绿色骗局?绿化带开发背后隐藏的危险与利益博弈|附AI精读指令

学术   2025-01-03 21:28   江苏  

 ?

如何用AI快速精读一篇文章?


A greener Green Belt? Co-developing exploratory scenarios for contentious peri-urban landscapes

指令:
“请从研究价值、创新性和学术影响力三个方面全面评价文章,并具体说明文章的研究意义、在方法或理论上的独特性,以及对研究领域和实际应用的潜在推动作用。”

标输出:

●指出文章解决的核心问题及其重要性。

●提炼文章在研究方法或理论上的创新贡献。

●说明文章对学术领域或实践工作的实际影响和启示。

本文通过参与式情景规划和AI虚拟景观可视化,探讨了英国绿带未来三种可能路径强化与多样化、建造-建造-建造和多功能化,提出多功能化作为理想发展模式,强调生态保护与社会需求平衡的重要性。研究创新性地结合利益相关者共创与政策治理分析,为绿带可持续管理及复杂生态系统规划提供了理论与实践指导。

指令:
“请详细总结文章的亮点,从研究方法的创新、关键研究发现以及对实践和政策的贡献三个方面展开分析,并结合具体细节说明文章的独特价值。”

目标输出:

总结文章的研究方法或工具的创新性。

●强调文章的重要研究发现及其潜在应用价值。

●说明文章对政策优化或实践设计的具体指导意义。

参与式情景规划创新:文章首次将参与式情景规划应用于英国绿带政策研究,通过利益相关者共创三种未来情景,全面探讨生态、社会和经济需求的平衡,填补了绿带治理研究中的实践空白。

AI虚拟景观可视化:研究利用AI技术生成虚拟景观,为复杂情景的直观表达提供了高效工具,有效提升了政策情景的可视化效果,推动利益相关者对未来发展的理解和讨论。

多功能化路径提出:文章提出了绿带多功能化发展战略,结合生态恢复、社会公平和政策整合,为绿带从传统单一城市扩展控制功能向综合服务功能的转型提供了实践参考。

跨部门政策建议:研究强调治理机制创新,建议通过区域性土地利用框架、生态系统服务市场和绿色金融工具,促进多部门协作,实现生态保护与社会需求的动态平衡。

👉总结来说,本文通过情景规划与AI可视化,提出绿带多功能化路径,强调多部门协作与政策创新,为绿带及复杂生态系统的可持续治理提供参考。

01

研究对象


指令:
“请从文章中总结研究对象和研究背景,包括研究对象的地理范围、研究主体及其特征、研究背景中涉及的问题、政策或学术空白、该研究的重要性或实际需求。”

目标输出:

●描述研究对象的地理和政策范围,以及其社会生态特征;

●明确研究背景中的主要挑战和政策需求;

●强调研究在学术和实践中的意义。

周边城市景观面临多重土地需求冲突,绿色隔离带政策长期聚焦城市蔓延控制,忽视其多功能潜力。现有研究虽揭示其异质生态系统服务,但缺乏对景观演变的系统探索。本文结合跨部门协作,构建了英国绿色隔离带未来20年的三种探索性情景,并利用人工智能生成景观可视化,分析不同政策路径的影响。研究聚焦覆盖英格兰12.6%土地的绿色隔离带,提出其向多功能化转型的必要性与路径。

02

研究框架


研究框架指令

请从文章中分析研究框架,包括每一步的研究方法及核心操作、使用的模型或工具(如AI技术、问卷或数据处理方法)、每一步研究的主要目标及其在框架中的功能。”

目标输出:

●概述研究分步骤的方法和工具;

●强调研究框架的逻辑连贯性;

