Entegre Bir Coğrafi Uzamsal Modelleme İş Akışı Kullanılarak Çin'in Sincan Bölgesi'nde Arazi Kentleşmesi, Ekolojik Planlama ve Karbon Stoku Dinamikleri

Özet

Entegre bir jeo-uzamsal modelleme iş akışı, arazi kentleşmesini ve karbon stok dinamiklerini nicelleştirir. Yapılaşmış arazi genişlemesi, karbon stok kaybı ve negatif uzamsal yayılım etkileri ile ilişkilendirilirken, ekolojik planlama senaryoları yüksek karbonlu arazileri korur ve koordineli düşük karbonlu yönetişimi destekler.

Özet

Bu çalışma, Çin'in kuzeybatısındaki Sincan Uygur Özerk Bölgesi'nde arazi şehirleşmesinin ve ekolojik planlamanın karbon stoku dinamikleri üzerindeki etkisini nicelleştirmek için uzaktan algılama, arazi kullanım simülasyonu, ekosistem hizmeti değerlendirmesi ve mekansal ekonometrik yöntemleri birleştiren entegre bir iş akışı geliştirmiş ve uygulamıştır. 2000–2020 yılları arasındaki arazi kullanımı/arazi örtüsü, geçirimsiz yüzey, gece ışığı, bitki örtüsü, topografik, sosyoekonomik ve planlama kısıtı verilerini kullanan iş akışı; tarihsel şehirleşme modellerini belirlemiş, dört gelecek planlama senaryosunu simüle etmiş, InVEST karbon modülü kullanılarak karbon stokunu tahmin etmiş ve mekansal ekonometrik modeller aracılığıyla doğrudan ve mekansal yayılma etkilerini değerlendirmiştir. Sonuçlar, yerleşim alanı genişlemesinin öncelikle tarım arazilerinin dönüştürülmesi yoluyla gerçekleştiğini ve buna geçirimsiz yüzey örtüsündeki artış ile gece ışığı yoğunluğundaki artışın eşlik ettiğini göstermektedir. Simülasyon sonuçları, ekolojik koruma senaryosunun en yüksek karbon stoku korumasını sağladığını, doğal gelişim senaryosunun ise en büyük karbon kaybına yol açtığını göstermektedir. Orman arazileri, yerleşim alanları için 29.4 Mg C/ha olan toplam karbon yoğunluğuna kıyasla 144.9 Mg C/ha'lık toplam karbon yoğunluğu ile en savunmasız yüksek karbonlu arazi kullanım sınıfı olarak belirlenmiştir. Mekansal Durbin modeli sonuçları, arazi şehirleşmesinin karbon stoku yoğunluğu üzerinde negatif bir doğrudan etkiye (−0.231) ve dolaylı yayılma etkisine (−0.117) sahip olduğunu, böylece toplam etkisinin −0.348 olduğunu, öte yandan ekolojik planlama yoğunluğunun pozitif bir toplam etkiye (+0.245) sahip olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, düşük karbonlu bölgesel kalkınmayı teşvik etmek için idari sınırlar ötesinde koordineli ekolojik planlamayı desteklemektedir.

