近日，我校电子信息与计算机工程系教师黄孝斌在城市综合生态分区识别与归因分析领域取得重要突破。其最新学术论文《Identification and Attribution Analysis of Integrated Ecological Zones Based on the XGBoost-SHAP Model: A Case Study of Chengdu, China》在国际权威期刊《Ecological Indicators》（环境科学与生态学领域一区TOP期刊，IF=7.4）正式发表。

随着城市化进程加快，区域生态系统管理面临复杂挑战。针对这一问题，研究团队创新性提出融合多源数据的XGBoost-SHAP算法，构建了以生态系统服务价值与景观生态风险为核心指标的城市生态分区识别和驱动因子归因分析方法。该成果为城市空间管理、生态修复与智慧城市建设等领域提供了新的科学工具和理论依据。

本研究以成都市为例，通过时空数据挖掘与机器学习深度融合，揭示了近年来城市生态用地动态变化及主导驱动因子的空间分异特征，明确了自然与人为因素在生态分区中的作用。相关成果可为区域生态修复、智慧城市建设等提供科学参考，为政府和管理部门的科学决策、生态保护和空间治理提供理论支撑与技术储备，助力推动区域生态环境的高质量发展。

本项成果的取得，充分体现了我校在时空数据挖掘与人工智能等前沿技术深度融合、协同创新方面的能力与担当，积极服务国家重大战略、支撑区域经济社会发展，对生态文明建设和新型城镇化具有积极意义。

本论文由我校教师黄孝斌担任第一作者，博士导师刘小生教授（江西理工大学）与陈优良教授共同担任通讯作者。研究工作得到了国家自然科学基金（42171437、42261072）、江西省水生态保护重点实验室（2023SSY02031）、江西省自然科学基金重点项目（20232ACB203025）及乐山市科技局基础研究项目（24YYJC0004）的共同资助，并获得江西理工大学超算平台的技术支持。

论文引用：

Xiaobin Huang, Xiaosheng Liu, Yuanhang Jin, Xue Gao, Youliang Chen. Identification and attribution analysis of integrated ecological zones based on the XGBoost-SHAP model: A case study of Chengdu, China[J]. Ecological Indicators, 2025, 177: 113787. 

DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2025.113787