●说明框架如何推进研究目标的达成。

STEP1:初步情景开发

研究方法:通过文献综述收集相关研究和政策背景信息,包括学术文献、政府报告和政策文件。

所用模型:基于治理和功能性轴心建立三个初步情景框架,即“强化与多样化”、“建造-建造-建造”和“多功能化”。

目标:为利益相关者提供结构化的情景框架,讨论未来 20 年内英国绿带可能的演变方式。

四个虚构但典型的“绿带景观”用来说明场景

STEP2:参与式情景验证与共创

研究方法:采用参与式研讨会形式,结合虚拟白板工具(如 Google Jamboard)和世界咖啡法,邀请25名跨领域利益相关者参与。

所用模型:通过小组讨论和在线问卷,验证和改进初步情景,提出关键驱动因素、影响和假设,并补充创造“骨架情景”以探索更广泛的未来可能性。

目标:整合跨部门视角,深化情景的社会生态意义,丰富初步情景内容。


车间主要活动的图形概述

STEP3:情景分析与可视化展示

研究方法:基于参与式结果,采用 AI 图像生成工具(Adobe Express 和 Photoshop)创作虚拟绿带景观,并对情景进行文本与视觉化呈现。

     所用模型:结合利益相关者贡献的场景驱动因素与假设,分析三种情景(强化与多样化、建造-建造-建造、多功能化)的潜在生态系统服务权衡和治理机制。

目标:提供清晰的政策情景对比,揭示多功能化路径的潜力与挑战,支持未来政策制定和实践。


概述研讨会中收集的信息如何为情景共同开发提供信息

03

研究数据


研究数据指令

“请从文章中总结研究数据的类型、来源和分析方法,包括数据的具体来源(如文献、问卷、研讨会等)、数据的分类(如定性数据、定量数据、可视化数据)、数据处理或分析方法的具体描述及其在研究中的用途。”

目标输出:

●系统化描述研究数据来源和类别;

●强调数据在不同阶段研究中的作用;

●提炼数据处理方法的学术价值和实用性。

数据来源

文献综述:包括学术文献、政府政策文件,用于构建初步情景框架。

利益相关者研讨会:25名跨领域利益相关者参与,提供质性数据,如驱动因素、影响及假设。

问卷调查:通过Likert量表和开放性问题收集对情景的评价,结合定量与定性数据。

AI生成景观:使用Adobe工具创建虚拟绿带图像,支持情景展示和讨论。

数据类型

定性数据:研讨会讨论内容及问卷开放式回答。

定量数据:问卷评分及统计分析。

视觉化数据:AI生成的虚拟景观图像。

数据特点

多样性:结合文本、图像和统计数据。

交互性:强调利益相关者共创与验证。

实践性:为情景设计和政策建议提供多维支持。

04

研究结果


研究结果指令

“请详细分析文章研究结果,重点说明使用的模型、研究方法以及得出的结论,并结合具体数据和分析内容解释这些结论的学术意义和实践价值。”

目标输出:

●总结研究的主要结论及其支持的数据或分析结果。

●分析研究方法或模型在结果中的关键作用。

●提炼结论对实际政策或实践的建议和应用。

共同制定绿带未来设想

本图展示了三个情景在功能性和治理强度上的分布。“多功能化”情景位于高功能性和强治理象限,代表理想发展模式;“强化与多样化”情景以市场驱动农业集约化为主,但生态功能受损;“建造-建造-建造”情景功能性和治理均较弱,主要为缓解住房压力,代价是土地退化。总体反映“多功能化”在综合治理与功能性上的明显优势。

 场景跨越两个轴:功能和治理。景观间的变化表现为L1:边缘农业,L2:城市边缘,L3:被遗忘的绿带,L4:腹地


本图直观展现了三种情景的未来变化。“强化与多样化”展示农业集约化后土地功能单一化;“建造-建造-建造”表现无序开发导致的生态退化;“多功能化”景观体现生态与社会需求平衡发展的蓝图。多功能化通过绿色基础设施和住房协调规划,被广泛认可为理想选择。

 基于四个“虚构”的绿化带景观,三种场景的绿化带景观可视化:a)强化和多样化,b)构建构建构建和c)多功能

涉众对场景的看法

本图展示利益相关者对三种情景的评价“多功能化”情景表现最佳,85%支持,功能性和可行性均排名第一;“强化与多样化”评价分化,部分认可其市场潜力,但担忧生态代价;“建造-建造-建造”支持率最低,仅少数开发者认可。总体突显“多功能化”的优越性。

桑基图显示了对每个情景(i-iii)的感知a)可能性,b)收益,c)功能和d)未来偏好(i-iii)累积报告并按不同利益相关者部门(流程)细分。代表的利益相关者人数按主要利益分组

利益相关者绿带愿景

愿景内容:

多数利益相关者(21/25)希望绿带政策从单一城市扩展转向多功能化。

核心愿景包括:

推进自然恢复与开放访问。

以战略性方式增加住房供应。

加强治理并推动政策一体化。

涉众的“骨架”场景和轨迹

下表所示的利益相关者主导的“骨架”方案展示了绿带景观的其他轨迹。值得注意的是,我们制作了三个不同的骨架场景,尽管这三个场景都位于场景框架的右上象限。从内容分析中,从“骨架方案”中确定了五个交叉主题。即:(1)气候适应,(2)新的资金和融资,(3)战略治理,(4)多功能和(5)去政治化绿带。

利益相关者主导的“骨架”

情景和未来绿带轨迹

05

研究贡献


研究贡献指令

“请分析文章的研究贡献,创新点部分包括提炼研究在方法、工具、理论或政策上的独特性、结论部分包括总结研究对实践或理论的具体贡献。”

目标输出:

●强调研究方法与工具的创新性;

