Identification of priority areas for ecological restoration based on ecological security patterns and ecological risks: A case study of the Hefei Metropolitan Area
Notice bibliographique
Résumé
Intensifying human activities have triggered significant ecological degradation, necessitating innovative approaches to ecosystem restoration. This study introduces a novel integrated methodology combining Ecological Security Patterns (ESP) and Ecological Risk Assessment (ERA) to identify priority ecological restoration areas in the Hefei Metropolitan Area. By synthesizing these complementary approaches, we overcome the limitations of individual methods and establish a comprehensive framework for prioritizing ecological restoration. We construct a complex ecological network comprising 36 source areas spanning 8313.96 km 2 and 92 interconnected ecological corridors extending 24,489.17 km. We have identified 73 ecological restoration nodes and 19 key restoration areas covering 544.45 km 2 , predominantly located at critical ecological junctions. The study categorizes restoration zones into five distinct types: river and lake wetland restoration, mine environment remediation, urban ecological landscape reconstruction, ecological corridor connectivity restoration, and soil and water conservation improvement. Combining ESP with ERA allows for the identification of regions most vulnerable to ecological damage while preserving key ecological functions and networks. Through the identification of urban ecological conflict zones, this study provides a strategic framework for enhancing ecosystem resilience and promoting sustainable urban development. This research is significant because of its potential to address the urgent need for effective ecological restoration strategies in rapidly urbanizing regions, offering a systematic approach to balance ecological preservation with 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».