的不足。运用地理探测器模型探究影响因子对江苏省城市综合韧性的影响程度。相关研究结论以期为江苏省及其他省份城市管理建设提供借鉴。1 数据来源与研究方法1.1 数据来源及预处理本文使用的数据包括统计年鉴数据、多源遥感数据、P O I数据、O S M数据和AQ I数据。受数据获取难度和新冠疫情的影响,2 0 2 0年后统计局发布的城市年鉴数据存在大量缺失,使得疫情期间基于统计数据的江苏省城市韧性定量分析工作难以进行。研究数据的时间尺度为2 0 1 9年,空间尺度为江苏省全域。其中,P O I数据通过高德地图A P I接口运用P y t h o n爬虫获取,总共获得了5 4 6 1 3 1 4条数据,经过清洗整理后得到2 0种中类功能点的相关数据,包括社会设施和交通设施,共4 8 5 8 1 5条数据。多源遥感数据包括夜间灯光数据、D EM数据和N D V I归一化植被数据集。夜间灯光数据从NOAA/NG D C网站下载,经过校正和裁剪操作得到江苏省各城市的夜间灯光均值。D EM数据来自地理空间数据云,通过统计和计算得93河北省科学院学报2 0 2 3年第4 0卷到研究区的地形起伏度。N D V I归一化植被数据表示城市的植被覆盖率,数据来自中国科学院资源环境科学与数据中心,经过处理得到2 0 1 9年江苏省各城市的归一化植被指数均值。O S M数据为开源地图数据,通过网站(h t t p:/www.o p e n s t r e e t m a p.o r g/)下载得到2 0 1 9年全国的路网数据集,并经过处理得到江苏省的路网信息。AQ I数据来自空气质量在线监测分析平台,获取了2 0 1 9年江苏省各城市的月度空气质量数据,并计算得到年度均值作为城市生态环境指标。统计数据主要使用了2 0 2 0年 中国城市统计年鉴、2 0 2 0年 江苏省统计年鉴 和2 0 2 0年各地市国民经济和社会发展统计公报。对于部分缺失数据,采用了线性插值法进行补缺。1.2 研究方法1.2.1 城市韧性评价体系参考已有研究成果,从经济-社会-基础设施-生态4个维度构建城市综合韧性评价体系2 1,2 2。其一是城市经济韧性,表现为城市面对未知因素冲击时表现的经济稳定性,共设有6个评价指标;其二是城市社会韧性,表现为城市遭受冲击时维持社会稳定能力,共设有5个评价指标;其三是城市基础设施韧性,表现为城市基础设施的建设及服务水平,共设有5个评价指标;其四是城市生态韧性,表现为城市发展过程中遭受自然灾害的抵抗能力,共设有7个评价指标,详见表1。熵值法通过数据的信息熵即信息的无序程度来客观地度量数据指标的相对幅度,是一种客观赋权法,相比层次分析法能够克服其主观评价,使得数据评价更具备可信度。其公式如下:yi j=xi j-m i n(xi j)m a x(xi j)-m i n(xi j)(1)yi j=m a x(xi j)-xi jm a x(xi j)-m i n(xi j)(2)式(1)、式(2)中,yi j为已标准化后的数据矩阵,xi j为第i个城市、第j项指标的数据值,m i n(xi j)为数据矩阵中第j项中最小的数据值,m a x(xi j)为数据矩阵中第j项中最大的数据值。当数据指标在评价分析中呈现正向作用时,采用式(1),当数据指标在评价分析中呈负向作用时,采用式(2)。ej=-kmi=1pi jl n(pi j)(3)pi j=yi j/mi=1yi j(4)wi j=(1-ei j)/ni=1(1-ei j)(5)式(3)中ej为第j项指标的熵值,k=1/l nm,其中m为评价指标的数据;式(4)中pi j为第j项指标下第i个样本值占该指标的比重;式(5)中wi j为指标权重,ei j为熵值,n为指标个数。