江淮地区地处南北过渡带,具有生物多样性、气候调节、农业及粮食安全、生态服务等生态重要性。滁州市为南北交通重要枢纽,境内岗地、丘陵和平原交错分布,具有典型江淮地区特征。本文以江淮地区典型城市滁州市为例,基于2000、2010、2020...江淮地区地处南北过渡带,具有生物多样性、气候调节、农业及粮食安全、生态服务等生态重要性。滁州市为南北交通重要枢纽,境内岗地、丘陵和平原交错分布,具有典型江淮地区特征。本文以江淮地区典型城市滁州市为例,基于2000、2010、2020年3期土地利用数据,在土地转移矩阵、景观格局指数、灰色关联度等有关理论的基础上,分析滁州市2000—2020年土地利用与景观格局变化特征,基于Flus模型预测2030年滁州市土地利用情景,综合评估土地利用演变、景观格局变化、生态系统服务价值(ecosystem service value,ESV)变化及ESV与景观格局变化的相关性。结果表明:1)耕地为滁州市主导景观类型,2000—2020年建设用地不断扩张,林地面积增加,耕地、草地面积减小。2)2000—2020年滁州市景观格局变化明显,景观趋于破碎化、复杂化。3)2000—2020年滁州市ESV总量先增后减,整体下降。水域是滁州市ESV的主体,空间分布具有集聚性特点。4)滁州市景观层次ESV与最大斑块指数(LPI)、散布与并列指数(IJI)、景观形状指数(ISI)、斑块密度(PD)平均关联度等密切相关,斑块类型层次上景观格局指数与景观类型ESV关联度在一定程度上具有差异性和一致性。5)2030年土地利用/覆被变化(LUCC)呈现以琅琊区中心城区为中心不断向外扩张的趋势,建设用地分散程度加深,其抵御生态风险的能力将趋于好转且各项景观格局数据将发生周期性变化,ESV总量同比增长0.78亿元。研究结果可为江淮地区城市优化景观格局、制定科学的土地利用政策等提供参考。展开更多
【目的】本研究旨在系统解析多源大数据驱动的生态系统文化服务(cultural ecosystem service,CES)评估创新,明晰研究进展与未来方向。【方法】以“生态系统文化服务”和“价值评估”为关键词,检索Web of Science与CNKI数据库2000—2024...【目的】本研究旨在系统解析多源大数据驱动的生态系统文化服务(cultural ecosystem service,CES)评估创新,明晰研究进展与未来方向。【方法】以“生态系统文化服务”和“价值评估”为关键词,检索Web of Science与CNKI数据库2000—2024年的文献。从大数据类型、CES价值类型、评估对象与评估方法4个维度梳理研究成果,对当前研究机遇、挑战及未来趋势进行系统性评述,并系统性总结基于多源大数据的CES评估工作流。【结果】1)CES评估范式呈现从传统经济核算向智能评估转型的趋势。统计表明,约70%的研究通过多源数据的应用实现了范式革新,主要体现在CES价值类型维度拓展、评估对象类型细化、评估方法应用创新3个方面。2)大数据应用突破了传统信息获取瓶颈,形成政府公开数据(生态环境数据、人口经济数据等)与用户生成数据(社交媒体数据、地图与兴趣点数据、位置服务数据等)融合的多元化格局,显著提升了CES价值解析的精度、时空覆盖度及场景适用性。3)机器学习、深度学习等人工智能技术与大数据分析手段成为新兴的CES评估方法,能进行海量数据处理与深度信息挖掘,有效提升了评估效率与准确性。【结论】多源大数据的应用使得CES评估从传统经济核算转向智能感知分析,为CES研究提供了新依据。未来需推动评估框架的标准化,以提升研究结果的科学性和解释力。展开更多
文摘江淮地区地处南北过渡带,具有生物多样性、气候调节、农业及粮食安全、生态服务等生态重要性。滁州市为南北交通重要枢纽,境内岗地、丘陵和平原交错分布,具有典型江淮地区特征。本文以江淮地区典型城市滁州市为例,基于2000、2010、2020年3期土地利用数据,在土地转移矩阵、景观格局指数、灰色关联度等有关理论的基础上,分析滁州市2000—2020年土地利用与景观格局变化特征,基于Flus模型预测2030年滁州市土地利用情景,综合评估土地利用演变、景观格局变化、生态系统服务价值(ecosystem service value,ESV)变化及ESV与景观格局变化的相关性。结果表明:1)耕地为滁州市主导景观类型,2000—2020年建设用地不断扩张,林地面积增加,耕地、草地面积减小。2)2000—2020年滁州市景观格局变化明显,景观趋于破碎化、复杂化。3)2000—2020年滁州市ESV总量先增后减,整体下降。水域是滁州市ESV的主体,空间分布具有集聚性特点。4)滁州市景观层次ESV与最大斑块指数(LPI)、散布与并列指数(IJI)、景观形状指数(ISI)、斑块密度(PD)平均关联度等密切相关,斑块类型层次上景观格局指数与景观类型ESV关联度在一定程度上具有差异性和一致性。5)2030年土地利用/覆被变化(LUCC)呈现以琅琊区中心城区为中心不断向外扩张的趋势,建设用地分散程度加深,其抵御生态风险的能力将趋于好转且各项景观格局数据将发生周期性变化,ESV总量同比增长0.78亿元。研究结果可为江淮地区城市优化景观格局、制定科学的土地利用政策等提供参考。
文摘【目的】本研究旨在系统解析多源大数据驱动的生态系统文化服务(cultural ecosystem service,CES)评估创新,明晰研究进展与未来方向。【方法】以“生态系统文化服务”和“价值评估”为关键词,检索Web of Science与CNKI数据库2000—2024年的文献。从大数据类型、CES价值类型、评估对象与评估方法4个维度梳理研究成果,对当前研究机遇、挑战及未来趋势进行系统性评述,并系统性总结基于多源大数据的CES评估工作流。【结果】1)CES评估范式呈现从传统经济核算向智能评估转型的趋势。统计表明,约70%的研究通过多源数据的应用实现了范式革新,主要体现在CES价值类型维度拓展、评估对象类型细化、评估方法应用创新3个方面。2)大数据应用突破了传统信息获取瓶颈,形成政府公开数据(生态环境数据、人口经济数据等)与用户生成数据(社交媒体数据、地图与兴趣点数据、位置服务数据等)融合的多元化格局,显著提升了CES价值解析的精度、时空覆盖度及场景适用性。3)机器学习、深度学习等人工智能技术与大数据分析手段成为新兴的CES评估方法,能进行海量数据处理与深度信息挖掘,有效提升了评估效率与准确性。【结论】多源大数据的应用使得CES评估从传统经济核算转向智能感知分析,为CES研究提供了新依据。未来需推动评估框架的标准化,以提升研究结果的科学性和解释力。
