社交媒体文本的力量：绘制太湖湿地文化生态系统服务的分布及其驱动因素

《Ecosystem Services》：The power of social media text: Mapping the distribution and drivers of cultural ecosystem services in Taihu Lake wetland

本研究基于太湖湿地多源社交媒体文本的语义分析，识别出六大文化生态系统服务（CES），并利用MaxEnt模型揭示其空间分布特征及影响因素。结果表明，语义分析显著提升主观类CES评估精度，空间分布呈现东弱西强格局，社会经济因素起主导作用，人地互动和交通可达性为关键驱动机制。该研究为内陆湿地治理提供新方法与理论支撑。

　　

吴晓霞|王玉军|刘琼|欧明豪

南京农业大学土地管理学院，中国南京210095

摘要

内陆湿地是重要的城市空间，它们将生态保护与文化体验相结合，提供多种文化生态系统服务（CES）。然而，现有的CES评估研究往往未能充分利用社交媒体文本数据，这可能会影响不同服务类型的识别，并降低空间建模的准确性。本研究以太湖湿地为案例，利用多个社交媒体平台上的用户评论，并应用深入的语义分析方法，识别出六种类型的CES：心理和精神服务、文化遗产服务、教育服务、启发服务、审美服务和娱乐服务。MaxEnt模型被用来绘制这些服务的空间分布图，并探讨影响其分布的因素。研究结果表明：（1）对多源社交媒体文本进行深入的语义分析可以提高CES评估的准确性，尤其是在评估审美服务和心理精神服务这类主观性较强的服务时；（2）太湖湿地中的CES服务在整个湖区的分布较为均匀，但在周边陆地上呈现出明显的东-西梯度变化，其中心理和精神服务的强度最高，反映了游客对城市生态空间在情感健康方面的依赖；（3）CES的空间分布主要受社会经济因素的影响，人类与环境的互动是基础，交通便利性是关键因素。本研究推进了对无形CES的评估，明确了它们的空间分布，并为内陆湿地的人与环境协调及区域治理提供了理论和实践支持。

引言

湿地常被称为“地球的肾脏”。作为由陆地和水相互作用形成的独特生态系统，它们提供了多种生态系统服务，包括食物生产、水质净化、气候调节、生物多样性支持以及文化资源的提供（Milcu等人，2013年）。在快速城市化和人口密集的地区，内陆湿地已成为自然系统与人类活动交汇的重要生态空间，其非物质价值日益受到重视（Xu等人，2023年）。这些环境不仅提供了审美体验和娱乐机会，还有助于心理和身体健康（Nicolás Ruiz等人，2021年；Guo等人，2023b年），尤其是对于长期处于压力或环境负担下的城市人口（X. Chen等人，2019年）。此外，内陆湿地还是当地遗产的重要载体，在维持社区认同感和传承传统生态知识方面发挥着不可替代的作用（Ghermandi等人，2020年）。因此，系统研究内陆湿地的文化生态系统服务（CES）对于促进可持续湿地治理、改善城市福祉和推动生态宜居城市的发展至关重要（Nie等人，2022年）。

CES指的是人们通过审美享受、娱乐活动、精神满足以及其他基于自然的体验从生态系统中获得的非物质利益（千年生态系统评估，2005年，以下简称MA）。与通过生态过程直接产生的供给服务和调节服务不同，CES本质上基于人类的感知、价值观和与环境的互动（Plieninger等人，2013年）。这种内在的主观性长期以来一直给它们的系统评估和空间表示带来挑战（Plieninger等人，2022年）。为了更好地反映这些服务的复杂性和多样性，MA将CES分为七个领域：心理和精神服务、娱乐和生态旅游、审美欣赏、启发服务、教育服务、地方认同感和文化遗产（MA，2005年）。在应用研究中，这种分类会根据特定生态系统的特点进行调整或整合——例如森林、湿地或城市绿地（Xu等人，2020年）。

早期的CES评估主要依赖于货币估值方法，侧重于易于转化为市场价值的服务，如环境教育和生态旅游（van Berkel和Verburg，2014年；Xiao等人，2023年）。然而，这些方法常常忽略了CES的非物质和非经济维度，如精神满足感和地方认同感，从而无法充分捕捉人们与自然空间的情感和象征性联系（Zheng等人，2021年）。作为回应，研究人员越来越多地采用非货币方法来进行更全面的CES评估，包括基于主观偏好及其空间分布的分析。一部分研究通过调查和访谈收集居民的看法。虽然这些方法在捕捉主观体验方面有效，但受数据可用性的限制，通常仅适用于小范围的空间，并且往往无法揭示CES的空间异质性（Zwierzchowska等人，2018年；Johansson等人，2019年）。另一部分研究使用空间代理指标来表示CES的水平，如绿地面积指标（Zhao等人，2022年）和兴趣点（POIs）（You等人，2024年），从而实现多尺度评估和空间模式分析。然而，这些方法没有考虑人们对生态系统利益的心理感知或情感反应。

