研究記事

統合的地理空間モデリングワークフローを用いた中国・新疆ウイグル自治区における土地都市化、生態計画、および炭素蓄積量の動態解析

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DOI:

10.3791/71884

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2026年8月28日

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1School of Economics and Management, Xinjiang University, 2Graduate School of Business, Asia Pacific University of Technology & Innovation

この記事について

サマリー

統合的な地理空間モデリングワークフローにより、土地の都市化と炭素貯蔵量の動態を定量化します。市街地の拡大は炭素貯蔵量の減少および負の空間的スピルオーバー効果に関連していますが、一方で生態学的計画シナリオは高炭素土地を維持し、協調的な低炭素ガバナンスを支援します。

要約

本研究では、中国北西部の新疆ウイグル自治区における土地の都市化および生態学的計画が炭素蓄積量動態に及ぼす影響を定量化するため、リモートセンシング、土地利用シミュレーション、生態系サービス評価、および空間計量経済学的手法を組み合わせた統合ワークフローを開発・適用した。2000年から2020年までの土地利用・土地被覆、不浸透面、夜間光、植生、地形、社会経済、および計画上の制約データを用いて、このワークフローにより過去の都市化パターンを特定し、4つの将来計画シナリオをシミュレーションし、InVESTの炭素モジュールを用いて炭素蓄積量を推定し、空間計量経済モデルを用いて直接的および空間的なスピルオーバー効果を評価した。その結果、市街地の拡大は主に農地の転換を通じて起こり、不浸透面の被覆率の増加と夜間光強度の増大を伴っていた。シミュレーション結果は、生態保護シナリオが最も高い炭素蓄積保持量を示す一方で、自然開発シナリオでは最大の炭素喪失が生じることを示している。森林地は、市街地の全炭素密度 29.4 Mg C/ha に対し 144.9 Mg C/ha となり、最も脆弱な高炭素土地利用クラスであると特定された。空間ダービンモデルの結果、土地の都市化は炭素蓄積密度に対して負の直接効果（−0.231）および間接的なスピルオーバー効果（−0.117）を及ぼし、総効果は −0.348 となった一方、生態学的計画の強度は正の総効果（+0.245）を示した。これらの知見は、低炭素な地域開発を促進するために、行政境界を越えた協調的な生態学的計画を策定することを支持している。

概要

地球規模の気候変動と低炭素開発への移行を背景に、急速な都市化が地域的な土地被覆パターンの変化および生物地球化学的サイクルの主要な要因となっています1。人間活動の規模と強度が拡大し続けるなか、発展途上地域における土地の都市化の加速は、土地利用パターンの変化だけでなく、生態系の構造と機能をも再編しています。本質的に、土地の都市化とは、炭素密度の高い自然植生が炭素密度の低い人工表面へと変換されることであり、その結果、地域的な炭素貯蔵能力の大幅な喪失を招きます2。急速に発展している地域において、経済成長と生態学的空間の保護を両立させることは、国土空間計画における極めて重要な課題となっています。従来の土地利用研究は、主に物理的な拡大パターンに焦点を当てており、空間開発と炭素サイクルプロセスの間の動的な相互作用が見落とされる傾向にありました3。したがって、土地の都市化が炭素蓄積量（カーボンストック）の動態に及ぼす影響を定量化し、生態系保護と低炭素統治のための科学的根拠を提供する統合的な分析アプローチが必要とされています。

リモートセンシングおよび地理情報システムの最近の進歩により、土地利用変化のモデリングと生態系サービスの評価が大幅に改善されました4,5。生態学的会計と組み合わせたマルチシナリオ土地利用シミュレーションは、都市拡大による環境的影響を評価するための広く用いられる手法となっています6。特に、Patch-generating Land Use Simulation (PLUS) および Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVEST) モデルは、計画上の制約が土地利用の軌跡や炭素蓄積量にどのように影響するかを定量化するために適用されてきました7,8,9,10,11,12。関連する生態系サービスの研究では、土地被覆の変化、都市開発政策、および生態系保護策が、急速に都市化が進む景観において、水生成量、炭素固定量、土壌保持量、および生態系サービスのトレードオフを変化させ得ることがさらに示されています13,14,15,16,17。しかし、先行研究の多くは土地利用の転換と生態系サービスの出力に焦点を当てており、社会経済的な開発圧力が、隣接する行政区画間で空間的に依存した炭素蓄積量の応答をどのように生成させるかについては、あまり注目されてきませんでした。

本ワークフローの背景には、3つの重要な課題があります。第一に、従来のPLUS–InVESTによる適用では、研究対象地域を閉鎖的な物理系として扱うことが多く、土地の都市化による影響が隣接する単位へ波及するかどうかを明示的に評価していませんでした。第二に、バリデーション、不確実性、および感度分析に関する報告が簡潔にとどまることが多く、土地利用シミュレーションのパラメータ、炭素プール係数、および空間重みの設定を変更しても、シナリオのランキングが安定しているかを判断することが困難でした。第三に、空間計量経済学的研究では、開発強度と生態学的成果との関連性が特定されることが多いものの、これらの関係をリモートセンシングによる観測、将来の土地利用シナリオ、および炭素蓄積量会計に結びつけるアプローチが不足していました。したがって、再現可能な分析フレームワークの中で、観測、シナリオシミュレーション、炭素会計、および空間的メカニズムの特定を統合するワークフローが必要とされています。

したがって、本研究では、リモートセンシング、PLUSベースのシナリオシミュレーション、InVEST炭素蓄積量評価、および空間計量経済分析を統合した、再現可能な分析ワークフローを構築します。中国北西部の新疆ウイグル自治区に焦点を当て、2000年から2020年までの歴史的な土地都市化パターンを評価し、代替的な計画シナリオが将来の土地利用構成にどのように影響するかを検討し、その結果として炭素蓄積量の分布に及ぼす影響を定量化し、さらに土地都市化、生態学的計画強度、植生状態、および社会経済的要因が炭素蓄積量の動態に及ぼす直接的影響と空間的波及効果を調査します。このワークフローの主な貢献は、シナリオベースの予測とメカニズムの特定を統合することで、生態学的レッドラインの設定、コンパクトシティ計画、境界を越えた炭素補償、および低炭素の地域統治を支援することにあります。

プロトコル

本研究では、公開されている地理空間データ、リモートセンシングデータ、計画データ、および集計された社会経済データセットを使用しました。ヒト参加者、動物被験者、臨床材料、または個人を特定できる個人情報は含まれていません。したがって、機関の倫理承認は不要でした。このワークフローを再現するために必要なすべてのリソースに関する具体的なソフトウェア環境、計算パッケージ（空間計量経済学および高解像度可視化ライブラリを含む）、データセットのデジタルオブジェクト識別子（DOI）、およびソースURLは、詳細な材料表に記載されています。

