Un flujo de trabajo integrado de modelado geoespacial cuantifica la urbanización del suelo y la dinámica de las reservas de carbono. La expansión de las zonas construidas se asocia con la pérdida de reservas de carbono y efectos negativos de derrame espacial, mientras que los escenarios de planificación ecológica conservan tierras con alto contenido de carbono y favorecen una gobernanza coordinada de bajas emisiones de carbono.
Artículo de investigación
Urbanización de la tierra, planificación ecológica y dinámica de las reservas de carbono en Xinjiang, China, mediante un flujo de trabajo integrado de modelado geoespacial
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Resumen
Resumen
Este estudio desarrolló y aplicó un flujo de trabajo integrado que combinó teledetección, simulación del uso del suelo, evaluación de servicios ecosistémicos y métodos econométricos espaciales para cuantificar la influencia de la urbanización del suelo y la planificación ecológica sobre la dinámica del stock de carbono en la Región Autónoma Uigur de Xinjiang, en el noroeste de China. Utilizando datos de uso y cobertura del suelo, superficies impermeables, luz nocturna, vegetación, topografía, factores socioeconómicos y restricciones de planificación desde 2000 hasta 2020, el flujo de trabajo identificó patrones históricos de urbanización, simuló cuatro escenarios futuros de planificación, estimó el stock de carbono mediante el módulo de carbono de InVEST y evaluó los efectos directos y de derrame espacial mediante modelos econométricos espaciales. Los resultados muestran que la expansión de áreas construidas ocurrió principalmente mediante la conversión de tierras agrícolas y se acompañó de aumentos en la cobertura de superficies impermeables y en la intensidad de la luz nocturna. Los resultados de la simulación indican que el escenario de protección ecológica produce la mayor retención de stock de carbono, mientras que el escenario de desarrollo natural provoca la mayor pérdida de carbono. Se identificó la tierra forestal como la clase de uso del suelo con alto contenido de carbono más vulnerable, con una densidad total de carbono de 144,9 Mg C/ha en comparación con 29,4 Mg C/ha para las zonas construidas. Los resultados del modelo de Durbin espacial muestran que la urbanización del suelo tiene un efecto directo negativo (−0,231) y un efecto indirecto de derrame (−0,117), lo que produce un efecto total de −0,348 sobre la densidad del stock de carbono, mientras que la intensidad de la planificación ecológica tiene un efecto total positivo (+0,245). Estos hallazgos respaldan la necesidad de una planificación ecológica coordinada entre límites administrativos para promover un desarrollo regional de bajo carbono.
Introducción
Ante el contexto del cambio climático global y la transición hacia un desarrollo de bajo carbono, la rápida urbanización se ha convertido en un factor principal de cambios en los patrones regionales de cobertura del suelo y en los ciclos biogeoquímicos1. A medida que las actividades humanas continúan expandiéndose en escala e intensidad, la acelerada urbanización del suelo en regiones en desarrollo no solo altera los patrones de uso del suelo, sino que también transforma la estructura y el funcionamiento de los ecosistemas. En esencia, la urbanización del suelo implica la conversión de vegetación natural con alta densidad de carbono en superficies artificiales con baja densidad de carbono, lo que provoca pérdidas sustanciales en la capacidad regional de almacenamiento de carbono2. Para las regiones de rápido desarrollo, equilibrar el crecimiento económico con la protección del espacio ecológico se ha convertido en un desafío fundamental dentro de la planificación territorial del espacio. Los estudios tradicionales sobre el uso del suelo se han centrado principalmente en los patrones de expansión física, pasando por alto con frecuencia las interacciones dinámicas entre el desarrollo espacial y los procesos del ciclo del carbono3. Por consiguiente, existe la necesidad de enfoques analíticos integrados que cuantifiquen los efectos de la urbanización del suelo sobre la dinámica de las reservas de carbono y que proporcionen una base científica para la protección ecológica y la gestión de bajo carbono.
Los recientes avances en sensores remotos y sistemas de información geográfica han mejorado sustancialmente la modelización del cambio de uso del suelo y la evaluación de los servicios ecosistémicos4,5. La simulación de uso del suelo en múltiples escenarios combinada con contabilidad ecológica se ha convertido en un enfoque ampliamente utilizado para evaluar las consecuencias ambientales de la expansión urbana6. En particular, los modelos de simulación de uso del suelo basados en parches (Patch-generating Land Use Simulation, PLUS) y de valoración integrada de servicios ecosistémicos y compensaciones (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs, InVEST) se han aplicado para cuantificar cómo las restricciones de planificación influyen en las trayectorias del uso del suelo y en los resultados de reservas de carbono7,8,9,10,11,12. Estudios relacionados sobre servicios ecosistémicos han demostrado además que el cambio en la cobertura del suelo, las políticas de desarrollo urbano y las medidas de protección ecológica pueden alterar el rendimiento hídrico, la secuestración de carbono, la retención de suelos y las compensaciones entre servicios ecosistémicos en paisajes de rápida urbanización13,14,15,16,17. Sin embargo, la mayoría de los estudios anteriores se han centrado en la conversión del uso del suelo y en los resultados de los servicios ecosistémicos, prestando menos atención a cómo las presiones del desarrollo socioeconómico generan respuestas espacialmente dependientes en las reservas de carbono entre unidades administrativas vecinas.
Tres vacíos clave motivan el presente flujo de trabajo. Primero, en las aplicaciones anteriores de PLUS–InVEST se suele tratar las áreas de estudio como sistemas físicos cerrados y no se evalúa explícitamente si los efectos de la urbanización del suelo trascienden hacia unidades adyacentes. Segundo, los análisis de validación, incertidumbre y sensibilidad frecuentemente se informan solo brevemente, lo que dificulta determinar si el ordenamiento de los escenarios permanece estable bajo distintos parámetros de simulación de uso del suelo, coeficientes de grupos de carbono y especificaciones de ponderación espacial. Tercero, los estudios econométricos espaciales a menudo identifican asociaciones entre la intensidad del desarrollo y los resultados ecológicos sin vincular estas relaciones con observaciones de sensores remotos, escenarios futuros de uso del suelo y contabilidad de existencias de carbono. Por lo tanto, se necesita un flujo de trabajo integrado que conecte la observación, la simulación de escenarios, la contabilidad de carbono y la identificación de mecanismos espaciales dentro de un marco analítico reproducible.
En consecuencia, este estudio establece un flujo de trabajo analítico reproducible que integra teledetección, simulación de escenarios basada en PLUS, evaluación de reservas de carbono mediante InVEST y análisis econométrico espacial. Centrándose en la Región Autónoma Uygur de Xinjiang, en el noroeste de China, el estudio evalúa los patrones históricos de urbanización de la tierra entre 2000 y 2020, examina cómo distintos escenarios de planificación influyen en las futuras configuraciones del uso del suelo, cuantifica los efectos resultantes sobre la distribución de las reservas de carbono e investiga los efectos directos y de derrame espacial de la urbanización de la tierra, la intensidad de la planificación ecológica, la condición de la vegetación y los factores socioeconómicos sobre la dinámica de las reservas de carbono. La principal contribución de este flujo de trabajo consiste en la integración de la predicción basada en escenarios con la identificación de mecanismos, para así apoyar la delimitación de líneas ecológicas rojas, la planificación de crecimiento compacto, la compensación de carbono transfronteriza y la gobernanza regional de bajo carbono.
Protocolo
En este estudio se utilizaron conjuntos de datos geoespaciales, de teledetección, de planificación y socioeconómicos agregados de acceso público. No se incluyeron participantes humanos, sujetos animales, materiales clínicos ni información personal identificable. Por lo tanto, no se requirió la aprobación ética institucional. En la Tabla de Materiales se detallan los entornos de software específicos, los paquetes computacionales (incluidas bibliotecas de econometría espacial y de visualización de alta resolución), los identificadores de objetos digitales (DOI) de los conjuntos de datos y las URL de origen de todos los recursos necesarios para reproducir este flujo de trabajo.
