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2025 , Vol. 45 >Issue 6: 11 - 25

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.06.002

区域经济与理论方法

欧洲“三区”空间转型中的冲突演化特征、模拟预测与政策启示

  • 尹力 , 1 ,
  • 魏伟 1, 2, 3 ,
  • 李泓锐 1 ,
  • 刘立阳 1 ,
  • 薄立明 , 2, ※
展开
  • 1.武汉大学 城市设计学院，中国湖北 武汉 430072
  • 2.武汉大学 中国发展战略与规划研究院，中国湖北 武汉 430072
  • 3.湖北省人居环境工程技术研究中心，中国湖北 武汉 430072
※ 薄立明（1982—），男，博士，副教授，研究方向为国土空间规划、区域国别地理。E-mail：

尹力（1997—），男，博士研究生，研究方向为国土空间规划。E-mail：

收稿日期: 2024-06-18

  修回日期: 2024-11-25

  网络出版日期: 2025-08-07

基金资助

国家自然科学基金项目(42471304)

教育部人文社会科学研究规划基金项目(23YJA630003)

中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心开放基金(2023KFJJ03)

中央高校基本科研业务费专项资金项目(413000010)

收起

Conflict Evolution, Simulation, and Policy Implications of the Transformation of Urban-agricultural-ecological Spaces in Europe

  • YIN Li , 1 ,
  • WEI Wei 1, 2, 3 ,
  • LI Hongrui 1 ,
  • LIU Liyang 1 ,
  • BO Liming , 2, ※
Expand
  • 1. School of Urban Design，Wuhan University，Wuhan 430072，Hubei，China
  • 2. China Institute of Development Strategy and Planning，Wuhan University，Wuhan 430072，Hubei，China
  • 3. Center of Hubei Human Habitat Engineering and Technology，Wuhan 430072，Hubei，China

Received date: 2024-06-18

  Revised date: 2024-11-25

  Online published: 2025-08-07

Fold

摘要

文章以新时期中国“三区”国土分类体系为统一空间标尺，基于多源时序数据定量解析欧洲2002—2022年三区空间转型过程，采用景观格局指数构建三区空间冲突模型，并在识别关键驱动因素的基础上模拟预测了欧洲三区空间冲突的未来演化趋势。结果表明：①欧洲城镇空间仍呈现全局性的持续扩张态势，农业空间和生态空间的动态互演尤为显著，全欧农林格局正在进行深刻的空间格局调整，并在50°N~60°N之间形成一条明显的动态转型聚集带。②欧洲三区空间冲突呈现“南北低、中部高”的空间分异格局，并具有典型的周期性变化趋势和时序波动特征，不同地区转型演化进程对时间步长敏感性有所差异，以自然为主导的地区相较于城市化地区更为平缓。③自然地理基础和水文条件变化主导着欧洲三区空间转型及其冲突演化进程，大气水汽压、降雨、温度、坡度和纬度等非人为因素正在全局尺度持续、缓慢且小幅度地改变着三区空间冲突格局，并将在更大时间跨度下展现出更显著的驱动作用。④未来欧洲三区空间冲突整体水平极有可能经历一个上升周期，其中欧洲中部高冲突值聚集区有向东欧平原逐渐扩张，从而形成一条高冲突值延绵带的潜在趋势。未来，我国三区空间转型优化调控应重视气候水文条件变化对国土空间的动态影响，加强国土空间规划对气候敏感区的科学判别与弹性管理策略制定，尽快从全局尺度摸清三区空间转型及其冲突的周期性演进规律。

关键词： 国土空间转型; 城镇空间; 农业空间; 生态空间; 主体功能; 气候变化

本文引用格式

尹力 , 魏伟 , 李泓锐 , 刘立阳 , 薄立明 . 欧洲“三区”空间转型中的冲突演化特征、模拟预测与政策启示[J]. 经济地理, 2025 , 45(6) : 11 -25 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.06.002

Abstract

Employing China's contemporary spatial classification system of urban-agricultural-ecological (UAE) spaces as a unified spatial benchmark, this paper quantitatively analyzed the spatial transformation of Europe's UAE spaces from 2002 to 2022 based on the multi-source temporal data. It constructs the spatial conflict model of the UAE using landscape pattern indices, simulates and predicts the future conflict evolution trends of Europe's UAE spaces on the basis of identifying the key driving factors. The findings indicate that: 1) Europe's urban space continues to experience extensive global expansion, with significant dynamic interplays between agricultural and ecological spaces. Notably, profound spatial restructuring of agroforestry patterns is forming a pronounced dynamic transitional cluster between latitudes 50°N and 60°N. 2) Spatial conflicts within Europe's UAE spaces show a distinct spatial differentiation pattern, characterized by lower intensity in the north and south of Europe and higher intensity in central Europe, displaying typical cyclical and temporal fluctuations. The sensitivity to temporal resolution in transformation processes varies regionally, with naturally dominated areas exhibiting smoother transitions than urbanized areas. 3) Natural geographic fundamentals and hydrological conditions predominantly drive the spatial transformation and conflict evolution within Europe's UAE spaces. Non-anthropogenic factors, including atmospheric vapor pressure, precipitation, temperature, slope, and latitude, are progressively reshaping the conflict patterns at a global scale, exerting an increasingly significant influence over extended temporal horizons. 4) In the future, the overall conflict level in Europe's UAE spaces is likely to enter an upward cycle. Areas of intense conflict in central Europe are projected to expand gradually towards the Eastern European Plain, potentially forming an extensive high-conflict zone. For future spatial transformation management in China, it is critical to emphasize the dynamic impacts of climatic and hydrological changes on national space, enhance scientific identification and flexible management strategies for climate-sensitive regions in spatial planning, and promptly delineate the periodic evolution patterns of UAE spatial transformation and associated conflicts at a global scale.