1. 研究地域および分析枠組み

分析は中国北西部の新疆ウイグル自治区で実施され、局所的な拡大動態を正確に把握するため、主要都市の定義された市街地範囲（図 1）に焦点を当てて解析が行われました。この境界は、ラスタクリッピング、土地利用シミュレーション、炭素蓄積量の評価、および行政単位の集計に一貫して使用されました。分析サンプル数（n）は、3つの離散的な時間ノード（200年、2010年、2020年）にわたって解析された105の県級行政単位で構成され、土地利用シミュレーションでは空間的不確実性を捉えるために50回の確率論的反復試行が組み込まれました。

グリッドレベルの分析と行政区画単位の分析を統合したマルチスケール解析フレームワークを採用した。グリッドスケールでは、土地利用・土地被覆データ、夜間光強度、不浸透面被覆率、植生指数、地形変数、および生態学的計画上の制約を用いて、土地都市化パターンの特定、将来の土地利用シナリオのシミュレーション、および炭素蓄積量の分布評価を行った。行政区画単位のスケールでは、社会経済、交通、および環境変数を空間計量経済分析に組み込み、土地都市化と生態学的計画が炭素蓄積量の動態に及ぼす直接的影響および波及効果を評価した。

分析フレームワークは5つの構成要素から成っていた。第一に、多時期のリモートセンシングデータおよび土地利用データを用いて、市街地拡大、開発強度、土地利用再編を含む土地都市化の時空間パターンを特徴づけた。第二に、将来の土地利用パターンをシミュレーションするために、生態系保護、農地保護、および低炭素計画のシナリオを策定した。第三に、InVESTカーボンストレージモジュールを用いて、過去および将来の土地利用条件下での炭素蓄積量の分布と変化を定量化した。第四に、全域および局所的な空間的自己相関分析を行い、炭素蓄積量の変動に関連するクラスターパターンとホットスポット領域を特定した。第五に、空間計量経済学モデルを用いて、土地都市化、生態系計画強度、ならびに環境的・社会経済的要因が炭素蓄積量のダイナミクスに及ぼす影響の大きさ、方向、および波及効果を評価した。

図1 全体の分析ワークフローを示す。このワークフローは、研究領域の定義、マルチソースデータの統合、土地都市化の特定、生態計画シナリオの開発、土地利用シミュレーション、炭素蓄積量の評価、空間自己相関分析、および空間計量経済モデリングを連結させたものである。マルチソース空間データを入力レイヤーとした。土地都市化の特定および過去の土地利用分析をパターン特性評価レイヤーとした。生態計画シナリオおよび炭素蓄積量評価を予測および影響評価レイヤーとした。空間自己相関および計量経済分析を用いて、空間的メカニズムを特定し、政策的解釈を裏付けた。

新疆ウイグル自治区の都市拡大図。ワークフローには、データ収集、分析、および空間分布が示されている。
図1研究領域、データ統合、およびテクニカルワークフロー。 (A中国北西部、新疆ウイグル自治区の主要都市における、マルチスケールの空間コンテキストおよび精密な都市分析境界。B) 多ソース空間データ、リモートセンシングに基づく土地都市化の同定、生態計画シナリオ設計、PLUS土地利用シミュレーション、InVEST炭素蓄積量評価、空間自己相関、ホットスポット分析、および空間計量経済モデリングを連結した統合的テクニカルワークフロー。ND = 自然開発、EP = 生態保護、CP = 農地保護、LC = 低炭素最適化、OLS = 最小二乗法、SAR = 空間自己回帰モデル、SEM = 空間誤差モデル、SDM = 空間ダービンモデル。 この図の拡大表示を確認するには、こちらをクリックしてください。

2. データソースと変数体系

土地都市化の特定、生態計画シナリオのシミュレーション、炭素蓄積量の評価、および空間計量経済分析を支援するために、マルチソースデータセットを構築した。このデータセットには、土地利用/土地被覆データ、不浸透面割合、夜間光強度、正規化植生指数（NDVI）、地形変数、交通アクセシビリティ指標、水文変数、人口密度、国内総生産（GDP）密度、計画上の制約、気候変数、および炭素プールパラメータが含まれている。表 1に、データセットのカテゴリ、変数の説明、単位、空間・時間解像度、出典、および分析への適用をまとめる。主要なデータセットは、200年、2010年、2020年に収集した。土地利用および主要なリモートセンシング製品は、分析要件に応じて30 mから1 kmの範囲の解像度に調整した。

表1：データソースおよび変数体系 本表は、土地の都市化の特定、シナリオシミュレーション、InVEST炭素ストック計上、および空間計量経済モデリングに使用されるデータセットのカテゴリー、変数、説明、単位、空間・時間解像度、出典、および分析上の用途を報告している。NDVI = 正規化差植生指数、DEM = デジタル標高モデル、LULC = 土地利用・土地被覆。 こちらの表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。

すべての空間レイヤーを共通の座標系に投影し、図1に示す研究地域の境界でクリップし、必要なグリッドまたは行政区画のスケールに合わせてリサンプリングまたは集計した。空間オーバーレイ解析の前に、欠損値のスクリーニングを行った。PLUSおよびInVEST解析に使用したラスタデータセットはピクセルレベルで整合させ、一方で社会経済変数については空間回帰のために行政区画ごとに集計した。この前処理ワークフローにより、時系列解析、シナリオシミュレーション、炭素蓄積量の算出、および計量経済モデリングにおいて、空間単位の一貫性と時間的整合性が確保された。

土地利用・土地被覆データは、履歴変化検出および将来の土地利用シミュレーションの主要な入力データとして使用されました。元の土地利用カテゴリーは、耕作地、森林地、草地、水域、市街地、および未使用地の6つのクラスに再分類されました。この分類体系は、土地利用変化分析、シナリオ策定、およびInVESTによる炭素蓄積量計算に一貫して適用されました。市街地の割合、不浸透面の被覆率、および夜間光強度は、土地の都市化の指標として用いられました。不浸透面の被覆率と夜間光強度は、開発強度および人間活動のリモートセンシング・プロキシとして機能しました。NDVIは、その後の空間計量経済分析における生態学的指標として組み込まれました。

地形および位置変数には、標高、傾斜、主要道路への距離、道路密度、および主要河川への近接性が含まれた。これらの変数は、土地利用シミュレーションの駆動要因として、また空間計量経済モデルの制御変数として使用された。これらは総じて、地形的制約、輸送アクセシビリティ、および水文的接続性を表している。

社会経済的変数として、人口密度とGDP密度を含め、利用可能な場合は道路網密度を補完的に加えた。これらの変数は、炭素ストックの変化に関連する開発強度および人間活動による圧力を特徴付けるために使用された。この変数の枠組みは、土地開発、社会経済的圧力、および生態学的状況の指標を統合し、炭素ストックの動態に影響を及ぼす多角的な要因を表現した。

