תהליך עבודה משולב של מידול גיאוספציאלי מכמת את עיור הקרקע ואת הדינמיקה של מאגרי הפחמן. התרחבות שטחים בנויים קשורה לאובדן מאגרי פחמן ולהשפעות גלישה מרחביות שליליות, בעוד שתרחישי תכנון אקולוגי שומרים על קרקעות בעלות פחמן גבוה ותומכים בממשל מתואם של פחמן נמוך.
הרשמה ל-JoVE נדרשת לצפייה בתוכן זה. התחברו או התחילו בגרסת ניסיון בחינם.
מאמר מחקר
עיור קרקעות, תכנון אקולוגי ודינמיקה של מאגרי פחמן בשינג'יאנג, סין, באמצעות זרימת עבודה משולבת של מידול גיאומרחבי
במאמר זה
סיכום
תקציר
מחקר זה פיתח והחיל תהליך עבודה (workflow) משולב המשלב חישוש מרחוק, סימולציית שימושי קרקע, הערכת שירותי מערכת אקולוגית ושיטות אקונומטריה מרחבית כדי לכמת את השפעת העיור של הקרקע והתכנון האקולוגי על דינמיקת מאגרי הפחמן באזור האוטונומי שינג'יאנג אויגור שבצפון-מערב סין. באמצעות נתונים של שימושי קרקע/כיסוי קרקע, משטחים בלתי חדירים, אורות ליליים, צמחייה, טופוגרפיה, נתונים סוציו-אקונומיים ומגבלות תכנוניות מהשנים 2000–2020, זיהה תהליך העבודה דפוסי עיור היסטוריים, סימולץ ארבעה תרחישי תכנון עתידיים, העריך את מאגרי הפחמן באמצעות מודול הפחמן של InVEST והעריך השפעות ישירות והשפעות גלישה מרחביות (spatial spillover effects) באמצעות מודלים אקונומטריים מרחביים. התוצאות מראות כי התרחבות השטחים הבנויים התרחשה בעיקר באמצעות המרה של קרקעות חקלאיות ונלוותה לעלייה בכיסוי של משטחים בלתי חדירים ובעוצמת האורות הליליים. תוצאות הסימולציה מצביעות על כך שתרחיש ההגנה האקולוגית מניב את שימור מאגרי הפחמן הגבוה ביותר, בעוד שתרחיש הפיתוח הטבעי מוביל לאובדן הפחמן הגדול ביותר. קרקעות יער זוהו כסוג שימושי הקרקע הרגיש ביותר בעל תכולת פחמן גבוהה, עם צפיפות פחמן כוללת של 144.9 Mg C/ha בהשוואה ל-29.4 Mg C/ha עבור שטחים בנויים. תוצאות מודל Durbin מרחבי מראות כי לעיור הקרקע יש השפעה ישירה שלילית (−0.231) והשפעת גלישה עקיפה שלילית (−0.117), מה שיוצר השפעה כוללת של −0.348 על צפיפות מאגרי הפחמן, בעוד שלעצימות התכנון האקולוגי יש השפעה כוללת חיובית (+0.245). ממצאים אלו תומכים בתכנון אקולוגי מתואם מעבר לגבולות מנהליים כדי לקדם פיתוח אזורי דל-פחמן.
מבוא
על רקע שינויי האקלים הגלובליים והמעבר לפיתוח דל-פחמן, עיור מהיר הפך למניע מרכזי לשינויים בדפוסי כיסוי הקרקע האזוריים ובמחזורים ביו-גיאו-כימיים1. ככל שפעילויות אנושיות ממשיכות להתרחב בהיקפן ובעוצמתן, עיור קרקעי מואץ באזורי פיתוח לא רק משנה את דפוסי שימוש הקרקע, אלא גם מעצב מחדש את מבנה המערכת האקולוגית ותפקודיה. במהותו, עיור קרקעי כרוך בהמרה של צמחייה טבעית בעלת צפיפות פחמן גבוהה למשטחים מלאכותיים בעלי צפיפות פחמן נמוכה, מה שמוביל לאובדן משמעותי של יכולת אחסון הפחמן האזורית2. עבור אזורים המתפתחים במהירות, האיזון בין צמיחה כלכלית להגנה על המרחב האקולוגי הפך לאתגר קריטי בתכנון מרחבי טריטוריאלי. מחקרי שימוש בקרקע מסורתיים התמקדו בעיקר בדפוסי התרחבות פיזיים, תוך התעלמות לעיתים קרובות מהאינטראקציות הדינמיות בין הפיתוח המרחבי לתהליכי מחזור הפחמן3. כתוצאה מכך, קיים צורך בגישות אנליטיות אינטגרטיביות המכמתות את השפעות העיור הקרקעי על דינמיקת מאגרי הפחמן ומספקות בסיס מדעי להגנה אקולוגית ולממשל דל-פחמן.
התקדמויות אחרונות בחשישה מרחוק ובמערכות מידע גיאוגרפיות שיפרו באופן משמעותי את מידול שינויי שימושי קרקע ואת הערכת שירותי המערכת האקולוגית4,5. סימולציית שימושי קרקע רב-תרשנרית בשילוב עם חשבונאות אקולוגית הפכה לגישה נפוצה להערכת ההשלכות הסביבתיות של התרחבות עירונית6. בפרט, מודלים של Patch-generating Land Use Simulation (PLUS) ו-Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVEST) יושמו כדי לכמת את האופן שבו מגבלות תכנוניות משפיעות על מסלולי שימושי קרקע ועל תוצרי מאגרי פחמן7,8,9,10,11,12. מחקרי שירותי מערכת אקולוגית קשורים הדגימו עוד כי שינוי בכיסוי הקרקע, מדיניות פיתוח עירוני ואמצעי הגנה אקולוגיים יכולים לשנות את תפוקת המים, קיבוע הפחמן, שימור הקרקע והטרייד-אופים של שירותי המערכת האקולוגית בנופים המתעיורבנים במהירות13,14,15,16,17. עם זאת, רוב המחקרים הקודמים התמקדו בהמרת שימושי קרקע ובתוצרי שירותי המערכת האקולוגית, תוך מתן תשומת לב מועטה יותר לאופן שבו לחצי פיתוח סוציו-אקונומיים יוצרים תגובות של מאגרי פחמן התלויות במרחב בין יחידות מנהליות שכנות.