Giriş

Küresel iklim değişikliği ve düşük karbonlu kalkınmaya geçiş sürecinde, hızlı kentleşme, bölgesel arazi örtüsü modellerindeki ve biyojeokimyasal döngülerdeki değişimlerin temel itici gücü haline gelmiştir¹. İnsan faaliyetleri ölçek ve yoğunluk bakımından genişlemeye devam ederken, gelişmekte olan bölgelerdeki hızlanmış arazi kentleşmesi sadece arazi kullanım modellerini değiştirmekle kalmaz, aynı zamanda ekosistem yapısını ve işlevini de yeniden şekillendirir. Esasen arazi kentleşmesi, yüksek karbon yoğunluklu doğal bitki örtüsünün düşük karbon yoğunluklu yapay yüzeylere dönüştürülmesini içerir ve bu durum bölgesel karbon depolama kapasitesinde önemli kayıplara yol açar². Hızla gelişen bölgeler için ekonomik büyüme ile ekolojik alanların korunması arasındaki dengenin sağlanması, mekansal planlamada kritik bir zorluk haline gelmiştir. Geleneksel arazi kullanımı çalışmaları, öncelikle fiziksel genişleme modellerine odaklanmış, ancak mekansal gelişim ile karbon döngüsü süreçleri arasındaki dinamik etkileşimleri sıklıkla göz ardı etmiştir³. Sonuç olarak, arazi kentleşmesinin karbon stoku dinamikleri üzerindeki etkilerini nicel olarak belirleyen ve ekolojik koruma ile düşük karbonlu yönetişim için bilimsel bir temel sağlayan entegre analitik yaklaşımlara ihtiyaç duyulmaktadır.

Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemlerindeki son gelişmeler, arazi kullanım değişimi modellemesini ve ekosistem hizmeti değerlendirmesini önemli ölçüde iyileştirmiştir^4,5. Ekolojik muhasebe ile birleştirilmiş çok senaryolu arazi kullanımı simülasyonu, kentsel genişlemenin çevresel sonuçlarını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan bir yaklaşım haline gelmiştir⁶. Özellikle, planlama kısıtlamalarının arazi kullanımı yörüngelerini ve karbon stok sonuçlarını nasıl etkilediğini nicelleştirmek için Yama Oluşturan Arazi Kullanımı Simülasyonu (PLUS) ve Ekosistem Hizmetlerinin ve Ödünleşimlerinin Entegre Değerlendirmesi (InVEST) modelleri uygulanmıştır^{7,8,9,10,11,12}. İlgili ekosistem hizmeti çalışmaları, arazi örtüsü değişiminin, kentsel gelişim politikalarının ve ekolojik koruma önlemlerinin, hızla şehirleşen peyzajlarda su verimini, karbon tutumunu, toprak tutulmasını ve ekosistem hizmeti ödünleşimlerini değiştirebileceğini daha da kanıtlamıştır^{13,14,15,16,17}. Ancak, önceki çalışmaların çoğu arazi kullanımı dönüşümüne ve ekosistem hizmeti çıktılarına odaklanmış, sosyoekonomik kalkınma baskılarının komşu idari birimler arasında mekansal olarak bağımlı karbon stoku tepkilerini nasıl oluşturduğuna daha az dikkat edilmiştir.

Mevcut iş akışına üç temel eksiklik temel teşkil etmektedir. Birincisi, önceki PLUS–InVEST uygulamaları çalışma alanlarını genellikle kapalı fiziksel sistemler olarak ele almakta ve arazi şehirleşmesinin etkilerinin komşu birimlere sızıp sızmadığını açıkça değerlendirmemektedir. İkincisi, doğrulama, belirsizlik ve duyarlılık analizleri sıklıkla sadece kısaca raporlanmakta, bu da senaryo sıralamalarının alternatif arazi kullanımı simülasyon parametreleri, karbon havuzu katsayıları ve mekansal ağırlık spesifikasyonları altında stabil kalıp kalmadığının belirlenmesini zorlaştırmaktadır. Üçüncüsü, mekansal ekonometrik çalışmalar, gelişim yoğunluğu ile ekolojik sonuçlar arasındaki ilişkileri sıklıkla uzak algılama gözlemleri, gelecek arazi kullanımı senaryoları ve karbon stoğu muhasebesi ile ilişkilendirmeden tanımlamaktadır. Bu nedenle, gözlem, senaryo simülasyonu, karbon muhasebesi ve mekansal mekanizma tanımlamasını yeniden üretilebilir bir analitik çerçeve içinde birbirine bağlayacak entegre bir iş akışına ihtiyaç duyulmaktadır.

