Ein integrierter geospatialer Modellierungsworkflow quantifiziert die Urbanisierung von Flächen und die Dynamik der Kohlenstoffspeicher. Der Ausbau von Siedlungsflächen ist mit einem Verlust an Kohlenstoffspeichern und negativen räumlichen Spillover-Effekten verbunden, während ökologische Planungsszenarien kohlenstoffreiche Flächen erhalten und eine koordinierte, kohlenstoffarme Governance unterstützen.
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Forschungsartikel
Landurbanisierung, ökologische Planung und Dynamik der Kohlenstoffvorräte in Xinjiang, China, unter Verwendung eines integrierten geospatialen Modellierungs-Workflows
In diesem Artikel
Zusammenfassung
Zusammenfassung
Diese Studie entwickelte und implementierte einen integrierten Arbeitsablauf, der Fernerkundung, Simulation der Landnutzung, Bewertung von Ökosystemleistungen und räumlich-ökonomische Methoden kombinierte, um den Einfluss der Landurbanisierung und ökologischen Planung auf die Dynamik der Kohlenstoffspeicherung in der autonomen Region Xinjiang im Nordwesten Chinas zu quantifizieren. Unter Verwendung von Daten zur Landnutzung/-bedeckung, versiegelten Flächen, Nachtluftaufhellung, Vegetation, Topographie, sozioökonomischen Faktoren und planungsbedingten Einschränkungen aus den Jahren 2000–2020 identifizierte der Arbeitsablauf historische Urbanisierungsmuster, simulierte vier zukünftige Planungsszenarien, schätzte die Kohlenstoffspeicherung mittels des InVEST-Kohlenstoffmoduls ab und bewertete direkte sowie räumliche Spillover-Effekte anhand räumlich-ökonomischer Modelle. Die Ergebnisse zeigen, dass die Zunahme bebauter Flächen hauptsächlich durch Umwandlung von Ackerland erfolgte und mit einem Anstieg der Versiegelungsfläche sowie der Intensität der Nachtluftaufhellung einherging. Die Simulationsergebnisse deuten darauf hin, dass das Szenario des ökologischen Schutzes die höchste Erhaltung der Kohlenstoffspeicherung aufweist, während das Szenario der natürlichen Entwicklung den größten Kohlenstoffverlust verursacht. Waldland erwies sich als die am stärksten gefährdete Landnutzungsart mit hohem Kohlenstoffgehalt, mit einer Gesamtdichte von 144,9 Mg C/ha im Vergleich zu 29,4 Mg C/ha bei bebaubarem Land. Die Ergebnisse des räumlichen Durbin-Modells zeigen, dass die Landurbanisierung einen negativen direkten Effekt (−0,231) und einen indirekten Spillover-Effekt (−0,117) hat, was zu einem Gesamteffekt von −0,348 auf die Kohlenstoffspeicherdichte führt, während die Intensität der ökologischen Planung einen positiven Gesamteffekt (+0,245) aufweist. Diese Befunde untermauern eine koordinierte ökologische Planung über Verwaltungsgrenzen hinweg, um eine kohlenstoffarme regionale Entwicklung zu fördern.
Einleitung
Vor dem Hintergrund des globalen Klimawandels und des Übergangs hin zu einer kohlenstoffarmen Entwicklung ist die rasante Urbanisierung zu einem wesentlichen Treiber von Veränderungen in regionalen Landbedeckungsmustern und biogeochemischen Zyklen geworden1. Da sich menschliche Aktivitäten in Umfang und Intensität weiter ausdehnen, verändert die beschleunigte Landurbanisierung in Entwicklungsländern nicht nur die Landnutzungsmuster, sondern formt auch die Struktur und Funktion von Ökosystemen neu. Im Kern umfasst die Landurbanisierung die Umwandlung natürlicher Vegetation mit hoher Kohlenstoffdichte in künstliche Oberflächen mit geringerer Kohlenstoffdichte, was zu erheblichen Einbußen der regionalen Kohlenstoffspeicherfähigkeit führt2. Für schnell wachsende Regionen ist die Balance zwischen wirtschaftlichem Wachstum und dem Schutz ökologischer Flächen zu einer zentralen Herausforderung in der räumlichen Planung geworden. Traditionelle Untersuchungen zur Landnutzung konzentrierten sich vorwiegend auf Muster der physischen Expansion, vernachlässigten jedoch häufig die dynamischen Wechselwirkungen zwischen räumlicher Entwicklung und Kohlenstoffzyklen3. Daher besteht Bedarf an integrierten analytischen Ansätzen, die die Auswirkungen der Landurbanisierung auf die Dynamik der Kohlenstoffvorräte quantifizieren und eine wissenschaftliche Grundlage für den ökologischen Schutz sowie eine kohlenstoffarme Steuerung bieten.
