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近日，我院尹上岗副教授以第一作者兼通讯作者在Sustainable Cities and Society期刊上发表了题为“Measuring the impact of technological innovation on urban resilience through explainable machine learning: A case study of the Yangtze River Delta region, China（通过可解释机器学习衡量技术创新对城市韧性的影响：以中国长三角地区为例）”的研究论文。Sustainable Cities and Society是城市可持续发展领域的顶级期刊（中科院1区TOP，IF=10.5）。我院盛大游戏平台APP下载史柔柔、吴楠楠、杨俊为论文共同作者，浙江师范大学为论文唯一完成单位。

研究认为，科技创新是区域和城市发展的核心动力，对城市韧性具有复杂的非线性效应。文章以长三角为研究区，从经济、社会、生态和基础设施4个维度构建城市韧性综合评价体系，揭示2010-2022年城市韧性的时空演化特征，并运用XGBoost-SHAP模型探究科技创新水平对城市韧性的影响。研究发现：长三角城市韧性均值由2010年的0.3010上升至2022年的0.4882，城市韧性在空间上呈现出“东高西低”“中部高南北低”的分局态势，高值区分布在省会城市和江苏南部，低值区集聚在安徽北部和西部。分维度来看，经济韧性和基础设施韧性呈快速提升趋势，社会韧性和生态韧性增长较慢。科技创新对城市韧性贡献率达到47.18%，是影响城市韧性提升最大的因素。当科技创新水平超过20后，其对城市韧性具有显著的正向促进作用，而当科技创新水平达到50时出现负向阈值效应。科技创新在不同社会经济背景下对城市韧性的影响效应存在显著差异。研究结果证明了科技创新和城市之间错综复杂的非线性关系，强调了技术创新和治理能力在促进城市韧性提升和实现更精确的管理决策方面的关键作用。

图1  论文研究框架

图2  SHAP特征摘要图

本研究得到了国家自然科学基金项目（42301231）、教育部人文社会科学研究项目（23YJCZH282）、浙江省自然科学基金项目（ZCLQ24D0101）、浙江省哲学社会科学规划项目（25NDJC056YBMS）和金华市公益性技术应用项目（2023-4-029）的资助。