Key words： territorial spatial transformation; urban space; agricultural space; ecological space; main function; climate change

国土空间转型作为社会经济发展转型的空间表征，直接反映区域国土开发利用的综合水平和可持续发展状态，对其时空演化格局及其转型过程中的冲突格局精准刻画与模拟预测是提高国土布局结构合理程度判读水准和未来发展预判能力的科学基础[1]。国土空间规划体系改革以来，中国依托主体功能区制度、国土空间规划和“三区三线”实现空间格局优化和国土合理转型的调控路径愈加清晰——在主体功能区的约束下，“三区”（城镇空间、农业空间和生态空间）锚定城镇发展、粮食安全和生态保障三大核心功能的空间布局；进而，通过以“三线”（城镇开发边界、永久基本农田和生态保护红线）及优化土地利用格局等具体规划手段，将上述主导功能逐级传导至微观地块单元，由此实现国土空间转型过程的“自上而下”有序调控[2]。然而，长达15~20年的规划编制实施周期使得对国土“三区”空间转型调控过程的可靠程度充满了深度不确定性。如何面向规划实施与未来不确定性，提高“三区”空间转型过程的可预见性并提前制定应对策略以避免潜在转型冲突，是当前亟需回答的关键科学命题。
面向先发国家/区域开展跨区域与国别对比研究，是应对“三区”空间转型不确定性的重要途径之一。国土空间类型的划分标准虽因各国主观目标与价值取向而异，但在空间资源利用中，满足城镇建设、粮食生产及生态保障的核心功能需求具有跨国一致性，空间利益主体间的竞争博弈亦为普遍现象[3]，反映在空间上便是“三区”空间的配置优化，这为跨国别的“三区”空间转型研究提供了理论支撑。虽然不同国家与区域的发展阶段和空间资源禀赋存在差异，但如何协调城镇空间、农业空间和生态空间之间的组织结构关系，及其转型过程中伴生的空间冲突格局，乃是各国共同面临的普遍性挑战。先发国家国土空间转型的过程机理及其冲突协调机制可为后来者提供有益的经验与启示[4]。然而，我国关于世界范围内其他区域的“三区”空间转型研究较为缺乏，中国国土空间演化态势在全球格局中所处地位和共性规律尚未精准辨识。因此，以“三区”为统一标尺衡量先发国家/区域国土空间转型的时空演进状态，在全球范围寻求时空参照样本和可靠规律经验，对拓展国内“三区”空间转型研究视野、提升空间冲突预判能力具有重要理论与实践意义。
规模参数和布局结构的动态调整与再平衡过程是“三区”转型研究的关键切入点[5]，空间冲突作为转型的伴生现象日益成为地理学及相关学科的新兴热点。目前，对“三区”空间转型的相关研究成果颇丰，涉及转型过程刻画、转型机理解析和转型优化调控等维度，研究范围涵盖黄河流域[6]、长江经济带[7]、东北地区[8]、新疆[9]、西藏[10]等地区，多关注空间实体的转型规模、位置和格局，对转型过程中所伴生的空间冲突研究较为缺乏。虽然现阶段从“三区”尺度开展空间冲突研究尚未形成系统性框架，但土地利用冲突相关研究成果丰富、借鉴价值较为突出，两者均属于“空间”冲突范畴，核心区别在于空间类型的划分差异[11]。既有土地利用尺度的空间冲突研究集中在国内重点地区冲突量化评价、冲突格局演化、冲突机理解析以及优化调控策略等方面：①空间冲突评估与量化。不同尺度、表征形式与评价目标下的冲突评估方法差异明显，可分为实地调研、参与式评估、博弈论等定性方法，以及压力—状态—响应模型、多目标评价及因子叠加法等定量模型[12-14]。近年来，基于景观格局分析方法构建的复杂性—脆弱性—稳定性综合指数模型由于其不仅能够揭示空间冲突的地理格局特征，还能将分析对象聚焦于“三区”空间实体类型，与当前空间治理需求高度嵌合，已成为空间转型冲突量化的关键方法[15-17]。②空间冲突演化过程机理。针对空间冲突发生位置、空间相关性及变化趋势的驱动因素归因展开[18]，已有研究表明空间冲突的变化在时序上普遍存在非线性和非平稳性[19]，过大的时间窗口对空间冲突演化的精细化时序特征探测具有显著限制作用；同时，现有研究多以“冲突识别→模拟优化”为主线展开，对空间冲突动因的量化分析较为薄弱，尤其针对多因素间的交互作用探究有待深化。③空间冲突模拟和预测。利用CLUE-S、FLUS及PLUS模型[20-22]等方法实现冲突格局模拟较为成熟，但其主要是通过预测土地利用布局进而二次演算至空间冲突格局，对空间冲突演化的非线性和动态特征模拟预测有待强化。
欧洲作为“一带一路”倡议的核心板块，将是我国未来重要的竞合对象，其不仅是最早开始关注国土空间治理议题的区域之一，更在国土空间转型和冲突管理、缓解方案制定和全球性因素所引发的空间冲突识别与防治方面做出了诸多研究与实践。国内关于欧洲的研究大多集中于空间治理的思想体系、规划法律框架以及管理职能分配等的软性措施[23]，而针对欧洲实际的国土空间布局、空间转型演化路径等基础性调研尚待加强。当前，中国空间治理体系现代化建设正与世界“百年未有之大变局”形成历史性交汇。在此背景下，深入探讨欧洲“三区”空间转型的内在机制及其冲突格局的演变规律，并预测未来趋势显得尤为关键：其一为“拓宽研究视域，深化规律性认识”，有必要利用欧洲先发优势与其空间转型演进的时序差异，预判城镇化后期我国空间转型与冲突调控中可能遇到的共性问题，为中国“三区”空间转型过程规律的深入解析和时空定位提供更加丰富的参考样本；其二为“知己知彼，服务对外战略”，有必要通过对欧洲国土空间现状及未来演化态势的解析，明晰欧洲现阶段国土利用的转型趋势和潜在冲突易发点、高发点，避免未来“一带一路”倡议实施过程中可能遇到的潜在空间问题。鉴于此，本文以中国“三区”空间为统一参照标尺，采用景观格局指数构建“三区”空间冲突模型，定量分析欧洲2002—2022年“三区”空间转型过程及其冲突格局时空演化过程并模拟预测其未来趋势，以期为中国“三区”空间转型优化调控和冲突预判能力提升提供方法参考与可比案例。

1 研究方法与数据

1.1 研究区概况

本文所指欧洲以地理单元为界定标准，涉及44个国家/地区（由于俄罗斯横跨欧亚大陆，仅将俄罗斯乌拉尔山脉以西国土纳入研究范围；法罗群岛纳入丹麦统一分析；摩纳哥由于国家形状无法覆盖完整可计算的栅格图斑，故不出现在“三区”空间冲突计算中），总面积约987.92万km2（图1）。根据不同国家发达程度和所属区位，研究区可划分为西欧、北欧、南欧、中欧和东欧五大区域，其中西欧和北欧发达程度最高，中欧、南欧次之，东欧相对较弱。伴随着近年来城镇化不断深入和经济产业重心向东欧转移，全欧国土空间冲突日益加剧，为此欧洲各国及欧盟层面在《欧洲空间发展展望（ESDP）》《欧洲空间规划观测网络（ESPON2030）》《欧洲国土愿景2050》等多项空间规划和管理措施中均强调采取绿色基础设施投资、严格土地利用规划、城市可持续发展策略构建及气候韧性建设等来缓和空间冲突，这些措施旨在通过增强生态系统的韧性、引导土地资源合理利用、促进城市的紧凑发展以及应对气候变化等手段来缓和国土空间冲突，然而对于欧洲国土空间实体冲突的客观水平状态和空间分异格局在国内外尚未发现有明确的数据与研究支撑。
图1 欧洲地形地貌与行政区划

