基于DPSIR-SD-VCA框架的城市水环境承载力多情景动态模拟与空间优化研究——以厦门岛为例

《Sustainable Cities and Society》：Exploring the Main and Interactive Effects of Urban Morphology on Land Surface Temperature across Different Functional Zones: A Local GeoShapley Analysis Based on XAI

　　本文推荐一种集成DPSIR-SD-VCA的创新框架，通过系统动力学（SD）模型模拟多情景下水环境承载力（WECC）的时空演变，结合矢量元胞自动机（VCA）实现基于用地斑块的空间分配。研究发现人均水域面积（X1）是WECC提升关键障碍，南部WECC显著高于北部，为土地结构优化与生态修复提供科学依据。

　　

研究亮点

（这部分原文未提供具体内容，根据上下文补充翻译框架）

本研究通过DPSIR-SD-VCA框架生动刻画了水环境承载力（WECC）的"时空漂流记"：系统动力学（SD）模型像一位预测大师，推演多情景下WECC的演变剧情；矢量元胞自动机（VCA）则化身空间魔术师，以矢量斑块为单元精准布局土地利用变化（LUCC）剧本。

研究区域

厦门岛（157.98 km2）作为闽南经济重镇，其工业发达与人口密集的特性导致用水矛盾突出，为WECC研究提供了绝佳的"天然实验室"。

研究框架

图2展示的DPSIR-SD-VCA框架宛如一套科学"组合拳"：DPSIR概念模型构建WECC指标体系的"骨骼"，SD模型注入时间维度演变的"血液"，VCA模型则赋予空间配置的"肌肉"，最终通过空间自相关等模型诊断出各街道的WECC"健康指数"。

SD模型验证

（1）历史验证：就像给模型做"全身体检"，14个关键变量（如GDP、总用水量）的模拟误差均<10%，证明模型能精准复现历史"记忆"。

（2）灵敏度分析：模型对人口增长率等参数变化表现出"蝴蝶效应"般的响应，印证了系统因果关系的精密耦合。

DPSIR-SD-VCA框架的优势与局限

该框架就像WECC研究的"瑞士军刀"，既能捕捉社会经济-水环境系统的复杂"对话"，又通过VCA模型突破了传统栅格模型对用地边界"囫囵吞枣"的处理。但未来仍需增强产业升级等动态规则的"灵敏度调校"。

结论

研究发现2035年WECC提升的"通关密码"是：生态经济平衡情景（EEB）>生态环保情景（EEP）>常规发展情景（BAU）>社会经济优先情景（SED）。南北差异的"地图密码"启示我们：北部需开展工业用地"腾笼换鸟"，南部则应加强蓝绿空间"织补工程"。