Buna göre, bu çalışma; uzaktan algılama, PLUS tabanlı senaryo simülasyonu, InVEST karbon stoku değerlendirmesi ve mekansal ekonometrik analizi entegre edenle tekrarlanabilir bir analitik iş akışı oluşturmaktadır. Kuzeybatı Çin'deki Sincan Uygur Özerk Bölgesi'ne odaklanan çalışma, 2000–2020 yılları arasındaki tarihsel arazi kentleşme modellerini değerlendirmekte, alternatif planlama senaryolarının gelecekteki arazi kullanım konfigürasyonlarını nasıl etkilediğini incelemekte, bunun sonucunda karbon stoku dağılımı üzerinde oluşan etkileri nicelleştirmekte ve arazi kentleşmesi, ekolojik planlama yoğunluğu, bitki örtüsü durumu ve sosyoekonomik faktörlerin karbon stoku dinamikleri üzerindeki doğrudan ve mekansal yayılma etkilerini araştırmaktadır. Bu iş akışının temel katkısı, ekolojik kırmızı çizgi belirlenmesini, kompakt büyüme planlamasını, sınırlar arası karbon tazminatını ve düşük karbonlu bölgesel yönetişimi desteklemek amacıyla senaryo tabanlı öngörülerin mekanizma tanımlama ile entegrasyonudur.

Protokol

Bu çalışmada kamuya açık coğrafi, uzaktan algılama, planlama ve toplulaştırılmış sosyoekonomik veri setleri kullanılmıştır. Çalışmaya insan katılımcılar, hayvan denekler, klinik materyaller veya tanımlanabilir kişisel bilgiler dahil edilmemiştir. Bu nedenle kurumsal etik onay gerekmemiştir. Bu iş akışını yeniden oluşturmak için gerekli olan tüm kaynakların spesifik yazılım ortamları, hesaplama paketleri (mekansal ekonometrik ve yüksek çözünürlüklü görselleştirme kütüphaneleri dahil), veri seti Dijital Nesne Tanımlayıcıları (DOI'ler) ve kaynak URL'leri, kapsamlı Materyal Tablosunda detaylandırılmıştır.

1. Çalışma alanı ve analitik çerçeve

Analiz, yerel genişleme dinamiklerini doğru şekilde yakalamak amacıyla ana şehirlerin belirlenmiş kentsel sınırlarına (Şekil 1>) odaklanılarak, Çin'in kuzeybatısındaki Sincayn Uygur Özerk Bölgesi'nde yürütülmüştür. Bu sınır; raster kırpma, arazi kullanımı simülasyonu, karbon stok değerlendirmesi ve idari birim agregasyonu için tutarlı bir şekilde kullanılmıştır. Analitik örneklem büyüklüğü (n), üç ayrı zaman noktasında (20, 2010 ve 2020) analiz edilen 105 ilçe düzeyindeki idari birimden oluşurken, arazi kullanımı simülasyonları mekansal belirsizliği yakalamak için 50 stokastik tekrarı içermiştir.

Izgara düzeyi ve idari birim analizlerini entegre eden çok ölçekli bir analitik çerçeve uygulanmıştır. Izgara ölçeğinde; arazi kullanımı/arazi örtüsü verileri, gece ışığı yoğunluğu, geçirimsiz yüzey kapsamı, vejetasyon indeksleri, topografik değişkenler ve ekolojik planlama kısıtlamaları, arazi şehirleşme modellerini belirlemek, gelecekteki arazi kullanımı senaryolarını simüle etmek ve karbon stoğu dağılımını değerlendirmek için kullanılmıştır. İdari birim ölçeğinde ise; arazi şehirleşmesinin ve ekolojik planlamanın karbon stoğu dinamikleri üzerindeki doğrudan ve yayılma etkilerini değerlendirmek amacıyla sosyoekonomik, ulaşım ve çevresel değişkenler mekansal ekonometrik analizlere dahil edilmiştir.