Fig.1 Topography and administrative divisions of Europe

1.2 研究方法

按照空间转型测度—冲突格局刻画—影响因素识别—未来模拟预测分4步展开：首先，从时空演化、结构转型两个层面测度欧洲2002—2022年“三区”空间转型过程，为“三区”空间冲突的计算提供数据与认知基础；然后通过对历年冲突水平、空间格局的量化解析，判读其演化态势；进而通过对自然地理、社会经济等因素的探测明确关键驱动因素；在此基础上，利用机器学习预测未来欧洲“三区”空间冲突演化趋势。具体包括：

1.2.1 基于景观格局指数的“三区”空间冲突量化模型

传统基于景观格局指数构建的空间冲突强度测度模型将冲突抽象为“复杂性（Complexity）+脆弱性（Fragility）-稳定性（Stability）”，计算分析时依赖于单一空间行政单元或格网分辨率的尺度大小，其假定每个基准分析单元在空间上具有相同的空间效应，即城市化地区、农业区和生态区在冲突计算时均采用同一计量标尺，因此很容易在人迹罕至的深山老林中出现空间冲突高值区，这显然不符合“人类活动对空间格局影响程度”这一衡量标准[24]。由此，本文在传统测度模型的基础上将地理距离作为权重指标纳入模型，构建“三区”空间冲突指数（Tri-zone Spatial Conflict Index，TSCI）测度模型以实现“三区”空间冲突的量化，基本假设认为距离人类活动密集区（居民点/建成区）的地理距离越远，人类活动对“三区”空间格局的影响作用越弱，各类空间的脆弱性越低，对应空间冲突值将相对减弱。相较于原模型，其不仅考虑到空间冲突格局的结构与布局，又将人类活动的地理邻近效应纳入模型，对精细化刻画大中尺度区域“三区”空间冲突格局具有参考价值。公式如下：
T S C I = β 1 S C I + β 2 S F I - β 3 S S I l n d x y
式中：TSCI表示“三区”空间的冲突指数；SCI表示复杂性指数，以面积加权的平均分维数表征，值越大表明空间边界越复杂，受邻域干扰的潜在冲突越大；SFI为脆弱性指数，反映不同空间类型的冲突暴露状况，根据欧洲多年国土空间变化趋势、结合国内相关研究对空间类型的进行赋值[15-17,19]，本文确定不同空间脆弱度指标值分别为：城镇空间1，农业空间2，生态空间3；SSI为稳定性，用斑块密度表示，斑块密度越大表明区域内部空间破碎程度越大，对应的空间潜在冲突越高； d x y为该位置到邻近居民点驻地的空间欧式距离； β 1 + β 2 + β 3 = 1，为不同测度指标的权重，本文以等权重来计算空间冲突综合指数。利用滑动窗口法测度欧洲“三区”空间冲突水平高低，已有研究表明空间冲突的计算具有尺度依赖性，一般在4 km和7 km两个尺度上计算结果总体方差显著[15,25]，且能够较大程度保留“三区”空间属性信息，结合研究区面积、基础数据粒度及在精度损失分析的基础上，选择7 km×7 km的窗口大小作为最优尺度计算所需指数，并将所有指标归一化至0~1之间。结合模型实测结果来看，欧洲冰岛、新地岛及东欧北部寒区均呈现出较低的空间冲突水平，而实际中这些区域均是人类活动的非密集区，“三区”空间冲突相较于中欧和西欧理应更低，进一步佐证了修正模型的合理性。

1.2.2 基于时空立方体的“三区”空间冲突演化模式分析

引入时空立方体模型（Space-Time Cube，STC）以排除“三区”空间冲突周期性变化对时空演变模式中趋势分析的干扰，其在二维空间表达空间冲突的基础上增加了一维时间轴，可构成时间序列和空间位置融合的空间冲突演化时空立方体，构建流程详见相关研究[26]。基于所构建的时空立方体，本文采用局部异常值分析（Local Outlier Analysis）确定欧洲“三区”空间冲突演化的显著聚类和异常值的时空布局，利用新兴时空热点分析（Emerging Hot Spot Analysis）识别冲突演化的时空趋势，再以时空序列聚类（Time Series Clustering）划分冲突演化的空间单元类别，从而实现对欧洲“三区”空间冲突时空演化模式的深入分析。其中：①局部异常值分析实现对空间冲突的显著聚类和异常值识别，包括始终仅为高—高/低—低/高—低/低—高、多种聚类类型和异常值类型位置（如某段时间为高—高，而在其他时段为低—高）以及从未具有统计显著性共6种模式。②新兴时空热点分析通过计算冲突STC中各条柱的Getis-Ord Gi*统计量，结合Mann-Kendall趋势检验，对冷热区域的变化趋势进行评估，以揭示“三区”空间冲突的时空演变模式，可分辨出新增、连续、加强、持续、逐渐减少、分散、震荡及历史冷/热点等16种典型空间模式。③时空序列聚类根据空间冲突立方体的相似时间值、冲突演化方向和重复演化模式3个条件划分聚类，根据研究数据多次实验后确定最佳聚类区间为4~7之间。