●提炼研究成果的实践价值和理论意义;

●结合学术与应用,概述研究对未来方向的启示。

研究创新点

*情景设计与利益相关者共创:文章首次将参与式情景规划应用于英国绿带,通过跨部门利益相关者合作共创三种未来情景,综合考虑生态系统服务、社会需求和政策目标,填补了绿带政策研究中的实践与理论脱节问题。

*AI支持的景观可视化:文章利用AI工具生成虚拟绿带景观,为复杂情景的视觉化提供了快速、高效的方法,提升了情景展示的直观性与可理解性,为未来研究提供了创新工具支持。

*多功能化的战略框架:研究提出了绿带多功能化的战略路径,结合生态恢复、社会公平和政策整合,为传统单一功能绿带政策的现代化转型提供了理论与实践指导。

研究结论

(1)绿带功能需从单一扩展到多功能化。研究表明,绿带的未来应超越传统的城市扩展控制功能,转向提供多样化的生态和社会服务。在多功能化情景中,绿带不仅可以成为自然恢复与气候适应的关键区域,还可通过战略性规划解决住房问题和改善公众绿地访问。利益相关者广泛支持这种转型,认为绿带应整合生态保护、绿色基础设施和社区发展,从而为邻近城市提供“战略性城市支持景观”,兼顾可持续发展与社会公平。

(2)治理机制与政策创新的关键作用。结论强调多功能化的实现需要强有力的治理机制,包括跨部门协作和战略规划。研究提出,通过政策创新,如制定区域性土地利用框架、引入生态系统服务市场及绿色金融工具,可以有效平衡生态与经济需求。当前绿带政策存在片面性和执行不力等问题,未来需通过政策整合和去政治化治理,提高政策的灵活性和有效性,减少利益冲突,推动绿带的可持续管理。

(3)AI技术助力情景规划的未来潜力。研究验证了AI生成的虚拟景观在情景规划中的潜力,通过直观可视化方式增强了复杂政策讨论的理解度和沟通效果。这种技术既能支持政策研究,又为公众参与提供了便利。未来研究可以进一步探索AI工具在参与式工作坊中的实时应用,为利益相关者提供更加生动的未来景观构想,推动绿带及类似复杂生态系统的规划与管理。


Matthew G. Kirby, Alister J. Scott, Claire L. Walsh.

"A greener Green Belt? Co-developing exploratory scenarios for contentious peri-urban landscapes."Landscape and Urban Planning Volume 255(2025):105268


公众号回复

GPT04

获取这份

科研趋势分析: 50个高效GPT 指令


点击下方链接,获取更多课程详情

2025【AI论文写作训练营】

模版内容概览

涵盖五大核心模块

  • 学术领域热点发现

  • 跨领域趋势交叉点分析

  • 未来技术与应用前景预测

  • 文献计量与数据驱动分析

  • 研究空白与潜在突破点挖掘




朋友圈日常更新溯思课程科研干货学员进度

讲座群不定时更新公益讲座科研公开课直播答疑

扫码添加客服⬇,扫码进直播群⬇

【SourceLab溯思】简介

师资强悍-精英教学团队

SourceLab溯思汇聚了来自宾大·新国立·清华·同济·哈工大等海内外顶尖学府的优秀导师

正规专业-签订双向辅导合同

所有学员签订正规辅导合同,明确知识产权保护以及双方的权利和义务,所有费用清晰透明,无任何隐藏收费

拒绝低价陷阱与虚高报价

论文辅导绝不是价格越低越好,白菜价=“不负责+水课时+中途跑路”

拒绝虚高定价,让你花每一分钱都能得到应有的价值

1V1定制化辅导流程



添加客服免费评估

添加客服:了解您的具体需求和研究方向




费用估算:标准化课程&定制化服务分别报价



导师匹配:从导师库中精准匹配最合适的导师




签署合同:签订正规辅导协议




定制群聊:缴费后,拉入定制专属群聊,发布上课通知及课后任务



进度跟踪:根据计划按时进行辅导,专属助教全程跟踪辅导进度



后续跟进:辅导结束后,仍有1-3个月的课后追踪,持续跟进学员成果



1V1全流程辅导,溯思学员可以收获:

1)发表国内外TOP学术会议、期刊论文/顺利毕业or升学

2)科研写作能力大幅提升,打破信息茧房

3)定制化的课程安排,因材施教

4)正规辅导合同的约束及基本课时的保证


“站在巨人的肩膀上,才能看得更远。

要毕业,找溯思!SourceLab溯思学社分享精选专题内容,助力大家顺利毕业。”

SourceLab溯思
溯思科学研究院旗下学术平台,专注SCI、SSCI、AHCI,快速录用,支持面签,合作:@source_lab
 最新文章