Dynamic assessment and influencing factors analysis of water environmental carrying capacity in the Yangtze River Economic Belt, China
Notice bibliographique
Résumé
Improving water environmental carrying capacity (WECC) is pivotal to support water sustainability and continued economic development. The improvement pathways of WECC based on both subsystem coupling and driving factors have not yet been identified. Therefore, taking the Yangtze River Economic Belt (YREB) as a case study, this paper firstly constructed a set of scientific comprehensive evaluation index system of WECC based on the coupling system of water resources-water environment-society-economy. Secondly, the improved catastrophe progression method was properly introduced to dynamically evaluate the level of provincial WECC from 2010 to 2018. Finally, the coupling coordination degree (CCD) and obstacle factor diagnosis model were creatively combined to identify the main influencing factors of WECC. The main findings were as follows: (1) The WECC of the YREB was generally low at the provincial and subsystem levels without any obvious upward trend. In comparison, the WECC was higher in Shanghai City, Zhejiang Province and the lower reaches of the YREB. (2) The CCD among the four subsystems was generally low in the YREB. Meanwhile, there was a significant positive correlation between the CCD and WECC in each provincial area, and thus the low CCD was a vital reason for the low WECC in the YREB. (3) Overall, the economic subsystem had the highest restriction on WECC improvement in the YREB, while that of the water resources subsystem had the least. Seen from the mean, the top five obstacle factors of WECC were proportion of ecological environment water consumption, urbanization rate, per capita GDP, proportion of tertiary industry and water consumption per unit of GDP respectively. Furthermore, the rankings of main obstacle factors showed a certain time fluctuation. In general, it could be found out that the CCD of subsystems and main obstacle factors should be focused on simultaneously when improving regional WECC. Additionally, this study has provided a new analytical framework for identifying the pathways of improving WECC, which is also applicable to find the improvement pathways for stability and safety of other complex systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».