生態学的レッドライン、自然保護区、水域緩衝地帯、斜面制限区域、およびその他の環境敏感地域を用いて、生態計画強度指標を策定しました。この指標は、将来の土地利用シミュレーションにおける制約レイヤーとして、および空間計量経済分析における説明変数として活用されました。

InVESTによる炭素蓄積量評価のため、各土地利用クラスについて、地上部バイオマス炭素、地下部バイオマス炭素、土壌有機炭素、および死 organic matter 炭素の4つの炭素プールパラメータを編纂した。パラメータ値は、既報の地域研究、InVESTガイダンスドキュメント、および地域の土地被覆特性から取得し、統一された土地利用分類体系にマッピングした。炭素蓄積量とは、これら4つのプールに含まれる推定炭素の総量を指し、一方で炭素蓄積密度とは、単位面積あたりの炭素蓄積量を指す。

変数は3つのカテゴリーに分類されました。第1のカテゴリーは、市街地の割合、不浸透面の被覆率、夜間光強度などの土地都市化指標で構成されました。第2のカテゴリーには、NDVI、生態学的計画強度、標高、傾斜、水系への近接性などの生態学的および計画的変数が含まれました。第3のカテゴリーは、人口密度、GDP密度、道路密度などの社会経済的要因で構成されました。これらの変数は、土地の都市化、生態学的計画、および炭素蓄積量の動態の間の関係を評価するために使用されました。

3. リモートセンシングに基づく土地都市化の特定

土地の都市化における時空間パターンは、市街地拡大、不浸透面被覆、夜間光強度の3つの補完的な指標を用いて特定されました。市街地拡大は、一連の土地利用図から抽出され、中心市街地から周辺地域へと広がる都市開発の物理的範囲と進展を記述しました。不浸透面被覆は、グリッドレベルでの開発強度を定量化するために算出され、一方で夜間光強度のラスタデータは、人間の活動と機能的集積を表すように処理および正規化されました。これらの空間レイヤーをその後統合し、土地都市化の履歴データセットを構築しました。これらの統合指標を用いて、持続的に開発が強化されている地域、移行帯、および比較的安定した地域を特定し、物理的な土地開発と機能的な都市化との空間的な整合性を評価しました。

耕作地、森林地、草地、水域、建設用地、および未利用地の間の土地利用転換の規模と方向を定量化するために、土地利用転換行列を構築した。特に、生態学的および農業的な土地利用区分から建設用地への転換に注目した。この行列を用いて、主要な転換経路および都市拡大に寄与した主たる供給源となる土地利用区分を特定した。

土地の都市化に伴う構造的な変化を評価するため、景観パターンの解析を行った。指標には、パッチ密度、エッジ密度、景観形状指数、および断片化関連の指標を含めた。これらの指標を各調査期間について算出し、市街地の拡大に伴う景観構成、空間的な連続性、および断片化の変化を定量化した。

4. 生態学的計画シナリオの設計と土地利用シミュレーション

将来の土地利用パターンのシミュレーションは、Patch-generating Land Use Simulation (PLUS) モデルを用い、「自然開発 (ND)」、「生態学的保護 (EP)」、「耕作地保護 (CP)」、「低炭素最適化 (LC)」の4つの計画シナリオに基づいて行いました。シナリオの想定、土地転換ルール、制限される土地タイプ、および予想される炭素蓄積量は、表2にまとめています。

表2：シナリオ制御ルールおよび遷移制約 この表は、自然的発展（ND）、生態学的保護（EP）、農地保護（CP）、および低炭素最適化（LC）の各シナリオにおける土地転換確率と空間的制約を定義したものである。 注記：シナリオの略称は、PLUSモデリングおよび結果のセクションで使用されているものと厳密に一致している。シナリオ設定は、シミュレーションで使用される政策指向の転換ルールおよび制限付き土地タイプを定義しており、すべての法定除外区域は最終的な空間レイヤーにおいて転換不能なまま維持された。 こちらの表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。

過去の土地利用図と空間的駆動変数をPLUSモデルに統合し、セル・オートマトン（CA）モジュールを用いてベースラインの土地転換確率を推定しました。生態系保護（EP）、耕作地保護（CP）、および低炭素最適化（LC）の各シナリオでは、あらかじめ定義されたシナリオルールに従って土地転換を制限するため、生態学的レッドライン、永久基本耕作地、水域バッファー、およびその他の計画上の制約を空間的制限レイヤーとして組み込みました。その後、2030年に向けた各シナリオの目標土地需要量を定義し、CAモジュールを50回の確率的反復で実行することで、最終的な土地利用予測を生成しました。

土地利用シミュレーションは、PLUSモデルおよび、マルチタイプ確率的パッチ生成を伴うそのセル・オートマトン（CA）フレームワークを用いて実施した。過去の土地利用マップならびに環境的および社会経済的な駆動変数を、各土地利用クラスの土地拡大確率を推定するために使用した。その後、各計画シナリオの要件に従って将来の土地需要量を指定し、対象とするシミュレーション期間の対応する土地利用マップを生成した。

将来のシミュレーションに先立ち、過去のバックキャスティングを通じてモデルの性能を評価した。過去の土地利用地図および関連する駆動変数を用い、その後の観測された土地利用地図をシミュレーションした。シミュレーションされた土地利用分布と観測された分布との一致度は、全体精度（OA）、Kappa係数、およびFigure of Merit（FoM）を用いて評価した。検証は、全体レベルおよび主要な土地利用クラスの両方で実施した。2010年から2020年までの過去のバックキャスティングの結果、全体精度（OA）は93.4%、Kappa係数は0.89、Figure of Merit（FoM）は0.26であり、その後のマルチシナリオシミュレーションにおける空間投影能力が非常に信頼できることが示された。

シミュレーション結果の堅牢性を評価するために、不確実性分析および感度分析を実施した。PLUS感度分析では、主要な土地利用クラスにおける代替的な遷移抵抗設定および近傍重みパラメータの影響を検討した。InVEST感度分析では、土地利用タイプ間での炭素プール係数の変動による影響を評価した。空間計量経済学的感度分析では、代替的な空間重み行列の仕様を比較した。これらの分析を用いて、代替的なパラメータ設定の下でも、シナリオのランキングおよび主要な都市化および生態学的計画の効果の方向性が一貫しているかを確認した。具体的に、結果の安定性を厳密に確認したところ、遷移抵抗パラメータおよび炭素プール係数を±15%変動させても、シナリオのランキングおよび土地都市化による負の空間的スピルオーバー効果は不変であった。

5. 炭素蓄積量の評価

炭素蓄積量は、InVEST炭素モデルを用いて評価した。4つの炭素プール（地上部バイオマス、地下部バイオマス、土壌有機炭素、および死滅有機物）のベースラインパラメータを、Table 3にまとめられた生物物理学的値を用いて、再分類された各土地利用タイプに割り当てた。次に、過去の土地利用マップ（20–2020年）およびPLUSでシミュレーションした将来の土地利用ラスターデータセットをモデルにインポートし、対応する炭素密度パラメータと統合した。その後、モデルを実行し、地域全体の総炭素蓄積量（Tg C）、グリッドレベルの炭素蓄積密度（Mg C/ha）、および過去と将来のシナリオにおける炭素蓄積量変化（ΔC）の空間マップを推定した。