Die jüngsten Fortschritte in der Fernerkundung und bei geographischen Informationssystemen haben die Modellierung von Landnutzungsänderungen und die Bewertung von Ökosystemleistungen erheblich verbessert4,5. Die gekoppelte Simulation von Landnutzungsszenarien mit ökologischer Bilanzierung hat sich als weit verbreiteter Ansatz zur Bewertung der ökologischen Auswirkungen urbaner Expansion etabliert6. Insbesondere die Patch-generating Land Use Simulation (PLUS) und das Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVEST) wurden angewandt, um zu quantifizieren, wie planerische Vorgaben die Entwicklungswege der Landnutzung und die Kohlenstoffspeicher beeinflussen7,8,9,10,11,12. Verwandte Studien zu Ökosystemleistungen haben zudem gezeigt, dass Veränderungen der Landbedeckung, städtebauliche Entwicklungsstrategien und Maßnahmen des ökologischen Schutzes die Wasserabgabe, die Kohlenstoffsequestrierung, die Bodenretention sowie die Wechselwirkungen und Abwägungen zwischen verschiedenen Ökosystemleistungen in schnell urbanisierenden Landschaften beeinflussen können13,14,15,16,17. Die meisten bisherigen Studien konzentrierten sich jedoch hauptsächlich auf die Umwandlung der Landnutzung und die Ergebnisse bezüglich Ökosystemleistungen, während weniger Aufmerksamkeit darauf gerichtet wurde, wie sozioökonomische Entwicklungsdrucke räumlich abhängige Reaktionen der Kohlenstoffspeicher in benachbarten Verwaltungseinheiten hervorrufen.
Drei wesentliche Wissenslücken motivieren den vorliegenden Arbeitsablauf. Erstens werden Untersuchungsgebiete in früheren PLUS–InVEST-Anwendungen häufig als geschlossene physikalische Systeme betrachtet, ohne die Frage zu prüfen, ob die Auswirkungen der Flächenversiegelung auf benachbarte Einheiten übergreifen. Zweitens werden Validierungs-, Unsicherheits- und Sensitivitätsanalysen oft nur kurz beschrieben, sodass schwer nachvollziehbar ist, ob die Rangfolge der Szenarien unter alternativen Parametern für die Landnutzungssimulation, Kohlenstoffpool-Koeffizienten und räumliche Gewichtungsspezifikationen stabil bleibt. Drittens identifizieren räumlich-ökonomische Studien häufig Zusammenhänge zwischen der Entwicklungsdichte und ökologischen Ergebnissen, ohne diese Beziehungen mit Fernerkundungsdaten, zukünftigen Landnutzungsszenarien und der Bilanzierung von Kohlenstoffvorräten zu verknüpfen. Daher ist ein integrierter Arbeitsablauf erforderlich, um Beobachtung, Szenariensimulation, Kohlenstoffbilanzierung und die Identifikation räumlicher Wirkmechanismen innerhalb eines reproduzierbaren analytischen Rahmens miteinander zu verbinden.
Dementsprechend etabliert diese Studie einen reproduzierbaren analytischen Arbeitsablauf, der Fernerkundung, Szenariensimulationen auf der Grundlage von PLUS, die Bewertung von Kohlenstoffspeichern mittels InVEST sowie eine räumliche ökonometrische Analyse integriert. Unter Fokussierung auf die autonome Region Xinjiang in Nordwestchina bewertet die Studie historische Muster der Land- und Urbanisierungsentwicklung von 2000 bis 2020, untersucht, wie alternative Planungsszenarien zukünftige Landnutzungskonfigurationen beeinflussen, quantifiziert die sich ergebenden Auswirkungen auf die Verteilung der Kohlenstoffspeicher und analysiert direkte sowie räumliche Spillover-Effekte der Landurbanisierung, der Intensität ökologischer Planung, des Vegetationszustands und sozioökonomischer Faktoren auf die Dynamik der Kohlenstoffspeicher. Der wesentliche Beitrag dieses Arbeitsablaufs liegt in der Integration von szenariobasierten Prognosen mit der Identifizierung von Wirkmechanismen, um die Festlegung ökologischer Schutzgrenzen, eine kompakte Wachstumsplanung, eine grenzüberschreitende Kompensation von Kohlenstoffemissionen sowie eine kohlenstoffarme regionale Steuerung zu unterstützen.
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Protokoll
In dieser Studie wurden öffentlich zugängliche geospatialen, Fernerkundungs-, Planungs- und aggregierte sozioökonomische Datensätze verwendet. Es wurden keine menschlichen Probanden, Tierproben, klinische Materialien oder identifizierbare personenbezogene Daten herangezogen. Daher war keine institutionelle Genehmigung durch eine Ethikkommission erforderlich. Die spezifischen Softwareumgebungen, Computerpakete (einschließlich räumlicher ökonometrischer Methoden und Bibliotheken zur hochauflösenden Visualisierung), digitale Objektidentifikatoren (DOIs) der Datensätze sowie die Quell-URLs für alle Ressourcen, die zur Reproduktion dieses Arbeitsablaufs notwendig sind, sind detailliert aufgeführt in der umfassenden Tabelle der Materialien.
