International Journal of Digital Earth·9月18日 · 周五论文数字乡村与农业信息化阅读 0
Spatiotemporal evolution and drivers of eco-environmental quality for sustainable rural tourism in China’s Yangtze River Basin: an explainable AI approach
Xiaojuan Zhang · Zhe Chen · Libin Guo 等 7 人
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评估长江流域409个乡村旅游村2000-2024年生态环境质量演变并解析驱动机制。
方法
GEE与MODIS数据、RSEI指数、XGBoost-SHAP可解释AI框架。
发现
整体EEQ改善但南北分异明显，海拔、土地利用与温度为主导驱动，2500米为协同转拮抗阈值。
机会点
可探究未解释的14.7%方差来源，并针对太湖、鄱阳湖、洞庭湖退化区开展旅游承载力调控研究。
影响力18
信息增量22
专业深度18
信源权威14
时效性8
基于GEE与MODIS的乡村文旅生态质量长时序评估，方法新颖、数据规模大，对流域旅游承载力治理有参考价值。
原文摘要
在可持续流域管理中，平衡旅游驱动型增长（SDG 8.9）与陆地生态系统保护（SDG 15）至关重要。本研究以中国长江流域409个全国乡村旅游重点村为对象，集成Google Earth Engine与MODIS数据，基于遥感生态指数（RSEI）评估2000—2024年生态环境质量（EEQ），并采用XGBoost-SHAP框架解析其驱动机制。结果表明，这些村庄呈集聚型空间分布格局，形成三个核心集聚区。所有村庄的RSEI均值超过0.73，表明生态环境质量总体改善，并在2020年后呈现韧性恢复。然而，南北空间分异显著：改善型村庄主要集中于长江干流以北，而退化型村庄则聚集于以南的太湖、鄱阳湖和洞庭湖流域。海拔、土地利用变化和气温是主要驱动因子，在约2500 m处存在关键海拔阈值，超过该阈值后协同效应转为拮抗效应。尽管XGBoost模型具有较强预测性能（R² = 0.853，RMSE = 0.071），仍有14.7%的方差未能解释，提示其他未测因素的影响。本研究通过建立空间基线和阈值引导的承载力调控措施，推动了SDG 15的本土化，为流域旅游治理提供了依据。