再分類された土地利用マップを、表3に報告されている対応するベースラインの炭素プールパラメータ値に関連付けました。パラメータの不確実性に対する炭素蓄積量推定値の感度は、これらのベースライン値を±15%調整することで検証し、詳細な感度分析の結果を得ました。このモデルを用いて、過去の条件および将来の計画シナリオにおける各土地利用クラスの総炭素蓄積量、炭素蓄積密度、および炭素蓄積量の変化を算出しました。

3つのカテゴリーの出力が評価されました。第一に、地域全体の炭素蓄積量および時間的傾向を算出し、炭素蓄積量の変化の大きさと方向性を定量化しました。第二に、炭素蓄積量および炭素蓄積量変化の空間分布をマッピングし、炭素の保持領域と損失領域を特定しました。第三に、計画シナリオ間で炭素蓄積量の推定値を比較し、生態系保護、農地保護、および低炭素最適化戦略が炭素蓄積の保全に及ぼす相対的な影響を評価しました。

表3：異なる土地利用タイプにおける炭素プールパラメータのベースライン値 本表は、InVESTカーボンストックモジュールで使用される地上部バイオマス炭素、地下部バイオマス炭素、土壌有機炭素、死滅有機物炭素、および全炭素密度を示す。単位はMg C/haである。注：値はInVESTモデルで利用されたベースラインパラメータを表す。全炭素密度は、4つの炭素プールの合計に等しい。これらのベースライン値を±15%変化させた感度分析の結果は、以下に報告されている。 表6. こちらの表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。

6. 空間的自己相関および空間計量経済分析

炭素蓄積量および炭素蓄積量変化に有意な空間的依存性があるかどうかを判断するため、空間自己相関分析を実施した。研究地域全体における炭素蓄積分布および炭素蓄積量変化の空間的クラスター化の全体的な程度を評価するため、グローバルモラン指数（Global Moran's I）を算出した。次に、ローカルモラン指数（Local Moran's I）を用いて、High-High、Low-Low、High-Low、Low-Highクラスターを含む局所的な空間的関連パターンを特定した。また、炭素損失が集中している領域および炭素蓄積が維持されている領域を特定するため、ホットスポット分析を行った。

土地の都市化、生態学的計画、環境条件、社会経済的要因、および炭素貯蔵量の動態の間の関係を検討するために、空間計量経済モデルを用いた。従属変数として、炭素貯蔵密度または炭素貯蔵量の変化を用いた。説明変数には、土地都市化指数、市街地割合、生態学的計画強度、正規化差植生指数（NDVI）、人口密度、GDP密度、道路密度、標高、傾斜、年平均降水量、および年平均気温を含めた。

ベースラインモデルとして、普通最小二乗法（OLS）回帰を用いた。空間自己回帰（SAR）モデル、空間誤差（SEM）モデル、および空間ダービン（SDM）モデルを推定する前に、残留空間依存性を評価した。モデルの性能および係数推定値を、各仕様間で比較した。

行政区画間の近接関係を表すために、行標準化された空間重み行列を構築した。主な仕様は空間的な隣接性に基づいたが、頑健性分析において、利用可能な場合は代替的な距離ベースおよび最近隣の空間重み行列との比較を行った。

局所的な影響および空間的なスピルオーバー関係を評価するため、SDM（空間誤差モデル）から直接効果、間接効果、および全効果を算出した。脱落変数バイアスを軽減するため、地形、アクセシビリティ、植生、気候、および社会経済的変数を制御変数として含めた。モデル係数は、確定的な因果効果ではなく、条件付きの空間的関連性として解釈した。p値が一般的な有意水準を超える変数は、証拠が弱いか示唆的なものであると解釈し、統計的に強固な効果とはみなさなかった。

結果

リモートセンシングに基づく土地都市化の特定
複数期間のリモートセンシング特定結果に基づくと、調査地域では200年から2020年の間に土地都市化が著しく激化し、それに伴い土地利用パターンの再編とランドスケープ構成の再形成が進んだ。全体として、建設用地の拡大は、都市中心部から周辺地域へと放射状に広がる同心円状の拡大パターンを示した。人間活動の強度と地表面の不浸透性のレベルが同時に上昇していることは、急速な開発が土地利用の量的構造を変化させただけでなく、地域の空間組織パターンを根本的に再構成したことを示唆している。

図2Aのウルムチ代表サブセットに示される土地都市化の識別結果から、200年から2020年にかけての建設用地利用の段階的な拡大軌跡が明確に示されている。20年時点では、建設用地は主に市街地中心部に集中しており、空間構成は比較的コンパクトであった。2010年までに、周辺部への拡大が著しく加速し、中心地域の周囲に移行帯が形成された。2020年までには、建設用地は当初のコンパクトな境界を超えて多方向に広がり、中心地域から離れた場所に離散的な拡大パッチを形成しており、典型的な外延的拡大パターンと多中心的な拡散傾向を反映している。これらの拡大パターンと一致して、図2Bは、2020年までに調査地域内において不浸透面被覆率に顕著な中心部から周辺部への勾配があることを示している。最高値は市街地中心部および隣接する市街化地域で観察され、地表の硬化強度および開発強度が中心的な機能ゾーンで最も顕著であったことを示している。周辺地域は全体的な被覆率は比較的低いままであったが、交通コリドーや二次的な都市ノードに沿って複数の高値パッチが出現しており、不浸透化が開発の波及効果を通じて都市中心部を超えて周辺地域まで拡大したことが示されている。図2Cからは、20年から2020年の間に夜間光強度の増加が最大であった地域が、主に市街地中心部、外側へ伸びる主要な放射状交通軸沿い、およびいくつかの周辺成長ノードに集中していたことが明らかである。

時間的視点から、図 2D は、200年から2020年にかけての3つの土地都市化指標の一貫した上昇傾向をさらに要約しています。固有の単位とスケールが異なる指標間で直接比較を容易にするため、各指標の生データ値は最小最大正規化法を用いて標準化され、0～1の共通範囲にスケーリングされました：

正規化式：\(X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\text{min}}}{X_{\text{max}} - X_{\text{min}}}\)

この正規化手順の結果、市街地の割合が最も高い相対成長率を維持し（その地域の未加工平均値は20年の3.2% ± 1.4% SDから2020年には8.7% ± 3.1% SDに増加）、この期間において土地開発の拡大が最も直接的な空間的顕在化として機能したことが示された。不浸透面の割合は急速に増加し（200年の2.8% ± 1.2% SDから2020年には7.9% ± 2.8% SDへ）、新たな開発区域に伴う顕著な地表面の硬質化を反映した。夜間光強度は相対的に低いレベルから始まったが、後の成長はより顕著となり、人間活動の集積と機能向上が加速したことが示された。