1. Área de estudio y marco analítico
El análisis se realizó en la Región Autónoma Uigur de Xinjiang, en el noroeste de China, con un enfoque analítico específico en las extensiones urbanas delimitadas de ciudades clave (Figura 1) para capturar con precisión la dinámica de expansión localizada. Este límite se utilizó de forma consistente para el recorte de ráster, la simulación de uso del suelo, la evaluación de reservas de carbono y la agregación de unidades administrativas. El tamaño de la muestra analítica (n) comprendió 105 unidades administrativas de nivel condal analizadas en tres nodos temporales discretos (2000, 2010 y 2020), con simulaciones de uso del suelo que incorporaron 50 réplicas estocásticas para capturar la incertidumbre espacial.
Se empleó un marco analítico multiescalar que integra análisis a nivel de cuadrícula y a nivel de unidades administrativas. A escala de cuadrícula, se utilizaron datos de uso y cobertura del suelo, intensidad de la luz nocturna, cobertura de superficies impermeables, índices de vegetación, variables topográficas y restricciones de planificación ecológica para identificar patrones de urbanización del suelo, simular escenarios futuros de uso del suelo y evaluar la distribución de las reservas de carbono. A escala de unidad administrativa, se incorporaron variables socioeconómicas, de transporte y ambientales en análisis econométricos espaciales para evaluar los efectos directos y de derrame de la urbanización del suelo y la planificación ecológica sobre la dinámica de las reservas de carbono.
El marco analítico comprendió cinco componentes. Primero, se utilizaron datos multi-temporales de teledetección y de uso del suelo para caracterizar los patrones espacio-temporales de la urbanización del suelo, incluyendo la expansión de las zonas edificadas, la intensidad del desarrollo y la reestructuración del uso del suelo. Segundo, se desarrollaron escenarios de protección ecológica, protección de tierras agrícolas y planificación de bajo carbono para simular patrones futuros de uso del suelo. Tercero, se empleó el módulo de almacenamiento de carbono de InVEST para cuantificar la distribución y el cambio en las reservas de carbono bajo condiciones históricas y futuras de uso del suelo. Cuarto, se realizaron análisis de autocorrelación espacial global y local para identificar patrones de agrupamiento y regiones de concentración asociadas con la variación en las reservas de carbono. Quinto, se utilizaron modelos econométricos espaciales para evaluar la magnitud, dirección y efectos de desbordamiento de la urbanización del suelo, la intensidad de la planificación ecológica y los factores impulsores ambientales y socioeconómicos sobre la dinámica de las reservas de carbono.
Figura 1 muestra el flujo de trabajo analítico general. El flujo de trabajo vincula la definición del área de estudio, la integración de datos de múltiples fuentes, la identificación de la urbanización del suelo, el desarrollo de escenarios de planificación ecológica, la simulación del uso del suelo, la evaluación de reservas de carbono, el análisis de autocorrelación espacial y la modelización econométrica espacial. Los datos espaciales de múltiples fuentes sirvieron como capa de entrada. La identificación de la urbanización del suelo y el análisis histórico del uso del suelo conformaron la capa de caracterización del patrón. Los escenarios de planificación ecológica y la evaluación de las reservas de carbono formaron la capa de predicción y evaluación de impacto. Los análisis de autocorrelación espacial y econométricos se utilizaron para identificar los mecanismos espaciales y apoyar la interpretación de políticas.
Figura 1: Área de estudio, integración de datos y flujo técnico del trabajo. (A) Contexto espacial multiescalar y límites analíticos urbanos precisos para ciudades clave de la Región Autónoma Uigur de Xinjiang, en el noroeste de China. (B) Flujo técnico integrado que vincula datos espaciales multifuente, identificación de urbanización del suelo basada en teledetección, diseño de escenarios de planificación ecológica, simulación de uso del suelo mediante PLUS, evaluación de reservas de carbono con InVEST, autocorrelación espacial, análisis de puntos calientes y modelado econométrico espacial. ND = desarrollo natural; EP = protección ecológica; CP = protección de tierras de cultivo; LC = optimización de bajo carbono; OLS = mínimos cuadrados ordinarios; SAR = modelo autorregresivo espacial; SEM = modelo de error espacial; SDM = modelo espacial de Durbin. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
2. Fuentes de datos y sistema de variables
Se compiló un conjunto de datos de múltiples fuentes para apoyar la identificación de la urbanización del suelo, la simulación de escenarios de planificación ecológica, la evaluación de reservas de carbono y el análisis espacial econométrico. El conjunto de datos incluyó información sobre uso del suelo/cobertura del suelo, fracción de superficies impermeables, intensidad de la luz nocturna, índice de vegetación por diferencia normalizada (NDVI), variables topográficas, indicadores de accesibilidad al transporte, variables hidrológicas, densidad de población, densidad del producto interno bruto (PIB), restricciones de planificación, variables climáticas y parámetros de los reservorios de carbono. Tabla 1 resume la categoría del conjunto de datos, la descripción de las variables, la unidad, la resolución espacial y temporal, la fuente y la aplicación analítica. Se obtuvieron conjuntos de datos clave para los años 2000, 2010 y 2020. Los datos de uso del suelo y los principales productos de teledetección se armonizaron a resoluciones que variaron entre 30 m y 1 km, según los requisitos del análisis.
Tabla 1: Fuentes de datos y sistema de variables. La tabla informa la categoría del conjunto de datos, variable, descripción, unidad, resolución espacial/temporal, fuente y uso analítico para la identificación de la urbanización del suelo, simulación de escenarios, contabilidad de reservas de carbono con InVEST y modelado econométrico espacial. NDVI = índice de vegetación por diferencia normalizada; DEM = modelo digital de elevación; LULC = uso del suelo/cobertura del suelo. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Todas las capas espaciales fueron proyectadas a un sistema de coordenadas común, recortadas según el límite del área de estudio mostrado en la Figura 1 y remuestreadas o agregadas a la escala de cuadrícula o unidad administrativa requerida. Los valores faltantes fueron verificados antes del análisis de superposición espacial. Los conjuntos de datos ráster utilizados en los análisis de PLUS e InVEST se alinearon a nivel de píxel, mientras que las variables socioeconómicas se agregaron a unidades administrativas para la regresión espacial. Este flujo de trabajo de preprocesamiento garantizó unidades espaciales consistentes y puntos temporales comparables en los análisis temporales, simulaciones de escenarios, cálculos de reservas de carbono y modelado econométrico.
Los datos de uso y cobertura del suelo sirvieron como insumo principal para la detección de cambios históricos y la simulación futura del uso del suelo. Las categorías originales de uso del suelo se reclasificaron en seis clases: tierras agrícolas, tierras forestales, pastizales, cuerpos de agua, tierras urbanizadas y tierras no utilizadas. Este esquema de clasificación se utilizó de manera consistente para el análisis de cambios en el uso del suelo, la elaboración de escenarios y los cálculos de stock de carbono con InVEST. La proporción de tierras urbanizadas, la cobertura de superficies impermeables y la intensidad de la luz nocturna se utilizaron como indicadores de urbanización del suelo. La cobertura de superficies impermeables y la intensidad de la luz nocturna sirvieron como proxy de teledetección para la intensidad del desarrollo y la actividad humana. El NDVI se incluyó como un indicador ecológico en los análisis econométricos espaciales posteriores.
Las variables topográficas y de ubicación incluyeron elevación, pendiente, distancia a carreteras principales, densidad de carreteras y proximidad a ríos importantes. Estas variables se utilizaron como factores impulsores en la simulación de uso del suelo y como variables de control en modelos econométricos espaciales. En conjunto, representaron restricciones del terreno, accesibilidad al transporte y conectividad hidrológica.
Las variables socioeconómicas incluyeron la densidad de población y la densidad del PIB, complementadas por la densidad de la red vial cuando estuvo disponible. Estas variables se utilizaron para caracterizar la intensidad del desarrollo y las presiones de la actividad humana asociadas con cambios en las reservas de carbono. El marco de variables integró indicadores de desarrollo del suelo, presión socioeconómica y contexto ecológico para representar los múltiples factores que influyen en la dinámica de las reservas de carbono.