1.2.3 利用机器学习的冲突驱动因素识别与模拟预测

空间冲突演化具有典型的非线性特征，本文通过比较随机森林（Random Forests，RF）和极度梯度提升（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）两种主流的机器学习模型，最终选择RF模型进行驱动因素识别与冲突模型，其相较于XGBoost模型能够对特征维度不高、样本量不大的数据集进行有效学习。驱动因素识别方面，传统RF模型由于其“黑箱”过程无法传达决策结果背后的推理过程，并且无法实现影响因素间的交互作用探测。因此，引入可解释机器学习中VIVI（Variable Importance and Variable Interactions）框架探测欧洲“三区”空间冲突的驱动因素作用效果，其可有效刻画不同驱动因素的重要程度与交互作用强度，对于解释空间冲突拟合模型中的隐藏结构具有重要作用。实现流程如下：①机器学习模型构建。以欧洲二级行政单元中“三区”空间冲突的平均水平或首尾年份的变动值作为因变量，选取多维度驱动因子作为自变量，建立RF回归模型进行拟合分析。②机器学习模型解释。依托VIVI框架构建驱动因素的对称性矩阵，利用变量置换的重要性评估方法衡量影响程度，并通过计算Friedman H统计量识别变量间的交互作用强度[27]。③关键因素的非线性作用关系识别。通过绘制部分依赖图（Partial Dependence Plot，PDP）与个体条件期望曲线（Individual Conditional Expectation Curves，ICE），可直观呈现预测变量与模型输出之间的非线性响应关系。进一步，基于所构建的冲突时空立方体，利用RF模型预测未来10年（2023—2032年）欧洲“三区”空间冲突格局演化情况。由于“三区”空间冲突具有空间分异特征的同时也有区域共性，因此从单个时空立方体条柱、相同聚类内条柱和整个时空立方体全局构建3个尺度下的RF预测模型，并通过对比同一位置验证的均方根误差（Validation Root Mean Square Error，VRMSE）来为每个空间单元确定最合适的冲突模拟结果。关键指标VRMSE的计算公式为：
$V R M S E=\sqrt{\frac{\sum_{t=T-m+1}^{T}\left(c_{t}-r_{t}\right)^{2}}{m}}$
式中：T为分析时间步长数；m是为验证冲突模拟效果保留的时间步长数； c t为前 T - m时间步长内“三区”空间冲突模拟值； r t是在时间t处所保留的“三区”空间冲突原始值。

1.3 数据及欧洲“三区”空间分类体系

提取欧洲“三区”空间的21期（2002—2022年，每年1期）土地覆被数据，来源于美国宇航局地球观测系统数据和信息系统陆地过程分布式主动存档中心提供的500 m×500 m的MODIS/Terra+Aqua MCD12Q1数据集[28]。以城镇开发、粮食安全和生态保护为地域主导功能的“三区”空间分类体系为参照标准，将欧洲国土划分为城镇空间、农业空间及生态空间三类（表1）。高程数据提取于EarthEnv-DEM90（http://www.earthenv.org/DEM），气候水文数据来源于英国国家大气科学中心（https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/hrg/）；社会经济数据来源于LandScan数据集（https://landscan.ornl.gov/）、欧盟委员会联合研究中心数据库（https://data.jrc.ec.europa.eu/dataset/）、地球观测组织全球高质量夜间灯光遥感影像（https://eogdata.mines.edu/products/vnl/）、全球逐年人类足迹数据集[29]和全球GDP网格化数据[30]；路网、河流湖泊、各级行政区划及驻地、港口等数据来源于Natural Earth数据库（https://www.naturalearthdata.com/）。
表1 欧洲“三区”空间分类与IGBP土地覆被分类系统的衔接

Tab.1 Correspondence between the spatial classification of urban-agricultural-ecological spaces in Europe and the IGBP land cover classification system

“三区”空间分类 IGBP土地覆被类型及内涵 空间主导功能
城镇空间 城市和建成区用地，其中不透水表面面积至少占30%，包括建筑材料、以柏油/沥青为材料的构筑物，以及车辆与交通设施用地 承载城镇发展
农业空间 耕地和半混合耕地，其中耕地面积至少占60%，或者40%~60%的小规模种植地与天然树木、灌木或草本植被混杂在一起 保障粮食安全
生态空间 包括覆盖率大于60%且冠高大于2 m的常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林和混交林；封闭灌木林、开阔灌木林、草地；水覆盖率为30%~60%的湿地、至少有60%区域被永久性覆盖的水体、每年至少有10个月且60%地区被冰雪覆盖的冰川积雪地；至少有60%区域是植被覆盖率小于10%的无植被裸地，包括沙地、岩石和裸土地等 提供生态服务

注：资料来源于MODIS Collection6.1（C61）土地覆被数据产品用户手册。

2 结果与分析

2.1 欧洲“三区”空间转型特征分析

2.1.1 时空演化格局

由图2、图3可知，全欧城镇空间仍呈扩张趋势，农业空间在逐步减少的同时，生态空间则表现出一定程度的波动性，城镇空间∶农业空间∶生态空间稳定在1.6∶27.9∶70.5的区间，其空间结构并未发生全局性改变。具体来看：①城镇空间呈现全局尺度、中低增幅的整体性扩张，近20年持续增加0.24万km2，增幅达1.52%；同期，欧洲人口净增2283.82万，折算后新增人口对应的平均城镇用地增量约为105.01 m2/人，反映出“人口—土地”关系处于相对协调的状态。②农业空间剧烈减少12.47万km2，减幅约4.42%，呈现“中部微增—南北剧减”的空间分异格局；除英国中南部、法国北部、德国南部、捷克中部、俄乌交界区域和伊比利亚半岛北部的农业空间略有增加外，其余地区农业空间普遍呈缩减态势，北欧山地、东欧平原北部、南欧巴尔干半岛和阿尔卑斯山脉周边农业空间减少尤为剧烈。与此同时，欧洲粮食产量在20年间却增加约1.16亿t，单位面积产量提升17.35%，表明欧洲农业空间规模缩减的同时生产能力却有所上升。③生态空间增加12.23万km2，增幅约1.78%；除俄乌交界区、英国中部、北冰洋沿岸和伊比利亚半岛北部等地区有集中连片的缩减外，其余地区生态空间普遍呈增加态势。④从空间重心迁移路径看，欧洲城镇空间“北移东进”；农业空间先北移、后南移再北移；生态空间重心呈现西南—东北—西南—西北的移动轨迹，表明欧洲农业和生态空间的整体分布格局仍不稳定。
图2 2002—2022年欧洲“三区”空间规模及增速变化

Fig.2 Changes in spatial extent and growth rate of urban-agricultural-ecological spaces in Europe from 2002 to 2022

图3 2002—2022年欧洲“三区”空间格局变化特征

Fig.3 Pattern dynamics of urban-agricultural-ecological spaces in Europe from 2002 to 2022