为了克服上述两种研究的局限性，研究人员通过参与式地理信息系统（PGIS，PPGIS）（Ridding等人，2018年）和社交媒体大数据分析（Langemeyer等人，2023年）将主观感知与地理坐标相结合。其中，社交媒体数据已成为评估CES的主要工具，因为它们真实反映了公众对自然环境的看法，并包含空间和时间属性（Fox等人，2021年）。目前，基于图像的数据被广泛使用，因为它们能够直观地展示景观和人与自然的互动，提供丰富的视觉信息（Cardoso等人，2022年）。然而，这类数据缺乏语义深度，难以传达情感和文化含义，也难以捕捉公众对生态系统服务的理解和估值。此外，图像分析通常需要大量的计算资源，带来技术挑战（Zhang等人，2022年）。相比之下，社交媒体文本数据具有更丰富的语义内容和解释能力，能够更详细地表达公众的感知、判断和认知维度（Cao等人，2025年）。因此，基于文本的内容越来越多地被用作CES研究的数据来源（Dai等人，2024年）。尽管如此，图像和文本数据通常都是基于点的，这使得进行空间差异化的评估变得困难（Kong和Sarmiento，2022年）。为了解决这个问题，引入了如SolVES（Guan等人，2023年）和MaxEnt（Shi等人，2025年）等空间建模工具，将基于点的输入转换为连续的空间表面，实现更全面的空间可视化。随着评估方法和空间技术的进步，最近的研究越来越多地探索CES的时空模式和影响因素（Guo等人，2023a），从而加深了对CES的理解并提高了其实际应用价值。

尽管CES研究在学术上受到了越来越多的关注，并且在方法论上不断进步——特别是通过使用社交媒体大数据——但仍存在一些局限性。目前大多数基于文本的评估依赖于高频关键词词典（Zhang和Qiu，2023年）或标记内容（Egarter Vigl等人，2021年）来表示CES。然而，这些方法往往缺乏深入的语义分析，可能会误解词语在其上下文中的含义（Roll等人，2018年；Dai等人，2024年）。例如，“美丽”或“美感”这样的词经常被直接用作审美价值的指标，尽管在具体语境中它们可能指的是人而不是自然环境。这种粗略的处理方式降低了CES识别的可靠性，可能降低空间建模的准确性，并导致对影响因素的偏见解释（Gugulica和Burghardt，2023年；Kong等人，2023年）。

为了解决以往方法的局限性（Zhang等人，2022年；Dai等人，2024年），本研究结合了多源社交媒体文本数据、语义分析和MaxEnt建模，来评估太湖湿地及其周围1公里缓冲区内的CES（Zhong等人，2024b）。太湖位于中国的长江三角洲，具有发达的经济、高人口密度和高城市化水平，使其成为研究人类活动与自然生态系统关系的理想案例（太湖流域管理局，2024年；Hang等人，2025年）。沿湖边的1公里缓冲区既是CES体验的核心空间，也是生态管理的关键缓冲区（Neill等人，2023年）。基于这些考虑，本研究旨在：（1）从三个主要社交媒体平台——豆瓣、微博和携程——收集基于研究区域内兴趣点的用户生成评论文本，并通过语义分析构建不同类型CES的感知词典，从而识别每个兴趣点所承载的CES类型；（2）应用MaxEnt模型模拟各种CES类型的空间分布模式，并系统地研究自然和社会经济因素如何影响不同服务。通过结合多源社交媒体文本和空间建模，本研究旨在扩展量化非物质CES的方法论工具包，为内陆城市湿地的可持续管理和文化功能保护提供实践见解。

研究区域

太湖是中国东部的一个重要生态单元，具有典型的亚热带季风气候。年平均气温在16.0°C至18.0°C之间，年降水量在1100至1150毫米之间（太湖流域管理局，2024年）。该湖岸线长393.2公里，由于沉积物堆积和填海造地，一些岛屿已经与陆地相连，形成了典型的湖畔湿地景观（Pan等人，2024年）。根据现有研究和相关资料

CES的空间分布模式

利用MaxEnt模型得出的最大训练敏感度加特异性（TSS）、平衡训练省略值、预测面积和阈值（TPT）作为分界点（Wang等人，2025年），将太湖湿地中的六种CES类型的空间分布分为三个价值范围：低（< />

基于多源社交媒体文本语义分析的CES评估效果

本研究提出了一种综合CES评估的结构化路径，包括三个阶段：多源感知文本采集、语义识别和空间建模。通过将基于深度NLP的语义提取与MaxEnt建模相结合，我们将基于点的感知转换为区域级别的CES分布图。与传统方法（如图像识别或关键词标注）相比，我们的方法在多个方面显著提高了准确性

结论

内陆湿地在独特的地理和社会背景下，是心理慰藉、审美享受和环境教育等CES的重要提供者。在快速城市化的过程中，它们在公共福祉、文化丰富和区域治理中发挥着越来越重要的作用。本研究聚焦于快速城市化的代表性内陆湿地——太湖湿地，并结合了多源社交媒体文本的语义分析和MaxEnt空间建模

CRediT作者贡献声明

吴晓霞：撰写——初稿、可视化、方法论、数据分析、概念化。王玉军：监督、调查。刘琼：撰写——审阅与编辑、监督、方法论、调查、概念化。欧明豪：撰写——审阅与编辑。

利益冲突声明

所有作者均无需要声明的利益冲突。

致谢

本研究得到了国家社会科学基金重大项目（24&ZD102）的支持和资助。