Yi=wi jyi j(6)Xi=WiYi(7)Si=QiXi(8)式(6)中Yi为评价指标的得分,wi j为其评价指标权重;式(7)中Xi为子系统韧性指标的得分,Wi为子系统韧性指标权重;式(8)中Si为城市综合韧性指标的得分,Qi为城市综合韧性指标权重。通过式(5)、式(7)对数据进行处理,得到2 0 1 9年江苏省子系统韧性权重4项,各个韧性评价指标权重2 3项,其中负向指标4项,正向指标1 9项,计算结果见表1。04第4期舒文杰等:基于多源数据的江苏省城市韧性影响因子分析表1 城市韧性指标体系及权重子系统韧性权重指标说明评价指标权重属性经济韧性0.2 3经济结构第三产业占G D P的比重/%0.0 3 5+经济结构城镇人均可支配收入/元0.0 3 7+经济潜力城镇登记失业人员数/人0.0 1 7-经济潜力当年实际使用外资金额/万美元0.0 5 1+经济运行人均地区生产总值/元0.0 4 3+经济运行城市市政公用设施建设固定资产投资/万元0.0 4 6+社会韧性0.3 2 3社会保障每万人医院病床张数/张0.0 7 3+社会保障公共管理和社会组织从业人员数占比/%0.0 3 5+社会服务每万人在校大学生数/人0.0 8 1+社会服务每万人拥有医生数/人0.0 6 5+社会服务每百人公共图书馆藏书数/本0.0 6 9+基础设施韧性0.3 0 8交通运输每万人拥有公共汽车数/辆0.0 9 6+交通运输人均道路面积/m20.0 4 1+信息基础移动电话年末用户数/万户0.0 6 4+信息基础每万人互联网宽带用户数/人0.0 7 2+防灾承灾排水管道密度/(k m/k m2)0.0 3 4+生态韧性0.1 3 9环境污染工业废水排放量/万t0.0 1 4-环境污染工业二氧化硫排放量/t0.0 1 5-环境污染工业烟(粉)尘排放量/t0.0 2 1-生态基底建成区绿化覆盖率/%0.0 3 2+生态基底人均公共绿地面积/m20.0 3 1+生态修复一般工业固体废物综合利用率/%0.0 1 3+生态修复生活垃圾无害化处理率/%0.0 1 3+注:表中“+”表示该指标为正向指标,“-”表示该指标为负向指标城市综合韧性的空间分布特征受多种因素共同影响,参考相关学者研究成果1 3,2 3-2 8,将多源数据清洗、加工处理后,从地理空间、生态环境、基础设施、城市发展、成本投入5个方面,最终选取1 2个影响因子,验证不同因子对城市韧性空间分异的驱动影响。影响因子的指标释义及计算方法见表2。1.2.2 地理探测器地理探测器是由王劲峰2 9提出的一种探测地理空间分异性的统计方法,其因子探测及交互作用探测能有效的度量空间分异背后的驱动因子3 0,3 1。q=1-Lh=1Nh2hN 2=1-YS S WYS S T(9)式中,2h和2为层h和全区的方差,Nh和N为层h和全区的单元数。q为影响因子对城市综合韧性的影响力,其值域为0,1,q值越大代表对城市综合韧性的影响力越大,YS S W、YS S T分别为层内方差和、全区总方差。14河北省科学院学报2 0 2 3年第4 0卷表2 城市韧性影响因子指标及计算方法影响要素指标指标释义与计算方法地理空间地形因子X1:地形起伏度/m提取各地市地形起伏度空间因子X2:空间滞后值相邻城市的韧性加权平均值生态环境植被因子X3:归一化植被指数提取城市的归一化植被指数空气因子X4:空气质量指数城市年均空气质量指数基础设施社会因子X5:社会设施密度/(个/k m2)医院、学校、政府等种类P O I个数/地市面积道路因子X6:路网密度/(k m/k m2)地市道路长度/地市面积交通因子X7:交通设施密度/(个/k m2)车站、地铁、码头等中类交通设施个数/地市面积城市发展经济因子X8:夜间灯光指数提取各地市夜间灯光年均值规模因子X9:城镇化率/%各地市城镇化率建设因子X1 0:城市建设用地占市区面积比重/%城市建设用地占市区面积比重成本投入工业因子X1 1:水电投入指数售水量、全社会用电量的数值标准化相加人口因子X1 2:城镇单位就业人口/人城镇单位就业人口 地理探测器的交互作用探测可以分析不同因子对城市韧性的影响情况,交互作用探测首先通过探测不同因子对城市韧性的q值影响,得到q(X1)、q(X2),再根据两两因子交互得到q(X1X2)。