Se desarrolló un índice de intensidad de planificación ecológica utilizando líneas ecológicas rojas, reservas naturales, zonas tampón de cuerpos de agua, áreas con restricción por pendiente y otras regiones ambientalmente sensibles. Este índice sirvió tanto como capa de restricción en simulaciones futuras de uso del suelo como variable explicativa en análisis econométricos espaciales.
Para la evaluación de reservas de carbono con InVEST, se recopilaron cuatro parámetros de reservorios de carbono para cada clase de uso del suelo: carbono en la biomasa aérea, carbono en la biomasa subterránea, carbono orgánico del suelo y carbono en materia orgánica muerta. Los valores de los parámetros se obtuvieron de estudios regionales publicados, documentos orientativos de InVEST y características locales de cobertura del suelo, y se asignaron al sistema unificado de clasificación del uso del suelo. La reserva de carbono hace referencia al carbono total estimado contenido en estos cuatro reservorios, mientras que la densidad de reserva de carbono se refiere a la reserva de carbono por unidad de superficie.
Las variables se agruparon en tres categorías. La primera categoría comprendió indicadores de urbanización del suelo, incluida la proporción de suelo urbanizado, la cobertura de superficies impermeables y la intensidad de la luz nocturna. La segunda categoría incluyó variables ecológicas y de planificación, como el NDVI, la intensidad de planificación ecológica, la elevación, la pendiente y la proximidad hidrológica. La tercera categoría comprendió factores socioeconómicos, incluidas la densidad de población, la densidad de PIB y la densidad de carreteras. Estas variables se utilizaron para evaluar las relaciones entre la urbanización del suelo, la planificación ecológica y la dinámica del stock de carbono.
3. Identificación basada en teledetección de la urbanización del suelo
Los patrones espacio-temporales de la urbanización del suelo se identificaron utilizando tres indicadores complementarios: expansión del suelo urbanizado, cobertura de superficies impermeables e intensidad de la luz nocturna. La expansión del suelo urbanizado se extrajo de mapas secuenciales de uso del suelo para delimitar la extensión física y la progresión del desarrollo urbano desde las áreas centrales urbanizadas hacia las regiones circundantes. La cobertura de superficies impermeables se calculó para cuantificar la intensidad del desarrollo a nivel de cuadrícula, mientras que los datos matriciales de intensidad de luz nocturna se procesaron y normalizaron para representar la actividad humana y la concentración funcional. Estas capas espaciales se integraron posteriormente para construir el conjunto de datos histórico de urbanización del suelo. Los indicadores combinados se utilizaron para identificar áreas de intensificación sostenida del desarrollo, zonas de transición y regiones relativamente estables, y para evaluar la correspondencia espacial entre el desarrollo físico del suelo y la urbanización funcional.
Se construyó una matriz de transición del uso del suelo para cuantificar la magnitud y dirección de la conversión del uso del suelo entre tierras agrícolas, tierras forestales, pastizales, cuerpos de agua, tierras de construcción y tierras no utilizadas. Se prestó especial atención a las transiciones desde clases de tierras ecológicas y agrícolas hacia tierras de construcción. La matriz se utilizó para identificar las vías principales de conversión y las clases de tierras fuente principales que contribuyen a la expansión urbana.
Se realizó un análisis del patrón del paisaje para evaluar los cambios estructurales asociados con la urbanización del suelo. Las métricas incluyeron densidad de fragmentos, densidad de bordes, índice de forma del paisaje e indicadores relacionados con la fragmentación. Estas métricas se calcularon para cada período de estudio y se utilizaron para cuantificar los cambios en la configuración del paisaje, la continuidad espacial y la fragmentación asociados con la expansión del suelo urbanizado.
4. Diseño del escenario de planificación ecológica y simulación del uso del suelo
Los patrones futuros de uso del suelo se simularon utilizando el modelo de simulación de uso del suelo generador de fragmentos (Patch-generating Land Use Simulation, PLUS) bajo cuatro escenarios de planificación: desarrollo natural (ND), protección ecológica (EP), protección de tierras agrícolas (CP) y optimización de bajo carbono (LC). Las suposiciones de los escenarios, las reglas de conversión de tierras, los tipos de tierras restringidas y los resultados esperados de reservas de carbono se resumen en Tabla 2.
Tabla 2: Reglas de control de escenarios y restricciones de transición. La tabla define las probabilidades de conversión de tierras y las restricciones espaciales para los escenarios de desarrollo natural (ND), protección ecológica (EP), protección de tierras de cultivo (CP) y optimización de bajo carbono (LC). Notas: Las abreviaturas de los escenarios corresponden estrictamente a las utilizadas en la modelización PLUS y en las secciones de Resultados. La configuración de los escenarios define reglas de conversión orientadas a políticas y tipos de tierras restringidas utilizadas en las simulaciones; todas las zonas de exclusión legales permanecieron no convertibles en las capas espaciales finales. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Se integraron mapas históricos de uso del suelo y variables espaciales de conducción en el modelo PLUS para estimar probabilidades de transición del suelo de referencia utilizando el módulo de autómatas celulares (CA). Para los escenarios de protección ecológica (EP), protección de tierras de cultivo (CP) y optimización de bajo carbono (LC), se incorporaron líneas rojas ecológicas, tierras agrícolas básicas permanentes, zonas tampón alrededor de cuerpos de agua y otras restricciones de planificación como capas espaciales de restricción para limitar la conversión del suelo de acuerdo con las reglas predefinidas de cada escenario. Posteriormente, se definieron las cantidades objetivo de demanda de suelo para 2030 en cada escenario, y se ejecutó el módulo CA utilizando 50 réplicas estocásticas para generar las proyecciones finales de uso del suelo.
Se realizó la simulación del uso del suelo utilizando el modelo PLUS y su marco de autómatas celulares (CA) con generación estocástica de parches de múltiples tipos. Se utilizaron mapas históricos de uso del suelo y variables ambientales y socioeconómicas conductoras para estimar las probabilidades de expansión del suelo para cada clase de uso del suelo. Luego, se especificaron las cantidades futuras de demanda de suelo según los requisitos de cada escenario de planificación, y se generaron los mapas correspondientes de uso del suelo para el período objetivo de simulación.
El rendimiento del modelo se evaluó mediante retroproyección histórica antes de la simulación futura. Se utilizaron mapas de uso del suelo anteriores y las variables conductoras asociadas para simular un mapa de uso del suelo observado posteriormente. El acuerdo entre las distribuciones de uso del suelo simuladas y observadas se evaluó mediante la precisión general (OA), el coeficiente Kappa y la Figura de Mérito (FoM). La validación se realizó tanto a nivel general como por clase principal de uso del suelo. La retroproyección histórica de 2010 a 2020 arrojó una precisión general (OA) del 93,4 %, un coeficiente Kappa de 0,89 y una Figura de Mérito (FoM) de 0,26, lo que indica una capacidad altamente confiable para la proyección espacial en simulaciones posteriores de múltiples escenarios.
Se realizaron análisis de incertidumbre y sensibilidad para evaluar la solidez de los resultados de la simulación. Los análisis de sensibilidad de PLUS examinaron los efectos de diferentes configuraciones de resistencia a la transición y parámetros de ponderación vecinal para las principales clases de uso del suelo. Los análisis de sensibilidad de InVEST evaluaron la influencia de la variación en los coeficientes de los reservorios de carbono entre los tipos de uso del suelo. Los análisis de sensibilidad econométricos espaciales compararon especificaciones alternativas de la matriz de pesos espaciales. Estos análisis se utilizaron para determinar si los ordenamientos de escenarios y la dirección de los principales efectos de urbanización y planificación ecológica permanecieron consistentes bajo configuraciones alternativas de parámetros. Específicamente, se confirmó rigurosamente la estabilidad de los resultados: los ordenamientos de escenarios y los efectos de derrame espacial negativos de la urbanización del suelo permanecieron invariables cuando los parámetros de resistencia a la transición y los coeficientes de los reservorios de carbono se perturbaron en ±15 %.