שלושה פערים מרכזיים מהווים את המניע לזרימת העבודה הנוכחית. ראשית, יישומים קודמים של PLUS–InVEST התייחסו לעיתים קרובות לאזורי מחקר כמערכות פיזיקליות סגורות ולא העריכו במפורש אם השפעות העיור של קרקעות זולגות ליחידות סמוכות. שנית, ניתוחי תיקוף, אי-ודאות ורגישות מדווחים לעיתים קרובות באופן תמציתי בלבד, מה שמקשה לקבוע אם דירוגי תרחישים נותרים יציבים תחת פרמטרים חלופיים של סימולציית שימושי קרקע, מקדמי מאגרי פחמן והגדרות משקל מרחבי. שלישית, מחקרי אקונומטריה מרחבית מזהים לעיתים קרובות קשרים בין עוצמת הפיתוח לתוצאות אקולוגיות מבלי לקשור מערכות יחסים אלו לתצפיות חישוש מרחוק, תרחישי שימושי קרקע עתידיים וחשבונאות של מלאי פחמן. לפיכך, נדרשת זרימת עבודה משולבת כדי לחבר בין תצפית, סימולציית תרחישים, חשבונאות פחמן וזיהוי מנגנונים מרחביים בתוך מסגרת אנליטית הניתנת לשחזור.
בהתאם לכך, מחקר זה מבסס תהליך עבודה אנליטי הניתן לשחזור, המשלב חישוש מרחוק, סימולציית תרחישים מבוססת PLUS, הערכת מאגרי פחמן באמצעות InVEST וניתוח אקונומטרי מרחבי. תוך התמקדות באזור האוטונומי שינג'יאנג אויגור בצפון-מערב סין, המחקר מעריך דפוסי עיור של קרקעות מהעתק היסטורי בין השנים 2000–2020, בוחן כיצד תרחישי תכנון חלופיים משפיעים על תצורות עתידיות של שימושי קרקע, מכמת את ההשפעות הנובעות מכך על התפלגות מאגרי הפחמן, וחוקר את ההשפעות הישירות ואת אפקטי הגלישה המרחביים של עיור הקרקעות, עוצמת התכנון האקולוגי, מצב הצמחייה וגורמים סוציו-אקונומיים על דינמיקת מאגרי הפחמן. התרומה העיקרית של תהליך עבודה זה היא השילוב של חיזוי מבוסס תרחישים יחד עם זיהוי מנגנונים כדי לתמוך בסימון קווי אדום אקולוגיים, תכנון צמיחה דחוסה, פיצוי פחמן חוצה-גבולות וממשל אזורי דל פחמן.
הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.
פרוטוקול
במחקר זה נעשה שימוש במאגרי נתונים גיאספציאליים, נתונים מחשפנות מרחוק, נתוני תכנון ומאגרי נתונים סוציו-כלכליים מצטברים הזמינים לציבור. לא השתתפו במחקר בני אדם, בעלי חיים, חומרים קליניים או מידע אישי מזוהה. לפיכך, לא נדרש אישור אתי ממוסד. סביבות התוכנה הספציפיות, חבילות החישוב (כולל ספריות לוויזואליזציה ברזולוציה גבוהה ולאקונומטריקה מרחבית), מזהי אובייקט דיגיטלי (DOIs) של מאגרי הנתונים וכתובות ה-URL של המקורות עבור כל המשאבים הדרושים לשחזור תהליך עבודה זה מפורטים ב- טבלת חומרים.
1. אזור המחקר ומסגרת אנליטית
הניתוח נערך באזור האוטונומי שינג'יאנג אויגור שבצפון-מערב סין, תוך התמקדות אנליטית ספציפית בהיקפי העירוניות שהוגדרו עבור ערים מרכזיות (איור 1) כדי ללכוד במדויק את דינמיקת ההתרחבות המקומית. גבול זה שימש באופן עקבי עבור חיתוך רסטרים, סימולציית שימושי קרקע, הערכת מאגרי פחמן וצבירה של יחידות מנהליות. גודל מדגם הניתוח (n) כלל 105 יחידות מנהליות ברמת מחוז שנותחו לאורך שלושה נקודות זמן נפרדות (2000, 2010 ו-2020), כאשר סימולציות שימושי הקרקע כללו 50 חזרות סטוכסטיות כדי ללכוד אי-ודאות מרחבית.
נעשה שימוש במסגרת ניתוח רב-סקאלית המשלבת ניתוחים ברמת רשת (grid) וברמת יחידה מנהלית. ברמת הרשת, נתונים של שימושי קרקע/כיסוי קרקע, עוצמת אור לילי, כיסוי משטחים בלתי חדירים, מדדי צמיחה, משתנים טופוגרפיים ומגבלות תכנון אקולוגי שימשו לזיהוי דפוסי עירוניות של קרקע, סימולציה של תרחישי שימוש עתידיים בקרקע והערכת פיזור מאגרי הפחמן. ברמת היחידה המנהלית, משתנים סוציו-אקונומיים, תחבורתיים וסביבתיים שולבו בניתוחים אקונומטריים מרחביים כדי להעריך את ההשפעות הישירות ואת אפקטי הגלישה (spillover effects) של עירוניות הקרקע ותכנון אקולוגי על דינמיקת מאגרי הפחמן.