1. Untersuchungsgebiet und analytischer Rahmen
Die Analyse wurde in der autonomen Region Xinjiang der Uiguren in Nordwestchina durchgeführt, wobei ein besonderer analytischer Schwerpunkt auf den abgegrenzten städtischen Ausdehnungen ausgewählter Städte lag (Abbildung 1), um die lokalen Expansionsdynamiken präzise erfassen zu können. Diese Grenze wurde einheitlich für das Zuschneiden von Rasterdaten, die Simulation der Landnutzung, die Beurteilung der Kohlenstoffspeicher und die Aggregation nach Verwaltungseinheiten verwendet. Die analytische Stichprobengröße (n) umfasste 105 Verwaltungseinheiten auf Kreisebene, die an drei diskreten Zeitpunkten (2000, 2010 und 2020) analysiert wurden, wobei die Simulationen der Landnutzung 50 stochastische Wiederholungen enthielten, um räumliche Unsicherheiten abzubilden.
Ein mehrskaliger analytischer Rahmen, der Analysen auf Gitter- und Verwaltungseinheitsebene integriert, wurde angewandt. Auf Gitterebene wurden Daten zur Landnutzung/Landbedeckung, zur Intensität des nächtlichen Lichts, zur versiegelten Flächenanteil, zu Vegetationsindizes, zu topographischen Variablen und zu ökologischen Planungsvorgaben genutzt, um Muster der Landurbanisierung zu identifizieren, zukünftige Landnutzungsszenarien zu simulieren und die Verteilung der Kohlenstoffspeicher zu bewerten. Auf der Ebene der Verwaltungseinheiten wurden sozioökonomische, verkehrliche und umweltbezogene Variablen in räumliche ökonometrische Analysen einbezogen, um die direkten und indirekten Effekte von Landurbanisierung und ökologischer Planung auf die Dynamik der Kohlenstoffspeicher zu bewerten.
Der analytische Rahmen umfasste fünf Komponenten. Erstens wurden multitemporale Fernerkundungs- und Landnutzungsdaten verwendet, um räumlich-zeitliche Muster der Landurbanisierung zu charakterisieren, einschließlich der Ausdehnung von Siedlungsflächen, der Entwicklungsdichte und der Umstrukturierung der Landnutzung. Zweitens wurden Szenarien zum Schutz der Ökologie, zum Schutz von Ackerflächen und zur kohlenstoffarmen Planung entwickelt, um zukünftige Landnutzungsmuster zu simulieren. Drittens kam das InVEST-Modul zur Kohlenstoffspeicherung zum Einsatz, um die Verteilung und Veränderung der Kohlenstoffvorräte unter historischen und zukünftigen Landnutzungsbedingungen zu quantifizieren. Viertens wurden globale und lokale räumliche Autokorrelationsanalysen durchgeführt, um Clustermuster und Hotspot-Regionen im Zusammenhang mit der Variation der Kohlenstoffvorräte zu identifizieren. Fünftens wurden räumliche ökonometrische Modelle verwendet, um Stärke, Richtung und Übertragungseffekte der Landurbanisierung, der Intensität der ökologischen Planung sowie der umweltbezogenen und sozioökonomischen Einflussfaktoren auf die Dynamik der Kohlenstoffvorräte zu bewerten.
Abbildung 1 zeigt den gesamten analytischen Arbeitsablauf. Der Arbeitsablauf verbindet die Definition des Untersuchungsgebiets, die Integration von Daten aus mehreren Quellen, die Identifizierung der Landverstädterung, die Entwicklung von Szenarien der ökologischen Planung, die Simulation der Landnutzung, die Bewertung der Kohlenstoffspeicher, die Analyse der räumlichen Autokorrelation und die räumliche ökonometrische Modellierung. Räumliche Daten aus mehreren Quellen dienten als Eingabeschicht. Die Identifizierung der Landverstädterung und die historische Analyse der Landnutzung bildeten die Musterscharakterisierungsschicht. Die Szenarien der ökologischen Planung und die Bewertung der Kohlenstoffspeicher bildeten die Schicht der Vorhersage und Bewertung der Auswirkungen. Mithilfe der Analyse der räumlichen Autokorrelation und ökonometrischer Verfahren wurden räumliche Mechanismen ermittelt und die Interpretation von Politikmaßnahmen unterstützt.
Abbildung 1: Untersuchungsgebiet, Datenintegration und technischer Workflow. (A) Multiskaliger räumlicher Kontext und präzise städtische Analysegrenzen für Schlüsselstädte in der autonomen Region Xinjiang Uigur, im Nordwesten Chinas. (B) Integrierter technischer Workflow, der mehrquellige räumliche Daten, die auf Fernerkundung basierende Identifizierung der städtischen Landnutzung, die Gestaltung von Szenarien der ökologischen Planung, die Simulation der Landnutzung mit PLUS, die Bewertung der Kohlenstoffspeicher mit InVEST, die räumliche Autokorrelation, die Hotspot-Analyse und die räumliche ökonometrische Modellierung verbindet. ND = natürliche Entwicklung; EP = ökologischer Schutz; CP = Schutz von Ackerland; LC = Optimierung der kohlenstoffarmen Entwicklung; OLS = gewöhnliche Kleinste-Quadrate-Methode; SAR = räumliches autoregressives Modell; SEM = räumliches Fehlermodell; SDM = räumliches Durbin-Modell. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.