5. Evaluación del stock de carbono
El stock de carbono se evaluó utilizando el modelo de carbono InVEST. Se asignaron parámetros de referencia para los cuatro reservorios de carbono (biomasa aérea, biomasa subterránea, carbono orgánico del suelo y materia orgánica muerta) a cada tipo de uso del suelo reclasificado, empleando los valores biofísicos resumidos en Tabla 3. Luego, se importaron al modelo mapas históricos de uso del suelo (2000–2020) y conjuntos de datos ráster de uso del suelo futuro simulados con PLUS, los cuales se integraron con los parámetros correspondientes de densidad de carbono. Posteriormente, se ejecutó el modelo para estimar el stock total de carbono regional (Tg C), la densidad de stock de carbono a nivel de cuadrícula (Mg C/ha) y mapas espaciales del cambio en el stock de carbono (ΔC) para los escenarios histórico y futuro.
Los mapas de uso del suelo reclasificados se vincularon con los valores de parámetros de referencia correspondientes de los reservorios de carbono indicados en la Tabla 3. Se evaluó la sensibilidad de las estimaciones de existencias de carbono ante incertidumbres en los parámetros ajustando estos valores de referencia en ±15 %, con resultados detallados de sensibilidad. El modelo se utilizó para calcular la existencia total de carbono, la densidad de existencia de carbono y el cambio en la existencia de carbono para cada clase de uso del suelo bajo condiciones históricas y escenarios futuros de planificación.
Se evaluaron tres categorías de resultados. Primero, se calcularon el stock total de carbono regional y las tendencias temporales para cuantificar la magnitud y la dirección del cambio en el stock de carbono a lo largo del tiempo. Segundo, se cartografiaron las distribuciones espaciales del stock de carbono y del cambio en el stock de carbono para identificar áreas de retención y pérdida de carbono. Tercero, se compararon las estimaciones del stock de carbono entre escenarios de planificación para evaluar los efectos relativos de las estrategias de protección ecológica, protección de tierras de cultivo y optimización de bajo carbono sobre la conservación del stock de carbono.
Tabla 3: Parámetros de reserva de carbono en condiciones iniciales para diferentes tipos de uso del suelo. La tabla muestra el carbono de la biomasa aérea, el carbono de la biomasa subterránea, el carbono orgánico del suelo, el carbono de la materia orgánica muerta y la densidad total de carbono utilizados en el módulo de reservas de carbono de InVEST. Las unidades son Mg C/ha. Notas: los valores representan los parámetros iniciales utilizados en el modelo InVEST. La densidad total de carbono equivale a la suma de las cuatro reservas de carbono. Los análisis de sensibilidad que modifican estos valores iniciales en ±15 % se presentan en Tabla 6. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
6. Autocorrelación espacial y análisis econométrico espacial
Se realizó un análisis de autocorrelación espacial para determinar si el stock de carbono y el cambio en el stock de carbono presentaban dependencia espacial significativa. Se calculó el I de Moran global para evaluar el grado general de agrupamiento espacial en la distribución del stock de carbono y en el cambio del stock de carbono a lo largo del área de estudio. Luego, se utilizó el I de Moran local para identificar patrones locales de asociación espacial, incluyendo agrupamientos alto-alto, bajo-bajo, alto-bajo y bajo-alto. Se realizó un análisis de puntos calientes para identificar áreas con pérdida concentrada de carbono y retención del stock de carbono.
Se utilizaron modelos econométricos espaciales para examinar las relaciones entre la urbanización del suelo, la planificación ecológica, las condiciones ambientales, los factores socioeconómicos y la dinámica del stock de carbono. La densidad del stock de carbono o el cambio en el stock de carbono sirvieron como variable dependiente. Las variables explicativas incluyeron el índice de urbanización del suelo, la proporción de suelo urbanizado, la intensidad de la planificación ecológica, el índice de vegetación por diferencia normalizada (NDVI), la densidad de población, la densidad del PIB, la densidad de carreteras, la elevación, la pendiente, la precipitación media anual y la temperatura media anual.
Se utilizó la regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) como modelo de referencia. Se evaluó la dependencia espacial de los residuos antes de estimar los modelos autorregresivos espaciales (SAR), de error espacial (SEM) y de Durbin espacial (SDM). Se comparó el rendimiento de los modelos y las estimaciones de los coeficientes entre especificaciones.
Se construyó una matriz espacial de pesos estandarizada por fila para representar las relaciones de vecindad entre unidades administrativas. La especificación principal se basó en la contigüidad espacial, y los análisis de robustez compararon matrices alternativas de pesos espaciales basadas en distancia y en vecinos más cercanos, cuando estuvieron disponibles.
Los efectos directos, indirectos y totales se calcularon a partir del modelo de duración espacial (SDM) para evaluar las relaciones de desbordamiento local y espacial. Se incluyeron variables de terreno, accesibilidad, vegetación, clima y variables socioeconómicas como controles para reducir el sesgo por variables omitidas. Los coeficientes del modelo se interpretaron como asociaciones espaciales condicionales, no como efectos causales definitivos. Las variables con valores-p que excedieron los umbrales convencionales de significancia se interpretaron como evidencia débil o sugerente y no se consideraron efectos estadísticamente robustos.
Resultados
Identificación basada en teledetección de la urbanización del suelo
A partir de los resultados de identificación mediante teledetección en múltiples períodos, el área de estudio experimentó una intensificación significativa de la urbanización del suelo entre 2000 y 2020, acompañada por la reestructuración de los patrones de uso del suelo y la transformación de las configuraciones del paisaje. En general, la expansión de las tierras de construcción mostró un patrón de expansión concéntrica que se irradiaba desde las áreas urbanas centrales hacia las zonas periféricas. Aumentos simultáneos en la intensidad de la actividad humana y en los niveles de impermeabilidad superficial indican que el desarrollo rápido no solo ha alterado la estructura cuantitativa del uso del suelo, sino que también ha reconfigurado profundamente los patrones de organización espacial regional.
Los resultados de la identificación de la urbanización del suelo, ejemplificados por el subconjunto representativo de Urumqi en la Figura 2A, demuestran claramente las trayectorias de expansión por fases del uso del suelo para construcción entre 2000 y 2020. En el año 2000, el suelo urbanizado se concentraba principalmente en las zonas urbanas centrales, con configuraciones espaciales relativamente compactas. Para 2010, la expansión periférica se había intensificado significativamente, formando zonas de transición alrededor de las áreas centrales. Para 2020, el suelo urbanizado había superado los límites compactos originales, extendiéndose en múltiples direcciones y formando parches de expansión dispersos y alejados de las zonas centrales, lo que refleja patrones típicos de expansión hacia el exterior y tendencias de difusión multicéntrica. Coherente con estos patrones de expansión, la Figura 2B muestra un marcado gradiente de centro a periferia en la cobertura de superficies impermeables dentro del área de estudio para el año 2020. Los valores más altos se observaron en las áreas urbanas centrales y en las regiones construidas adyacentes, lo que indica que la intensidad de sellado de superficies y la intensidad del desarrollo fueron más pronunciadas en las zonas funcionales centrales. Aunque las áreas periféricas mantuvieron una cobertura general relativamente baja, surgieron varios parches de alto valor a lo largo de los corredores de transporte y en nodos urbanos secundarios, lo que demuestra que la impermeabilización se había expandido más allá de los centros urbanos mediante derrames de desarrollo hacia las áreas circundantes. La Figura 2C revela que las regiones con los mayores aumentos en la intensidad de la iluminación nocturna entre 2000 y 2020 se concentraron predominantemente en las áreas urbanas centrales, a lo largo de los principales ejes radiales de transporte que se extienden hacia el exterior, y en varios nodos periféricos de crecimiento.