2.1.2 结构转型特征

计算“三区”空间结构转型位置、综合动态度和空间分布格局，并统计转型规模。由图4、表2可知，2002—2022年欧洲约有47.86万km2的“三区”空间发生了转型，占全欧总面积的4.84%。其中，生态空间是欧洲城镇扩张的主要来源，约0.16万km2生态空间转为城镇，占城镇总转入量的67.97%；农业转城镇空间规模总量相对较小，仅有0.08万km2的转型规模。欧洲农业和生态空间的双向转换尤为显著，约有17.61万km2的生态空间被转为农业空间，同时又有30.01万km2农业转为生态空间，两者占到欧洲空间结构转型总量的99.50%，并且在50°N~60°N之间形成一条明显的交叉转换密集带。从空间转型动态度来看，以60°N为界，北欧和东欧北部地区空间结构转型并不明显，而西欧、中欧、南欧和东欧南部20年间“三区”空间综合动态度仍然较高。总体上，农业与生态空间之间的剧烈双向转化
图4 2002—2022年欧洲“三区”空间转型特征

Fig.4 Transformation characteristics of urban-agricultural-ecological spaces in Europe from 2002 to 2022

表2 2002—2022年欧洲“三区”空间转型规模(万km2)

Tab.2 Scale of transformation of urban-agricultural-ecological spaces in Europe from 2002 to 2022 (104 km2)

2002年“三区”
空间类型		 2022年“三区”空间类型
城镇空间 农业空间 生态空间 合计
城镇空间 15.77 - - 15.77
农业空间 0.08 251.93 30.01 282.02
生态空间 0.16 17.61 672.36 690.14
合计 16.01 269.55 702.37 987.92
构成了欧洲“三区”空间结构转型的主要特征，其“农—林”格局正经历广泛且深层次的布局重构。在这一过程中，农业空间的净流失规模显著超过生态空间的回补量，间接促成了欧洲农业空间的持续性大幅压缩。

2.2 欧洲“三区”空间冲突演化分析

2.2.1 演化时序特征

由图5可知，欧洲“三区”空间冲突具有显著空间分异特征，呈现“南北低、中部高”的分布格局。其中，德国、波兰、捷克、荷兰和比利时等国家具有较高的空间冲突值，并以此为核心向西延伸至英国中部、法国南部，向东到俄罗斯乌拉尔山脉西侧，依托三大平原地带形成了欧洲“三区”空间冲突高值地带；而北欧、南欧地区则主要呈现局部中心地区高冲突值聚集，周边大范围中—低冲突值围绕的布局模式。由图6可知，欧洲“三区”空间冲突的平均水平呈现多轮“升—降—升”的波动式演化过程，近20年“三区”空间冲突平均值稳定在0.43~0.45的区间内，具有典型的非线性变化特征；结合历年冲突值的分布状态来看，极大值、极小值和极差稳定在0.80、0.13和0.67，表明欧洲不同单元间“三区”空间冲突值的大小差异明显、离散程度较大，但整体冲突状态却处于中等偏下水平。从国家尺度来看，约41.86%的欧洲国家“三区”空间冲突水平呈上升态势，其中葡萄牙、黑山、安道尔、冰岛、塞尔维亚和挪威等南北欧国家冲突增幅尤为显著，而卢森堡、捷克、德国、英国、比利时和荷兰等具有较高冲突值的中西欧国家却在大幅下降，欧洲“三区”空间冲突高值区的降低、低值区的升高演化态势逐步凸显。
图5 欧洲“三区”空间转型冲突格局演变及其变化值分布

Fig.5 Evolution of conflict patterns in urban-agricultural-ecological spaces in Europe and the change values of TSCI

图6 2002—2022年欧洲“三区”空间转型冲突演化趋势

Fig.6 Conflict evolution of urban-agricultural-ecological spaces in Europe from 2002 to 2022

2.2.2 时空模式分析

构建欧洲“三区”空间冲突演化时空立方体，分别以1、3、5和10年为时间步长进行局部异常值分析和新兴时空热点分析，并利用时空序列聚类识别典型类别（图7）。分析可知：①从局部异常值看（图7a1~a4），随着时间步长增加显著性区域范围逐步扩大，其中北欧、东欧和伊比利亚半岛等边缘地区的冲突模式随时间跨度增加而探测出显著模式，表明不同地区冲突值变化具有明显周期差异。欧洲外围以生态空间为主导的区域相较于中部平原、人口聚集区“三区”空间冲突值变化跨度更长，年际尺度下并不能对其变化模式进行有效探测。其中法国东部、德国、比利时、荷兰、捷克、波兰、立陶宛和白俄罗斯始终是空间冲突的高—高聚类区，依托波德平原在欧洲中部形成一个空间冲突的高值聚集核心区。②从“三区”空间冲突的新兴时空热点分布来看（图7b1~b4），共探测出9种典型时空演化模式，其中在1和3年两个时间步长下欧洲中部空间冲突的高值区被探测为逐渐减少的热点区，其空间冲突虽然处于较高水平但整体在减弱；而在5和10年步长下却被识别为持续热点和加强热点，表明更精细的时间尺度有助于判别空间冲突演化时空模式，传统以5~10年为时间截面的对比研究很有可能对地区实际演化态势造成误判。③进一步对“三区”空间冲突进行时空序列聚类（图7c1~c4），发现不同聚类数下组内演化趋势均可被有效区分，但相同分类单元并未在空间上呈现大规模、集中连片的布局特征，说明欧洲“三区”空间演化的空间异质性明显，具有相同演化模式的单元分布较为零散。
图7 欧洲“三区”空间转型冲突演化的时空模式分析结果

Fig.7 Analysis of spatiotemporal patterns of conflict evolution in urban-agricultural-ecological spaces in Europe

