Planning to Practice: Impacts of Large-Scale and Rapid Urban Afforestation on Greenspace Patterns in the Beijing Plain Area
Notice bibliographique
Résumé
(1) Research Highlights: Afforestation is one of the most effective urban greening practices for mitigating a variety of environmental issues. Globally, municipal governments have launched large-scale afforestation programs in metropolitan areas during the last decades. However, the spatiotemporal dynamics of urban greenspace patterns are seldom studied during such afforestation programs. (2) Background and Objectives: In this study, the Beijing Plain Afforestation Project (BPAP), which planted 70,711 ha of trees in only four years, was examined by integrating spatial and landscape analysis. To evaluate the real-world outcomes of this massive program, we investigated the spatial-temporal dynamics of landscape patterns during the implementation process to identify potential impacts and challenges for future management of new afforestation. (3) Materials and Methods: We analyzed the transition of various patch types and sizes, applied landscape indicators to measure the temporal changes in urban greenspace patterns, and used the landscape expansion index to quantify the rate and extent of greenspace spatial expansion. (4) Results: Our results illustrated that the implementation of afforestation in the Beijing plain area had generally achieved its initial goal of increasing the proportion of land devoted to forest (increased 8.43%) and parks (increased 0.23%). Afforestation also accelerated the conversion of small-size greenspaces to large-size patches. However, the significant discrepancies found between planned and actual afforestation sites, as well as the large conversion of cropland to forest, may present major challenges for project optimization and future management. (5) Conclusions: This study demonstrated that spatial analysis is a useful and potentially replicable method that can rapidly provide new data to support further afforestation ecosystem assessments and provide spatial insights into the optimization of large inner-city afforestation projects.
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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 | 0,000 |
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 ».