Desde una perspectiva temporal, Figura 2D resume además las tendencias ascendentes consistentes de los tres indicadores de urbanización del suelo entre 2000 y 2020. Para facilitar la comparación directa entre indicadores con unidades y escalas intrínsecas diferentes, los valores brutos de cada indicador se estandarizaron mediante un enfoque de normalización min-máx, escalándolos a un rango uniforme de 0 a 1:
Tras este procedimiento de normalización, la proporción de áreas construidas mantuvo la tasa de crecimiento relativo más alta (con su media regional bruta aumentando del 3,2% ± 1,4% DE en 2000 al 8,7% ± 3,1% DE en 2020), lo que indica que la expansión del desarrollo de tierras constituyó la manifestación espacial más directa durante este período. La proporción de superficies impermeables aumentó rápidamente (del 2,8% ± 1,2% DE en 2000 al 7,9% ± 2,8% DE en 2020), reflejando un endurecimiento superficial significativo asociado con las nuevas áreas de desarrollo. Aunque la intensidad de la iluminación nocturna partió de un nivel relativamente bajo, su crecimiento se volvió más pronunciado posteriormente, lo que indica aumentos acelerados en la concentración de actividades humanas y en la mejora funcional.
Figura 2: Patrones de evolución espacio-temporal de la urbanización del suelo. (A) Trayectorias de expansión por fases de las tierras de construcción (2000–2020); (B) Distribución espacial de la cobertura de superficies impermeables en 2020 (%); (C) Variaciones en la intensidad de la luz nocturna (NTL) entre 2000 y 2020 (nW/cm2/sr). (D) Tendencias temporales de los tres indicadores principales de urbanización del suelo analizados en este estudio (área edificada, fracción de superficie impermeable e intensidad de la luz nocturna). Las líneas de tendencia representan las medias regionales de los valores de los índices normalizados por el método min-max (escalados de 0 a 1 para facilitar la visualización comparativa), calculadas para todas las n = 105 unidades administrativas a nivel de condado en el área de estudio. Haga clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
Los resultados de los cambios históricos en el uso del suelo revelan además los procesos específicos de urbanización de la tierra. El diagrama de flujo de transferencia de uso del suelo en Figura 3A indica que la conversión de tierras más significativa durante el período de estudio fue de tierras agrícolas a tierras de construcción, la tendencia predominante entre todos los principales caminos de conversión. Aunque parte del bosque, pastizales y masas de agua también sufrieron grados variables de conversión, el patrón general estuvo dominado por la salida de tierras agrícolas. Al mismo tiempo, se observaron flujos bidireccionales entre tierras agrícolas y bosques, así como entre pastizales y otros tipos de tierras, lo que indica que, en medio de un desarrollo rápido, los sistemas de uso del suelo experimentan una reorganización de múltiples tipos impulsada por la expansión urbana, más que una evolución unidireccional. Sin embargo, al analizar los patrones de distribución espacial y los anchos de flujo, se revela que las tierras de construcción siguen siendo la categoría principal de flujo neto entrante, confirmando aún más el papel dominante de la expansión del desarrollo en el área de estudio durante las últimas dos décadas.
El análisis de la matriz en Figura 3B proporciona una representación más cuantitativa de la intensidad de conversión del uso del suelo a lo largo de diferentes períodos de tiempo. Las áreas de alto valor están predominantemente concentradas en unidades de conversión relacionadas con tierras agrícolas, con la conversión más significativa de tierras agrícolas a terrenos de construcción, lo que indica que el uso no agrícola de las tierras agrícolas es la manifestación principal del cambio de uso del suelo en el área de estudio. Una proporción considerable de terrenos de construcción también mantiene continuidad y estabilidad espacial dentro de sus límites, reflejando la expansión sostenida de las zonas de desarrollo existentes al tiempo que se preserva una fuerte integridad espacial. En contraste, aunque la escala de conversión de bosques, pastizales y cuerpos de agua permanece relativamente pequeña, la invasión localizada de terrenos de construcción sobre estas áreas ecológicas requiere atención.
A nivel del patrón del paisaje, Figura 3C muestra un aumento sostenido de los índices de paisaje a lo largo de 2000, 2010 y 2020, con la densidad de fragmentos, la densidad de bordes, el índice de forma del paisaje y el índice de fragmentación alcanzando su punto máximo en 2020. Esto indica que, a medida que avanza la urbanización, la estructura del paisaje del área de estudio ha evolucionado desde un patrón inicialmente relativamente intacto y bien definido hacia una configuración espacial más fragmentada, compleja y discontinua. Destacable es que el aumento en la densidad de bordes y la complejidad de la forma caracteriza cuantitativamente una configuración geométrica más irregular y compleja de los fragmentos de tierras edificadas recientemente expandidas.
Figura 3: Cambio histórico en el uso del suelo y reestructuración del patrón del paisaje. (A) Diagrama de Sankey que ilustra los flujos de transición del uso del suelo a alta resolución y las principales vías de conversión entre 2000 y 2020. (B) Matriz de conversión del uso del suelo que cuantifica el área espacial de transición entre las seis clases de uso del suelo (km2). (C) Gráfico radial que muestra los cambios en los índices clave del paisaje (Densidad de Fragmentos, Densidad de Bordes, Índice de Forma del Paisaje e Índice de Fragmentación) a lo largo de los períodos 2000, 2010 y 2020. Todas las etiquetas y valores de flujo han sido escalados para una legibilidad óptima. Haga clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
Diseño del escenario de planificación ecológica y simulación del uso del suelo
Cuando se combinan con las reglas de control de escenario establecidas en la Tabla 2, los resultados de la simulación del uso del suelo bajo diferentes orientaciones de planificación ecológica muestran patrones de diferenciación distintos. El escenario de desarrollo natural tiende a mantener la inercia histórica de expansión, mientras que el escenario de protección ecológica enfatiza restricciones rigurosas sobre las líneas rojas ecológicas y las zonas sensibles. El escenario de protección de tierras de cultivo prioriza el mantenimiento de la continuidad espacial de la agricultura, mientras que el escenario de optimización de bajas emisiones de carbono destaca el desarrollo equilibrado entre la urbanización compacta y la coordinación ecológica. Estos hallazgos indican que las variaciones en las reglas de planificación alteran cuantitativamente el área simulada de tierras de construcción recién añadidas y reconfiguran la distribución espacial de los fragmentos ecológicos y agrícolas en los cuatro escenarios.
Centrándose en el subconjunto representativo de Urumqi, los resultados de la simulación espacial del modelo PLUS indican que el escenario de desarrollo natural (ND) mostrado en la Figura 4A exhibe la tendencia más pronunciada de expansión de la construcción. La nueva tierra de construcción se extiende principalmente hacia fuera desde la periferia de las áreas ya urbanizadas, formando amplias zonas de expansión en múltiples direcciones, lo que indica que el crecimiento urbano sigue siendo predominantemente una expansión lateral bajo débiles restricciones regulatorias. Este patrón de expansión invade directamente las tierras agrícolas y las zonas ecológicas de transición que rodean las áreas urbanas centrales, fragmentando aún más los límites urbanizados. En contraste, el escenario de protección ecológica (EP) representado en la Figura 4B muestra una reducción significativa en el uso de nuevas tierras de construcción, con la expansión limitada a un número reducido de parcelas desarrollables cercanas a las áreas urbanas centrales, mientras que los bosques periféricos, los corredores acuáticos y las zonas tampón ecológicas permanecen en gran parte intactos.
En cuanto a la coordinación entre protección agrícola y desarrollo, el escenario de protección de tierras cultivables (CP) representado en la Figura 4C presenta restricciones espaciales distintas a las del EP. Bajo este escenario, las grandes extensiones periféricas de tierras cultivables permanecen en gran parte intactas, con actividades de construcción nuevas concentradas principalmente en los bordes de las áreas urbanizadas existentes y en nodos de desarrollo localizados, mostrando una intensidad de expansión intermedia entre ND y EP. Por el contrario, el escenario de optimización de bajas emisiones de carbono (LC) mostrado en la Figura 4D demuestra un patrón de crecimiento más compacto. La nueva tierra de construcción no se extiende ampliamente hacia el exterior, sino que se concentra relativamente a lo largo de los principales ejes de desarrollo y en las periferias de las áreas urbanizadas existentes, exhibiendo límites de expansión direccionales y configuraciones espaciales más regulares.