2.3 欧洲“三区”空间冲突驱动因素分析

综合考虑欧洲地理基础条件和已有跨国对比研究中驱动因素选取方案[31-32]，从社会经济、自然地理两方面选取21个指标，利用可解释机器学习VIVI框架对欧洲“三区”空间冲突静态布局和动态演化过程中各类因素的重要程度和交互作用强度进行探测（图8a），并利用PDP/ICE图分析关键因素对冲突强度变化的非线性作用关系（图8b）。结果表明，对静态布局和动态差异的解释度分别达到74.55%、56.98%，展现出较好的解释能力，同时多种驱动因素之间交互作用显著、关键因素对空间冲突变化的非线性作用关系明显。具体来说：①社会经济因素是决定欧洲“三区”空间冲突分布的主导因素（图8a1），空间冲突值的高低及格局主要受到人为因素的影响。重要程度值排名靠前的因素为城镇化率>人类足迹指数>人口密度>夜间灯光指数>距首都距离>GDP等，各因素之间交互作用明显，而自然地理因素的重要程度和交互作用强度均排名较后。②自然地理因素是导致欧洲近20年“三区”空间冲突值变化的主导因素（图8a2），大气水汽压、纬度、降水量、坡度和温度等自然地理表征因素均呈现较高的重要程度，且各因素之间的交互作用相较于静态布局更为强烈。同时，自然地理因素与夜间灯光指数、人类足迹指数和GDP等社会经济因素的表征指标间交互作用强度也较为显著，表明欧洲“三区”空间冲突的变化是由气候水文等自然因素变化为主导，人—地综合交互作用下的共同过程，但人类活动在此过程中的作用强度不如自然要素显著。③结合图8b2来看，大气水汽压、纬度、坡度、温度和人类足迹指数等因素与欧洲“三区”空间冲突值动态变化均存在非线性关系，各样本的个体预测线呈现相似趋势且与平均水平线基本一致。尽管水汽压、降水量、坡度和温度等自然地理因素重要性较高，但其对冲突值变化的影响预测曲线斜率小、幅度较弱，这表明自然地理因素虽然是决定空间冲突演化的关键，但其对空间格局调整的速度较为缓慢且呈现出一种长期且渐进的影响模式。相比之下，社会经济因素对欧洲“三区”空间冲突静态布局的影响较自然地理因素在动态变化中的作用更显著。静态布局探测结果中诸如城镇化率、人口密度、人类足迹指数等社会经济因素的改变能大幅度地重塑空间冲突的分布格局；然而，动态差异探测中自然地理因素的交互作用尽管较为强烈，但其变化幅度相对较小，尤其是在20年的时间跨度内自然因素的变化速度无法与社会经济变化相提并论。这意味着尽管自然地理因素作为冲突格局演化的重要驱动因素，其影响更多体现在长期的积累和缓慢调整上，而短期内社会经济因素则通过更剧烈的方式影响“三区”空间冲突格局。
图8 欧洲“三区”空间转型冲突演化的驱动因素探测结果

Fig.8 Detection results of driving factors influencing conflict evolution in urban-agricultural-ecological spaces in Europe

2.4 欧洲“三区”空间冲突格局模拟预测

基于时空立方体利用RF模型预测未来2023—2032年欧洲“三区”空间冲突的演化趋势（图9），并模拟空间布局（图10），结果显示模型平均VRMSE值仅为0.009，表现出较高解释与模拟能力。具体来看：①未来10年欧洲“三区”空间冲突整体水平将以2025年为节点呈现“先降后升”的演化过程。2022—2025年冲突水平降幅1.80%至模拟期最低值后，到2032年又将增加1.26%，总体上仍然保持波动式的非线性演化过程特征。模拟期约有74.38%的空间单元冲突值将有不同程度的增加，并且欧洲空间冲突值变化的极差和离散程度将进一步缩小。从各国的模拟图谱看，欧洲各国冲突演化过程具有平稳的趋势，其中爱尔兰、冰岛、挪威和芬兰等北欧国家始终保持在降低的冲突水平，但随着时间的推移有缓慢增加的趋势。②从布局模拟结果看，未来10年欧洲“三区”空间冲突强度将全域性上升，西欧—波德—东欧三大平原、英国中南部和伊比利亚半岛是高冲突值的空间聚集区。值得注意的是，欧洲50°N~60°N之间冲突值的上升尤其剧烈，尤其是东欧大范围平原腹地、高地和垄岗等人口稀少区的空间冲突水平上升明显。③进一步分析模拟期内冲突演化模式，可知未来10年欧洲“三区”空间冲突的高值区与低值区格局并未产生较大变动，欧洲中部仍将长期处于高冲突水平状态。其中，波兰北部、立陶宛、拉脱维亚、白俄罗斯等地区“三区”空间冲突将进一步加强，南欧亚平宁半岛和伊比利亚半岛冲突水平增加的同时将出现多个新兴热点区域，北欧和俄乌边境区域仍将长期处于低冲突水平且有进一步降低趋势。
图9 2023—2032年欧洲“三区”空间转型冲突值模拟结果

Fig.9 Simulation results of conflict values in urban-agricultural-ecological spaces in Europe from 2023 to 2032

图10 2023—2032年欧洲“三区”空间转型冲突布局模拟及时空模式探测结果

Fig.10 Simulation of conflict distribution and spatiotemporal pattern detection in urban-agricultural-ecological spaces in Europe from 2023 to 2032

3 结论与启示

3.1 结论

本文以“三区”国土分类体系为统一参考标尺，基于多源时序数据定量解析欧洲“三区”空间转型及其冲突的时空格局及演化过程，从重要程度—交互强度识别关键驱动因素，并在此基础上利用机器学习和时空立方体模拟了欧洲未来“三区”空间冲突演化趋势。主要结论如下：
①全局性的城镇扩张是欧洲2002—2022年“三区”空间演化的重要特征，农业空间剧烈缩减伴随着单位面积产量的大幅提升，生态空间局部恶化的同时整体呈优化态势，全欧城镇∶农业∶生态空间最终稳定在1.6∶27.7∶70.5的比例区间；与此同时，农业空间—生态空间的大规模相互转换主导着欧洲“三区”空间结构转型进程，全欧农林格局正在进行规模性和系统性的空间布局调整，并在50°N~60°N之间形成一条明显的动态互转密集带。
②欧洲“三区”空间冲突演化的空间分异和时序波动特征明显，近20年间全欧“三区”空间冲突平均水平在0.43~0.45的区间内呈现多轮“升—降—升”的周期性变化趋势，呈现“南北低—中部高”的分布格局。欧洲中部以波德平原为核心形成了高冲突值聚集区，而南北欧冲突水平相对较低，其余地区的冲突状态与演化趋势各有差异，冲突升高与降低现象并存。不同地区“三区”空间冲突演化周期对时间步长具有敏感性，以自然为主导的地区相对于人类活动密集区的冲突演化进程更为缓慢，时间跨度的合理确定对深入挖掘冲突演化特征具有重要作用。
③欧洲“三区”空间冲突格局与过程受到多种驱动因素的综合作用，其中社会经济因素和人类活动强度决定了“三区”空间冲突的静态分布格局，自然地理因素和水文条件的变动主导着欧洲“三区”空间冲突的动态演化过程，大气水汽压、降雨、纬度、坡度、温度等非人为因素正在全局尺度持续、缓慢且小幅度地改变欧洲“三区”空间冲突的演化进程，并将在更大时间跨度下展现出显著驱动作用。
④时空立方体和机器学习模型能够较好地实现“三区”空间冲突非线性演化趋势的动态模拟。2025—2032年欧洲整体“三区”空间冲突极有可能经历一个上升周期，其中欧洲中部高冲突值聚集区有向东欧平原进一步扩张的潜在趋势，很可能在全欧50°N~60°N间形成一条高冲突值延绵带，地理基础环境和水文条件变化将在未来对欧洲“三区”空间冲突演化产生持续且关键的影响。

