Human Activity Influences on Vegetation Cover Changes in Beijing, China, from 2000 to 2015
Notice bibliographique
Résumé
For centuries, the rapid development of human society has already made human activity the dominant factor in the terrestrial ecosystem. As the city of greatest importance in China, the capital Beijing has experienced eco-environmental changes with unprecedented economic and population growth during the past few decades. To better understand the ecological transition and its correlations in Beijing, Landsat Thematic Mapper (TM) and Operational Land Imager (OLI) images were used to investigate vegetation coverage changes using a dimidiate pixel model. Piecewise linear regression, bivariate-partial correlation analysis, and factor analysis were applied to the probing of the relationship between vegetation coverage changes and climatic/human-induced factors. The results showed that from 2000 to 2005, 2005 to 2010, and 2010 to 2015, Beijing experienced both restoration (6.33%, 10.08%, and 12.81%, respectively) and degradation (13.62%, 9.35%, and 9.49%, respectively). The correlation analysis results between climate and vegetation changes demonstrated that from 2000 to 2015, both the multi-year annual mean temperature (r = −0.819, p < 0.01) and the multi-year annual mean precipitation (r = 0.653, p < 0.05) had a significantly correlated relationship with vegetation change. The Beijing-Tianjin Sandstorm Source Control Project (BTSSCP) has shown beneficial spatial effects on vegetation restoration; the total effectiveness in conservation areas (84.94 in 2000–2010) was much better than non-BTSSCP areas (34.34 in 2000–2010). The most contributory socioeconomic factors were the population (contribution = 54.356%) and gross domestic product (GDP) (contribution = 30.677%). The population showed a significantly negative correlation with the overall vegetation coverage (r = −0.684, p < 0.05). The GDP was significantly negatively correlated with vegetation in Tongzhou, Daxing, Central city, Fangshan, Shunyi, and Changping (r = −0.601, p < 0.01), while positively related in Huairou, Miyun, Pinggu, Mentougou and Yanqing (r = 0.614, p < 0.01). These findings confirm that human activity is a very significant factor in impacting and explaining vegetation changes, and that some socioeconomic influences on vegetation coverage are highly spatially heterogeneous, based on the context of different 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».