Figura 4: Distribución espacial de los patrones futuros de uso del suelo simulados mediante PLUS bajo escenarios diferenciados de planificación ecológica, ilustrados mediante el subconjunto del área metropolitana de Ürümqi. (A) Escenario de desarrollo natural (ND), que muestra la inercia de expansión histórica. (B) Escenario de protección ecológica (EP), que enfatiza restricciones espaciales estrictas. (C) Escenario de protección de tierras de cultivo (CP), que prioriza la continuidad agrícola. (D) Escenario de optimización de bajo carbono (LC), que refleja patrones de crecimiento compacto. Haga clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
Evaluación de las reservas de carbono
Tabla 3 presenta los parámetros de densidad de carbono de referencia en los diferentes tipos de uso del suelo. El bosque registró la densidad total de carbono más alta (144,9 Mg C/ha), impulsada principalmente por el carbono orgánico del suelo (94,5 Mg C/ha) y la biomasa aérea (36,8 Mg C/ha). Los pastizales y las tierras de cultivo mostraron densidades totales de carbono moderadas de 88,9 Mg C/ha y 82,1 Mg C/ha, respectivamente. En contraste, las superficies artificiales y sin vegetación arrojaron valores significativamente más bajos, con tierras urbanizadas en 29,4 Mg C/ha y tierras ociosas en 19,7 Mg C/ha.
Desde la perspectiva de los patrones evolutivos históricos, Figura 5A demuestra una reorganización espacial significativa del stock de carbono en el área de estudio entre 2000, 2010 y 2020. En 2000, las regiones con alta densidad de carbono estaban principalmente concentradas en zonas ecológicas periféricas, mostrando un patrón general de concentraciones más altas en la periferia y valores más bajos en el centro. Para 2010, el stock total de carbono regional disminuyó inicialmente debido a la expansión urbana sobre espacios ecológicos, aunque algunas áreas periféricas localizadas mantuvieron temporalmente niveles elevados de stock de carbono. Para 2020, esta tendencia a la baja se aceleró significativamente; el gradiente de color general se aclaró y las áreas de alto valor se redujeron notablemente, lo que indica una disminución continua y sustancial del stock total de carbono regional y una menor continuidad espacial de los parches con alto contenido de carbono.
Como se ilustra en la Figura 5B, el escenario ND produjo la menor densidad mediana de carbono (72,4 Mg C/ha, IQR = 14,6 Mg C/ha). Los escenarios EP y CP produjeron densidades medianas más altas de 86,8 Mg C/ha (IQR = 12,3 Mg C/ha) y 81,2 Mg C/ha (IQR = 15,8 Mg C/ha), respectivamente. La distribución espacial de los cambios en las reservas de carbono (ΔC) en la Figura 5C indica que las pérdidas de carbono (ΔC negativo) son geográficamente amplias bajo el escenario ND. Por el contrario, los valores positivos de ΔC están concentrados en zonas ecológicas periféricas bajo el escenario EP, mientras que el escenario LC exhibe una distribución espacialmente heterogénea de ganancias y pérdidas localizadas de carbono.
Figura 5D revela además la composición de las fuentes del stock total de carbono y sus cambios a lo largo de períodos históricos y escenarios futuros, desde la perspectiva de las estructuras de contribución por tipo de uso del suelo. Tanto las fases históricas como las proyectadas muestran consistentemente que los bosques y pastizales siguen siendo los principales contribuyentes al stock total de carbono, seguidos por las tierras agrícolas, mientras que las tierras urbanas, los cuerpos de agua y las tierras no utilizadas contribuyen relativamente menos. Las comparaciones entre escenarios futuros indican que el escenario EP alcanza el stock total de carbono más alto, mientras que el escenario ND presenta el más bajo, con los escenarios CP y LC situados entre ambos. Este patrón concuerda estrechamente con los distintos grados de conservación del uso del suelo ecológico con alta densidad de carbono en los diferentes escenarios.
Figura 5: Dinámica histórica y proyectada de las reservas de carbono. (A) Distribución espacial de la reserva total de carbono (Tg C) y la densidad de reserva de carbono (Mg C/ha) en los años 2000, 2010 y 2020. (B) Gráfico de violín de la distribución de densidad de carbono (Mg C/ha) en diferentes escenarios. (C) Distribución espacial de los cambios en la reserva de carbono (ΔC, Mg C/ha) bajo escenarios futuros en relación con la línea base de 2020. (D) Contribución de diferentes tipos de uso del suelo a la reserva total de carbono (Tg C). Los gráficos de violín muestran la densidad de probabilidad de la densidad de reserva de carbono (n = 105 unidades administrativas por escenario). Las líneas horizontales gruesas internas indican la mediana, y las líneas discontinuas representan el rango intercuartílico (RIC). Los asteriscos en el panel B denotan la significancia estadística de las diferencias entre el escenario de desarrollo natural (ND) y otros escenarios simulados, determinada mediante la prueba H de Kruskal-Wallis (* p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,001). Haga clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
Autocorrelación espacial y análisis econométrico espacial
Desde la perspectiva de los patrones de agregación espacial, Figura 6A revela una autocorrelación espacial local significativa en las variaciones del stock de carbono a lo largo del área de estudio. Las zonas de agregación alto-alto están predominantemente concentradas en el cinturón central-norte de desarrollo principal, lo que indica que estas regiones y las unidades adyacentes generalmente presentan características de aumento del stock de carbono en la misma dirección, con una fuerte interconectividad espacial. Las zonas de agregación bajo-bajo son más frecuentes en las regiones sur y periféricas, lo que refleja amplitudes relativamente bajas en la variación del stock de carbono y estabilidad espacial. En contraste, los tipos de agregación alto-bajo y bajo-alto son relativamente limitados, produciéndose principalmente entre las zonas principales y las zonas de transición periféricas, lo que sugiere fenómenos pronunciados de desalineación espacial y transición de límites en áreas localizadas.
El análisis de puntos calientes en la Figura 6B revela además el patrón de polarización espacial de los cambios en las reservas de carbono. Los puntos calientes significativos se distribuyen predominantemente en varias unidades de las regiones central y nororiental, lo que indica que estas áreas experimentan colectivamente una alta presión por la pérdida de carbono y son zonas sensibles con actividades concentradas de desarrollo territorial. En contraste, los puntos fríos significativos se concentran en las regiones occidental y sur, lo que refleja una mayor capacidad de retención de reservas de carbono o una menor perturbación por desarrollo. Además, el análisis de regresión OLS bivariado en la Figura 6C revela que aumentos mayores en el índice de urbanización están asociados con tasas de cambio en las reservas de carbono cada vez más negativas, lo que indica pérdidas de carbono progresivamente mayores. Esto concuerda con los coeficientes SDM negativos informados en la Tabla 4.
Figura 6: Autocorrelación espacial y análisis de acoplamiento del stock de carbono. (A) Patrones de indicadores locales de asociación espacial (LISA) de las variaciones en las reservas de carbono; en el panel se informan el valor final del estadístico Global Moran's I y el valor p.B) Distribución de puntos calientes y puntos fríos de los cambios en las reservas de carbono.C) Relación de acoplamiento entre el índice integral de urbanización del suelo y la tasa de cambio del stock de carbono. El diagrama de dispersión muestra una correlación negativa estadísticamente significativa (Pearson) r = -0.612, R2 = 0.375, p < 0,001), acompañado por la ecuación de regresión MCO mostrada (y = -5,42× - 1,25) y una banda de confianza del 95 %, lo que confirma la relación empírica observada en los modelos espaciales. LISA = Indicadores Locales de Asociación Espacial. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Tabla 4: Resultados de la estimación de modelos econométricos espaciales. La tabla compara los resultados de los modelos de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), autorregresivo espacial (SAR), error espacial (SEM) y Durbin espacial (SDM) para los efectos de las variables de urbanización, planificación ecológica, vegetación, factores socioeconómicos, accesibilidad, relieve y clima sobre la densidad de stock de carbono. Los valores p se indican entre paréntesis. Nota: Los valores p se indican entre paréntesis. Niveles de significancia: *p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001. Todos los modelos econométricos espaciales (SAR, SEM, SDM) se estimaron utilizando una matriz de pesos espaciales de contigüidad tipo Reina normalizada por fila, basada en una muestra panel balanceada de n = 105 unidades a nivel de condado durante 3 períodos (N total = 315 observaciones). Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Los resultados de las mediciones presentados en la Tabla 4 demuestran que los modelos espaciales superan al modelo de referencia OLS, lo que indica dependencia espacial en la dinámica de las reservas de carbono y respalda el uso de modelos econométricos espaciales. El índice de urbanización del suelo tiene un efecto directo negativo en el modelo SDM (−0.231, p = 0.008), un efecto indirecto (−0.117, p = 0.041) y un efecto total (−0.348, p = 0.001), lo que sugiere que una mayor intensidad de desarrollo se asocia con una menor densidad de reservas de carbono tanto a nivel local como en unidades vecinas. La proporción de suelo urbanizado, la densidad de carreteras, la elevación, la pendiente, el NDVI y la intensidad de planificación ecológica muestran efectos estadísticamente significativos a niveles convencionales en al menos uno de los componentes del modelo. La densidad del PIB, por el contrario, presenta un efecto total negativo débil (−0.132, p = 0.083) y efectos directo e indirecto no significativos; por lo tanto, se interpreta como una evidencia sugerente y no como una evidencia robusta.