Analitik çerçeve beş bileşenden oluşmuştur. İlk olarak, yerleşim alanı genişlemesi, gelişme yoğunluğu ve arazi kullanımı yeniden yapılandırması dahil olmak üzere arazi kentleşmesinin spasyotemporal modellerini karakterize etmek için çok zamanlı uzaktan algılama ve arazi kullanımı verileri kullanılmıştır. İkinci olarak, gelecekteki arazi kullanımı modellerini simüle etmek için ekolojik koruma, tarım arazisi koruma ve düşük karbonlu planlama senaryoları geliştirilmiştir. Üçüncü olarak, geçmiş ve gelecek arazi kullanımı koşulları altında karbon stok dağılımını ve değişimini nicelleştirmek için InVEST karbon depolama modülü kullanılmıştır. Dördüncü olarak, karbon stok varyasyonu ile ilişkili kümelenme modellerini ve sıcak nokta bölgelerini belirlemek için küresel ve yerel mekansal otokorelasyon analizleri gerçekleştirilmiştir. Beşinci olarak; arazi kentleşmesinin, ekolojik planlama yoğunluğunun, çevresel ve sosyoekonomik itici güçlerin karbon stok dinamikleri üzerindeki büyüklüğünü, yönünü ve yayılma etkilerini değerlendirmek için mekansal ekonometrik modeller kullanılmıştır.

Şekil 1 genel analitik iş akışını sunmaktadır. İş akışı; çalışma alanı tanımı, çok kaynaklı veri entegrasyonu, arazi kentleşmesinin tanımlanması, ekolojik planlama senaryolarının geliştirilmesi, arazi kullanımı simülasyonu, karbon stok değerlendirmesi, mekansal otokorelasyon analizi ve mekansal ekonometrik modellemeyi birbirine bağlamaktadır. Çok kaynaklı mekansal veriler, girdi katmanı olarak kullanılmıştır. Arazi kentleşmesinin tanımlanması ve tarihsel arazi kullanımı analizi, örüntü karakterizasyon katmanını oluşturmuştur. Ekolojik planlama senaryoları ve karbon stok değerlendirmesi, tahmin ve etki değerlendirme katmanını oluşturmuştur. Mekansal mekanizmaları belirlemek ve politika yorumlamayı desteklemek için mekansal otokorelasyon ve ekonometrik analizler kullanılmıştır.

Şekil 1Çalışma alanı, veri entegrasyonu ve teknik iş akışı. (A) Kuzeybatı Çin'deki Sincan Uygur Özerk Bölgesi'ndeki temel şehirler için çok ölçekli mekânsal bağlam ve kesin kentsel analitik sınırlar. (B) Çok kaynaklı mekansal verileri, uzaktan algılama tabanlı arazi şehirleşme tespitini, ekolojik planlama senaryo tasarımını, PLUS arazi kullanımı simülasyonunu, InVEST karbon stoku değerlendirmesini, mekansal otokorelasyonu, sıcak nokta analizini ve mekansal ekonometrik modellemeyi birbirine bağlayan entegre teknik iş akışı. ND = doğal gelişim; EP = ekolojik koruma; CP = tarım arazisi koruma; LC = düşük karbonlu optimizasyon; OLS = sıradan en küçük kareler; SAR = mekansal ototregresif model; SEM = mekansal hata modeli; SDM = mekansal Durbin modeli. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