2. Datensourcen und Variablensystem
Ein Datensatz aus mehreren Quellen wurde zusammengestellt, um die Identifizierung der Landverstädterung, die Simulation ökologischer Planungsszenarien, die Bewertung der Kohlenstoffspeicher und die räumliche ökonometrische Analyse zu unterstützen. Der Datensatz umfasste Daten zur Landnutzung/Landbedeckung, den Anteil versiegelter Flächen, die Intensität des nächtlichen Lichts, den normalisierten Differenz-Vegetationsindex (NDVI), topographische Variablen, Indikatoren zur Verkehrsanbindung, hydrologische Variablen, Bevölkerungsdichte, Bruttoinlandsprodukt (BIP)-Dichte, planerische Restriktionen, klimatische Variablen sowie Parameter der Kohlenstoffspeicher. Tabelle 1 fasst die Kategorien des Datensatzes, die Beschreibung der Variablen, die Einheit, räumliche und zeitliche Auflösung, die Quelle sowie die analytische Anwendung zusammen. Wichtige Datensätze wurden für die Jahre 2000, 2010 und 2020 beschafft. Landnutzungsdaten und wesentliche Fernerkundungsprodukte wurden je nach Anforderungen der Analyse auf Auflösungen zwischen 30 m und 1 km harmonisiert.
Tabelle 1: Datenquellen und Variablensystem. Die Tabelle enthält die Datensatzkategorie, Variable, Beschreibung, Einheit, räumliche/zeitliche Auflösung, Quelle und den analytischen Einsatz für die Identifizierung der städtischen Landnutzung, Szenariosimulation, die Kohlenstoffspeicherbilanzierung mit InVEST sowie die räumliche ökonometrische Modellierung. NDVI = normalisierter Differenz-Vegetationsindex; DEM = digitales Höhenmodell; LULC = Landnutzung/Landbedeckung. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Alle räumlichen Layer wurden in ein gemeinsames Koordinatensystem projiziert, auf die im Abbildung 1 gezeigte Untersuchungsgebietsgrenze zugeschnitten und entweder resampelt oder auf das erforderliche Raster- beziehungsweise Verwaltungseinheitenniveau aggregiert. Fehlende Werte wurden vor der räumlichen Überlagerungsanalyse überprüft. Rasterdatensätze, die in den PLUS- und InVEST-Analysen verwendet wurden, wurden auf Pixel-Ebene ausgerichtet, während sozioökonomische Variablen für die räumliche Regression auf Verwaltungseinheiten aggregiert wurden. Dieser Vorverarbeitungsworkflow gewährleistete konsistente räumliche Einheiten und vergleichbare Zeitpunkte über zeitliche Analysen, Szenariosimulationen, Berechnungen der Kohlenstoffspeicher und ökonometrische Modellierungen hinweg.
Daten zur Landnutzung/-bedeckung dienten als primäre Eingabedaten für die historische Veränderungserkennung und die zukünftige Simulation der Landnutzung. Die ursprünglichen Landnutzungskategorien wurden in sechs Klassen umklassifiziert: Ackerland, Waldfläche, Weideland, Gewässer, bebaute Flächen und ungenutzte Flächen. Dieses Klassifizierungsschema wurde einheitlich für die Analyse von Landnutzungsänderungen, die Entwicklung von Szenarien und die Berechnung der Kohlenstoffspeicher mit InVEST verwendet. Der Anteil bebauter Flächen, die Versiegelungsgradabdeckung und die Intensität des nächtlichen Lichts wurden als Indikatoren für die Urbanisierung der Flächen herangezogen. Die Versiegelungsgradabdeckung und die Intensität des nächtlichen Lichts dienten als fernerkundliche Proxygrößen für die Intensität der Entwicklung und menschliche Aktivität. Der NDVI wurde als ökologischer Indikator in anschließende räumliche ökonometrische Analysen einbezogen.
Zu den topografischen und Standortvariablen gehörten Höhe über dem Meeresspiegel, Hangneigung, Entfernung zu Hauptverkehrsstraßen, Straßendichte und Nähe zu größeren Flüssen. Diese Variablen dienten als Treiber in der Landnutzungssimulation und als Kontrollvariablen in räumlichen ökonometrischen Modellen. Gemeinsam repräsentierten sie Geländeeinschränkungen, Verkehrsanbindung und hydrologische Vernetzung.
Zu den sozioökonomischen Variablen gehörten Bevölkerungsdichte und BIP-Dichte, ergänzt durch die Dichte des Straßennetzes, wo verfügbar. Diese Variablen dienten zur Charakterisierung der Intensität der Entwicklung und der durch menschliche Aktivitäten verursachten Belastungen im Zusammenhang mit Veränderungen der Kohlenstoffspeicher. Der Variablenrahmen integrierte Indikatoren der Flächennutzung, sozioökonomischer Belastung und ökologischem Kontext, um die vielfältigen Faktoren abzubilden, die die Dynamik der Kohlenstoffspeicher beeinflussen.
Ein Index der ökologischen Planungsintensität wurde unter Verwendung ökologischer Rotlinien, Naturschutzgebiete, Pufferzonen um Gewässer, Hangneigungs-Beschränkungsgebiete und anderer ökologisch sensibler Bereiche entwickelt. Dieser Index diente sowohl als Restriktions-Schicht in zukünftigen Simulationen der Landnutzung als auch als erklärende Variable in räumlichen ökonometrischen Analysen.
