Transformer-GeoShapley 与 XGBoost-GeoShapley：原理、数据需求、分析流程与生态空间治理应用详解

在区域空间治理领域，准确解析生态系统服务（ES）间的权衡与协同关系、或城市热环境跨区域传导机制，是制定科学规划的核心前提。传统统计模型难以同时处理长距离空间依赖、复杂非线性交互及地理可解释性需求。可解释人工智能（XAI）的地理扩展------GeoShapley------为解决这一挑战提供了统一框架。

本文以两篇2025--2026年最新高水平研究为依据，对Transformer-GeoShapley （油畅等，2026，《生态学报》）与XGBoost-GeoShapley（陈少枫等，2025，《北京林业大学学报》）进行系统对比，详细阐述两者原理、数据需求、分析流程、输出结果及解读方式，为研究者与规划实践者提供精准方法选择指南。

GeoShapley 的共同基础

GeoShapley 是 Shapley 值理论（Shapley, 1953）的地理增强版本，由 Li 等（2023）提出。它将地理坐标（X, Y）视为一个统一的"空间特征"，避免传统 SHAP 将经纬度割裂处理导致的空间信息丢失。核心公式为：

二、Transformer-GeoShapley：原理、数据、流程与输出

1. 原理详解

Transformer（Vaswani et al., 2017）基于多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding），本质是序列到序列的深度学习架构。在空间建模中：

编码器：将 NES 栅格序列转换为高维嵌入，捕捉全局空间依赖（任意两网格间的长距离交互）。
解码器：通过交叉注意力学习 NES 对 CES 的条件影响。
位置编码：显式注入经纬度信息，使模型感知"空间邻近性"和"全局格局"。
GeoShapley 后处理：在 Transformer 输出基础上，计算每个网格上某类 CES 对各 NES 的边际贡献，实现"黑箱"深度学习的地理可解释性。

该架构特别擅长拟合极端非线性与长程依赖，例如上游水源涵养对下游文化精神的跨区域影响，或 NDVI 在特定阈值区间的突变效应。

2. 数据需求

输入：1 km 分辨率标准化栅格数据集，包括 6 类自然生态系统服务（NES：产水供给、水源涵养、生境质量、土壤保持、固碳、粮食生产，由 InVEST 模型量化）和 4 类文化生态系统服务（CES：娱乐休闲、美学景观、精神文化、教育科研，由 SolVES 模型结合居民问卷与环境因子生成），共 12 类单项服务 + 2 类总服务（总 NES、总 CES）。
规模：江西省全域 >16 万网格，大样本（数万至数十万样本点）。
辅助：居民感知结构方程模型（SEM）结果作为互证，但 Transformer 本身仅需客观栅格数据。
预处理：Z-score 标准化、栅格对齐，Python 3.9 + PyTorch 环境。

3. 分析流程（6 步）

数据标准化与数据集构建（含位置编码）。
Transformer 模型训练：编码器 6 层、特征维度 256，MSE 损失，Adam 优化器，学习率 0.001，批量 32，早停防止过拟合。
预测 CES（或总 CES）基于 NES。
GeoShapley 计算：每网格、每服务对的 SHAP 值（正/负表示协同/权衡）。
空间可视化：ArcGIS 生成 SHAP 热力图、权衡-协同格局图。
与 SEM 结果交叉验证，识别空间分异规律。

4. 输出结果与分析解读

核心输出 ：网格级 SHAP 值矩阵（图 8）、权衡-协同空间分布图。
- 正 SHAP（0.36--0.54）：北部鄱阳湖生态-文化复合区（水源涵养与休闲协同、生境质量与美学协同）。
- 负 SHAP：南部农业主导区（高娱乐需求与粮食生产权衡）。
解读：通过 SHAP 空间分异，直接支撑"分区管控 + 景观优化"策略；与居民感知路径互证，形成"生态供给--社会赋能--协同治理"完整框架。精度与机制洞察均优于传统线性或树模型。

三、XGBoost-GeoShapley：原理、数据、流程与输出

1. 原理详解

XGBoost（Chen & Guestrin, 2016）是梯度提升决策树（GBDT）的优化实现，通过逐棵树拟合残差、最小化二阶泰勒展开损失，实现高效非线性建模。