3.2 启示

①重视气候水文条件变化对“三区”空间结构转型及冲突演化的持续性动态影响，加强国土空间规划对气候变化敏感区的精准判别和弹性管理策略制定。当前，我国“三区”用途管制已将空间治理的重点更加聚焦于城镇、农业与生态三大主导功能空间，相较于城镇空间，农业空间和生态空间对于水汽压、降雨和温度等水文条件变化具有更高的敏感性。尽管永久基本农田和生态保护红线严格限定了未来15~20年的刚性管控布局，但在全球气候变化的大背景下“农—林”格局势必会有较大程度的改变，随之也将引起“三区”空间冲突值的联动性变化。例如，本文发现欧洲在农业与生态空间动态互演的同时，“三区”空间冲突变化最主要受到大气水汽压、降雨量、纬度、坡度大小和温度变化等自然地理因素的影响，人类活动、GDP等人为因素的影响程度有限，即表明当城镇扩张幅度及人类地表改造强度降低之后，自然因素将成为“三区”空间冲突演化的主要动能，而这种全球性、持续性、大范围且非人为主导因素的影响导致难以在一次规划编制、一个时间截面对农业和生态空间的布局配置做出合理安排。同时，第三次全国土地利用调查证实我国近10年2.29亿亩耕地流入生态空间的同时又有2.17亿亩生态空间流入耕地，这也表明我国农业与生态空间的格局仍不稳定。例如，我国农牧交错带、东北寒区、青藏高原寒区、西北干旱半干旱区等地域，未来在永久基本农田中耕地的缩减、生态保护红线内的生态退化极有可能受到气候变化的影响而非人为活动或规划布局的盲目性。这就需要对气候变化敏感地区的“三区”空间规划实施中建立更精细化的空间分类与管理框架，密切跟踪气候、水文条件对农业和生态空间的影响，通过实时数据评估调整规划，避免过于统一的刚性政策约束，并在规划中应留有时间弹性，定期评估并调整空间布局以应对不断变化的自然条件。
②尽快从全局尺度摸清我国“三区”空间冲突的周期性演进规律，顺应现阶段的演化态势，推进“三区”空间冲突的化解与调控工作。目前，我国空间冲突演化的研究仍然集中在局部地区，时间跨度多为5~10年，尚未全面揭示全局性、精细时空尺度下的国土空间冲突演进规律。随着我国进入城镇化后期城镇扩张的动能逐渐减弱，受气候变化周期影响显著的农业与生态空间将在未来“三区”空间冲突的演化中起到更为关键的作用。因此，亟需将当前以城市化地区为主的中微观研究拓展到全域全要素的宏观尺度，从局部走向全局、从时间断面拓展到时序周期的“三区”空间冲突研究变得尤为重要。从欧洲整体的“三区”空间冲突演进过程来看，在约20年内经历了5个周期性波动，虽然每个周期内具体的“三区”空间冲突水平有所差异，但其总体的升—降变化态势却是有序的。因此，准确识别现阶段“三区”空间冲突状态在整个演化周期中所处的阶段，并依据波动周期中未来可能的演进方向进行空间冲突的调控，将是未来我国“三区”空间冲突优化调控的重要基础。此外，欧洲的案例还揭示出，不同区域的空间冲突演化进程对时间的敏感性差异显著。城市和人口密集区的冲突演变可在年际尺度内清晰探测，而以自然和生态为主的地区则需要更长的时间跨度进行监测，气候变化和地理条件的作用在大尺度和长时序下更加显著。目前，我国的国土空间规划编制及动态监测评估仍以行政单元和固定时间为主，这种模式在应对空间冲突时存在局限性。未来在缓解“三区”空间冲突时，应针对不同空间类型的占比和聚集程度，对行政单元进行合理的拆分与重组，建立具有地域特色的弹性空间管理与监测单元。特别是对于农业和生态空间占主体的区域，应以更大时间跨度进行系统布局谋划和动态监测，推动“三区”空间冲突管理向更大尺度、更长时段的综合研判转型，并同时充分考虑空间类型或具体组成地类的空间结构和参数配比差异，确保规划应对措施的可操作性。
③深入开展以“三区”为参考标尺的国土空间转型及冲突的国际比较研究，理性统筹国内演化特性与世界共性演化规律，明确我国在全球演化大趋势下的时空定位。长期以来，我国在国土空间规划领域常借鉴世界其他国家的软性经验，如管理制度和政策框架等，但对空间实体演化的定量测度和系统性分析较为薄弱，软性经验与实体演化规律之间的衔接有待加强。随着气候变化对全球空间要素的动态影响日益加剧，局部的空间冲突与结构转型现象可能在全球范围内具有普遍性特征，因此在更大尺度下对“三区”空间冲突演化开展综合研判显得尤为必要。例如，已有研究指出近20年我国第二级地势阶梯沿胡焕庸线的农业—生态空间动态互演聚集带逐渐形成[33-34]，而本文发现欧洲在50°N~60°N之间也已存在一条明显的农业与生态空间剧烈交叉互演带。对比来看，欧洲南北多山、中部平原的地形地貌特征，使得大西洋水汽在西风带作用下顺畅进入欧洲大陆核心地带，进而加剧了中部平原这一高度城镇化和人口重载区的气候变化影响，导致农业和生态空间的动态演变更加剧烈。相比之下，中国来自太平洋的水汽被胡焕庸线沿线连绵的山脉和高原阻隔难以深入大陆，仅在二三级地势交界区对农业与生态空间产生显著影响，而这条农林互演聚集带上人口密度较低且无重要城市分布，气候变化对其影响相对欧洲中部平原来说要小得多。因此，就“三区”空间布局层面来看，我国在气候变化面前的敏感性远低于欧洲，农业、生态等基础性土地资源因气候变化所带来的负面影响远不如欧洲明显。在全球尤其是西方愈加强调气候适应性规划和关注气候变化外部性研究的时代背景下，我国应理性审视这一趋势，并根据自身地理特征和国情做出选择和取舍。尽管可以借鉴先发国家的空间治理经验，但必须通过解析其空间实体演化特征进行甄别，综合考虑中欧在地理基础、气候条件和空间演化路径上的差异，以避免盲目照搬不适合我国国情的规划经验。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
田俊峰, 王彬燕, 王士君. 土地利用冲突研究的逻辑主线与内容框架[J]. 资源科学, 2023, 45(3):465-479.