המסגרת האנליטית כללה חמישה מרכיבים. ראשית, נעשה שימוש בנתוני חישוש מרחוק רב-זמניים ובנתוני שימושי קרקע כדי לאפיין דפוסים מרחביים-זמניים של עיור קרקע, כולל התרחבות שטחים בנויים, עוצמת פיתוח וארגון מחדש של שימושי הקרקע. שנית, פותחו תרחישים של הגנה אקולוגית, הגנה על שטחי גידולים חקלאיים ותכנון דל-פחמן כדי לסמלץ דפוסים עתידיים של שימושי קרקע. שלישית, נעשה שימוש במודול אחסון הפחמן של InVEST כדי לכמת את התפלגות ומגמות השינוי במאגרי הפחמן תחת תנאי שימושי קרקע היסטוריים ועתידיים. רביעית, נערכו ניתוחי אוטוקורלציה מרחבית גלובליים ומקומיים כדי לזהות דפוסי התקבצות ואזורי "נקודות חמות" (hotspots) הקשורים לשינויים במאגרי הפחמן. חמישית, נעשה שימוש במודלים אקונומטריים מרחביים כדי להעריך את העוצמה, הכיוון ואפקט הגלישה (spillover effects) של עיור קרקע, עוצמת תכנון אקולוגי ומניעים סביבתיים וסוציו-אקונומיים על הדינמיקה של מאגרי הפחמן.
איור 1 מציג את זרימת העבודה האנליטית הכוללת. זרימת העבודה מקשרת בין הגדרת אזור המחקר, אינטגרציה של נתונים ממקורות מרובים, זיהוי עיור של קרקעות, פיתוח תרחישים של תכנון אקולוגי, סימולציית שימושי קרקע, הערכת מאגרי פחמן, ניתוח אוטוקורלציה מרחבית ומודלים אקונומטריים מרחביים. נתונים מרחביים ממקורות מרובים שימשו כשכבת הקלט. זיהוי עיור של קרקעות וניתוח היסטורי של שימושי קרקע הרכיבו את שכבת אפיון התבניות. תרחישי תכנון אקולוגי והערכת מאגרי פחמן הרכיבו את שכבת התחזית והערכת ההשפעה. ניתוחי אוטוקורלציה מרחבית וניתוחים אקונומטריים שימשו לזיהוי מנגנונים מרחביים ולתמיכה בפרשנות של המדיניות.
איור 1: אזור המחקר, אינטגרציית נתונים וזרימת עבודה טכנית. (A) הקשר מרחבי רב-סקאלי וגבולות ניתוח עירוניים מדויקים עבור ערים מרכזיות באזור האוטונומי שינג'יאנג אויגור, צפון-מערב סין. (B) זרימת עבודה טכנית משולבת המקשרת בין נתונים מרחביים ממקורות מרובים, זיהוי עיור קרקעות מבוסס חישוש מרחוק, תכנון תרחישי תכנון אקולוגי, סימולציית שימושי קרקע PLUS, הערכת מלאי פחמן InVEST, אוטוקורלציה מרחבית, ניתוח נקודות חמות (hotspot analysis) ומודל אקונומטרי מרחבי. ND = פיתוח טבעי; EP = הגנה אקולוגית; CP = הגנת שטחי גידול; LC = אופטימיזציה של פחמן נמוך; OLS = ריבועים פחותים רגילים; SAR = מודל רגרסיה מרחבית; SEM = מודל שגיאה מרחבית; SDM = מודל דרבין מרחבי. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.
2. מקורות נתונים ומערכת משתנים
מאגר נתונים רב-מקור נבנה כדי לתמוך בזיהוי עיור של קרקעות, סימולציה של תרחישי תכנון אקולוגי, הערכת מאגרי פחמן וניתוח אקונומטרי מרחבי. מאגר הנתונים כלל נתוני שימוש קרקע/כיסוי קרקע, שבר של משטחים בלתי חדירים, עוצמת אור לילי, מדד צמחייה נורמליזציה (NDVI), משתנים טופוגרפיים, מדדי נגישות תחבורתית, משתנים הידרולוגיים, צפיפות אוכלוסין, צפיפות תוצר מקומי גולמי (GDP), מגבלות תכנוניות, משתני אקלים ופרמטרים של מאגרי פחמן. טבלה 1 מסכמת את קטגוריית מאגר הנתונים, תיאור המשתנה, יחידה, רזולוציה מרחבית וזמנית, מקור ויישום אנליטי. מאגרי נתונים מרכזיים הושגו עבור השנים 2000, 2010 ו-2020. נתוני שימוש קרקע ומוצרי חישוש מרחוק עיקריים הותאמו לרזולוציות הנעות בין 30 m ל-1 km, בהתאם לדרישות האנליטיות.
טבלה 1: מקורות נתונים ומערכת משתנים. הטבלה מציגה את קטגוריית מערך הנתונים, המשתנה, תיאור, יחידה, רזולוציה מרחבית/זמנית, מקור ושימוש אנליטי לזיהוי עיור קרקעות, סימולציית תרחישים, חישוב מאגרי פחמן ב-InVEST ומודל אקונומטרי מרחבי. NDVI = מדד צמיחות Differenced Normalized; DEM = מודל גובה דיגיטלי; LULC = שימוש בקרקע/כיסוי קרקע. אנא לחצו כאן להורדת טבלה זו.
