Spatio-Temporal Dynamics of Economic Density and Vegetation Cover in the Yellow River Basin: Unraveling Interconnections
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation, serving as the primary constituent of terrestrial ecosystems, plays a crucial role in regulating energy flow and material cycles and providing vital resources for human socio-economic activities. This study analyzes the spatio-temporal patterns of economic density and vegetation coverage in the Yellow River Basin (YRB) based on forest resource inventory and socio-economic data from 448 counties in 2008, 2013, and 2018. A three-tiered criterion layer is constructed using economic density as the core explanatory variable, encompassing social development factors, land use factors, and natural factors. A two-way fixed effects model is then utilized to analyze the impact of economic density on vegetation coverage. Results reveal that: (1) Spatially, economic density demonstrates a “low in the west and high in the east” pattern, with an overall upward trend in the YRB. Conversely, vegetation cover exhibits a “high in the west and low in the east” pattern, displaying a downward trend. (2) Over the 2008–2018 period, a significant negative correlation between economic density and vegetation cover is observed in each county of the YRB, with vegetation cover decreasing by 1.108% for every 1 unit increase in economic density. Notably, the upstream areas of the YRB experience a significant increase in vegetation coverage, while the middle and lower reaches witness a decrease. (3) Considering control variables, the proportion of the primary industry, urbanization rate, forest protection level, and cultivated land area exert a significant influence on vegetation coverage across the entire basin. Policymakers should formulate relevant policies to achieve sustainable development in the YRB, as discussed in the proposed countermeasures. This study delineates a practical pathway for high-quality economic development and high-level ecological protection in the YRB, offering a valuable reference for analogous research in other regions.
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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 | 0,000 |
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 ».