時空間都市化図：市街地、不浸透面、夜間光の傾向。
図2土地都市化の時空間的進化パターン。 (A) 建設用地の段階的拡大軌跡（20–2020年）；(B) 2020年における不浸透面被覆率の空間分布（%）；(C20年から2020年にかけての夜間光（NTL）強度の変化の変動（nW/cm²）2/sr). (D) 本研究で検討した3つの主要な土地都市化指標（市街地面積、不浸透面割合、および夜間光強度）の時間的傾向。トレンドラインは、比較可能な可視化のために0から1までスケーリングされた最小-最大正規化済み指数値の地域平均を示しており、研究エリア内のすべてのn = 105の郡レベル行政区画にわたって算出されたものである。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

過去の土地利用変化の結果から、土地の都市化に関する具体的なプロセスがさらに明らかになります。図3Aの土地利用転換フローチャートは、調査期間中において最も顕著な土地転換が耕地から建設用地への転換であり、これがすべての主要な転換経路における支配的な傾向であったことを示しています。一部の森林地、草地、および水域においても様々な程度の転換が見られましたが、全体的なパターンは耕地からの流出が支配的でした。同時に、耕地と森林地の間、および草地とその他の土地タイプの間で双方向のフローが観察されており、これは急速な発展の中で、土地利用システムが単方向の進化ではなく、都市拡大に駆動された多タイプの手法による再編が行われていることを示唆しています。しかし、空間分布パターンとフローの幅を分析すると、建設用地が依然として主要な純流入カテゴリーであることが分かり、過去20年間の調査地域において開発拡大が支配的な役割を果たしていたことがさらに裏付けられました。

図3Bの行列分析は、異なる期間における土地利用転換強度のより定量的な表現を提供しています。高値の領域は主に耕地に関連する転換ユニットに集中しており、特に耕地から建設用地への転換が最も顕著であることから、耕地の非農業利用が調査地域における土地利用変化の主要な形態であることが示されています。また、建設用地の相当な割合がその境界内で空間的な連続性と安定性を維持しており、これは強い空間的整合性を保ちながら、既存の開発区域が持続的に拡大していることを反映しています。対照的に、林地、草地、水域の転換規模は比較的小さいままでありますが、これらの生態学的領域に対する建設用地による局所的な侵食には注意が必要です。

景観パターンのレベルでは、図3Cに、200年、2010年、2020年にかけて景観指標が持続的に増加していることが示されており、パッチ密度、エッジ密度、景観形状指数、および断片化指数はすべて2020年にピークに達しています。これは、都市化が進むにつれて、研究地域の景観構造が、当初の比較的完全で明確なパターンから、より断片化され、複雑で不連続な空間構成へと進化したことを示しています。特に、エッジ密度と形状複雑性の増加は、新しく拡大した建設用地パッチの幾何学的構成が、より不規則で複雑になっていることを定量的に特徴づけています。

土地利用転移フローチャート、転換マトリックス（km²）、ランドスケープパターン指標の変化（20-2020年）。
図3歴史的な土地利用変化と景観パターンの再構築。 (A20年から2020年にかけての高解像度な土地利用転換フローおよび主要な転換経路を示すサンキーダイアグラム。B) 6つの土地利用クラス間における空間的な転換面積を定量化した土地利用転換行列（km²）2). (C) 200年、2010年、2020年の各期間における主要な景観指標（パッチ密度、エッジ密度、景観形状指数、および断片化指数）の変化を示すレーダーチャート。すべてのラベルとフロー値は、視認性を最適化するためにスケーリングされている。 この図の拡大表示をご覧になるには、こちらをクリックしてください。

生態計画のシナリオ設計と土地利用シミュレーション
表2で設定したシナリオ制御ルールを組み合わせると、異なる生態計画の方向性における土地利用シミュレーション結果に明確な分化パターンが現れます。自然発展シナリオでは歴史的な拡大の慣性が維持される傾向にあり、生態保護シナリオでは生態学的レッドラインや敏感区域への厳格な制約が重視されます。農地保護シナリオでは農業の空間的連続性の維持が優先され、低炭素最適化シナリオではコンパクトシティ化と生態学的調整のバランスある発展が重視されます。これらの知見は、計画ルールの違いが、新規に追加される建設地のシミュレーション面積を定量的に変化させ、4つのシナリオ全体で生態・農業パッチの空間分布を再構成することを示しています。

ウルムチの代表的なサブセットに注目すると、PLUSモデルによる空間シミュレーション結果から、図4Aに示す自然発展シナリオ（ND）において、建設地の拡大傾向が最も顕著であることがわかります。新たな建設地は主に既存の市街地の周辺から外側へと広がり、多方向に広範な拡大帯を形成しており、これは規制上の制約が弱い状況下では、都市成長が依然として主に側方拡大であることを示しています。この拡大パターンは、中心市街地周辺の農地や移行生態系地を直接的に浸食し、市街地の境界をさらに断片化させています。対照的に、図4Bに描かれている生態系保護シナリオ（EP）では、新たな建設地の利用が大幅に減少しており、拡大は中心市街地付近の限定的な開発可能区画に留まっており、一方で周辺の森林地、水系回廊、および生態学的緩衝地帯は概ね維持されています。

農業保護と開発調整の観点から見ると、図4Cに示される農地保護シナリオ（CP）は、EPとは異なる空間的制約を示しています。このシナリオでは、周辺部の広大な農地が概ね維持されており、新たな建設活動は主に既存の市街地の縁辺部や局所的な開発拠点に集中しており、拡大強度はNDとEPの中間にあります。対照的に、図4Dに示す低炭素最適化シナリオ（LC）では、よりコンパクトな成長パターンが示されています。新たな建設地は広範囲に外側へ広がるのではなく、主要な開発軸や既存市街地の周辺に比較的集中しており、方向性のある拡大境界とより規則的な空間構成を示しています。

土地利用シミュレーションマップ；自然、生態系、耕地保護、低炭素最適化のシナリオ。
図4異なる生態計画シナリオの下でPLUSによりシミュレーションされた将来の土地利用パターンの空間分布（ウルムチ都市圏サブセットを用いて例示） (A) 歴史的な拡大慣性を showing 自然発展シナリオ（ND）。(B) 厳格な空間的制約を重視した生態系保護シナリオ（EP）。(C) 農業の継続性を優先する農地保護シナリオ（CP）。(D) コンパクトな成長パターンを反映した低炭素最適化シナリオ（LC）。 この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。