Für die InVEST-Bewertung der Kohlenstoffspeicherung wurden vier Parameter für die Kohlenstoff-Pools für jede Landnutzungsklasse zusammengestellt: Kohlenstoff in der oberirdischen Biomasse, Kohlenstoff in der unterirdischen Biomasse, organischer Kohlenstoff im Boden und Kohlenstoff in totem organischem Material. Die Parameterwerte wurden aus veröffentlichten regionalen Studien, InVEST-Leitfäden sowie lokalen Bodenbedeckungsmerkmalen entnommen und der einheitlichen Landnutzungsklassifikation zugeordnet. Der Begriff Kohlenstoffspeicherung bezeichnet die gesamte geschätzte Menge an Kohlenstoff in diesen vier Pools, während die Dichte der Kohlenstoffspeicherung den pro Flächeneinheit gespeicherten Kohlenstoff angibt.
Die Variablen wurden in drei Kategorien eingeteilt. Die erste Kategorie umfasste Indikatoren zur Landurbanisierung, darunter den Anteil bebauter Flächen, die Versiegelungsgradabdeckung und die Intensität des nächtlichen Lichts. Die zweite Kategorie enthielt ökologische und planerische Variablen wie NDVI, Intensität der ökologischen Planung, Höhe, Hangneigung und hydrologische Nähe. Die dritte Kategorie umfasste sozioökonomische Treiber wie Bevölkerungsdichte, BIP-Dichte und Straßenverdichtung. Diese Variablen wurden verwendet, um die Beziehungen zwischen Landurbanisierung, ökologischer Planung und Kohlenstoffspeicherdynamik zu bewerten.
3. Identifizierung der räumlichen Urbanisierung mithilfe fernerkundungsbasierter Verfahren
Die räumlich-zeitlichen Muster der Landurbanisierung wurden mithilfe dreier ergänzender Indikatoren identifiziert: der Ausdehnung von bebauten Flächen, der Versiegelungsgrad-Abdeckung und der Intensität des nächtlichen Lichts. Die Ausdehnung bebauter Flächen wurde aus sequenziellen Landnutzungskarten extrahiert, um den räumlichen Umfang und die Entwicklung der Urbanisierung von den zentralen bebauten Gebieten in die umliegenden Regionen darzustellen. Der Versiegelungsgrad wurde berechnet, um die Intensität der Bebauung auf Gitterebene zu quantifizieren, während Rasterdaten zur Intensität des nächtlichen Lichts verarbeitet und normalisiert wurden, um menschliche Aktivität und funktionale Verdichtung abzubilden. Diese räumlichen Schichten wurden anschließend integriert, um den historischen Datensatz zur Landurbanisierung zu erstellen. Die kombinierten Indikatoren dienten dazu, Gebiete mit anhaltend intensiver Entwicklung, Übergangszonen sowie relativ stabile Bereiche zu identifizieren und die räumliche Übereinstimmung zwischen physischer Flächenentwicklung und funktionaler Urbanisierung zu bewerten.
Eine Landnutzungs-Übergangsmatrix wurde erstellt, um Umfang und Richtung der Landnutzungsänderungen zwischen Ackerland, Waldfläche, Grünland, Gewässern, Siedlungsfläche und ungenutztem Land zu quantifizieren. Besonderes Augenmerk galt den Übergängen von ökologischen und landwirtschaftlichen Flächenklassen in Siedlungsfläche. Mithilfe der Matrix wurden dominante Umwandlungswege sowie die wichtigsten Ausgangsflächenklassen identifiziert, die zum städtischen Wachstum beitragen.
Die Analyse von Landschaftsmustern wurde durchgeführt, um strukturelle Veränderungen im Zusammenhang mit der Urbanisierung von Flächen zu bewerten. Zu den verwendeten Kennzahlen gehörten die Patch-Dichte, die Randdichte, der Landschaftsform-Index sowie indikatorbasierte Maße zur Fragmentierung. Diese Kennzahlen wurden für jeden Untersuchungszeitraum berechnet und dienten der Quantifizierung von Veränderungen in der Landschaftskonfiguration, der räumlichen Kontinuität und der Fragmentierung, die mit der Ausdehnung besiedelter Flächen verbunden sind.
4. Entwurf ökologischer Planungsszenarien und Simulation der Landnutzung
Zukünftige Landnutzungsmuster wurden mithilfe des Patch-generating Land Use Simulation (PLUS)-Modells unter vier Planungsszenarien simuliert: natürliche Entwicklung (ND), ökologischer Schutz (EP), Ackerflächenschutz (CP) und kohlenstoffarme Optimierung (LC). Szenarioannahmen, Regeln zur Landnutzungsänderung, eingeschränkte Landnutzungstypen und erwartete Kohlenstoffspeicherergebnisse sind in Tabelle 2 zusammengefasst.
