基于优化地理探测器的生态环境质量驱动力分析

[目的]克服生态环境质量(EQI)演化驱动因子在离散化过程中的随机性和主观性,优化传统地理探测器。[方法]利用相等间隔法、分位数法、自然断点法、几何间隔法和标准差法5种离散方法,对重庆市22项EQI演化驱动因子进行离散化,并结合地理探测器确定各因子的合理离散法与分类数,从而探究各驱动因子的驱动力大小和各驱动因子间交互模式。[结果](1)2005—2020年重庆市EQI处于I、Ⅲ和Ⅳ级的区县数量占比减少0.211,处于Ⅱ和V级的区县数量占比上升0.211,总体呈下降趋势,在空间上呈由西北向东南走向的梯度分布特征。(2)研究中各离散方法适用性排序为:自然断点法>几何间隔法>分位数法>相等间隔法>标准差法。不同因子适用的离散方法各异,应根据因子数据特征择优选取离散方法。(3)识别出影响重庆市EQI演化的关键驱动因子4个(0.37~0.49),主要驱动因子13个(0.14~0.33)、次要驱动因子4个(0.05~0.13)和其他因子1个(0.04),各驱动因子间交互作用均为双重增强或非线性增强。[结论]合理的离散化可以一定程度上克服连续数据离散化过程中的随机性和主观性,从而优化重庆市EQI演化驱动力探测结果。

地理探测器方法下长江经济带(江苏段)土地城镇化时空演变及驱动因子分析

定量分析土地城镇化时空演变驱动力可为城市可持续发展提供科学依据。本文将对地观测数据与人口、经济数据相结合,以长江经济带(江苏段)沿江8市为例,基于2000—2020年5期Landsat影像、夜间灯光影像、年末人口总数和GDP,采用GeDetector对其近20年间空间、人口及经济维度的演化及多尺度分化的进程进行探讨,分析土地城镇化时空演变规律及驱动因子。研究结果表明:(1)城镇化过程直接驱动地表类型的变化,且人口数量和GDP总量能够作为城镇化过程强度的定量指标;(2)夜间灯光(NTL)数据耦合人口或经济统计数据能够较好解释区域城镇化过程中的时空差异;(3)长江经济带(江苏段)沿江8市城镇化过程经历了由数量向质量的转变。研究结果为引导城镇建设用地合理配置提供科学依据,为城市可持续发展提供决策参考。

基于RUSLE模型和地理探测器的鄂西南土壤侵蚀脆弱性评价

[目的]水土流失是鄂西南突出的生态问题,合理评估该区域的土壤侵蚀脆弱性,并探究其驱动机制是采取有效水土保持措施的前提。[方法]从人地耦合系统视角分析自然和社会经济因素对鄂西南土壤侵蚀的影响,从暴露度、敏感性和适应能力3个方面构建了鄂西南土壤侵蚀脆弱性评价指标体系,并采用综合赋权法确定指标权重。[结果](1)2010—2020年鄂西南土壤侵蚀脆弱性总体上呈现先降低后升高的趋势,强烈及以上强度的土壤侵蚀脆弱性呈现零星的碎片化分布格局,且主要集中在鄂西南的中南部和东部宜昌市辖区的西部地区;(2)研究区敏感性最高的区域集中在海拔800~1500 m,敏感性在坡度25°~35°最大,并呈现出向两侧递减的趋势,当坡度>15°时,较高及以上敏感性面积急剧增加;(3)较高及以上土壤侵蚀脆弱性高于土壤侵蚀强度,较低及以下土壤侵蚀脆弱性低于土壤侵蚀强度,土壤侵蚀脆弱性与土壤侵蚀强度存在协同变化趋势;(4)土壤侵蚀脆弱性的分布格局是多因素协同作用造成的,地理探测器的分析表明坡度、植被覆盖度、教育质量和城镇化率对土壤侵蚀脆弱性的解释力较强。[结论]未来需要高度重视对坡度>15°地区植被覆盖的保护,并通过提高当地的教育质量,加强水土保持的宣传力度,提升当地居民的水土保持意识。