炭素蓄積量の評価
表3に、土地利用区分ごとのベースライン炭素密度パラメータを示す。森林地は、主に土壌有機炭素（94.5 Mg C/ha）と地上部バイオマス（36.8 Mg C/ha）により、最も高い総炭素密度（14.9 Mg C/ha）を記録した。草地および農地は、それぞれ8.9 Mg C/haおよび82.1 Mg C/haと、中程度の総炭素密度を示した。対照的に、人工面および非植生面では著しく低い値となり、市街地は29.4 Mg C/ha、未利用地は19.7 Mg C/haであった。

歴史的な変動パターンの観点から見ると、図5Aは、20年、2010年、2020年における研究地域の炭素蓄積量の顕著な空間的再編を示しています。200年時点では、高炭素密度地域は主に周辺部の生態学的ゾーンに集中しており、全体として周辺部で濃度が高く、中心部で低いパターンを呈していました。2010年までに、都市の拡大が生態学的空間を浸食したため、地域全体の炭素蓄積量は当初減少しましたが、一部の局所的な周辺地域では一時的に高い炭素蓄積レベルが維持されました。2020年までに、この減少傾向は大幅に加速し、全体のカラーグラデーションが薄くなり、高値エリアが著しく縮小しました。これは、地域全体の総炭素蓄積量が継続的かつ大幅に減少したこと、および高炭素パッチの空間的な連続性が弱まったことを示しています。

図 5Bに示されているように、NDシナリオでは、炭素密度の中央値が最も低い値（72.4 Mg C/ha, IQR = 14.6 Mg C/ha）となりました。一方、EPおよびCPシナリオでは、それぞれ86.8 Mg C/ha (IQR = 12.3 Mg C/ha) および 81.2 Mg C/ha (IQR = 15.8 Mg C/ha) というより高い中央値を示しました。図 5Cにおける炭素蓄積量変化（ΔC）の空間分布は、NDシナリオ下では炭素の損失（負のΔC）が地理的に広範囲にわたっていることを示しています。対照的に、EPシナリオでは正のΔC値が周辺の生態学的ゾーンに集中しており、LCシナリオでは局所的な炭素の増加と損失が空間的に不均一に分布していることが分かります。

図5Dは、土地利用型の寄与構造の観点から、全炭素蓄積量の構成源および、歴史的期間と将来シナリオにおけるその変化をさらに明らかにしています。歴史的段階と予測段階の両方において、森林地と草地が全炭素蓄積量の主要な寄与源であり続け、次いで耕作地が続き、一方で建設用地、水体、および未利用地の寄与は相対的に小さいことが一貫して示されています。将来シナリオの比較では、EPシナリオで全炭素蓄積量が最大となり、NDシナリオで最小となり、CPシナリオとLCシナリオはその中間に位置することが示されています。このパターンは、各シナリオにおける高炭素密度生態学的土地利用の保持度の差と密接に一致しています。

炭素蓄積量の動態；マップ、バイオリンプロット、棒グラフ；土地利用、密度変化、200-2020年の分析。
図5歴史的およびシナリオベースの炭素蓄積量動態。 (A20年、2010年、および2020年における全炭素貯蔵量（Tg C）および炭素貯蔵密度（Mg C/ha）の空間分布。B)異なるシナリオ間における炭素密度分布（Mg C/ha）のバイオリン図。 (C) 2020年のベースラインに対する、将来シナリオにおける炭素蓄積量変化（ΔC, Mg C/ha）の空間分布。 (D) 総炭素蓄積量（Tg C）に対する異なる土地利用タイプの寄与。バイオリンプロットは、炭素蓄積密度の確率密度を視覚化したものである（n = シナリオあたり105行政区画）。内部の太い水平線は中央値を、破線は四分位範囲（IQR）を示す。アスタリスクは パネルB Kruskal-Wallis H検定を用いて判定した、自然発生（ND）ベースラインとその他のシミュレーションシナリオとの間の差の統計的有意性を示す（* p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001). この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

空間的自己相関および空間計量経済分析
空間的な集積パターンの観点から、図6Aは、研究地域全体における炭素蓄積量の変動に有意な局所空間自己相関があることを示している。High-high集積ゾーンは主に中北部の中核開発帯に集中しており、これらの地域および隣接ユニットが一般的に、強い空間的な相互接続性を伴う炭素蓄積量の増加という共方向的な特性を示すことを意味している。Low-low集積ゾーンは南部および周辺地域でより一般的であり、炭素蓄積量の変動幅が比較的小さく、空間的な安定性があることを反映している。対照的に、high-lowおよびlow-high集積タイプは比較的限定的であり、主に中核ゾーンと周辺の遷移ゾーンの間で発生しており、局所的な領域における顕著な空間的不整合と境界遷移現象が示唆される。

図6Bのホットスポット分析により、炭素蓄積量変化の空間的な極性パターンがさらに明らかになりました。有意なホットスポットは主に中央部および北東部のいくつかのユニットに分布しており、これらの地域が集団的に高い炭素喪失圧力にさらされており、土地開発活動が集中している感度の高いゾーンであることを示しています。対照的に、有意なコールドスポットは西部および南部に集中しており、より強い炭素蓄積保持能力、あるいは開発による撹乱が少ないことを反映しています。さらに、図6Cの二変量OLS回帰分析では、都市化指数の増加幅が大きいほど、炭素蓄積量の変化率がより負の値となり、炭素喪失が漸増していることが明らかになりました。これは、表4で報告された負のSDM係数と一致しています。

土地の都市化が炭素蓄積量の変化に及ぼす影響に関する空間解析マップおよび散布図。
図6炭素蓄積量の空間的自己相関およびカップリング分析。 (A) 炭素蓄積量変動の局所空間的自己相関（LISA）パターン。パネル内に最終的なグローバル・モラン I 統計量および p 値を示す。(B) 炭素蓄積量変化のホットスポットおよびコールドスポットの分布。 (C）総合土地都市化指数と炭素蓄積量変化率の結合関係。散布図は、統計的に有意な負の相関（ピアソンの r = -0.612, R2 = 0.375, p < (0.01)であり、あわせて表示されたOLS回帰式（y = -5.42× - 1.25）と95%信頼帯により、空間モデルで観察された経験的関係が確認された。LISA = 局所空間的自己相関指標。 この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。

表4：空間計量経済モデルの推定結果。 本表は、都市化、生態学的計画、植生、社会経済、アクセシビリティ、地形、および気候変数が炭素貯蔵密度に及ぼす影響について、普通最小二乗法（OLS）、空間自己回帰（SAR）、空間誤差（SEM）、および空間ダービン（SDM）モデルの結果を比較したものである。p値は括弧内に記載している。 注：P値は括弧内に記載。有意水準：*p < 0.05, **p < 0.01, *** p < すべての空間計量経済モデル（SAR、SEM、SDM）は、3期間にわたるn = 105の郡レベル単位のバランスパネル（総観測数 N = 315）に基づき、行標準化されたQueen隣接空間重み行列を用いて推定した。 こちらの表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。