כל השכבות המרחביות הוקרנו למערכת קואורדינטות משותפת, נגזרו לגבולות אזור המחקר המוצגים ב-איור 1, ונדגמו מחדש או אוגגרו לקנה המידה הנדרש של הרשת או היחידה המנהלית. ערכים חסרים נסרקו לפני ניתוח ההחפפה המרחבית. מערכי נתונים מסוג ראסטר ששימשו בניתוחי PLUS ו-InVEST הותאמו ברמת הפיקסל, בעוד שמשתנים סוציו-כלכליים אוגגרו ליחידות מנהליות עבור רגרסיה מרחבית. זרימת עבודה זו של עיבוד מקדמי הבטיחה יחידות מרחביות עקביות ונקודות זמן ניתנות להשוואה לאורך ניתוחים זמניים, סימולציות של תרחישים, חישובי מלאי פחמן ומודלים אקונומטריים.
נתוני שימושי קרקע וכיסוי קרקע שימשו כקלט העיקרי לזיהוי שינויים היסטוריים ולסימולציה של שימושי קרקע עתידיים. קטגוריות שימושי הקרקע המקוריות סווגו מחדש לשש מחלקות: קרקע חקלאית, พื้นที่ יער, שטחים דשא, מקרי מים, שטחים בנויים וקרקע שאינה בשימוש. סכימת סיווג זו שימשה באופן עקבי לניתוח שינויי שימושי קרקע, פיתוח תרחישים וחישובי מלאי פחמן ב-InVEST. חלקם של השטחים הבנויים, כיסוי הפני השטח בלתי חדיר ועוצמת האור הלילי שימשו כמדדים לעירוניות של הקרקע. כיסוי פני שטח בלתי חדיר ועוצמת אור לילי שימשו כמדדי שלחילחול (proxies) של חישוש מרחוק לעצימות הפיתוח ופעילות אנושית. NDVI נכלל כמדד אקולוגי בניתוחים אקונומטריים מרחביים עוקבים.
משתני טופוגרפיה ומיקום כללו גובה, שיפוע, מרחק מכבישים ראשיים, צפיפות כבישים וקרבה לנהרות מרכזיים. משתנים אלה שימשו כמניעים בסימולציית שימושי קרקע וכמשתני בקרה במודלים של אקונומטריקה מרחבית. יחד, הם ייצגו מגבלות של תנאי השטח, נגישות תחבורתית וקישוריות הידרולוגית.
משתנים סוציו-כלכליים כללו צפיפות אוכלוסייה וצפיפות GDP, בתוספת צפיפות רשת כבישים במקומות שבהם נתון זה היה זמין. משתנים אלו שימשו לאפיון עצימות הפיתוח ולחצי פעילות אנושית הקשורים לשינויים במאגרי פחמן. מסגרת המשתנים שילבה מדדי פיתוח קרקע, לחץ סוציו-כלכלי והקשר אקולוגי כדי לייצג את הגורמים המרובים המשפיעים על הדינמיקה של מאגרי פחמן.
מדד עצימות של תכנון אקולוגי פותח באמצעות קווים אדומים אקולוגיים, שמורות טבע, אזורי חיץ של מקורות מים, אזורים עם הגבלות שיפוע ואזורים רגישים אחרים מבחינה סביבתית. מדד זה שימש הן כשכבת אילוצים בסימולציות עתידיות של שימושי קרקע והן כמשתנה מסביר בניתוחים אקונומטריים מרחביים.
עבור הערכת מאגרי פחמן באמצעות InVEST, נאספו ארבעה פרמטרי מאגרי פחמן עבור כל סיווג של שימוש בקרקע: פחמן בביומסה עילית, פחמן בביומסה תת-קרקעית, פחמן אורגני בקרקע ופחמן בחומר אורגני מת. ערכי הפרמטרים הופקו ממחקרים אזוריים שפורסמו, ממסמכי הנחיה של InVEST וממאפייני כיסוי קרקע מקומיים, ומופו למערכת סיווג אחידה של שימוש בקרקע. מאגר פחמן מתייחס לסך הפחמן המוערך הכלול בארבעה מאגרים אלו, בעוד שצפיפות מאגר פחמן מתייחסת למאגר פחמן ליחידת שטח.
המשתנים חולקו לשלוש קטגוריות. הקטגוריה הראשונה כללה מדדי עיור של קרקעות, כולל שיעור השטחים הבנויים, כיסוי משטחים בלתי חדירים ועוצמת אור לילי. הקטגוריה השנייה כללה משתנים אקולוגיים ותכנוניים, כגון NDVI, עוצמת תכנון אקולוגי, גובה, שיפוע וקרבה הידרולוגית. הקטגוריה השלישית כללה גורמים סוציו-אקונומיים, כולל צפיפות אוכלוסין, צפיפות GDP וצפיפות כבישים. משתנים אלו שימשו להערכת הקשרים בין עיור קרקעות, תכנון אקולוגי ודינמיקה של מאגרי פחמן.
3. זיהוי עיור של קרקע באמצעות חישוש מרחוק
הדפוסים המרחביים-זמניים של עירוניות קרקע זוהו באמצעות שלושה מדדים משלימים: התרחבות שטחים בנויים, כיסוי פני שטח בלתי חדירים ועוצמת אור לילי. התרחבות שטחים בנויים הופקה ממפות שימושי קרקע עוקבות כדי לתחום את ההיקף הפיזי ואת התקדמות הפיתוח העירוני מאזורי ליבה בנויים לאזורים מקיפים. כיסוי פני שטח בלתי חדירים חושב כדי לכמת את עוצמת הפיתוח ברמת הרשת, בעוד שנתוני רסטר של עוצמת אור לילי עובדו ונורמלו כדי לייצג פעילות אנושית וריכוז תפקודי. שכבות מרחביות אלו שולבו לאחר מכן כדי לבנות את מאגר הנתונים ההיסטורי של עירוניות קרקע. המדדים המשולבים שימשו לזיהוי אזורים של התגברות מתמשכת בעוצמת הפיתוח, אזורי מעבר ואזורים יציבים יחסית, ולהערכת ההתאמה המרחבית בין פיתוח פיזי של הקרקע לבין עירוניות תפקודית.