基于地理探测器的甘肃农牧交错带土地利用时空演化及其驱动机制

基于RS、GIS以及地理探测器,结合社会经济统计资料,对甘肃农牧交错带2000—2020年土地利用结构、动态度、利用程度和地类转移进行分析,并探究土地利用变化在不同时期的驱动因素。结果表明:(1)2000—2020年,甘肃农牧交错带以耕地、林地和草地为主要用地类型,三者占比超过95%,土地利用结构差异度均小于0.01、结构总体趋于稳定,全域土地利用动态度总体呈先增加后放缓的趋势;(2)耕地、林地和草地的转化占研究区总体变化面积的96%以上,各地类间转换活跃,LUCC较集中分布于陇中黄土丘陵区和陇东黄土高原沟壑区;(3)在长时序土地利用变化情景下,地理探测器具有较好的适用性,甘肃农牧交错带土地利用变化在不同时段驱动因子相异,其变化受社会经济因素和自然地理因素共同作用驱动(前者对土地利用变化解释度更强),各因子间交互作用均表现为双因子增强或非线性增强效应,双因子交互对土地利用变化的解释度强于单因子解释度。

基于地理探测器的区级城市扩张驱动因子研究——以昆明市呈贡区为例

探索城市扩张的驱动因子及其相互作用机制对于城市合理规划具有重要作用。现有研究多数从大范围的宏观视角刻画城市扩张特征及其驱动机制,难以满足城市扩张过程的精细化表达需求。为此,提出了一种基于区级小范围城市扩张驱动因子及其机制的探测方法以解决上述问题。首先,利用多阶邻接度指数(Multi-order Adjacency Index,MAI)精细刻画城市景观扩张特征;然后,利用地理探测器(Geodetector)建立MAI与驱动因子的空间异质性关联模型;最后,利用上述模型探测城市景观扩张的驱动因子及其交互作用机制。以昆明市呈贡区为例,试验结果表明:1)呈贡区城市化发展具有显著的时空异质性,在城市扩张的高速和放缓时期都表现出,以道路建设为主地形坡度为辅的主要驱动机制。2)在小范围城市扩张中,多种驱动因子交互作用影响较为明显。研究为小范围城市扩张过程的精细化刻画及其驱动机制探索提供了借鉴。

基于地理探测器模型的福建省耕地土壤有机碳影响因素研究

【目的】探明福建省耕地土壤有机碳(Soil organic carbon, SOC)的空间分布及其影响因素。【方法】基于福建省3万多个耕地土壤调查样点数据,利用皮尔逊相关系数、随机森林模型计算SOC影响因素的重要性,并通过地理探测器模型分析影响全省耕地土壤有机碳空间分布的因素。【结果】2008年福建省耕地土壤有机碳样点数据的范围在0.12~67.28 g·kg^(-1),呈现东南部沿海低、西部和中部高的空间格局。3种模型中地理探测器模型的分析结果最全面和客观。地理探测器模型的因子探测器结果表明气候相关因素是福建省耕地土壤有机碳含量空间分异性的主要影响因子,各影响因子按解释程度前六名分别为:年降水量(0.168 5)>年均温(0.167 7)>海拔(0.149 9)>气候类型(0.135 9)>土壤类型(0.082 4)>地貌类型(0.073 1)。通过交互探测器进一步发现年降水量与年均温的交互作用对SOC空间分异的解释程度最大(0.194 1),其次为年降水量与土壤类型(0.192 3)、年降水量与耕地利用类型(0.191 8)。【结论】强烈的因子交互作用表明,福建省耕地土壤有机碳含量空间分异性是由多种因子共同作用影响而非单一因子决定,对SOC进行研究需要考虑其复杂的空间分异特征。本研究可为提高耕地土壤的空间使用效率、合理布局农业生产提供科学依据。