Tabelle 2: Szenariosteuerungsregeln und Übergangsbeschränkungen. Die Tabelle definiert die Wahrscheinlichkeiten der Landnutzungsänderung sowie räumliche Beschränkungen für die Szenarien natürliche Entwicklung (ND), ökologischer Schutz (EP), Ackerland-Schutz (CP) und kohlenstoffarme Optimierung (LC). Hinweise: Die Szenarien-Abkürzungen entsprechen strikt denen, die in der PLUS-Modellierung und den Ergebnisabschnitten verwendet werden. Die Szenarieneinstellungen legen politikorientierte Umwandlungsregeln und gesperrte Landnutzungstypen fest, die in den Simulationen verwendet wurden; alle gesetzlich festgelegten Ausschlusszonen blieben in den endgültigen räumlichen Layern unveränderbar. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Historische Landnutzungskarten und räumliche Treiber-Variablen wurden in das PLUS-Modell integriert, um Baseline-Wahrscheinlichkeiten für Landnutzungsänderungen mithilfe des Cellular-Automata-Moduls (CA) zu schätzen. Für die Szenarien ökologischer Schutz (EP), Schutz von Ackerflächen (CP) und kohlenstoffarme Optimierung (LC) wurden ökologische Vorsorgelinien, dauerhafte Grundackerflächen, Pufferzonen um Gewässer und andere Planungsvorgaben als räumliche Restriktionslagen eingebunden, um Landumwandlungen gemäß den vorgegebenen Szenarioregeln einzuschränken. Anschließend wurden Zielmengen für die Landnachfrage für das Jahr 2030 für jedes Szenario festgelegt, und das CA-Modul wurde mit 50 stochastischen Wiederholungen ausgeführt, um die endgültigen Prognosen zur Landnutzung zu erstellen.
Die Simulation der Landnutzung wurde mithilfe des PLUS-Modells und dessen zellulärem Automaten (CA)-Rahmenwerk mit stochastischer Erzeugung von Patch-Typen durchgeführt. Anhand historischer Landnutzungskarten sowie umweltbezogener und sozioökonomischer Einflussfaktoren wurden die Wahrscheinlichkeiten für die Ausdehnung jeder Landnutzungsklasse geschätzt. Danach wurden die zukünftigen Nachfragemengen nach Landnutzung entsprechend den Anforderungen der jeweiligen Planungsszenarien festgelegt, und die entsprechenden Landnutzungskarten für den Zielzeitraum der Simulation wurden erstellt.
Die Modellleistung wurde durch historisches Backcasting vor der zukünftigen Simulation bewertet. Frühere Landnutzungskarten und zugehörige Einflussvariablen wurden verwendet, um eine spätere beobachtete Landnutzungskarte zu simulieren. Die Übereinstimmung zwischen simulierter und beobachteter Landnutzungsverteilung wurde anhand der Gesamtgenauigkeit (OA), des Kappa-Koeffizienten und der Figure of Merit (FoM) bewertet. Die Validierung erfolgte sowohl auf Gesamtebene als auch nach Hauptlandnutzungsklassen. Das historische Backcasting von 2010 bis 2020 ergab eine Gesamtgenauigkeit (OA) von 93,4 %, einen Kappa-Koeffizienten von 0,89 und eine Figure of Merit (FoM) von 0,26, was auf eine hohe Zuverlässigkeit der räumlichen Projektion in nachfolgenden Multi-Szenario-Simulationen hinweist.
Unsicherheits- und Sensitivitätsanalysen wurden durchgeführt, um die Robustheit der Simulationsergebnisse zu bewerten. Die PLUS-Sensitivitätsanalysen untersuchten die Auswirkungen alternativer Übergangswiderstands-Einstellungen und Parameter für Nachbarschaftsgewichtungen bei den wichtigsten Landnutzungsklassen. Die InVEST-Sensitivitätsanalysen bewerteten den Einfluss variierender Kohlenstoffpool-Koeffizienten zwischen verschiedenen Landnutzungstypen. Räumliche ökonometrische Sensitivitätsanalysen verglichen alternative Spezifikationen der räumlichen Gewichtungsmatrizen. Mit diesen Analysen wurde überprüft, ob die Rangfolge der Szenarien sowie die Richtung der zentralen Effekte der Urbanisierung und der ökologischen Planung unter abweichenden Parametereinstellungen erhalten blieben. Insbesondere wurde die Stabilität der Ergebnisse streng bestätigt: Die Rangfolge der Szenarien und die negativen räumlichen Spillover-Effekte der Flächenversiegelung blieben unverändert, wenn die Übergangswiderstands-Parameter und die Kohlenstoffpool-Koeffizienten um ±15 % variiert wurden.
5. Bewertung der Kohlenstoffspeicher
Der Kohlenstoffvorrat wurde mithilfe des InVEST-Kohlenstoffmodells bewertet. Baseline-Parameter für die vier Kohlenstoffpools (Biomasse oberhalb des Bodens, Biomasse unterhalb des Bodens, organische Bodenkohlenstoffe und totes organisches Material) wurden jeweils den reklassifizierten Landnutzungstypen anhand der in Tabelle 3 zusammengefassten biophysikalischen Werte zugeordnet. Anschließend wurden historische Landnutzungskarten (2000–2020) sowie rasterbasierte, mit PLUS simulierten zukünftigen Landnutzungsdatensätze in das Modell importiert und mit den entsprechenden Parametern zur Kohlenstoffdichte verknüpft. Das Modell wurde daraufhin ausgeführt, um den gesamten regionalen Kohlenstoffvorrat (Tg C), die Kohlenstoffdichte auf Gitterebene (Mg C/ha) sowie räumliche Karten der Kohlenstoffvorratsänderung (ΔC) für die historischen und zukünftigen Szenarien zu schätzen.
