多源大数据驱动的生态系统文化服务研究进展

摘要

【目的】本研究旨在系统解析多源大数据驱动的生态系统文化服务（cultural ecosystem service,CES）评估创新，明晰研究进展与未来方向。【方法】以“生态系统文化服务”和“价值评估”为关键词，检索Web of Science与CNKI数据库2000—2024年的文献。从大数据类型、CES价值类型、评估对象与评估方法 4个维度梳理研究成果，对当前研究机遇、挑战及未来趋势进行系统性评述，并系统性总结基于多源大数据的CES评估工作流。【结果】1)CES评估范式呈现从传统经济核算向智能评估转型的趋势。统计表明，约70%的研究通过多源数据的应用实现了范式革新，主要体现在CES价值类型维度拓展、评估对象类型细化、评估方法应用创新3个方面。2）大数据应用突破了传统信息获取瓶颈，形成政府公开数据（生态环境数据、人口经济数据等）与用户生成数据（社交媒体数据、地图与兴趣点数据、位置服务数据等）融合的多元化格局，显著提升了CES价值解析的精度、时空覆盖度及场景适用性。3）机器学习、深度学习等人工智能技术与大数据分析手段成为新兴的CES评估方法，能进行海量数据处理与深度信息挖掘，有效提升了评估效率与准确性。【结论】多源大数据的应用使得CES评估从传统经济核算转向智能感知分析，为CES研究提供了新依据。未来需推动评估框架的标准化，以提升研究结果的科学性和解释力。

关键词

风景园林 / 生态系统服务 / 生态系统文化服务评估 / 多源大数据 / 社交媒体数据