מטריצת מעבר של שימוש בקרקע נבנתה כדי לכמת את העוצמה והכיוון של המרת שימושי קרקע בין קרקע חקלאית, שטחי יער, שטחי עשב, מקורות מים, קרקע מיועדת לבנייה וקרקע שאינה בשימוש. תשומת לב מיוחדת הוקדשה למעברים ממחלקות קרקע אקולוגיות וחקלאיות לקרקע מיועדת לבנייה. המטריצה שימשה לזיהוי נתיבי ההמרה הדומיננטיים ומחלקות הקרקע המהוות את המקור העיקרי להתרחבות העירונית.
בוצע ניתוח של דפוסי נוף כדי להעריך שינויים מבניים הקשורים לאורבניזציה של קרקעות. המדדים שכללו צפיפות טלאים (patch density), צפיפות שוליים, מדד צורת הנוף ומחוונים הקשורים לפיצול (fragmentation). מדדים אלו חושבו עבור כל תקופת מחקר ושימשו לכימות שינויים בתצורת הנוף, ברציפות המרחבית ובפיצול הנלווים להתרחבות שטחים הבנויים.
4. תכנון תרחישי תכנון אקולוגי וסימולציית שימושי קרקע
דפוסי שימושי קרקע עתידיים סומללו באמצעות מודל ה-Patch-generating Land Use Simulation (PLUS) תחת ארבעה תרחישי תכנון: פיתוח טבעי (ND), הגנה אקולוגית (EP), הגנה על שטחי גידול (CP), ואופטימיזציה של פחמן נמוך (LC). הנחות התרחישים, כללי המרת הקרקע, סוגי קרקע מוגבלים ותוצאות מלאי הפחמן הצפויות מסוכמים בטבלה 2.
טבלה 2: כללי בקרה של תרחישים ואילוצי מעבר. הטבלה מגדירה הסתברויות להמרת קרקעות ואילוצים מרחביים עבור תרחישי פיתוח טבעי (ND), הגנה אקולוגית (EP), הגנת שטחי חקלאות (CP) ואופטימיזציה של פחמן נמוך (LC). הערות: קיצורי התרחישים תואמים בדיוק לאלו שנעשה בהם שימוש במידול ה-PLUS ובסעיפי התוצאות. הגדרות התרחישים מגדירות כללי המרה מוכווני-מדיניות וסוגי קרקע מוגבלים ששימשו בסימולציות; כל אזורי ההחרגה הסטטוטוריים נותרו בלתי ניתנים להמרה בשכבות המרחביות הסופיות. אנא לחצו כאן כדי להוריד טבלה זו.
מפות היסטוריות של שימושי קרקע ומשתנים מרחביים מניעים שולבו במודל ה-PLUS כדי להעריך הסתברויות בסיס למעברי קרקע באמצעות מודול האוטומטה התאית (CA). עבור תרחישי ההגנה האקולוגית (EP), הגנת השטחים החקלאיים (CP) ואופטימיזציה של פליטות פחמן נמוכות (LC), קווים אדומים אקולוגיים, שטחים חקלאיים בסיסיים קבועים, אזורי חיץ של מקורות מים ומגבלות תכנון אחרות שולבו כשכבות הגבלה מרחביות כדי להגביל את המרת הקרקע בהתאם לכללי התרחיש שהוגדרו מראש. לאחר מכן הוגדרו כמויות ביקוש יעד לקרקע עבור שנת 2030 עבור כל תרחיש, ומודול ה-CA הופעל באמצעות 50 חזרות סטוכסטיות כדי להפיק את תחזיות שימושי הקרקע הסופיות.
סימולציית שימושי קרקע בוצעה באמצעות מודל PLUS ומסגרת האוטומט התאי (CA) שלו עם יצירת טלאים סטוכסטית רב-סוגית. מפות היסטוריות של שימושי קרקע ומשתני מניע סביבתיים וסוציו-אקונומיים שימשו להערכת הסתברויות התרחבות קרקעות עבור כל מחלקת שימוש בקרקע. לאחר מכן, כמויות הדרישה העתידיות לקרקע הוגדרו בהתאם לדרישות של כל תרחיש תכנון, ומפות שימושי קרקע תואמות הופקו עבור תקופת הסימולציה המיועדת.
ביצועי המודל הוערכו באמצעות חיזוי לאחור (back-casting) היסטורי לפני ביצוע סימולציה עתידית. מפות שימושי קרקע מוקדמות ומשתני מניע נלווים שימשו לסימולציה של מפת שימושי קרקע נצפית מאוחרת יותר. ההתאמה בין התפלגויות שימושי הקרקע המסומולצות לנצפות הוערכה באמצעות דיוק כולל (OA), מקדם קאפה (Kappa coefficient) וערך זכות (FoM). התיקוף בוצע הן ברמה הכללית והן לפי סוגי שימושי קרקע עיקריים. חיזוי לאחור היסטורי משנת 2010 לשנת 2020 הניב דיוק כולל (OA) של 93.4%, מקדם קאפה של 0.89 וערך זכות (FoM) של 0.26, המעידים על יכולת מהימנה מאוד להקרנה מרחבית בסימולציות רב-תרשניות עוקבות.