La comparación de coeficientes entre modelos en la Figura 7A indica que el índice de urbanización del suelo y la intensidad de planificación ecológica mantienen signos consistentes en las especificaciones MCO, SAR, SEM y SDM, mientras que las magnitudes y la significancia de algunas variables de control varían entre modelos. Como se detalla en la Figura 7B, C, los resultados del modelo SDM indican que el índice de urbanización del suelo ejerce un efecto directo negativo significativo (-0,231, p = 0,008) y un efecto indirecto de derrame negativo (-0,117, p = 0,041) sobre la densidad de stock de carbono, lo que resulta en un efecto total de -0,348 (p = 0,001). Por el contrario, la intensidad de planificación ecológica muestra efectos directos (0,149, p = 0,021) e indirectos (0,096, p = 0,038) positivos, produciendo un efecto total de 0,245 (p = 0,005) (Tabla 5 y Tabla 6). Además, el análisis de interacción en la Figura 7D ilustra el efecto moderador: la pendiente negativa de la curva del efecto marginal entre el índice de urbanización y la densidad de stock de carbono se aplana significativamente a niveles más altos de intensidad de planificación ecológica (límite superior del IC del 95 %)
Figura 7: Mecanismos impulsadores y efectos de derrame espacial. (A) Comparación de coeficientes entre modelos para variables explicativas principales. Las barras de error representan los intervalos de confianza (IC) del 95 % de los coeficientes estandarizados. (B) Descomposición de los efectos directos, indirectos y totales de la urbanización de la tierra y la planificación ecológica. (C) Distribución espacial empírica de los efectos indirectos locales de derrame de la urbanización de la tierra en las 105 unidades a nivel de condado en Xinjiang. (D) Efecto moderador de la intensidad de la planificación ecológica en la relación entre urbanización y densidad de reservas de carbono (Mg C/ha), con regiones sombreadas que indican el IC del 95 %. SAR = modelo autorregresivo espacial; SEM = modelo de error espacial; SDM = modelo de Durbin espacial. Los símbolos de significancia en el panel B indican los valores p de los coeficientes estimados y los efectos marginales, derivados de las estadísticas z de los respectivos modelos econométricos espaciales (* p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,001). Haga clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
Tabla 5: Métricas de rendimiento y validación del modelo para la simulación de uso del suelo PLUS (retropronóstico 2010–2020). Las métricas se calcularon comparando el mapa real de uso del suelo de 2020 con el mapa de uso del suelo de 2020 simulado utilizando datos básicos de 2010. Un valor general de Kappa > 0,80 y un FoM > 0,20 indican un acuerdo sustancial y una alta fiabilidad para las proyecciones espaciales. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Tabla 6: Análisis de sensibilidad y robustez del flujo de trabajo integrado. Se variaron parámetros clave de la simulación PLUS, la evaluación de carbono con InVEST y los análisis econométricos espaciales para evaluar la robustez de los resultados del modelo. La tabla resume el parámetro evaluado, el rango de perturbación o la especificación alternativa, el impacto observado en los resultados principales y la evaluación de estabilidad resultante. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
DISPONIBILIDAD DE LOS DATOS:
Los materiales computacionales procesados que respaldan este estudio, incluidos los datos tabulados que sustentan los análisis cuantitativos y las figuras seleccionadas, los parámetros de configuración del modelo PLUS, la tabla de parámetros de pools de carbono de InVEST y los scripts de econometría espacial, se han depositado en el repositorio Zenodo (https://zenodo.org/records/21159171). Los materiales computacionales depositados son suficientes para reproducir los análisis estadísticos y los resultados cuantitativos presentados en este estudio.
Discusión
Este estudio presenta un flujo de trabajo analítico integrado que combina la identificación de la urbanización del suelo basada en teledetección, la simulación de usos del suelo en múltiples escenarios mediante PLUS, la evaluación de reservas de carbono con InVEST y la modelización econométrica espacial para analizar las relaciones entre la urbanización del suelo, la planificación ecológica y la dinámica de las reservas de carbono en Xinjiang, en el noroeste de China. En lugar de tratar estos componentes como ejercicios técnicos independientes, el flujo de trabajo vincula la conversión del suelo observada, las alternativas futuras de planificación, las consecuencias para los reservorios de carbono y los mecanismos de desbordamiento espacial en una única secuencia reproducible.
El análisis espacio-temporal revela que la urbanización del suelo en el área de estudio siguió una trayectoria de expansión centrífuga entre 2000 y 2020, pasando de un crecimiento compacto centrado en las zonas nucleares hacia una expansión polidireccional y policéntrica. Este patrón concuerda con la literatura más amplia sobre urbanización que documenta el desarrollo discontinuo en regiones de rápida industrialización, donde la inversión en infraestructura y la aglomeración económica empujan simultáneamente los límites del desarrollo hacia afuera. Esencialmente, la vía dominante de transformación del suelo —de tierras agrícolas a suelo urbanizado— confirma que las áreas agrícolas continúan soportando la mayor carga del avance urbano, un hallazgo consistente con estudios sobre la dinámica del suelo en las zonas periurbanas de China y otras economías en desarrollo. Sin embargo, a diferencia de las megaregiones altamente integradas del este de China, la urbanización en Xinjiang está estrictamente limitada por los límites de los oasis y la disponibilidad de agua. En consecuencia, este avance afecta de forma desproporcionada las escasas tierras cultivables y las zonas de transición ecológico-ambiental adyacentes a los corredores hidrológicos vitales, haciendo que los procesos locales del ciclo del carbono sean inherentemente más vulnerables a las perturbaciones derivadas del desarrollo. El aumento simultáneo de la fracción de superficies impermeables y de la intensidad de la luz nocturna sugiere además que la expansión física y la intensificación funcional avanzan a la par, lo que implica que la urbanización del suelo en este contexto comprende no solo un crecimiento real, sino también una transformación estructural profunda del paisaje regional2.
Los resultados de la simulación de escenarios demuestran que la orientación hacia la planificación ecológica ejerce una influencia considerable sobre la configuración espacial del uso futuro del suelo y, por extensión, sobre los resultados del stock regional de carbono18. El escenario de desarrollo natural produce las pérdidas de carbono más pronunciadas, impulsadas por la expansión descontrolada hacia tierras ecológicas con alta densidad de carbono. En contraste, el escenario de protección ecológica mantiene los niveles más altos de stock de carbono mediante la aplicación estricta de exclusiones espaciales alrededor de bosques, humedales y franjas ribereñas19. El escenario de optimización de bajas emisiones de carbono, aunque no iguala al escenario de protección ecológica en cuanto a la retención absoluta de stock de carbono, logra un resultado más equilibrado al concentrar el crecimiento a lo largo de corredores de desarrollo existentes y alejado de áreas ecológicamente sensibles. Estos resultados diferenciales subrayan un compromiso fundamental en la planificación: la intensidad y la ubicación espacial de las restricciones ecológicas determinan directamente cuánto capital de carbono puede preservar una región en rápido desarrollo frente a las presiones de crecimiento20,21.