表4に示された測定結果は、空間モデルがOLSベンチマークを上回っていることを示しており、炭素蓄積量の動態に空間的依存性があること、および空間計量経済モデルの使用が妥当であることを示唆している。土地都市化指数は、SDMの直接効果（−0.231, p = 0.08）、間接効果（−0.17, p = 0.041）、および全効果（−0.348, p = 0.001）がいずれも負の値であり、開発強度の増加が、局所的および隣接する単位の両方において炭素蓄積密度の低下に関連していることを示唆している。市街地面積割合、道路密度、標高、傾斜、NDVI、および生態計画強度は、少なくとも1つのモデル構成要素において、従来の有意水準で統計的に有意な効果を示している。対照的に、GDP密度は、全効果が弱い負の値（−0.132, p = 0.083）であり、直接効果および間接効果は有意ではない。したがって、これは強固な根拠というよりも、示唆的なものであると解釈される。

におけるモデル間係数比較 図7A 土地都市化指数および生態計画強度は、OLS、SAR、SEM、およびSDMの各仕様において一貫した符号を維持しているが、一部のコントロール変数の大きさおよび有意性はモデルによって異なることを示している。詳細は、以下に記述される通りである。 図7B, CSDMの結果は、土地都市化指数が炭素蓄積密度に対して有意な負の直接効果（-0.231, p = 0.08）および負の間接的なスピルオーバー効果（-0.17, p = 0.041）を及ぼし、その結果、合計効果は-0.348（p = 0.01）となることを示している。対照的に、生態系計画強度は正の直接効果（0.149, p = 0.021）および間接効果（0.096, p = 0.038）を示し、合計効果は0.245（p = 0.005）となった。表 5 および 表6）。さらに、〜における相互作用解析では 図7D 調整効果を示している。都市化指数と炭素蓄積密度の間の限界効果曲線の負の勾配は、生態学的計画強度のレベルが高くなるにつれて有意に平坦化している（95%信頼区間の上限）。

土地の都市化、生態学的計画の影響、データ分析チャートA-D、負の波及効果マップC。
図7駆動メカニズムおよび空間的波及効果。 (A) 主要な説明変数のモデル間係数比較。エラーバーは標準化係数の95%信頼区間（CI）を示す。(B土地の都市化および生態学的計画による直接的影響、間接的影響、および全影響の分解。C) 新疆ウイグル自治区の105の県級単位における、土地都市化による局所的な間接的波及効果の経験的な空間分布。(D) 都市化と炭素貯蔵密度（Mg C/ha）の関係における生態計画強度の調整効果。網掛け部分は95%信頼区間（CI）を示す。SAR = 空間自己回帰モデル、SEM = 空間誤差モデル、SDM = 空間ダービンモデル。有意性記号は パネルB 〜を示す p推定係数および限界効果の値（〜から導出された） z- それぞれの空間計量経済モデルの統計量 (* p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001). こちらの図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

表5：PLUS土地利用シミュレーションのモデル性能および検証指標（2010～2020年のバックキャスティング）。 指標は、実際の2020年の土地利用図と、2010年のベースラインデータを用いてシミュレーションした2020年の土地利用図を比較することで算出した。全体のカッパ（Kappa）係数 > 0.80 および FoM > 0.20は、空間投影における実質的な一致と高い信頼性を示す。 こちらの表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。

表6：統合ワークフローの感度およびロバスト性分析 モデル出力の堅牢性を評価するため、PLUSシミュレーション、InVEST炭素評価、および空間計量経済分析の主要パラメータを変動させた。本表は、テストしたパラメータ、摂動範囲または代替仕様、主要結果に観察された影響、およびその結果としての安定性評価をまとめたものである。 こちらの表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。

データの可用性：
定量分析の根拠となる表形式のデータや選択された図、PLUSモデルの設定パラメータ、InVESTカーボンプールパラメータ表、および空間計量経済学スクリプトを含む、本研究を支持する処理済み計算資料は、Zenodoリポジトリ（https://zenodo.org/records/21159171）に保存されています。保存された計算資料は、本研究で提示された統計分析および定量的な結果を再現するために十分なものです。

ディスカッション

本研究では、リモートセンシングに基づく土地都市化の特定、PLUSを用いたマルチシナリオ土地利用シミュレーション、InVESTによる炭素蓄積量の評価、および空間計量経済モデリングを組み合わせた統合的な分析ワークフローを提示し、中国北西部・新疆ウイグル自治区における土地都市化、生態学的計画、および炭素蓄積量動態の相互関係を分析します。これらの構成要素を個別の技術的な演習として扱うのではなく、本ワークフローでは、観測された土地転換、将来の計画案、炭素プールへの影響、および空間的なスピルオーバーメカニズムを、単一の再現可能なシーケンスとして連携させています。

時空間分析により、当該研究地域における土地の都市化は2000年から2020年にかけて遠心的な拡大軌跡を辿り、コンパクトな中心部の成長から、多方向への多核心的なスプロール現象へと移行したことが明らかになった。このパターンは、インフラ投資と経済的集積が同時に開発境界を外側へと押し出す、急速に工業化が進む地域におけるリープフロッグ開発を記録した広範な都市化文献と一致している。極めて重要な点として、支配的な土地転換経路が農地から市街地への転換であったことは、農業用地が依然として都市侵食の最大の負担を負い続けていることを裏付けており、この知見は中国およびその他の発展途上国における都市周辺部の土地力学に関する研究と整合している。しかし、中国東部の高度に統合されたメガリージョンとは異なり、新疆ウイグル自治区の都市化は、オアシスの境界と水資源の可用性によって厳格に制約されている。その結果、この侵食は、重要な水文回廊に隣接する限られた耕作地および生態学的移行帯を不釣り合いに脅かしており、地域の炭素サイクルプロセスを本質的に開発攪乱に対してより脆弱にしている。不浸透面割合と夜間光強度の同時上昇は、物理的な拡大と機能的な高度化が連動して進行していることをさらに示唆しており、この文脈における土地の都市化は、単なる実質的な成長ではなく、地域景観の構造的変容の深化を内包していることを意味している2。

シナリオシミュレーションの結果は、生態学的計画の方向性が将来の土地利用の空間構成に大きな影響を及ぼし、ひいては地域の炭素蓄積量に影響を与えることを示している18。自然開発シナリオでは、炭素密度の高い生態学的土地への制約のない外延的拡大により、炭素損失が最も激しくなる。対照的に、生態学的保護シナリオでは、森林、湿地、および河川緩衝帯の周囲に厳格な空間的除外区域を設けることで、最高の炭素蓄積レベルが維持される19。低炭素最適化シナリオは、絶対的な炭素蓄積保持量において生態学的保護シナリオには及ばないものの、既存の開発コリドーに沿って成長を集中させ、生態学的に敏感な地域から遠ざけることで、より均衡のとれた結果を達成している。これらの異なる結果は、根本的な計画上のトレードオフを強調している。すなわち、生態学的制約の強度と空間的なターゲット設定が、急速に発展する地域が成長圧力の中でどれだけの炭素資本を保存できるかを直接的に決定するのである20,21。