ניתוחי אי-ודאות ורגישות בוצעו כדי להעריך את חוסנו של תוצרי הסימולציה. ניתוחי רגישות ב-PLUS בחנו את ההשפעות של הגדרות חלופיות של התנגדות למעבר (transition-resistance) ופרמטרים של משקל שכנות עבור מחלקות עיקריות של שימושי קרקע. ניתוחי רגישות ב-InVEST העריכו את השפעת השונות במקדמי מאגרי הפחמן בין סוגי שימושי קרקע שונים. ניתוחי רגישות אקונומטריים מרחביים השוו מפרטים חלופיים של מטריצת משקלים מרחבית. ניתוחים אלו שימשו כדי להעריך אם דירוגי התרחישים וכיוונם של ההשפעות העיקריות של עיור ותכנון אקולוגי נותרו עקביים תחת הגדרות פרמטרים חלופיות. באופן ספציפי, יציבות התוצאות אוששה באופן קפדני: דירוגי התרחישים והשפעות הגלישה (spillover) המרחביות השליליות של עיור קרקעות נותרו ללא שינוי כאשר פרמטרי ההתנגדות למעבר ומקדמי מאגרי הפחמן שונו ב-±15%.
5. הערכת מלאי פחמן
מאגר הפחמן הוערך באמצעות מודל הפחמן של InVEST. פרמטרים בסיסיים לארבעת מאגרי הפחמן (ביומסה מעל פני השטח, ביומסה מתחת לפני השטח, פחמן אורגני בקרקע וחומר אורגני מת) הוקצו לכל סוג שימוש בקרקע שסווג מחדש, תוך שימוש בערכים הביופיזיים המסוכמים ב- טבלה 3מפות שימושי קרקע היסטוריות (2000–2020) ומערכי נתונים רסטריים של שימושי קרקע עתידיים שסומולצו באמצעות PLUS הוטמעו לאחר מכן במודל ושולבו עם הפרמטרים המתאימים של צפיפות פחמן. לאחר מכן הופעל המודל כדי להעריך את מלאי הפחמן האזורי הכולל (Tg C), את צפיפות מלאי הפחמן ברמת הרשת (Mg C/ha) ומפות מרחביות של שינוי במלאי הפחמן (ΔC) עבור התרחישים ההיסטוריים והעתידיים.
מפות שימושי קרקע מסווגות מחדש קושרו לערכי פרמטרי מאגר הפחמן הבסיסיים המתאימים שדווחו ב-טבלה 3. הרגישות של הערכות מלאי הפחמן לאי-ודאות בפרמטרים נבחנה על ידי התאמת ערכים בסיסיים אלו ב-±15%, עם תוצאות רגישות מפורטות. המודל שימש לחישוב מלאי הפחמן הכולל, צפיפות מלאי הפחמן והשינוי במלאי הפחמן עבור כל סיווג של שימוש קרקע תחת תנאים היסטוריים ותרחישי תכנון עתידיים.
שלוש קטגוריות של תוצרים הוערכו. ראשית, חושבו מלאי הפחמן האזורי הכולל ומגמות זמניות כדי לכמת את העוצמה והכיוון של השינוי במלאי הפחמן לאורך זמן. שנית, מופו התפלגויות מרחביות של מלאי הפחמן והשינוי במלאי הפחמן כדי לזהות אזורים של שימור פחמן ואובדן פחמן. שלישית, הערכות של מלאי הפחמן הושוו בין תרחישי תכנון שונים כדי להעריך את ההשפעות היחסיות של אסטרטגיות הגנה אקולוגית, הגנה על שטחי גידול חקלאיים ואופטימיזציה של פחמן נמוך על שימור מלאי הפחמן.
טבלה 3: פרמטרי בסיס של מאגרי פחמן עבור סוגי שימושי קרקע שונים. הטבלה מציגה פחמן בביומסה עילית, פחמן בביומסה תת-קרקעית, פחמן אורגני בקרקע, פחמן בחומר אורגני מת, וצפיפות פחמן כוללת המשמשים במודול מלאי הפחמן של InVEST. היחידות הן Mg C/ha. הערות: הערכים מייצגים פרמטרי ייחוס המשמשים במודל InVEST. צפיפות הפחמן הכוללת שווה לסכום ארבעה מאגרי הפחמן. ניתוחי רגישות המסיחים ערכי ייחוס אלו ב-±15% מופיעים ב- טבלה 6. אנא לחצו כאן להורדת טבלה זו.
6. אוטוקורלציה מרחבית וניתוח אקונומטרי מרחבי
ניתוח אוטוקורלציה מרחבית בוצע כדי לקבוע האם מאגרי הפחמן והשינוי במאגרי הפחמן הפגינו תלות מרחבית משמעותית. מדד Moran's I גלובלי חושב כדי להעריך את מידת הריכוזיות המרחבית הכוללת של התפלגות מאגרי הפחמן והשינוי במאגרי הפחמן ברחבי אזור המחקר. לאחר מכן נעשה שימוש במדד Moran's I מקומי כדי לזהות תבניות של אסוציאציה מרחבית מקומית, כולל צבירים מסוג גבוה-גבוה (high-high), נמוך-נמוך (low-low), גבוה-נמוך (high-low) ונמוך-גבוה (low-high). ניתוח נקודות חמות (Hotspot analysis) בוצע כדי לזהות אזורים של אובדן פחמן מרוכז ושימור מאגרי פחמן.
מודלים של אקונומטריקה מרחבית שימשו לבחינת הקשרים בין עיור קרקעות, תכנון אקולוגי, תנאים סביבתיים, גורמים סוציו-אקונומיים ודינמיקה של מאגרי פחמן. צפיפות מאגרי פחמן או שינוי במאגרי פחמן שימשו כמשתנה התלוי. המשתנים המסבירים כללו את מדד עיור הקרקע, שיעור השטחים הבנויים, עצימות התכנון האקולוגי, מדד צמחייה נורמליזציה (NDVI), צפיפות אוכלוסין, צפיפות GDP, צפיפות כבישים, גובה, שיפוע, משקעים שנתיים ממוצעים וטמפרטורה שנתית ממוצעת.