通过比较三者之间的关系,得到5种交互作用类型,结果见表3。表3 双因子交互探测类型判决依据交互类型q(X1X2)m i nq(X1),q(X2)非线性减弱m i nq(X1),q(X2)q(X1X2)m a xq(X1),q(X2)双因子增强q(X1X2)q(X1)+q(X2)非线性增强2 结果分析2.1 城市韧性空间分异特征利用表2中2 0 1 9年江苏省各子系统韧性权重,通过式(8)计算得到江苏省1 3个城市韧性分值并进行排名,见表4。基于表4的数据运用自然断裂法在A r c G I S 1 0.3中对城市韧性等级进行分类,如图1所示。从城市综合韧性表现看(图1(e),江苏省的城市韧性在空间分布上显示出显著的分异特征,江苏南部的城市韧性水平明显高于中部和北部。苏南地区的城市,如苏州市、南京市、无锡市、常州市和镇江市,表现出中高级别的城市综合韧性。其中,苏州市和南京市的城市综合韧性显著高于其他苏南城市,处于江苏省内的领先水平。位于江苏中部地理空间的城市,如南通市、扬州市、泰州市和镇江市,其综合韧性水平处于较低或中等级别,城市综合韧性均值达到0.3 5 7。而苏北地区的城市,主要包括徐州市、淮安市、盐城市、连云港市和宿迁市,其综合城市韧性均值为0.2 1 1。这种差异的原因在于苏南地区的城市在快速发展经济的同时,也在城市基础设施建设和城市管理方面取得了显著进展,从而提高了城市在面对各种未知因素时的抗干扰能力和快速恢复能力。相对于江苏北部地区,南部地区具有较多高韧性水平的城市,形成了南北城市综合韧性的空间分异格局。24第4期舒文杰等:基于多源数据的江苏省城市韧性影响因子分析表4 江苏省城市综合韧性得分城市综合韧性排名经济韧性排名基础设施韧性排名社会韧性排名生态韧性排名苏州市0.7 3 5 10.2 0 0 10.2 4 2 10.2 6 4 10.0 2 9 1 3南京市0.7 3 0 20.1 7 6 20.2 0 9 20.2 4 7 20.0 9 8 5无锡市0.5 6 6 30.1 6 1 30.1 6 3 30.1 8 0 30.0 6 2 1 2常州市0.4 5 1 40.1 4 4 40.0 9 7 50.1 3 4 40.0 7 6 1 1南通市0.4 2 0 50.1 2 7 50.1 1 3 40.0 5 6 70.1 2 5 1镇江市0.3 9 0 60.1 0 6 60.0 7 8 60.1 0 6 50.0 9 9 4扬州市0.3 3 0 70.0 8 4 80.0 6 6 80.0 6 1 60.1 2 0 2徐州市0.2 9 4 80.1 0 1 70.0 5 4 90.0 3 9 90.1 0 1 3泰州市0.2 8 8 90.0 8 1 90.0 6 7 70.0 4 5 80.0 9 4 7淮安市0.2 1 8 1 00.0 4 9 1 10.0 4 7 1 00.0 3 1 1 00.0 9 0 9盐城市0.2 1 3 1 10.0 5 9 1 00.0 3 6 1 10.0 2 6 1 10.0 9 2 8宿迁市0.1 6 6 1 20.0 1 9 1 30.0 3 0 1 20.0 2 1 1 30.0 9 6 6连云港市0.1 6 2 1 30.0 3 2 1 20.0 2 6 1 30.0 2 4 1 20.0 7 9 1 0根据图1(a)和(b)以及表4的结果显示,在城市子系统韧性方面,除了镇江市和常州市外,其他江苏城市的基础设施韧性和社会韧性在地理空间上呈现集聚特征,并与城市的综合韧性(图1(e)相似。