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Enregistrement W4414867571 · doi:10.1016/j.ecolind.2025.114276

Coupling dynamics of human-environment systems in the large lake basin: Spatiotemporal interactions and driving mechanisms of ecosystem services and human footprint intensity

2025· article· en· W4414867571 sur OpenAlexfundno aff
Jingyi Zhang, Bohong Zheng, Suwen Xiong, Jian Zheng, Fan Yang

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for Central Universities of the Central South UniversityCentral South UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaHunan Office of Philosophy and Social ScienceMinistry of Natural Resources
Mots-clésUpstream (networking)EcosystemCoupling (piping)Ecological footprintFootprintSpatial ecologyStructural basinUpstream and downstream (DNA)Sustainability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Opposing ESs-HFI dynamics emerge: ESs contract upstream vs HFI hotspots cluster downstream. • Polarized CCD pattern with degradation in transitional zones between stable ecological barriers and urban cores. • Synergistic eco-development systems amplify nonlinear HES coupling via carbon-water-NDVI synergy and GDP-population pressure. • Spatial statistics-CCD-XGBoost-SHAP integration offers replicable framework diagnosing lake basin sustainability. High-intensity human activities are reshaping the pattern of ecosystem services (ESs) and threatening the sustainability of human–environment systems (HES) in large lake basins. To elucidate the coupling mechanisms of such systems, this study constructs a model based on ESs and human footprint intensity (HFI). First, the Sen-MK trend and center-of-gravity migration models are used to characterize the spatiotemporal dynamics of the system. Next, exploratory spatial data analysis (ESDA) is combined with the coupling coordination degree (CCD) model to examine the spatial dependence structure and the coupled evolution patterns of the HES. Finally, the XGBoost-SHAP machine learning framework is applied to reveal the nonlinear interaction mechanisms among key driving factors. Using the Dongting Lake Basin as a case study, the results show the following. First, between 2000 and 2020, ESs and HFI exhibited significant spatial mismatches. The total ESs initially declined and then rebounded to 33 %, concentrating in upstream areas. In contrast, high HFI zones expanded from 13 % to 25 %, continuously clustering in downstream urban regions. Second, the HES exhibited a typical “contraction in the middle, expansion at both ends” pattern. Medium-coordination zones decreased by 10.9 %, while low-coordination zones increased by 135 %. Upstream ecological barrier areas and downstream urban clusters remained relatively stable, whereas the coordination in midstream transitional zones significantly deteriorated. Third, carbon storage, NDVI, and water yield constitute the ecological gain system of ESs, while population and GDP form the development pressure system. Significant synergistic enhancement exists among ecological elements, amplifying their positive effects on system coupling. Overall, the sustainable development of HES requires a comprehensive basin assessment and a systems coupling perspective. This study provides a scientific basis for hierarchical governance in large lake basins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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