Reklassifizierte Landnutzungskarten wurden mit den entsprechenden Basiswerten für Kohlenstoffspeicher-Parameter verknüpft, die in Tabelle 3 angegeben sind. Die Empfindlichkeit der Kohlenstoffspeicher-Schätzungen gegenüber Parameterunsicherheiten wurde geprüft, indem diese Basiswerte um ±15 % angepasst wurden, mit detaillierten Ergebnissen zur Sensitivität. Mithilfe des Modells wurden die Gesamtkohlenstoffspeicher, die Kohlenstoffspeicherdichte und die Veränderung des Kohlenstoffspeichers für jede Landnutzungsklasse unter historischen Bedingungen sowie zukünftigen Planungsszenarien berechnet.
Drei Kategorien von Ergebnissen wurden bewertet. Erstens wurden die gesamte regionale Kohlenstoffspeicherung und zeitliche Trends berechnet, um die Größe und Richtung der Veränderungen der Kohlenstoffspeicherung im Zeitverlauf zu quantifizieren. Zweitens wurden räumliche Verteilungen der Kohlenstoffspeicherung und der Veränderungen der Kohlenstoffspeicherung kartiert, um Gebiete mit Kohlenstoffspeicherung und -verlust zu identifizieren. Drittens wurden Schätzungen der Kohlenstoffspeicherung zwischen verschiedenen Planungsszenarien verglichen, um die relativen Auswirkungen von Maßnahmen zum Schutz der Ökologie, zum Schutz von Ackerland und zu Strategien der kohlenstoffarmen Optimierung auf die Erhaltung der Kohlenstoffspeicherung zu bewerten.
Tabelle 3: Basisparameter für Kohlenstoffpools bei verschiedenen Landnutzungsformen. In der Tabelle sind der Kohlenstoffgehalt der oberirdischen Biomasse, der unterirdischen Biomasse, des organischen Bodenkohlenstoffs, des toten organischen Materials sowie die gesamte Kohlenstoffdichte angegeben, die im InVEST-Modul zur Kohlenstoffspeicherung verwendet werden. Die Einheit lautet Mg C/ha. Anmerkungen: Die Werte stellen Basisparameter dar, die im InVEST-Modell verwendet werden. Die gesamte Kohlenstoffdichte entspricht der Summe der vier Kohlenstoffpools. Empfindlichkeitsanalysen, bei denen diese Basiswerte um ±15 % variiert wurden, sind in Tabelle 6 dargestellt. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
6. Räumliche Autokorrelation und räumliche ökonometrische Analyse
Die räumliche Autokorrelationsanalyse wurde durchgeführt, um festzustellen, ob die Kohlenstoffspeicher und die Veränderungen der Kohlenstoffspeicher eine signifikante räumliche Abhängigkeit aufwiesen. Das globale Moran's I wurde berechnet, um den Gesamtgrad der räumlichen Clusterung in der Verteilung der Kohlenstoffspeicher und deren Veränderungen über das Untersuchungsgebiet hinweg zu bewerten. Anschließend wurde das lokale Moran's I verwendet, um lokale räumliche Assoziationsmuster zu identifizieren, einschließlich High-High-, Low-Low-, High-Low- und Low-High-Cluster. Eine Hotspot-Analyse wurde durchgeführt, um Gebiete mit konzentriertem Kohlenstoffverlust und solche mit Erhaltung der Kohlenstoffspeicher zu identifizieren.
Zur Untersuchung der Beziehungen zwischen Landurbanisierung, ökologischer Planung, Umweltbedingungen, sozioökonomischen Faktoren und der Dynamik der Kohlenstoffspeicher wurden räumliche ökonometrische Modelle verwendet. Die Dichte des Kohlenstoffspeichers bzw. die Veränderung des Kohlenstoffspeichers diente als abhängige Variable. Zu den erklärenden Variablen gehörten der Urbanisierungsindex, der Anteil der bebauten Fläche, die Intensität der ökologischen Planung, der normalisierte Differenz-Vegetationsindex (NDVI), die Bevölkerungsdichte, die BIP-Dichte, die Straßenverdichtung, die Höhe über dem Meeresspiegel, die Hangneigung, der mittlere Jahresniederschlag und die mittlere Jahrestemperatur.
Die gewöhnliche Kleinste-Quadrate-Regression (OLS) wurde als Baseline-Modell verwendet. Die räumliche Abhängigkeit der Residuen wurde vor der Schätzung der räumlich autoregressiven (SAR), des räumlichen Fehler- (SEM) und des räumlichen Durbin-Modells (SDM) bewertet. Die Modellgüte und die Koeffizientenschätzungen wurden über die verschiedenen Spezifikationen hinweg verglichen.