基于地理探测器和随机森林模型的区域景观游憩服务潜在供应评估方法研究——以亚热带湿润淮阳低山景观区为例

游憩服务(RS)是自然对人类的贡献(NCP)之一,也是区域尺度下主要的人类需求,由于其具有无形、主观、非物质等特点,量化RS一直是当前研究的难点与热点。既往研究的评估方法依赖于利益相关者的认知,缺乏通用性,并多为对各类土地类型或植被的RS潜在供应能力进行“一刀切”式直接赋值,鲜有考虑地域特征。研究旨在探究景观特征及其要素如何影响RS供给,从而提出一种因地制宜的RS潜在供应量客观评估方法。以“亚热带湿润淮阳低山景观区”为例,首先将风景资源点分为5类,利用核密度分析量化各类RS实际供应;然后利用地理探测器分类评估景观特征的RS贡献度;再基于随机森林模型对景观特征要素与RS潜在供应能力进行关联量化分析;最后测算出各景观类型的RS潜在供应量。研究结果表明:(1)不同景观特征的RS贡献度具有差异,不同景观特征要素具备不同的RS潜在供应能力;(2)景观特征的RS贡献度和景观特征要素的RS潜在供应能力在不同地理气候条件下具有空间分异特征,应当因地制宜进行评估;(3)景观特征的贡献度和景观特征要素的RS潜在供应能力取决于RS的类型,在评估RS潜在供应量时,应对RS进行分类探讨;(4)由于景观类型是景观特征要素的聚类簇,基于景观类型测算RS潜在供应量可以反映出若干景观特征要素RS潜在供应能力的协同性。强调了景观特征及其要素在RS评估方面的关键作用,所提出的量化方法突破了主观性的局限,具有客观优势,最终可为全域旅游规划和风景资源点建设选址提供参考。

基于多参数优化地理探测器的山洪灾害驱动力分析及风险评价

【目的】大同市地处黄土高原东北边缘,区域内频繁的地下开采活动加剧了山洪灾害,严重威胁人民生命财产安全。为揭示该区域山洪灾害主要驱动力及对其进行风险性评价,【方法】基于大同市山洪灾害调查评价项目成果数据,采用多尺度网格进行采样,并组合参数最优地理探测器对连续型驱动因子进行最优离散化处理,探测分析山洪灾害驱动因子解释力和各驱动因子分级的平均危险度,最后基于所得解释力和危险度进行定量风险性评价。【结果】结果表明:降雨是诱发山洪灾害的首要因素(q=0.088 8),人类活动次之(q=0.061 8),地表环境最弱(q=0.022 7);在所选降雨指标中,6 h强降雨对大同市山洪灾害发生有平均最强解释力(q=0.141 2),可在进一步山洪灾害临界雨量研究中予以考虑;大同市山洪灾害危险水平较高,中高危险区面积占比超3/5,高危险区灾害点密度达0.038 5个/km^(2)。【结论】网格尺度和离散方式的优化选择均可有效提高地理探测器分析结果解释力;短历时(<6 h)强降雨若降雨不能持续,对山洪灾害的诱发力度大打折扣;整体来看大同市山洪灾害危险水平较高,且主要集中分布在易损性水平较低区域。研究结果可为定量进行山洪灾害风险性评价提供参考,为大同市山洪灾害防治区划提供一定的科学依据。

基于地理探测器的张承地区表层土壤湿度变化的驱动因素分析

河北张家口、承德地区(以下简称“张承地区”)作为京津冀地区的生态屏障、重要的水源保护地和风沙阻隔区,近年来开展了一系列生态治理工程。土壤湿度作为综合反映气候、植被覆盖、土壤性质的重要指标,在大气水—地表水—地下水的循环中至关重要。但张承地区地处半干旱区,水资源相对匮乏,且现有研究忽视了对其土壤湿度空间变化特征及驱动因素的分析。研究以中等分辨率成像光谱仪数据、全球陆地数据同化系统数据集等为基础,基于温度-植被干旱指数模型反演并分析张承地区2001—2021年土壤湿度及时空变化特征,利用地理探测器方法分析8个驱动因子对张承地区土壤湿度时空异质性的解释力。结果表明:(1)2001—2021年张承地区的土壤湿度呈现波动上升趋势,土壤湿度分布为东部高,西部低,张家口低于承德;空间上,研究区83.09%区域的土壤湿度呈现逐年上升的趋势;(2)研究区土壤湿度的驱动因素解释力大小排序为:归一化植被指数>土壤类型>年均降水>土地利用类型>坡度>高程>年均气温>坡向,其中归一化植被指数和土壤类型的解释力均高于30%,为主导驱动因素;(3)在交互作用分析中,多因子共同作用的影响大于单因子作用,归一化植被指数与高程的交互影响作用最强。研究结果对于张承地区水资源的高效利用及生态环境保护具有重要的参考作用。