DOI

[2]
樊杰, 郭锐. “十四五”时期国土空间治理的科学基础与战略举措[J]. 城市规划学刊, 2021(3):15-20.

[3]
张雷, 刘毅, 杨波. 国家人地关系的国际比较研究[J]. 自然资源学报, 2017, 32(3):353-362.

DOI

[4]
郑必坚. 全球大变局、大考验、大合作与地理学大作为:在首届世界地理大会上的主旨讲演[J]. 世界地理研究, 2023, 32(1):1-4.

DOI

[5]
张尚武, 刘振宇, 王昱菲. “三区三线”统筹划定与国土空间布局优化:难点与方法思考[J]. 城市规划学刊, 2022(2):12-19.

[6]
魏伟, 尹力, 谢波, 等. 国土空间规划背景下黄河流域“三区空间”演化特征及机制[J]. 经济地理, 2022, 42(3):44-55,86.

DOI

[7]
魏伟, 夏俊楠, 洪梦谣, 等. 1980—2018年长江经济带主体功能空间演化研究[J]. 城市规划学刊, 2021(3):28-35.

[8]
魏伟, 尹力. 东北地区“三区空间”格局演化特征及驱动机制[J]. 地理科学, 2023, 43(2):324-336.

DOI

[9]
尹力, 魏伟, 薄立明, 等. 基于主体功能区战略的新疆地区“三区空间”演化解析[J]. 经济地理, 2023, 43(7):52-64.

DOI

[10]
魏伟, 益西才措, 尹力, 等. 西藏自治区国土空间格局演变特征及驱动力分析[J]. 长江流域资源与环境, 2025, 34(3):558-572.

[11]
黄安, 许月卿, 王燕, 等. “三生”空间冲突风险研究的逻辑主线:机制、评估与优化路径[J]. 经济地理, 2024, 44(11):173-183.

DOI

[12]
邹利林, 刘彦随, 王永生. 中国土地利用冲突研究进展[J]. 地理科学进展, 2020, 39(2):298-309.

DOI

[13]
周德, 徐建春, 王莉. 近15年来中国土地利用冲突研究进展与展望[J]. 中国土地科学, 2015, 29(2):21-29.

[14]
周晓艳, 宋亚男. 1982—2015年国际土地利用冲突研究文献计量分析[J]. 城市发展研究, 2017, 24(1):100-108.

[15]
周德, 徐建春, 王莉. 环杭州湾城市群土地利用的空间冲突与复杂性[J]. 地理研究, 2015, 34(9):1630-1642.

DOI

[16]
张潇, 谷人旭. 土地利用冲突的时空格局刻画与多情景模拟研究:以长江三角洲城市群为例[J]. 地理研究, 2022, 41(5):1311-1326.

DOI

[17]
潘方杰, 万庆, 曾菊新, 等. 城镇化进程中湖北省“生产—生活—生态”空间冲突演化及其影响因素[J]. 经济地理, 2023, 43(2):80-92.

DOI

[18]
彭娅, 王娟娟, 王珊珊, 等. 生态安全视角下乌鲁木齐市土地利用冲突时空格局演变分析[J]. 干旱区地理, 2024, 47(1):81-92.

DOI

[19]
Jiang S, Meng J J, Zhu L K, et al. Spatial-temporal pattern of land use conflict in China and its multilevel driving mechanisms[J]. Science of The Total Environment, 2021(801):149697.

[20]
赵旭, 汤峰, 张蓬涛, 等. 基于CLUE-S模型的县域生产—生活—生态空间冲突动态模拟及特征分析[J]. 生态学报, 2019, 39(16):5897-5908.

[21]
李胜鹏, 柳建玲, 林津, 等. 基于土地利用情景的福建省生态经济系统协调度时空演变模拟[J]. 水土保持研究, 2021, 28(1):234-241.

[22]
林志, 李石华, 易邦进, 等. 多情景视角下云南省“三生”空间变化模拟与效应评价[J]. 水土保持学报, 2024, 38(1):220-230.

[23]
唐燕, 范利. 西欧城市更新政策与制度的多元探索[J]. 国际城市规划, 2022, 37(1):9-15.

[24]
Zou L L, Liu Y S, Wang J Y, et al. Land use conflict identification and sustainable development scenario simulation on China's southeast coast[J]. Journal of Cleaner Production, 2019(238):117899.

[25]
张娜. 景观生态学[M]. 北京: 科学出版社, 2014.

[26]
ESRI Inc. How Create Space Time Cube works[DB/OL]. https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/latest/tool-reference/space-time-pattern-mining/learnmorecreatecube.htm, 2023-05-06.

[27]
Inglis A, Parnell A, Hurley C. Vivid:An R package for variable importance and variable interactions displays for machine learning models[J]. The R Journal, 2023, 15(2):344-361.

[28]
Friedl M A, Sulla-Menashe D. MODIS/Terra,Aqua Land Cover Type Yearly L3 Global 500m SIN Grid V061[DB/OL]. NASA EOSDIS Land Processes Distributed Active Archive Center,https://doi.org/10.5067/MODIS/MCD12Q1.061,2022-12-30.

[29]
Mu H W, Li X C, Wen Y N, et al. A global record of annual terrestrial human footprint dataset from 2000 to 2018[J]. Scientific Data, 2022(9):176.

[30]
Kummu M, Taka M, Guillaume J. H.A. Gridded global datasets for gross domestic product and human development index over 1990—2015[J]. Scientific Data, 2018(5):180004.

[31]
尹力, 魏伟, 李泓锐, 等. 1976—2021年日本国土空间格局演化特征及趋势[J]. 地理学报, 2025, 80(2):324-344.

DOI

[32]
尹力, 魏伟, 李泓锐, 等. 非洲地域功能空间演变的时空分异与驱动机制——基于时序遥感数据和可解释机器学习分析[J]. 地理科学进展, 2025, 44(3):594-613.

DOI

[33]
尹力, 魏伟, 李泓锐, 等. 2000—2020年中国农业空间演变特征、区域差异及其影响因素[J]. 地理研究, 2024, 43(5):1225-1246.

DOI

[34]
王静, 曹卫星, 刘晶晶, 等. 泛“胡焕庸线”过渡带的地学认知与国土空间开发利用保护策略建构[J]. 经济地理, 2022, 42(3):22-32.

DOI

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