生态韧性较高的城市主要包括扬州市和南通市,而中等和较低水平的生态韧性城市则环绕在高值生态韧性城市的周边(图1(c)。从经济韧性上看,高值和中值韧性的城市主要集中在苏南区域,代表性城市包括苏州市、南京图1 江苏省城市韧性空间分布格局34河北省科学院学报2 0 2 3年第4 0卷市、无锡市和常州市等。而低值和较低值韧性的城市主要集中在苏北区域,例如徐州市、连云港市和宿迁市等(图1(d)。需要注意的是,尽管徐州市位于苏北城市圈内,但其经济韧性排名在全省中位居第7位,属于苏北区域中经济韧性较强的城市。2.2 城市韧性的空间分异机理分析根据地理探测器模型,将江苏各城市韧性值作为因变量,1 2个影响因子作为自变量进行因子探测,其中各影响因子的数据经自然间断法处理后得到分类数据,然后将上述数据与各城市韧性值导入地理探测器模型计算得到各影响因子的q值。计算结果见表5,根据探测结果将探测q值超过0.8 0 0,且显著性水平通过5%判定为城市韧性主导影响因子。表5 影响因子地理探测结果影响因子q值排名影响因子q值排名X40.8 6 4*1X80.7 3 0*7X1 10.8 5 8*2X1 00.7 2 9*8X50.8 1 3*3X90.7 0 6*9X1 20.8 0 4*4X60.6 7 5*1 0X30.7 6 9*5X20.5 2 2*1 1X70.7 3 4*6X10.0 7 71 2 注:*表示在1 0%水平上显著,*表示在5%水平上显著,*表示在1%水平上显著从表5可以看出,共有7个影响因子指标通过5%水平的显著性检验,其中1个因子通过1%水平显著性检验,q值均高于0.8的空气质量指数(X4)、水电投入指数(X1 1)、社会设施密度(X5)、城镇就业人口(X1 2)为影响江苏省城市韧性的主导因子。其中,地形因子(X1)未通过显著性检验,且q值影响力仅为0.0 7 7,表明研究区地形起伏度特征并未制约江苏省城市韧性空间格局形成。单因子分析可以解释单因子变量对城市韧性影响作用,因子交互探测可以进一步识别不同因子两两交互作用下对城市韧性影响情况。经过双因子探测分析,1 2个影响因子交互影响q值、交互作用类型见表6。表6 交互因子探测结果44第4期舒文杰等:基于多源数据的江苏省城市韧性影响因子分析从表6可以看出,双因子交互作用下对城市韧性的解释力均大于单因子的解释力,且交互作用类型多为双因子增强,极少为非线性增强。空气质量指数(X4)、社会设施密度(X5)、水电投入指数(X1 1)、城镇单位就业人口(X1 2)4个因子与其他单因子交互作用极大推动城市韧性空间分异格局的形成,双因子交互q值均处于0.9 0 0以上,此结果进一步说明影响城市韧性的空间差异的主导因素取决于成本投入、基础设施、生态环境共同影响。在定量探测影响江苏省城市综合韧性主导影响因子和双因子交互的基础上,进一步分析探讨城市韧性空间分异的内在机理,有助于为城市韧性科学管理、省域韧性协调发展提供参考。1)成本投入。成本投入包含2个影响因子,其中水电投入指数与城镇单位就业人口的q值分别排行第2、第4,表明成本投入与城市韧性水平有着较为显著的影响关系。城镇就业人口代表着城市劳动力,充沛的劳动力可以促进城市产业及科技创新进步发展,有助于城市社会经济提升,起到激发城市活力,推动城市韧性水平提升作用3 2。水电投入同时又是当地城市经济活跃的代表变量,也象征着当地二三产业发展规模。研究指出,城市经济发展水平的提升能够推动城市生产规模变迁、产业结构升级,进而促进城市韧性水平提升1 3。