The Identification and Driving Factor Analysis of Ecological-Economi Spatial Conflict in Nanjing Metropolitan Area Based on Remote Sensing Data
Notice bibliographique
Résumé
The rapid socio-economic development of the metropolitan area has led to the continuous deterioration of the ecological environment. This leads to intense competition and conflict between different spatial use types. Spatial conflict research is essential to achieve ecological-economic coordination and high-quality development. However, existing studies lack comprehensive and direct ecological-economic spatial conflicts, especially those on the spatial-temporal evolution and potential drivers of spatial conflict. In this study, we identified the ecological-economic spatial conflicts in the Nanjing metropolitan area in 2010, 2015, and 2020. This study used the random forest to analyze the factors that influenced the change of spatial conflict. Results show that: (1) From 2010 to 2020, the ecological-economic spatial conflict in the Nanjing metropolitan area changed significantly. (2) Land use change has an important effect on spatial conflicts, which are easily triggered by uncontrolled urban expansion, but ecological land can mitigate spatial conflicts. (3) Relevant driving factors of spatial conflicts show multi-level features, so the development of conflict reconciliation countermeasures needs to be tailored to local conditions. This study provides a significant foundation for the high-quality development of the Nanjing metropolitan area and provides a reference for the planning and management of the territorial space.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».