基于地理探测器的汀江流域福建段植被覆盖时空变化及驱动力分析

[目的]科学评估南方红壤侵蚀区汀江流域植被覆盖的时空变化特征及其驱动力,揭示影响植被覆盖空间分异驱动因子的作用强度和交互作用机制,为汀江流域的生态系统的修复和水土流失的综合治理提供科学依据。[方法]基于2000—2020年20 a间月尺度MOD13Q1(250 m)数据集,采用一元线性回归方法和皮尔逊相关分析方法探究植被NDVI与时间之间的关系,综合温度、降水量和海拔等自然因子及人为因子,利用地理探测器模型分析流域内植被NDVI时空变化特征及其驱动力强度。[结果](1)时间上,2000—2020年汀江流域植被覆盖度呈现出波动上升的趋势,增长率为7.11%,上升平均速度为0.002 2/a,表明该区域的生态环境正稳定持续改善中。(2)空间上,整体上以中高和高覆盖度为主,呈现出明显各区县中部低于四周区域的空间分布格局,具有显著的地域性差异,NDVI改善区域面积为86.33%,远大于退化面积区域。(3)驱动因子探测结果:降水量>海拔>温度>GDP>人口密度>土地利用类型>植被类型>坡度>土壤类型。[结论]汀江流域植被覆盖度时空变化受自然因子和人为因子双重影响,降水量因子解释力为0.705,是影响研究区植被覆盖度变化的主要驱动因子,海拔、温度和GDP等为次要驱动因子,解释力均为0.58以上。各因子之间的交互作用(q)较于单因子表现出了更高的解释力,为双因子之间主要表现为增强和非线性增强效应的复杂关系。

基于地理探测器的柯柯牙工程区土壤水分变化特征及驱动力分析

土壤水分作为连接陆地、大气水热交换的重要载体,影响着西北干旱区土壤-植被-大气系统的水分循环。柯柯牙绿化生态工程的实施对当地的产业结构、下垫面类型均产生了明显的影响。研究柯柯牙工程对土壤水分的影响可为山水林田湖草沙工程的实施提供相关的理论依据。以2000—2020年土壤水分数据作为数据源,首先应用趋势分析与突变分析了柯柯牙土壤水分的时序变化与突变年份研究,在此基础上应用莫兰指数对土壤水分的空间依赖性进行了研究,最后通过地理探测器的因子探测、交互探测和风险区探测揭示了柯柯牙土壤水分的驱动因子。结果表明:柯柯牙多年土壤水分呈现较为明显的上升趋势且呈现出正态分布的季节性变化。土壤水分对于中雨的响应程度是大于小雨事件发生时。地区生产总值(gross domestic product,GDP)对于土壤水分影响程度最强,城镇化率最弱。区域内双因子交互作用对于土壤水分影响程度是强于单因子的。

基于统计方法耦合地理探测器的地质灾害易发性评价——以吕梁山区为例

[目的]以山西省吕梁市吕梁山区的离石、石楼、柳林三区(县)为例研究高精度地质灾害易发性评价模型,为该地区区域规划提供辅助决策支持。[方法]基于地理信息系统,以区域内525个历史灾害点及500个非灾害点为样本,选取19个地灾影响因素,应用地理探测器(geographic detectors,GD)判断各因素的相对重要性,在JupyterNotebook平台展开相关性检验并筛选指标因子,以信息量模型(information method,IM)为基础,利用灾害点计算其所提供的信息量的同时结合非灾害点提供信息量得到指标因子改进信息量模型(improved information method,IIM),并借助地理探测器空间分异性q值计算权重。利用综合确定性系数法(certainty factor,CF)分别建立GD-IIM,GD-IM,GD-CF,IM,CF,IIM共6大评价体系,采用自然断点分类法将研究区易发性依次划分为5,4,3个等级,以种子细胞面积指数(seed cell area index,SCAI)验证其分区结果准确性,采用ROC曲线对比模型结果精确度。[结果]经SCAI检验将各模型分为极低、低、高、极高4个等级,满足合理性要求,GD-IIM模型的灾易发性评价成功率、预测率分别为90.5%,85.5%,精度较高。[结论]双变量统计方法耦合地理探测器在构建研究区的易发性评价预测模型中表现出较为准确的结果。考虑非灾害点信息量进行模型构建比IM单一考虑灾害点信息量模型精度有所提升,适宜研究区的模型构建。

