Exploring spatio-temporal heterogeneity of ecosystem service interactions in rapidly urbanizing areas: Trade-offs/synergistic changes and their driving mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
With rapid economic development and urbanization, the natural ecosystems and ecosystem services (ESs) in the Lower Yellow River Region (LYRR) have undergone irreversible destruction, intensifying the conflict between ecological conservation and socioeconomic development. This study utilized multi-source spatial data from 1990 to 2020 and employed the InVEST and RUSLE models to quantify water yield (WY), carbon storage (CS), soil conservation (SC), and food production (FP). Spearman correlation and geographically weighted regression (GWR) were applied to analyze trade-offs and synergies, while random forest and partial least squares structural equation modeling were used to identify driving factors and their pathways. The results revealed significant changes in the spatial pattern of WY, whereas the other three ESs remained relatively stable. Significant spatiotemporal heterogeneity and scale effects were observed in ES interactions, leading to discrepancies between Spearman and GWR. The strongest trade-off between WY and CS, peaking at −0.42*** in 2010. Driving mechanisms showed that LUCC, Pre, DEM, and PET dominated WY; LUCC primarily drove CS; DEM strongly influenced SC; and LUCC, NDVI, and POP majorly affected FP. Over the 30-year period, the direction and intensity of drivers' impacts on ESs varied significantly. For instance, in 1990, Pre (0.734***) exerted the strongest positive effect on WY, while LUCC (−0.934***) had the most significant negative impact on CS. However, their indirect effects through intermediary pathways remained weak. These findings offer a scientific foundation for ecological management and sustainable development in rapidly urbanizing regions.
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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 | 0,001 |
| 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)
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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 ».