江苏省南部区域城市如南京市、苏州市,是经济相对发达区域,经济韧性水平处于高值水平(图1(d)。因此,成本投入是影响江苏省城市韧性空间分异的重要因素。2)基础设施。基础设施包含3个影响因子,其中社会设施密度、交通设施密度q值分别排行第3、第6。这表明基础设施对城市韧性起到重要影响。一般来说,城市基础设施相对完善,有助于城市抗灾容灾,在城市遭受自然灾害、不确定灾难事件后具备快速恢复、可持续发展能力,保证城市能够正常运行3 3。基础设施欠完善的城市,城市公共交通、社会设施在面对灾害侵袭时易出现响应速度慢、交通拥堵、机动性低等问题,风险应对能力及城市灾后恢复能力较低3 3。因此,基础设施是影响江苏省城市韧性空间分异的重要因素。3)生态环境。生态环境包含2个影响因子,空气质量指数、归一化植被指数q值排行分别为第1及第5。说明生态环境是影响城市韧性空间分异主导因子。城市发展在一定程度上会对生态环境产生负向压力,造成气候异常、大气污染、地下水污染等问题,易引发自然灾害对城市社会造成经济、生命损害。而高水平的生态韧性也同时具备了较高的区域生态风险防范能力,满足人类社会基本的生态安全需求。因此,生态环境是影响江苏省城市韧性空间分异的主导因素。3 结论和讨论3.1 结论基于2 0 2 0年江苏省统计年鉴数据建立城市韧性评价模型,对江苏省城市韧性的空间格局进行了测算分析。利用P O I数据、遥感数据及统计数据等多源数据,运用地理探测器模型探讨了江苏省城市韧性空间分异的影响机理。主要研究结论如下:江苏省城市综合韧性表现出显著的空间分异特征,城市综合韧性水平自南向北逐渐降低,形成南部高于北部的空间格局。子系统城市韧性中,基础设施韧性、社会韧性的地理空间分布与城市综合韧性格局基本吻合。江苏省城市综合韧性受地形起伏影响低,主要受到如:空气质量指数、社会设施密度多个主导因子综合作用。主导因子与其他因子两两交互作用下,双因子交互作用,对城市综合韧性的影响强度远大于单因子影响,交互作用类型主要为双因子增强。江苏省城市韧性空间格局形成与成本投入、基础设施、生态环境3个因素密切相关。在影响机制上,成本投入影响着城市产业结构、科技创新能力的提升,有利于城市经济韧性水平提升;城市基础设施的多样化程度,能够为城市提供切实有效的生命防线,有助于提高城市基础设施韧性水平;良好的生态环境能够显著促进城市生态韧性增强,在城市生态风险中扮演重要角色。3.2 讨论基于上述对江苏省城市韧性的空间格局及影响因素分析,为未来江苏省城市韧性的建设提出以下几点建议:韧性水平协调发展。鉴于江苏省南部城市相对较高的综合韧性水平,政府可以通过引导投资和资源向北部城市倾斜,推动北部城市的发展,以实现区域平衡。环境治理和污染防控。由于环境因素在城54河北省科学院学报2 0 2 3年第4 0卷市综合韧性中的重要性,政府应加大力度推进环境治理和污染防控工作。包括加强空气和水质监测,减少污染物排放,推动清洁能源使用,改善城市环境质量,提高城市韧性水平。促进产业结构优化和升级。表明成本投入对城市韧性具有重要影响。政府可以采取措施促进产业结构优化和升级,鼓励技术创新和知识密集型产业的发展,提高城市的经济韧性和创新能力。通过对江苏省城市韧性空间分布及影响因子进行剖析,相关研究结论对城市管理有一定参考意义,但仍存在以下不足:由于疫情影响,2 0 2 0年之后的江苏省统计年鉴数据严重缺失,未能分析近几年江苏省城市韧性空间分异格局,也未能探究不同影响因子对江苏省城市韧性空间格局驱动机理。研究方法上,未来可采用神经网络、多种深度学习模型等方法进行一步论证成本投入、基础设施、生态环境对城市韧性空间分布的影响,丰富及充实城市韧性研究内容。