基于空间统计分析和地理探测器的中国海洋文化遗产空间区划

海洋文化遗产是海洋文明的重要载体,也是海洋资源的重要组成部分,然而目前中国海洋空间规划中存在对海洋文化遗产资源认识不足的问题。文章借助ArcGIS空间统计和分析工具探析沿海11省市海洋文化遗产时空格局;并在此基础上构建影响因素指标体系,利用地理探测器对各指标因子权重进行量化。结果表明:1)山东半岛、长三角、海峡西岸地区海洋文化遗产分布的集聚特征显著。2)不同历史时期,海洋文化遗产分布具有明显的空间异质性。3)整体上,自然环境是影响海洋文遗产时空分布的主要因素;以秦岭-淮河一线为界,南部沿海地区遗产分布仍以自然环境影响最大,北部沿海地区遗产分布以经济因素影响最大。通过地理相关分析和综合指数聚类最终确定环渤海、长三角、海峡西岸、岭南海洋文化遗产区4个一级区和12个二级区。该区划方案与中国海洋文化的地域分异特征基本吻合,表明空间统计分析和地理探测器可为海洋文化遗产空间区划提供技术支撑。

基于地理探测器和GIS的云南省传统村落空间分布格局及其影响因素研究

以云南省777个传统村落为研究对象,使用Arc GIS10.7工具,综合采用空间自相关、最邻近指数、标准差椭圆、核密度分析和地理探测器等多种方法,从自然、社会和文化三大维度探析云南省传统村落的空间分布特征及其影响因素.结果表明:(1)云南省传统村落空间分布上整体呈现出“滇西密、滇东疏、西北密、东北疏、东南密、西南疏”的分布格局.(2)云南省传统村落空间分布具有显著的指向性和集聚性,全省整体呈现出“三核状”分布格局,表现为集聚与分散相结合的分布形态.其中整体及局部指向性均为“西北至东南指向”.空间分布集聚性上,高密度区主要分布于红河哈尼族彝族自治州(滇南)、保山市(滇西)、大理白族自治州和丽江市(滇西北).(3)自然、人文、社会和政策导向等因素的相互耦合作用形成了云南省传统村落的空间分布特征.水资源储量、人均GDP、道路通车里程、少数民族占比与文化多样性指数等是主要的影响因素.

基于参数最优地理探测器的粤东北耕地非农化特征与影响因素研究

[目的]探究粤东北丘陵山区耕地非农化格局及影响机制,为该地区防治耕地非农化提供理论指导。[方法]以粤东北为例,基于该地区1990,2000,2010和2020年4期土地利用影像提取非农化信息,运用空间自相关分析和参数最优地理探测器等方法探究耕地非农化时空分布特征与影响因素。[结果]①1990-2020年,粤东北耕地非农化呈“平稳发展到骤降”的变化趋势,累计非农化面积2.29×105 hm^(2),非农化率25.31%,林地和建设用地是主要的非农化类型。②垂直方向上,海拔1000 m以上和坡度25°~35°的耕地更容易非农化;水平方向上,与建设用地距离50 m以内和与河流距离1000~1500 m的耕地更容易非农化。③粤东北耕地非农化存在显著的正向集聚,全局莫兰指数由0.371逐渐下降至0.255,“高-高”聚类和“低-低”聚类的变化主导着耕地非农化率空间自相关格局的演变。④农业人口和耕地破碎度始终对耕地非农化空间分布具有较强的解释力,近10 a来社会经济因素对非农化的解释力有所减弱。多因素特别是农业因素和社会经济因素的交互能够进一步增加对耕地非农化的解释力。[结论]近30 a来,粤东北耕地非农化面积和空间集聚呈下降趋势,但农业人口和耕地破碎化对非农化的影响进一步增强。应合理控制城镇扩张速度,整合破碎耕地、引入小型农机改善生产条件,同时通过普及农村电子商务等方式鼓励农民种植,以应对耕地非农化问题。

基于参数最优地理探测器的福建省植被NPP时空分异及驱动力探究

植被净初级生产力(NPP)是生态系统碳循环的重要组成,研究其时空尺度的变化和驱动机制,对生态系统的可持续发展具有重大意义。选取MOD17A3HGF植被NPP数据、土地利用、地形、气象和社会经济数据,通过Sen+MK趋势分析、Hurst指数、最优参数地理探测器等方法,分析2000-2020年福建省植被NPP时空变化特征及未来趋势,并探究植被NPP空间分异的驱动因子。结果表明,1)2000-2020年福建省植被NPP呈波动状缓慢下降,多年均值为843.71 gC·m^(-2)·a^(-1);灌木植被NPP的多年均值926.54 gC·m^(-2)·a^(-1),是生产力最强的土地利用类型;植被NPP主要集中在600~900 gC·m^(-2)·a^(-1),处在该范围的区域占全省总面积的52.09%~66.23%。2)福建省北部、东南部植被NPP多为显著上升,而中部和西南部主要为显著下降;未来植被NPP变化趋势以反持续性为主(53.25%),应重点关注闽北山地与闽江下游区域。3)造成植被NPP空间分异的驱动因子平均解释度高低排序为降水量>气温>土地利用>夜间灯光>人口密度>坡度>高程>国内生产总值,双因子交互中最高解释度为气温∩降水量(0.282),自然因子间的交互作用影响更大。