2. Veri kaynakları ve değişken sistemi

Arazi kentleşmesinin belirlenmesi, ekolojik planlama senaryosu simülasyonu, karbon stoğu değerlendirmesi ve mekansal ekonometrik analizleri desteklemek amacıyla çok kaynaklı bir veri seti derlenmiştir. Veri seti; arazi kullanımı/arazi örtüsü verilerini, geçirimsiz yüzey oranını, gece ışığı yoğunluğunu, normalize edilmiş fark bitki endeksini (NDVI), topografik değişkenleri, ulaşım erişilebilirlik göstergelerini, hidrolojik değişkenleri, nüfus yoğunluğunu, gayri safi yurt içi hasıla (GDP) yoğunluğunu, planlama kısıtlamalarını, iklim değişkenlerini ve karbon havuzu parametrelerini içermektedir. Tablo 1; veri seti kategorisini, değişken açıklamasını, birimi, mekansal ve zamansal çözünürlüğü, kaynağı ve analitik uygulamayı özetlemektedir. Temel veri setleri 20, 2010 ve 2020 yılları için elde edilmiştir. Arazi kullanımı ve temel uzaktan algılama ürünleri, analitik gereksinimlere bağlı olarak 30 m ile 1 km arasında değişen çözünürlüklere uyarlanmıştır.

Tablo 1: Veri kaynakları ve değişken sistemi. Tablo; arazi şehirleşmesinin belirlenmesi, senaryo simülasyonu, InVEST karbon stoku hesaplaması ve mekansal ekonometrik modelleme için veri seti kategorisini, değişkeni, açıklamayı, birimi, mekansal/zamansal çözünürlüğü, kaynağı ve analitik kullanımı rapor etmektedir. NDVI = normalize edilmiş farklı vejetasyon indeksi; DEM = sayısal yükseklik modeli; LULC = arazi kullanımı/arazi örtüsü. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tüm mekansal katmanlar ortak bir koordinat sistemine projekte edilmiş, Şekil 1'de gösterilen çalışma alanı sınırına göre kırpılmış ve gerekli ızgara veya idari birim ölçeğine göre yeniden örneklendirilmiş veya toplulaştırılmıştır. Mekansal örtüştürme analizi öncesinde eksik değerler taranmıştır. PLUS ve InVEST analizlerinde kullanılan raster veri setleri piksel düzeyinde hizalanmış, sosyoekonomik değişkenler ise mekansal regresyon için idari birimlere göre toplulaştırılmıştır. Bu ön işleme iş akışı; zamansal analizler, senaryo simülasyonları, karbon stok hesaplamaları ve ekonometrik modelleme boyunca tutarlı mekansal birimler ve karşılaştırılabilir zaman noktaları sağlanmıştır.

Arazi kullanımı/arazi örtüsü verileri, geçmişe dönük değişim tespiti ve gelecek arazi kullanımı simülasyonu için temel girdi olarak kullanılmıştır. Orijinal arazi kullanımı kategorileri altı sınıfa yeniden sınıflandırılmıştır: ekilebilir arazi, orman arazisi, mera, su kütleleri, yapılaşmış alan ve kullanılmayan arazi. Bu sınıflandırma şeması; arazi kullanımı değişim analizi, senaryo geliştirme ve InVEST karbon stoku hesaplamaları için tutarlı bir şekilde uygulanmıştır. Yapılaşmış alan oranı, geçirimsiz yüzey kapsamı ve gece ışık yoğunluğu, arazi şehirleşmesinin göstergeleri olarak kullanılmıştır. Geçirimsiz yüzey kapsamı ve gece ışık yoğunluğu, gelişim yoğunluğu ve insan faaliyetleri için uzaktan algılama vekilleri olarak hizmet etmiştir. Sonraki mekânsal ekonometrik analizlerde NDVI, ekolojik bir gösterge olarak dahil edilmiştir.

Topografik ve konum değişkenleri; yükselti, eğim, ana yollara olan mesafe, yol yoğunluğu ve ana nehirlere yakınlığı içermekteydi. Bu değişkenler, arazi kullanımı simülasyonunda sürücüler ve mekansal ekonometrik modellerde kontrol değişkenleri olarak kullanıldı. Birlikte; arazi kısıtlamalarını, ulaşım erişilebilirliğini ve hidrolojik bağlantıyı temsil ettiler.