רגרסיית ריבועים פחותים רגילה (OLS) שימשה כמודל הבסיס. תלות מרחבית של השאריות הוערכה לפני אומדן המודלים של רגרסיה אוטומטית מרחבית (SAR), שגיאה מרחבית (SEM) ודורבין מרחבי (SDM). ביצועי המודלים ואומדני המקדמים הושוו בין המפרטים השונים.
מטריצת משקולות מרחבית מנורמלת לפי שורות נבנתה כדי לייצג קשרי שכנות בין יחידות מנהליות. המפרט העיקרי התבסס על סמיכות מרחבית, וניתוחי רגישות השוו מטריצות משקולות מרחביות חלופיות המבוססות על מרחק ועל השכן הקרוב ביותר, במקומות שבהם היו זמינות.
השפעות ישירות, עקיפות וסך כל ההשפעות חושבו מתוך ה-SDM כדי להעריך קשרי גלישה (spillover) מקומיים ומרחביים. משתני טופוגרפיה, נגישות, צמחייה, אקלים ומשתנים סוציו-אקונומיים נכללו כמשתני בקרה כדי להפחית הטיות הנובעות ממשתנים מושמטים. מקדמי המודל פורשו כהקשרים מרחביים מותנים ולא כהשפעות סיבתיות מוגדרות. משתנים עם ערכי p העולים על ספי המובהקות המקובלים פורשו כראיות חלשות או מרמזות, ולא נחשבו כהשפעות מובהקות סטטיסטית.
הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.
תוצאות
זיהוי עירוניות של קרקעות באמצעות חישה מרחוק
על בסיס תוצאות זיהוי של חישה מרחוק ממספר תקופות, אזור המחקר חווה התגברות משמעותית של עירוניות הקרקעות בין השנים 2000 ל-2020, בליווי ארגון מחדש של דפוסי שימוש בקרקע ועיצוב מחדש של תצורות הנוף. באופן כללי, התרחבות קרקעות הבנייה הפגינה דפוס התרחבות קונצנטרי הקורן מאזורי ליבה עירוניים לעבר אזורי פריפריה. עליות מקבילות בעצימות הפעילות האנושית וברמות אי-חדירות הפני השטח מעידות כי הפיתוח המהיר לא רק שינה את המבנה הכמותי של השימוש בקרקע, אלא הגדיר מחדש באופן עמוק א...
הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.
דיון
מחקר זה מציג תהליך עבודה אנליטי משולב המשלב זיהוי עירוניות קרקע המבוסס על חישוש מרחוק, סימולציית שימוש בקרקע בריבוי תרחישים, הערכת מאגרי פחמן מבוססת InVEST, ומודל אקונומטרי מרחבי, כדי לנתח את הקשרים בין עירוניות קרקע, תכנון אקולוגי ודינמיקה של מאגרי פחמן בשינג'יאנג, בצפון-מערב סין. במקום להתייחס לרכיבים אלו כתרגילים טכניים נפרדים, תהליך העבודה מקשר בין המרת קרקע שנצפתה, חלופות תכנון עתידיות, השלכות על מאגרי הפחמן ומנגנוני גלישה מרחבית (spatial spillover) ברצף בודד הניתן לשחזור.
הניתוח המרחבי-ז...
הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.
גילויים
למחברים אין ניגודי עניינים להצהיר עליהם.
תודות
המחברים לא קיבלו מימון ספציפי עבור עבודה זו.
הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.
חומרים
| שם | חברה | מספר קטלוג | הערות |
|---|---|---|---|
| סקריפטים של אקונומטריקה מרחבית מותאמים אישית ומערכי נתונים של פלטים | Authors | Zenodo repository: https://zenodo.org/records/21159171 | שימשו לשחזור הניתוחים האקונומטריים המרחביים ותהליך העבודה החישובי התומך המתוארים במחקר זה. |
| רשתות צפיפות אוכלוסין ברזולוציה גבוהה | WorldPop | https://www.worldpop.org/ | שימשו כנתוני קלט סוציו-אקונומיים לניתוחים אקונומטריים מרחביים. |
| InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs) | The Natural Capital Project, Stanford University | Version 3.14.0; https://naturalcapitalproject.stanford.edu/ | שימש להערכת מאגרי פחמן ושינויים במאגרי פחמן תחת תרחישי שימוש בקרקע היסטוריים ומסומלצים. |
| Matplotlib & Pillow (ספריות Python) | Python Community | https://matplotlib.org/; https://python-pillow.org/ | שימשו ליצירת איורים באיכות פרסום ועיבוד פלטים גרפיים ברזולוציה גבוהה (600 dpi). |
| מערכי נתונים רב-זמניים של שימוש בקרקע/כיסוי קרקע | Resource and Environment Science and Data Center (RESDC), Chinese Academy of Sciences | https://www.resdc.cn/ | שימשו כמערך נתוני הקלט העיקרי לניתוח שינויי שימוש בקרקע וסימולציות PLUS. |
| מודל PLUS (Patch-generating Land Use Simulation) | High-performance Spatial Computational Intelligence Lab (HPSCIL) | https://github.com/HPSCIL/Patch-generating_Land_Use_Simulation_Model | שימש לסימולציה של דפוסי שימוש עתידיים בקרקע תחת תרחישי תכנון אקולוגיים מרובים. |
| PySAL (ספריית ניתוח מרחבי של Python) | PySAL Developers | https://pysal.org/ | שימשה לביצוע ניתוחי אוטוקורלציה מרחבית ומידול אקונומטרי מרחבי. |
| סביבת תכנות Python | Python Software Foundation | Version 3.9+; https://www.python.org/ | שימשה לעיבוד מקדמי של נתונים, ניתוח מרחבי, חישובים סטטיסטיים והטמעת תהליכי עבודה. |
| נתוני טופוגרפיה (DEM) וחישוש מרחוק | United States Geological Survey (USGS) | https://earthexplorer.usgs.gov/ | שימשו להסקת משתנים טופוגרפיים ונתוני קלט של חישוש מרחוק לניתוח עירוניות של קרקעות ופרמטריזציה של המודל. |
מקורות
- Xiong Z, Zhang Y, Liu M. Assessing land urbanization and ecological planning impact on carbon stock and its economic value from coupled InVEST-PLUS models. Sci Rep. 2025;15:30494. https://doi.org/10.1038/s41598-025-30494-x
- Ge K, Zou S, Lu Y, Chen Y. Spatial effects and influence mechanisms of urban land use green transition on urban carbon emissions. Ecol Indic. 2025;172:113261. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2025.113261
