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

基金资助

广州市科技局社会发展项目“珍贵树种良种选育与应用示范共同攻关研究服务项目”（编号202206010058）; 广东省自然科学基金项目“基于生态系统服务权衡与协同的城市群土地利用格局多目标决策研究——以粤港澳大湾区为例”（编号2023A1515011451）;广东省自然科学基金项目“基于绿色基础设施雨洪调节服务供需测度的城市洲岛景观格局优化——以广州为例”（编号2023A1515011482）