An Analysis of Spatial Variation in Human Impact on Forest Ecological Functions
Notice bibliographique
Résumé
As the cornerstone of terrestrial ecosystems, forests have faced mounting challenges due to escalating human activities, jeopardizing their vital ecological functions and even their existence. It has become an important issue to explore how to promote harmonious coexistence of man and nature, or even to improve the forest ecological function (FEF) through human activities. Thus, in this study, we select the Yellow River Basin (YRB) in China as a typical region. Firstly, we assess the FEF at the county level and reveal their spatial distribution and agglomeration characteristics on the basis of the data from the Ninth National Forest Inventory of China. Then, using multiple linear regression (MLR) and geographically weighted regression (GWR) modeling, we further explore the overall impacts of different human activities on FEF and their spatial differences, respectively. Our findings underscored a moderate deficiency in the county-level FEF in the YRB, with pronounced positive spatial agglomerations. The high–high areas are primarily clustered in the southern and central mountainous areas, whereas low–low areas are distributed in the upstream warm temperate steppe and desert-grassland regions. Human activities exert substantial impacts on FEF, with distinct spatial heterogeneity in the coefficient and significance levels. The trend analysis indicates that FEF is more sensitive to the increase in living land, population density and forest protection in the east–west direction. And in the north–south direction, FEF is more easily affected by agricultural development, population growth and urbanization. This study verifies that natural factors dominate FEF in those regions where human activities are quite scarce, and also reveals that due to the inter-constraint or counteract effects among different human activities, FEF may still ultimately depend on the natural endowments in some populated regions. We point out the core human activity factors affecting FEF after excluding the interference from natural conditions. And we recommend that policymakers prioritize sustainable development strategies that mitigate the adverse impacts of human activities on forest ecosystems while promoting conservation efforts tailored to the unique characteristics of each region.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».