Los parámetros de stock de carbono refuerzan aún más esta interpretación. La disparidad sustancial en la capacidad de secuestro de carbono entre espacios ecológicos naturales y superficies artificiales indica que cada unidad de área forestal perdida por conversión urbana representa un pasivo de carbono desproporcionadamente grande. La dominancia persistente de los bosques y pastizales en el presupuesto regional de carbono, junto con su vulnerabilidad documentada ante la expansión de zonas construidas, posiciona la protección de las tierras ecológicas como un pilar fundamental de cualquier estrategia de ordenamiento territorial de bajo carbono3.
Los resultados econométricos espaciales amplían los hallazgos del monitoreo remoto y del modelo InVEST al mostrar que las pérdidas de reservas de carbono no son solo consecuencias locales del cambio de cobertura del suelo. Los resultados del modelo SDM indican que la urbanización del suelo ejerce un efecto directo negativo significativo sobre la densidad local de reservas de carbono, junto con un marcado efecto indirecto de derrame negativo en las unidades administrativas vecinas. El efecto indirecto negativo de la urbanización del suelo puede interpretarse mediante tres mecanismos plausibles que trascienden los límites territoriales. Primero, la presión de desarrollo puede desplazarse desde unidades centrales altamente reguladas o saturadas hacia zonas agrícolas y de transición ecológica adyacentes. Segundo, los corredores de transporte y las cadenas industriales pueden transmitir la demanda de desarrollo del suelo más allá de un solo límite administrativo, provocando pérdidas de reservas de carbono en unidades vecinas. Tercero, la fragmentación de los corredores ecológicos puede reducir la continuidad de las zonas de alto contenido de carbono y debilitar la capacidad de reserva de carbono en las áreas circundantes. Por el contrario, la intensidad de la planificación ecológica demuestra un impacto positivo general robusto, lo que indica que las restricciones estrictas de planificación no solo amortiguan la pérdida de reservas de carbono a nivel local, sino que también mejoran sinérgicamente la retención regional de reservas de carbono cuando la gobernanza espacial ecológica se coordina entre límites administrativos22,23.
Aplicaciones de política
Los resultados tienen aplicaciones directas para la planificación espacial territorial. En primer lugar, las políticas de líneas ecológicas rojas y zonas tampón fluviales deben priorizar los parches forestales y de pastizales con alto contenido de carbono, ya que su conversión produce pérdidas desproporcionadamente grandes de reservas de carbono. En segundo lugar, un crecimiento compacto y controles de desarrollo orientados al transporte pueden reducir la expansión hacia afuera sobre tierras agrícolas y zonas de transición ecológica. En tercer lugar, la compensación de carbono y la restauración ecológica deben coordinarse entre unidades vecinas, ya que el efecto indirecto negativo indica que el desarrollo de una jurisdicción puede afectar las condiciones de reservas de carbono en las áreas circundantes. Por último, el flujo de trabajo combinado puede utilizarse como una herramienta de cribado antes de la aprobación del plan de uso del suelo, para comparar los resultados de carbono bajo diferentes restricciones de planificación.
Limitaciones
Debe reconocerse varias limitaciones. Los parámetros de los reservorios de carbono siguen siendo en parte basados en la literatura y podrían no capturar completamente la heterogeneidad local del suelo, la vegetación y el manejo. Aunque se realizaron análisis de sensibilidad para evaluar la estabilidad de las clasificaciones de escenarios, la calibración con datos de campo aumentaría la confianza en las estimaciones absolutas de reservas de carbono. El análisis econométrico espacial reduce el sesgo por variables omitidas al incluir controles de topografía, accesibilidad, vegetación, clima y factores socioeconómicos, pero no se dispuso de variables instrumentales válidas; por lo tanto, los coeficientes deben interpretarse como asociaciones espaciales condicionales y no como efectos causales definitivos.
Proyecciones futuras
Los trabajos futuros deberían integrar mediciones locales de biomasa y carbono del suelo, datos socioeconómicos de mayor resolución, diseños formales basados en variables instrumentales o cuasiexperimentales, y modelos dinámicos de paneles espaciales para probar más a fondo las trayectorias causales. Asimismo, las aplicaciones futuras deberían presentar métricas de validación específicas por clase para PLUS, rangos de sensibilidad de los pools de carbono y resultados alternativos de pesos espaciales en tablas suplementarias, a fin de permitir la reproducción independiente de las clasificaciones de escenarios y las estimaciones de efectos colaterales.
Conclusión
Este estudio demuestra que el flujo de trabajo integrado que combina teledetección, PLUS, InVEST y econometría espacial puede identificar patrones de urbanización del suelo, evaluar escenarios de planificación ecológica, cuantificar las consecuencias en las reservas de carbono y diagnosticar efectos de derrame espacial dentro de un marco reproducible. Los hallazgos clave muestran que la expansión histórica de las zonas edificadas se debió principalmente a la conversión de tierras agrícolas, acompañada de aumentos significativos en la impermeabilidad superficial y en la intensidad de la actividad humana. Las simulaciones de escenarios confirman que las estrategias de protección ecológica maximizan la retención regional de carbono, mientras que la modelización econométrica espacial establece que la urbanización del suelo ejerce tanto efectos directos negativos como efectos de derrame espacial sobre la dinámica de las reservas de carbono. En definitiva, este flujo de trabajo integrado proporciona un marco analítico sólido y reproducible para cuantificar los costos ecológicos de la expansión urbana, y ofrece una herramienta diagnóstica basada en mecanismos para la evaluación espacial en regiones ecológicamente frágiles.
Divulgaciones
Los autores no tienen nada que revelar.
Agradecimientos
Los autores no recibieron financiación específica para este trabajo.
Materiales
| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| Secuencias de comandos econométricas espaciales personalizadas y conjuntos de datos de salida | Autores | Repositorio Zenodo: https://zenodo.org/records/21159171 | Utilizado para reproducir los análisis econométricos espaciales y el flujo de trabajo computacional complementario descritos en este estudio. |
| Cuadrículas de densidad poblacional de alta resolución | WorldPop | https://www.worldpop.org/ | Utilizados como datos socioeconómicos de entrada para análisis espaciales econométricos. |
| InVEST (Valoración Integrada de los Servicios Ecosistémicos y Compensaciones) | El Proyecto de Capital Natural, Universidad de Stanford | Versión 3.14.0; https://naturalcapitalproject.stanford.edu/ | Utilizado para estimar el stock de carbono y los cambios en el stock de carbono bajo escenarios históricos y simulados de uso del suelo. |
| Matplotlib & Pillow (Bibliotecas Python) | Comunidad Python | https://matplotlib.org/; https://python-pillow.org/ | Utilizado para generar figuras de calidad para publicaciones y procesar salidas gráficas de alta resolución (600 ppp). |
| Conjuntos de datos multi-temporales de uso y cobertura del suelo | Centro de Ciencias y Datos de Recursos y Medio Ambiente (RESDC), Academia China de Ciencias | https://www.resdc.cn/ | Utilizado como conjunto de datos de entrada principal para el análisis de cambio de uso del suelo y las simulaciones PLUS. |
| modelo PLUS (simulación de uso del suelo basada en parches) | Laboratorio de Inteligencia Computacional Espacial de Alto Rendimiento (HPSCIL) | https://github.com/HPSCIL/Patch-generating_Land_Use_Simulation_Model | Utilizado para simular patrones futuros de uso del suelo bajo múltiples escenarios de planificación ecológica. |
| PySAL (Biblioteca Python de Análisis Espacial) | Desarrolladores de PySAL | https://pysal.org/ | Utilizado para realizar análisis de autocorrelación espacial y modelado econométrico espacial. |
| Entorno de programación en Python | Fundación Python Software | Versión 3.9+; https://www.python.org/ | Utilizado para el preprocesamiento de datos, análisis espacial, cálculos estadísticos y la implementación de flujos de trabajo. |
| Datos topográficos (Modelo Digital de Elevación, MDE) y de teledetección | Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) | https://earthexplorer.usgs.gov/ | Utilizado para derivar variables topográficas e insumos de teledetección para el análisis de urbanización del suelo y la parametrización del modelo. |
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