A Novel Analytical Framework for Understanding Human Influence in Shaping Vegetation Coverage Patterns: Insights From Yan'an, China
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT To restore and rebuild degraded ecosystems, the Chinese government has implemented a series of ecological projects that have led to significant increases in vegetation coverage and transformations in landscape patterns. Traditional surface indices, such as the vegetation coverage degree (VCD), primarily reflect natural resource endowments and fail to adequately capture the influence of human interventions, thereby limiting their effectiveness in detecting changes resulting from restoration efforts. To address this gap, we aimed to develop a comprehensive analytical framework by introducing a human‐activity‐sensitive indicator, the vegetation coverage potential achievement degree (VCPAD). This framework fully considers the impacts of natural resource endowments and human efforts on vegetation coverage patterns. The results show that in Yan'an, China, VCD has been improving since the implementation of the grain for green (GFG) project, but its spatial pattern consistently exhibits north–south differences. In contrast, although the VCPAD initially exhibited high positive spatial autocorrelation, its strength gradually weakened over time. These observations suggest that the VCD patterns are strongly determined by resource endowments, whereas those of the VCPAD are much more sensitive to changes driven by human activities. Finally, through a joint evolution analysis of Moran's I of both VCD and VCPAD, it was found that 13 county‐level units in Yan'an could be categorized into forest zones, traditional farming zones, and agropastoral zones. Overall, this study offers a novel and effective framework for understanding and evaluating the effects and impacts of ecological projects from a spatial pattern perspective, providing a foundation for the ecological restoration zoning and the formulation of localized vegetation restoration measures.
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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 ».