【目的】为保护并优化高度城镇化地区的碳汇空间,有必要系统研究其时空演变特征及规律。【方法】本研究聚焦苏南地区“城镇尺度”的碳汇空间,在研究其时空演变特征的基础上,结合斑块生成土地利用变化模拟(patch-generating land use sim...【目的】为保护并优化高度城镇化地区的碳汇空间,有必要系统研究其时空演变特征及规律。【方法】本研究聚焦苏南地区“城镇尺度”的碳汇空间,在研究其时空演变特征的基础上,结合斑块生成土地利用变化模拟(patch-generating land use simulation,PLUS)模型和聚类分析法研判不同城镇综合响应状态,并提出差异化的碳汇空间管控策略。【结果】1)2000—2020年苏南地区碳汇空间面积大幅减少,减少区域高度集中于高价值碳汇空间。碳汇空间格局在城镇尺度上未因城镇化而全面瓦解,表现出较强的稳定性。2)通过对自然增长情景、碳汇保护情景、碳汇强化情景3种情景的模拟,发现加大碳汇空间保护力度能够实现高质量碳汇空间扩张,但需要警惕生态功能单一化风险,避免盲目追求“高碳汇系数”。3)在3种模拟情景下,大部分城镇碳汇空间结构较稳定,建议通过存量挖潜与功能置换等方式优化碳汇空间;而部分敏感型城镇则呈现差异化演变路径,需根据其具体风险类型,实施更具针对性的管控策略。【结论】快速城镇化地区碳汇空间面积虽然呈现缩减趋势,但在城镇尺度表现出稳定性与敏感性共存的特征。这一特性可通过多情景模拟研判,从而为制定差异化的城镇碳汇空间管控策略提供科学依据。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【目的】为保护并优化高度城镇化地区的碳汇空间,有必要系统研究其时空演变特征及规律。【方法】本研究聚焦苏南地区“城镇尺度”的碳汇空间,在研究其时空演变特征的基础上,结合斑块生成土地利用变化模拟(patch-generating land use simulation,PLUS)模型和聚类分析法研判不同城镇综合响应状态,并提出差异化的碳汇空间管控策略。【结果】1)2000—2020年苏南地区碳汇空间面积大幅减少,减少区域高度集中于高价值碳汇空间。碳汇空间格局在城镇尺度上未因城镇化而全面瓦解,表现出较强的稳定性。2)通过对自然增长情景、碳汇保护情景、碳汇强化情景3种情景的模拟,发现加大碳汇空间保护力度能够实现高质量碳汇空间扩张,但需要警惕生态功能单一化风险,避免盲目追求“高碳汇系数”。3)在3种模拟情景下,大部分城镇碳汇空间结构较稳定,建议通过存量挖潜与功能置换等方式优化碳汇空间;而部分敏感型城镇则呈现差异化演变路径,需根据其具体风险类型,实施更具针对性的管控策略。【结论】快速城镇化地区碳汇空间面积虽然呈现缩减趋势,但在城镇尺度表现出稳定性与敏感性共存的特征。这一特性可通过多情景模拟研判,从而为制定差异化的城镇碳汇空间管控策略提供科学依据。
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。
