Dynamic of Service Value of Farmland Meta-ecosystem of Mountain,Oasis and Desert and Multiple Regression Analysis of the Influence Factors in the Hexi Corridor,Gansu,China
Notice bibliographique
Résumé
To analyze the ecosystem service value will help us to understand the function heterogeneity of the ecosystem service function from different ecological function regions.We took Sunan county,Ganzhou district,and Minqin county,three typical areas of the Mountain-Oasis-Desert(MOD)in the Hexi Corridor as an example.We calculated the farmland ecosystem service value in different ecological function regions in 2002 and 2009 by using the method of ecological economics,and analyzed the influence factors of the change of farmland ecosystem service value by using multiple regression.The results showed that:The farmland ecosystem service value per unit area of Hexi orridor was in an order of northern desert sub-ecosystemmiddle oasis sub-ecosystemsouthern mountain sub-ecosystem;The farmland ecosystem service value increased in different ecological function regions during the research period,such as the northern desert sub-ecosystem increased$1.83×108,the middle oasis sub-ecosystem increased$0.70×108,and the southern mountain subecosystem increased$0.13×108;The simple ecosystem service value increased about$0.16×108 per year in northern desert,increased about$0.11×108 per year in middle oasis and increased about$0.02×108 per year in southern mountain;For the use of fertilizers,the loss in the value of farmland ecosystem service increased in different ecological function regions;On the agricultural water consumption side,the loss value decreased about$0.11×108 per year in northern desert,increased about$0.03×108 per year in middle oasis,but changed smaller in south mountain;The results from regression analysis may reveal that the change of farmland ecosystem service value in Hexi Corridor mainly caused by growth in structural transformation,but the impact degree exist difference in different ecological functional areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».