参考文献:1 C A R Y C E,Z A P A T A C E.R e s i l i e n t m o d u l u s f o r u n s a t u r a t e d u n b o u n d m a t e r i a l sJ.R o a d M a t e r i a l s a n d P a v e m e n t D e-s i g n,2 0 1 1,1 2(3):6 1 5-6 3 8.2 AHE R N J.F r o m f a i l-s a f e t o s a f e-t o-f a i l:s u s t a i n a b i l i t y a n d r e s i l i e n c e i n t h e n e w u r b a n w o r l dJ.L a n d s c a p e a n d U r b a n P l a n n i n g,2 0 1 1,1 0 0(4):3 4 1-3 4 3.3 P I Z Z O B.P r o b l e m a t i z i n g r e s i l i e n c e:i m p l i c a t i o n s f o r p l a n n i n g t h e o r y a n d p r a c t i c eJ.C i t i e s,2 0 1 5,4 3:1 3 3-1 4 0.4 修春亮,魏冶,王绮.基于“规模-密度-形态”的大连市城市韧性评估J.地理学报,2 0 1 8,7 3(1 2):2 3 1 5-2 3 2 8.5 吴浩,江志猛,林安琪,等.基于隐性-韧性-显性的武汉城市资源环境承载力空间特征J.地理学报,2 0 2 1,7 6(1 0):2 4 3 9-2 4 5 7.6 孙鸿鹄,甄峰.居民活动视角的城市雾霾灾害韧性评估 以南京市主城区为例J.地理科学,2 0 1 9,3 9(5):7 8 8-7 9 6.7 陈晓红,娄 金 男,王颖.哈长 城市 群 城市 韧性 的时 空 格局 演变 及 动态 模拟 研 究 J.地 理 科 学,2 0 2 0,4 0(1 2):2 0 0 0-2 0 0 9.8 李彦军,马港,宋舒雅.长江中游城市群城市韧性的空间分异及演进J.区域经济评论,2 0 2 2(2):8 8-9 6.9 周倩,刘德林.长三角城市群城市韧性与城镇化水平耦合协调发展研究J.水土保持研究,2 0 2 0,2 7(4):2 8 6-2 9 2.1 0 李雪铭,刘凯强,田深圳,等.基于D P S I R模型的城市人居环境韧性评价 以长三角城市群为例J.人文地理,2 0 2 2,3 7(1):5 4-6 2.1 1 张国俊,王珏晗,吴坤津,等.中国三大城市群经济与环境协调度时空特征及影响因素J.地理研究,2 0 2 0,3 9(2):2 7 2-2 8 8.1 2 孙鸿鹄,甄峰.面向日常活动与环境供需矛盾的城市韧性综合评估及空间特征研究 以南京为例J.地理研究,2 0 2 2,4 1(1 0):2 6 9 7-2 7 1 1.1 3 王少剑,崔子恬,林靖杰,等.珠三角地区城镇化与生态韧性的耦合协调研究J.地理学报,2 0 2 1,7 6(4):9 7 3-9 9 1.1 4 张明斗,冯晓青.长三角城市群内各城市的城市韧性与经济发展水平的协调性对比研究J.城市发展研究,2 0 1 9,2 6(1):8 2-9 1.1 5 贺小荣,刘源,阴姣姣.典型旅游城市社会-生态系统的弹性研究 以湖南省张家界市为例J.水土保持通报,2 0 2 2,4 2(1):2 5 9-2 6 6.1 6 王松茂,牛金兰.山东半岛城市群城市生态韧性的动态演化及障碍因子分析J.经济地理,2 0 2 2,4 2(8):5 1-6 1.1 7 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