Spatio-Temporal evolution and scenario-based optimization of urban ecosystem services supply and Demand: A block-scale study in Xiamen, China
Notice bibliographique
Résumé
• Block-scale analysis offers a novel perspective for assessing urban ecosystem services (ES). • Application of the GMOP-PLUS model simulates future land-use patterns and ES dynamics. • Significant spatial imbalances in ecosystem service ES supply and demand are identified in Xiamen. • Actionable strategies are proposed to optimize ES provision and improve green space configuration through urban planning. The imbalance between the supply and demand of urban ecosystem services significantly impacts land resource utilization and residents’ quality of life. This study innovatively examines the spatio-temporal evolution of these services at the block scale in Xiamen, China, from 2012 to 2022, addressing a gap in current research that often focuses on larger scales like watersheds. Using multi-source data, six ecosystem services, including water conservation, carbon sequestration, and habitat quality, were assessed, revealing notable deficiencies. The study also employs the GMOP-PLUS model to simulate land use and ecosystem service changes under three scenarios—Natural development (ND), Economic development (ED), and Ecological low-carbon development (EL)—projected to 2027. Results highlight a significant spatial imbalance with a “North Supply, South Demand” pattern, particularly in southern urban areas. While all scenarios show a decline in green space and ecosystem services, the economic growth scenario improves economic benefits, and the ecological conservation scenario enhances low-carbon and ecological services. This research provides novel insights and optimization strategies for urban land use planning, aiming to enhance ecosystem services and support sustainable urban development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».