炭素蓄積量パラメータは、この解釈をさらに裏付けています。自然生態空間と人工的な地表との間に存在する炭素固定能の著しい格差は、都市転換によって失われる森林面積の各単位が、不釣り合いに大きな炭素負債となることを意味しています。地域の炭素予算における森林および草地の継続的な優位性と、市街地侵食に対するこれらの脆弱性が文書化されていることから、生態学的土地保護は、あらゆる低炭素空間統治戦略の基礎として位置づけられます3。

空間計量経済学の結果は、炭素蓄積量の損失が単なる局所的な土地被覆の結果ではないことを示すことで、リモートセンシングおよびInVESTによる知見を拡張するものである。SDMの結果は、土地の都市化が局所的な炭素蓄積密度に有意な負の直接的影響を及ぼすと同時に、隣接する行政単位に対して顕著な負の間接的なスピルオーバー効果をもたらすことを示している。土地の都市化による負の間接的影響は、3つの考えられる境界横断的メカニズムを通じて解釈できる。第一に、開発圧力が高度に規制されているか飽和状態にある中心単位から、隣接する農地や生態学的移行地帯へと転嫁される可能性がある。第二に、輸送コリドーや産業チェーンが単一の行政境界を越えて土地開発需要を伝播させ、隣接単位での炭素蓄積量の損失を招く可能性がある。第三に、生態学的コリドーの断片化により、高炭素土地の連続性が低下し、周囲の炭素蓄積能力が弱まる可能性がある。逆に、生態学的計画の強度は堅牢な正の全体的影響を示しており、厳格な計画上の制約は、局所的な炭素蓄積量の損失を緩和するだけでなく、行政境界を越えて生態学的空間ガバナンスが調整されている場合に、地域的な炭素蓄積の保持を相乗的に強化することを示唆している22,23。

政策への応用
これらの結果は、地域の空間計画に直接応用可能です。第一に、生態学的レッドラインおよび河川緩衝帯に関する政策では、高炭素量の森林および草地パッチを優先的に保護すべきです。なぜなら、これらの転換は不釣り合いに大きな炭素蓄積量の損失をもたらすためです。第二に、コンパクトシティ化および公共交通指向型開発（TOD）による抑制策により、農地や生態学的移行地への外方への浸食を軽減できます。第三に、ある管轄区域の開発が周辺の炭素蓄積状況に影響を及ぼすという負の間接効果が示されているため、炭素補償と生態学的復元は隣接する単位間で調整して行うべきです。最後に、この統合ワークフローを、土地利用計画の承認前に、代替的な計画制約下での炭素吸収・蓄積の結果を比較するためのスクリーニングツールとして活用できます。

限界事項
いくつかの限界事項を認める必要がある。炭素プール・パラメータの一部は文献に基づいており、土壌、植生、および管理における局所的な不均一性を完全に捉えられていない可能性がある。シナリオ順位の安定性を検証するために感度チェックを用いたが、フィールド校正を行うことで、絶対的な炭素蓄積量の推定における信頼性はさらに向上すると考えられる。空間計量経済分析では、地形、アクセシビリティ、植生、気候、および社会経済的コントロールを組み込むことで、欠落変数バイアスを低減しているが、有効な操作変数が得られなかった。したがって、係数は決定的な因果関係ではなく、条件付きの空間的関連性として解釈されるべきである。

今後の方向性
今後の研究では、局所的なバイオマスおよび土壌炭素の測定値、より高解像度の社会経済データ、正式な操作変数法または準実験的設計、および動的空間パネルモデルを統合し、因果経路をさらに検証すべきである。また、今後の適用においては、シナリオ順位とスピルオーバー推定値の独立した再現を可能にするため、クラス別のPLUS検証指標、炭素プール感度範囲、および代替的な空間重み付けの結果を付録表として報告すべきである。

結論
本研究は、リモートセンシング–PLUS–InVEST–空間計量経済学のワークフローを用いることで、再現可能な一つの枠組みの中で、土地の都市化パターンの特定、生態学的計画シナリオの評価、炭素蓄積への影響の定量化、および空間的な波及効果の診断が可能であることを実証した。主な知見として、過去の市街地拡大は主に農地の転換によって推進され、それに伴い地表の不浸透性と人間活動の強度が著しく増加したことが示された。シナリオシミュレーションにより、生態系保護戦略が地域の炭素保持を最大化することが確認された一方で、空間計量経済モデルにより、土地の都市化が炭素蓄積の動態に対して負の直接効果と空間的な波及効果の両方を及ぼすことが明らかになった。最終的に、この統合ワークフローは、都市拡大による生態学的なトレードオフを定量化するための堅牢で再現可能な分析枠組みを提供し、生態学的に脆弱な地域における空間評価のためのメカニズム駆動型の診断ツールとなる。

開示事項

著者は開示すべき事項はありません。

謝辞

著者らは、本研究に関して特定の資金提供を受けていません。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
カスタム空間計量経済学スクリプトおよび出力データセット著者Zenodoリポジトリ: https://zenodo.org/records/21159171本研究で述べられている空間計量経済分析および補完的な計算ワークフローの再現に使用。
高解像度人口密度グリッドWorldPophttps://www.worldpop.org/空間計量経済分析の社会経済的な入力データとして使用。
InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)The Natural Capital Project, Stanford UniversityVersion 3.14.0; https://naturalcapitalproject.stanford.edu/過去およびシミュレーションされた土地利用シナリオにおける炭素蓄積量および炭素蓄積量の変化を推定するために使用。
Matplotlib & Pillow (Pythonライブラリ)Python Communityhttps://matplotlib.org/; https://python-pillow.org/出版品質の図の作成および高解像度 (600 dpi) のグラフィカル出力の処理に使用。
多時期土地利用/土地被覆データセットResource and Environment Science and Data Center (RESDC), Chinese Academy of Scienceshttps://www.resdc.cn/土地利用変化分析およびPLUSシミュレーションの主要な入力データセットとして使用。
PLUS (Patch-generating Land Use Simulation) モデルHigh-performance Spatial Computational Intelligence Lab (HPSCIL)https://github.com/HPSCIL/Patch-generating_Land_Use_Simulation_Model複数の生態学的計画シナリオにおける将来の土地利用パターンのシミュレーションに使用。
PySAL (Python Spatial Analysis Library)PySAL Developershttps://pysal.org/空間自己相関分析および空間計量経済モデリングの実行に使用。
Pythonプログラミング環境Python Software FoundationVersion 3.9+; https://www.python.org/データの前処理、空間分析、統計計算、およびワークフローの実装に使用。
地形 (DEM) およびリモートセンシングデータUnited States Geological Survey (USGS)https://earthexplorer.usgs.gov/土地都市化分析およびモデルのパラメータ化のための地形変数およびリモートセンシング入力の導出に使用。

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