贵州省A级旅游景区空间分异及影响因素——基于地理探测器模型研究

本文基于Arc GIS 10.2软件,采用空间分析方法如最近邻指数、地理集中指数、核密度分析、热点分析以及地理探测器等,深入探究贵州省570个A级旅游景区的空间分异及影响因素。研究表明,(1)贵州省A级旅游景区在各市(州)之间呈现出集聚型分布状态,空间分布不均衡。(2)贵州省A级旅游景区在不同区域核密度值差异显著,热点区域只分布在遵义市,冷点区分布在贵阳市和铜仁市,次热点区和次冷点区较热点区和冷点区面积占比较大。(3)地理探测器解释了贵州省A级旅游景区空间分异受自然环境影响最强,接待能力影响最弱。交互探测器表明贵州省A级旅游景区空间分异是多种影响因素共同作用的结果,这些影响因素起到了协同增强的作用。

基于RSEI和地理探测器的西昌市生态环境质量时空演变特征及其驱动力分析

生态环境保护对于推动社会经济可持续发展非常重要,对生态环境质量进行及时有效的监测可为城市发展规划提供依据。本文选取西昌市2001-2020年5期Landsat TM/ETM+/OLI时间序列影像为研究数据,耦合绿度、湿度、干度、热度构建遥感生态指数RSEI,并结合研究区气候、降水量、人口密度等驱动因素探究西昌市生态环境质量变化规律。结果表明:20年间,西昌市生态环境质量得到了有效改善;生态环境质量恶化区域主要位于中部流域耕作区、主城区周边及西部山脉,改善区域主要分布在海拔稍低的山区;由单因子探测分析可知,土地利用、年平均气温、年平均降水量对RSEI影响较大;由多因子探测分析可知,各因子交互作用对RSEI均有增强效果,其中年平均气温在土地利用交互作用下表现出了更强的解释力。

基于地理探测器的贵州省传统村落空间分布及其影响因素研究

传统村落作为中华文化宝库的重要部分,具有不可替代性。贵州省丰富多彩的少数民族文化孕育着大量的传统村落,收录了种类繁多的物质和非物质文化遗产,是传统村落聚集的精神纽带。以贵州省6个批次共计757个传统村落为研究对象,借助最邻近指数法、核密度分析法、地理探测器等方法探究传统村落的空间分布特征和影响因素。研究结果表明:贵州省传统村落的空间数量分布极不平衡;分布类型为随机分布;分布聚集特征差异明显;非物质文化遗产数量、少数民族人口比重等文化遗产因子是影响贵州省传统村落空间格局的主导因子,生态环境类因子次之,社会和经济发展类因子的影响力相对较小;各因子间的交互作用均呈现非线性增强或双因子增强趋势。因此,传统村落空间分布异质性是各因素共同作用的结果,其中文化遗产因素是传统村落空间格局形成的精神核心,生态环境因素、社会和经济发展因素对传统村落的保护与发展具有基础约束、建设保障及发展推动性的作用。

粤港澳大湾区金融服务业POI空间格局及其形成机制研究——基于地理探测器的方法

作为高级生产性服务业,金融服务业往往趋向高等级城市CBD集聚分布,是强化中心城市经济职能与推动城市经济高质量发展的战略性产业。基于粤港澳大湾区金融服务业机构POI数据及各城市统计年鉴,运用区位熵、核密度、标准差椭圆和空间自相关等分析方法,多角度研究大湾区金融服务业集聚空间格局,并借助地理探测器模型探索其形成机制,结果发现:粤港澳大湾区金融服务业历年集聚态势趋于平稳,城市间集聚水平存在明显差异;金融服务业呈现高度集聚于城市CBD的微观空间结构以及由广州、深圳、香港地区三地向外扩散的多中心、多层级的宏观布局特征,且四类细分行业空间集聚特征显著;金融服务业集聚空间格局的形成受多种因素的影响,科技创新能力、信息流动水平以及人力资源数量是影响粤港澳大湾区金融服务业空间聚集的主要因素。