Eine zeilenstandardisierte räumliche Gewichtungsmatrix wurde erstellt, um Nachbarschaftsbeziehungen zwischen administrativen Einheiten darzustellen. Die primäre Spezifikation basierte auf räumlicher Angrenzung, und Robustheitsanalysen verglichen alternativ distanzbasierte sowie nächstgelegene-Nachbarn-Gewichtungsmatrizen, sofern verfügbar.
Direkte, indirekte und gesamte Effekte wurden aus dem SDM berechnet, um lokale und räumliche Spillover-Beziehungen zu bewerten. Geländegestalt, Erreichbarkeit, Vegetation, Klima und sozioökonomische Variablen wurden als Kontrollvariablen einbezogen, um Verzerrungen durch ausgelassene Variablen zu reduzieren. Die Modellkoeffizienten wurden als bedingte räumliche Assoziationen und nicht als definitive kausale Effekte interpretiert. Variablen mit p-Werten, die herkömmliche Signifikanzschwellen überschritten, wurden als schwache oder Hinweise gebende Evidenz gewertet und nicht als statistisch robuste Effekte behandelt.
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Ergebnisse
Fernerkundungsbasierte Identifizierung der Landurbanisierung
Basierend auf mehrzeitigen Ergebnissen der Fernerkundungsidentifizierung hat das Untersuchungsgebiet zwischen 2000 und 2020 eine deutliche Intensivierung der Landurbanisierung erfahren, begleitet von einer Umstrukturierung der Landnutzungsmuster und einer Neugestaltung der Landschaftskonfigurationen. Insgesamt zeigte die Ausdehnung der Bauflächen ein konzentrisches Expansionsmuster, das sich von den zentralen städtischen Gebieten in die per...
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Diskussion
Diese Studie stellt einen integrierten analytischen Arbeitsablauf vor, der die Identifizierung der Landurbanisierung mithilfe fernerkundungsbasierter Daten, die PLUS-Multiszenario-Simulation der Landnutzung, die Bewertung der Kohlenstoffspeicher mit Hilfe von InVEST und die räumliche ökonometrische Modellierung kombiniert, um die Beziehungen zwischen Landurbanisierung, ökologischer Planung und Dynamiken der Kohlenstoffspeicher in Xinjiang, im Nordwesten Chinas, zu analysieren. Anstatt diese Komponenten als getrennte tech...
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Offenlegungen
Die Autoren haben nichts offenzulegen.
Danksagungen
Die Autoren erhielten keine spezifische Förderung für diese Arbeit.
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Materialien
| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| Benutzerdefinierte räumliche ökonometrische Skripte und Ausgabedatensätze | Autoren | Zenodo-Repository: https://zenodo.org/records/21159171 | Wurden verwendet, um die in dieser Studie beschriebenen räumlichen ökonometrischen Analysen und den unterstützenden rechnerischen Workflow zu reproduzieren. |
| Rasterdatensätze der Bevölkerungsdichte mit hoher Auflösung | WorldPop | https://www.worldpop.org/ | Wurden als sozioökonomische Eingabedaten für räumliche ökonometrische Analysen verwendet. |
| InVEST (Integrierte Bewertung von Ökosystemleistungen und Zielkonflikten) | The Natural Capital Project, Stanford University | Version 3.14.0; https://naturalcapitalproject.stanford.edu/ | Wurde verwendet, um Kohlenstoffspeicher und Veränderungen des Kohlenstoffspeichers unter historischen und simulierten Landnutzungsszenarien zu schätzen. |
| Matplotlib & Pillow (Python-Bibliotheken) | Python-Community | https://matplotlib.org/; https://python-pillow.org/ | Wurden verwendet, um Abbildungen in Publikationsqualität zu erstellen und grafische Ausgaben mit hoher Auflösung (600 dpi) zu verarbeiten. |
| Mehrzeitliche Datensätze zur Landnutzung/-bedeckung | Resource and Environment Science and Data Center (RESDC), Chinesische Akademie der Wissenschaften | https://www.resdc.cn/ | Wurden als primärer Eingabedatensatz für die Analyse von Landnutzungsänderungen und PLUS-Simulationen verwendet. |
| PLUS-Modell (Patch-generierendes Landnutzungssimulationsmodell) | High-performance Spatial Computational Intelligence Lab (HPSCIL) | https://github.com/HPSCIL/Patch-generating_Land_Use_Simulation_Model | Wurde verwendet, um zukünftige Landnutzungsmuster unter mehreren ökologischen Planungsszenarien zu simulieren. |
| PySAL (Python-Bibliothek für räumliche Analyse) | PySAL-Entwickler | https://pysal.org/ | Wurde verwendet, um räumliche Autokorrelationsanalysen durchzuführen und räumliche ökonometrische Modelle zu erstellen. |
| Python-Programmierumgebung | Python Software Foundation | Version 3.9+; https://www.python.org/ | Wurde für die Datenvorverarbeitung, räumliche Analyse, statistische Berechnungen und die Implementierung des Workflows verwendet. |
| Topografische (DEM) und Fernerkundungsdaten | United States Geological Survey (USGS) | https://earthexplorer.usgs.gov/ | Wurden verwendet, um topografische Variablen und Fernerkundungseingaben für die Analyse der städtischen Landnutzung und die Modellparametrisierung abzuleiten. |
Referenzen
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