树分裂：基于信息增益自动选择最优分裂特征与阈值。
正则化：防止过拟合（min_child_weight、gamma 等）。
GeoShapley 后处理：在 XGBoost 预测基础上，计算每个样本（栅格）的局部贡献，并将（X,Y）作为统一地理特征处理，输出边际效应（某特征从低到高变化时的贡献变化）、交互效应（两特征协同放大）及空间贡献图。

该方法特别适合表格型空间数据，解释性强、训练快，是阻力面构建的理想选择。

2. 数据需求

输入：栅格特征集，包括 NDVI、NDBI、LUCC（9 类土地利用）、DEM、Slope、道路距离（RD），以及地理坐标（X,Y）。目标变量为标准化地表温度（LST，由 Landsat 8 反演）。
规模：厦漳泉都市圈，中等样本量（数千至数万网格）。
预处理：Spearman 相关性筛选、极差标准化、ArcGIS 统一投影。
无须：大量样本或 GPU；CPU 即可完成。

3. 分析流程（5 步）

Spearman 相关筛选 + 数据预处理。
XGBoost 回归训练：R²=88.7%，MAE=0.856，RMSE=1.17；超参数：树深 26、学习率 0.1、子采样 0.85。
GeoShapley 计算：特征平均贡献排序 + 边际效应曲线 + 交互效应图。
阻力面构建：基于 GeoShapley 贡献与土地降温率，生成冷/热岛专用阻力面（1--1001 等级）。
嵌入电路理论（Linkage Mapper）：识别廊道、夹点、障碍点、中心性。

4. 输出结果与分析解读

核心输出 ：
- 特征贡献排序图（X 坐标最高 → 东西梯度主导热岛格局）。
- 边际效应图（NDVI >0.9 时贡献递减；Slope <3° 时递增）。
- 交互效应图（NDBI × LUCC 贡献 1.61，建成区扩张放大热效应）。
- 最终应用：43 条热岛廊道（412.99 km）、85 条冷岛廊道（1693.08 km）；热岛整改区 1067.25 km²（4.4%）、冷岛保护区 7980.71 km²（32.9%）。
解读：直接生成"一带三轴三核多片"交互格局与"纵向阻断 + 横向疏导"治理框架；网络结构指标（α、β、γ）显著优于传统方法。

四、对比总结表（扩展版）

维度	Transformer-GeoShapley	XGBoost-GeoShapley
原理核心	自注意力 + 位置编码（全局空间依赖）	梯度提升树 + 二阶泰勒损失（高效残差拟合）
数据类型	多服务栅格序列（NES→CES 映射）	表格特征 + LST 目标（阻力因子→温度预测）
样本规模	大（>10 万网格）	中小（数千网格）
空间捕捉	原生全局长距离	需 GeoShapley 增强
计算资源	GPU 推荐，训练较长	CPU 秒级
典型输出	服务间 SHAP 权衡-协同空间图	阻力因子贡献排序、边际/交互效应图、阻力面
最佳场景	大尺度复杂 ES 耦合（全省生态-文化协同）	中小尺度阻力面与网络构建（都市圈热环境）

五、实践启示与方法选择框架

选择 Transformer-GeoShapley：当研究区面积 >10 万 km²、需捕捉跨区域长程交互、追求最高预测精度时（例如全国或省级生态系统服务耦合）。
选择 XGBoost-GeoShapley：当需快速构建阻力面、计算资源有限、或需向管理者直观解释"哪个因子贡献最大"时（例如都市圈热岛廊道规划）。
混合策略（推荐）：先用 XGBoost-GeoShapley 快速筛选主导因子与阈值，再用 Transformer-GeoShapley 精细建模与空间可视化，实现效率与深度的平衡。

两篇研究共同证明：GeoShapley 使深度学习与传统机器学习均实现"可解释 + 地理敏感"，为国土空间规划、生态保护与气候适应性治理提供了从"定量评估"到"精准干预"的技术路径。

参考文献

油畅, 刘雯姝, 郭泺. 文化与自然生态系统服务的空间模式融入区域空间治理的研究[J]. 生态学报, 2026, 46(14).
陈少枫, 翁飞帆, 邱羽薇, 等. 都市圈冷热岛空间网络构建与优化------可解释机器学习与电路理论的融合[J]. 北京林业大学学报, 2025, 47(7): 152-166.

（全文完）