- Li L, et al. Spatio-temporal evolution of land use and carbon stock under multiple scenarios based on the PLUS-InVEST model: A case study of Chengdu. Sustainability. 2025;17(21):9903. https://doi.org/10.3390/su17219903
- Wang Z, Zhong A, Wei E, Hu C. Carbon stock simulation and land use optimization for high-water-table resource-based cities based on the coupled GMOP-PLUS-InVEST model. Remote Sens. 2024;16(23):4480. https://doi.org/10.3390/rs16234480
- Liu Y, Mei X, Yue L. Response of carbon stock to land use change and multi-scenario predictions in Zunyi, China. Sci Rep. 2025;15:236. https://doi.org/10.1038/s41598-024-81735-8
- Sun G, Li Y, Huang R. Spatial and temporal evolution of carbon stocks in Yulin City under changing environments. Sci Rep. 2025;15:12219. https://doi.org/10.1038/s41598-025-12219-w
- Tang J, Peng W. Spatiotemporal dynamics and influencing factors of land carbon stock in Chengdu Plain using an integrated model. Sci Rep. 2025;15:11248. https://doi.org/10.1038/s41598-025-11248-x
- Wang Y, Zhang Z, Chen X. Land use transitions and the associated impacts on carbon stock in the Poyang Lake Basin, China. Remote Sens. 2023;15(11):2703. https://doi.org/10.3390/rs15112703
- Tao Y, Tian L, Wang C, Dai W. Dynamic simulation of land use and land cover and its effect on carbon stock in the Nanjing Metropolitan Circle under different development scenarios. Front Ecol Evol. 2023;11:1102015. https://doi.org/10.3389/fevo.2023.1102015
- Song M, Yu S, Qin H. Land-use/land-cover change and its impact on ecosystem carbon stock in Binhai New Area, Tianjin, China from 1985 to 2060. Environ Earth Sci. 2025;84:481. https://doi.org/10.1007/s12665-025-11728-x
- Liang X, et al. Understanding the drivers of sustainable land expansion using a patch-generating land use simulation (PLUS) model: A case study in Wuhan, China. Comput Environ Urban Syst. 2021;85:101569. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101569
- Sharp R, et al. InVEST 3.14.0 User's Guide. The Natural Capital Project; Stanford, CA; 2023. https://storage.googleapis.com/invest-users-guide/index.html
- Basha U, et al. Spatial-temporal assessment of annual water yield and impact of land use changes on Upper Ganga Basin, India, using InVEST model. J Hazard Toxic Radioact Waste. 2024;28(2). https://doi.org/10.1061/JHTRBP.HZENG-1188
- Deeksha, Shukla AK. Ecosystem services: A systematic literature review and future dimension in freshwater ecosystems. Appl Sci. 2022;12(17):8518. https://doi.org/10.3390/app12178518
- Shukla AK, Jain MK, Khare D, Mishra PK. Spatio-temporal assessment of annual water balance models for upper Ganga Basin. Hydrol Earth Syst Sci. 2018;22:5357-71.
- Nayak D, Shukla AK, Devi NR. Decadal changes in land use and land cover: Impacts and their influence on urban ecosystem services. Aqua Water Infrastruct Ecosyst Soc. 2024;73(1):57-72.
- Nayak D, Shukla AK. Assessing ecosystem service trade-offs and synergies in the rapidly urbanizing coastal region of Mangaluru Agglomeration, India. PLoS One. 2026;21(3):e0344106. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0344106
- Lei J, Chen H, Wu Y, Zheng X. The impact of land use change on carbon stock and multi-scenario prediction in Hainan Island using InVEST and CA-Markov models. Front For Glob Change. 2024;7:1349057. https://doi.org/10.3389/ffgc.2024.1349057
- Dong H, et al. Remote sensing of urban tree carbon stocks: A methodological review. ISPRS J Photogramm Remote Sens. 2025;227:570-93.
- Wang Y, Jin X. Land use, spatial planning, and their influence on carbon emissions: A comprehensive review. Land. 2025;14(7):1406. https://doi.org/10.3390/land14071406
- Chen R, Zhao W, Li S, Zhang Y. Assessing carbon stock dynamics in an ecological civilization demonstration zone amid rapid urbanization: A multi-scenario study of Guizhou Province, China. Resour Environ Sustain. 2025;21:100223. https://doi.org/10.1016/j.resenv.2025.100223
- Zhang J, Cao P, Roosli R. Assessing land use and carbon stock changes using PLUS and InVEST models: A multi-scenario simulation in Hohhot. Environ Sustain Indic. 2025;26:100655. https://doi.org/10.1016/j.envc.2025.100655
- Li C, Xu H, Du P, Tang F. Predicting land cover changes and carbon stock fluctuations in Fuzhou, China: A deep learning and InVEST approach. Ecol Indic. 2024;167:112658. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.112658
הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.