基于SoLVES模型和社交媒体数据的城市蓝绿空间中文化生态系统服务的季节性变化

《Ecological Indicators》：Seasonal variation of cultural ecosystem services in urban blue-green spaces based on the SoLVES model and social media data

文化生态系统服务（CES）感知的时空动态研究——基于社交媒体数据和SoLVES模型的上海植物园案例。采用用户生成内容的地理解码技术，克服平台空间限制，构建动态CES评估框架。研究发现：1）CES感知呈现显著季节分异特征，夏季亲水景观价值提升，冬季道路可达性主导；2）核心景观“水下栈桥”全年保持高价值；3）道路可及性是CES空间分布的关键驱动因子，但全年评估易受春季节点数据压制。研究为城市绿地四季差异化管理提供科学依据。

　　本研究聚焦于城市蓝绿空间中的文化生态系统服务（CES）感知变化，特别是在上海植物园北区的季节性动态特征。随着城市化进程的加快，蓝绿空间在改善生态环境、提升居民福祉方面发挥着越来越重要的作用。CES作为生态系统服务的重要组成部分，涵盖了精神满足、审美体验、认知发展、休闲娱乐以及地方认同等非物质性收益。然而，传统的CES研究多依赖静态调查方法，难以捕捉其时空动态变化。同时，社交平台的数据虽然能够提供动态信息，但受限于平台的地理划分，难以实现高精度的空间分析。为解决这些问题，本研究引入了一种创新方法，通过从社交媒体照片中提取地理位置信息，突破了平台的空间限制，构建了一个动态CES评估框架，并结合SoLVES模型对上海植物园北区进行了季节性CES感知的分析。

研究发现，CES感知具有显著的季节偏好。夏季，靠近水域的区域CES值较高，而冬季远离道路的植被区域CES值明显下降。春季和夏季的花景区域相较于秋季和冬季展现出更高的CES感知。核心景观要素，如“下沉桥”，全年保持较高的CES值。道路可达性对CES感知具有决定性影响，且年度CES评估主要受春季数据主导，这可能掩盖了季节性空间模式。本研究不仅揭示了植物主题城市蓝绿空间中CES季节机制，还为适应性设计和管理策略提供了科学依据。

研究的创新点在于将社交媒体数据与SoLVES模型相结合，构建了一个结合用户生成主观表达与空间建模能力的分析框架。这种方法能够自定义研究区域，不受社交媒体平台的空间划分限制，从而实现更精确的时空分析。此外，通过集成自然语言处理、关键词提取和情感分析等技术，实现了对公众CES感知的动态量化。研究过程中，研究人员手动筛选了来自大众点评平台的用户照片，结合高分辨率无人机影像和自动导航遥感地图，识别并分类了每张照片所体现的CES类型，提取了其地理坐标，并计算了每张照片中各类CES的评分。

研究方法采用了KDE（核密度估计）和SoLVES模型，以分析CES的时空分布特征。KDE用于揭示CES映射点的空间聚集特性，而SoLVES模型则结合了GIS技术和统计建模方法，将公众对非货币化CES的感知转化为空间表达，从而实现CES的量化分析。通过计算每个CES类型在照片中的出现频率，并将其与总出现次数相比较，得到了每张照片对应的CES评分。这些评分被整合到CES评分表中，作为SoLVES模型的输入。

研究结果表明，全年CES映射点的空间分布呈现出明显的单核心聚集模式，CES感知点主要集中在“下沉桥”等核心景观区域，形成环绕中央水域的带状分布。远离水域的区域感知密度显著下降。同时，东西部区域之间也存在明显的空间差异，东部区域因景观密集而CES映射点更多，而西部区域相对开放且植被较少，CES感知点较少。各季节的CES感知值排序基本一致，但冬季时教育价值（EV）的感知强度超过了休闲价值（RV），显示出不同的季节偏好。

进一步分析显示，冬季的CES感知主要集中在道路沿线和主要游览路线，而夏季的感知则更多集中在靠近水域的区域。这表明，气候条件对公众的户外活动频率和类型有显著影响。春夏季的气候条件较为宜人，有利于休闲和审美活动的开展，而秋冬季的寒冷天气可能抑制户外活动，但也会激发特定季节的感知需求，如雪景欣赏。此外，环境变量对CES空间分布的影响也呈现出季节性变化。道路距离（DTR）和主要景点距离（DTMA）是全年CES感知的主要影响因素，而水域距离（DTW）在秋季对某些CES类型的影响更为显著。土地利用/土地覆盖（LULC）在特定季节对教育价值的贡献较为突出，但整体上对CES的解释力较弱。

本研究的讨论部分指出，CES的空间分布受到自然和社会因素的共同驱动，表现出显著的空间异质性。尽管不同CES类型在空间上的感知存在差异，但它们之间也表现出一定的协同效应。例如，审美价值、休闲价值和教育价值在空间上高度重叠，这表明视觉吸引力强的景观不仅提升了休闲体验，还激发了学习兴趣。同时，教育活动可能反过来增强审美感知，形成多种CES价值之间的正反馈循环。此外，研究还发现，核心景观如“下沉桥”因其景观多样性、丰富的水资源、合理的植物配置和完善的设施，全年保持较高的CES感知值。未来的设计应借鉴此类高CES集中区域，以提升整体的体验价值。

对于文化与艺术价值（CAV）和社交关系（SR）的感知较低，主要归因于缺乏足够的空间载体。建议管理者引入公共艺术装置、临时展览和互动设施，同时规划专门的社交空间，如开放草坪和圆形座椅，以增强公众的社交互动和文化氛围。此外，本研究还指出了其方法的局限性，如数据规模和时效性受到限制，且当前的评分方法难以区分同一照片中不同的价值偏好。未来研究可以考虑引入人工智能图像识别和深度学习技术，以提高分析的精确性和全面性。同时，样本代表性可能存在偏差，建议未来研究结合文本数据、问卷调查和访谈等多种方法，以增强研究的包容性和广度。

综上所述，本研究通过整合社交媒体数据和SoLVES模型，构建了一个创新的动态CES评估框架，实现了对城市蓝绿空间中CES感知的时空分析。研究结果不仅揭示了CES季节性变化的机制，还为城市蓝绿空间的适应性设计和管理策略提供了科学依据。未来研究应在数据获取和分析方法上进一步优化，以实现更全面和精准的CES评估。