Sosyoeconomik değişkenler, mevcut olduğu yerlerde yol ağı yoğunluğu ile desteklenmiş nüfus yoğunluğu ve GSYİH yoğunluğunu içermiştir. Bu değişkenler, karbon stoklarındaki değişimlerle ilişkili gelişmişlik düzeyini ve insan faaliyetleri baskısını tanımlamak için kullanılmıştır. Değişken çerçevesi; karbon stoğu dinamiklerini etkileyen çoklu faktörleri temsil etmek amacıyla arazi gelişimi, sosyoekonomik baskı ve ekolojik bağlam göstergelerini entegre etmiştir.

Ekolojik kırmızı hatlar, doğa rezervleri, su kütlesi tampon bölgeleri, eğim sınırlama alanları ve diğer çevresel olarak hassas bölgeler kullanılarak bir ekolojik planlama yoğunluk indeksi geliştirilmiştir. Bu indeks, hem gelecekteki arazi kullanımı simülasyonlarında bir kısıtlama katmanı hem de mekansal ekonometrik analizlerde bir açıklayıcı değişken olarak kullanılmıştır.

InVEST karbon stok değerlendirmesi için, her bir arazi kullanım sınıfı için dört karbon havuzu parametresi derlenmiştir: yer üstü biyokütle karbonu, yer altı biyokütle karbonu, toprak organik karbonu ve ölü organik madde karbonu. Parametre değerleri, yayınlanmış bölgesel çalışmalardan, InVEST kılavuz belgelerinden ve yerel arazi örtüsü özelliklerinden elde edilmiş ve birleştirilmiş arazi kullanım sınıflandırma sistemine eşlenmiştir. Karbon stoku, bu dört havuzda bulunan toplam tahmini karbon miktarını ifade ederken, karbon stok yoğunluğu birim alan başına düşen karbon stokunu ifade eder.

Değişkenler üç kategoriye ayrılmıştır. İlk kategori; yapılaşmış arazi oranı, geçirimsiz yüzey kapsamı ve gece ışık yoğunluğu dahil olmak üzere arazi şehirleşme göstergelerini kapsamaktadır. İkinci kategori; NDVI, ekolojik planlama yoğunluğu, yükseklik, eğim ve hidrolojik yakınlık gibi ekolojik ve planlama değişkenlerini içermektedir. Üçüncü kategori ise nüfus yoğunluğu, GSYH yoğunluğu ve yol yoğunluğu dahil olmak üzere sosyoekonomik itici güçlerden oluşmaktadır. Bu değişkenler; arazi şehirleşmesi, ekolojik planlama ve karbon stoku dinamikleri arasındaki ilişkileri değerlendirmek için kullanılmıştır.

3. Uzaktan algılama tabanlı arazi kentleşmesinin belirlenmesi

Arazi şehirleşmesinin uzamsal-zamansal paternleri, üç tamamlayıcı gösterge kullanılarak belirlenmiştir: yapılaşmış arazi genişlemesi, geçirimsiz yüzey örtüsü ve gece ışık şiddeti. Yapılaşmış arazi genişlemesi, kentsel gelişimin çekirdek yapılaşmış alanlardan çevre bölgelere doğru fiziksel kapsamını ve ilerlemesini tanımlamak için ardışık arazi kullanım haritalarından çıkarılmıştır. Gelişim yoğunluğunu ızgara düzeyinde nicelendirmek için geçirimsiz yüzey örtüsü hesaplanırken, insan faaliyetlerini ve fonksiyonel yoğunlaşmayı temsil etmek amacıyla gece ışık şiddeti raster verileri işlenmiş ve normalize edilmiştir. Bu uzamsal katmanlar daha sonra tarihsel arazi şehirleşme veri setini oluşturmak için entegre edilmiştir. Birleştirilmiş göstergeler; sürekli gelişim yoğunlaşması olan alanları, geçiş bölgelerini ve nispeten kararlı bölgeleri belirlemek ve fiziksel arazi gelişimi ile fonksiyonel şehirleşme arasındaki uzamsal uygunluğu değerlendirmek için kullanılmıştır.

Ekili alanlar, ormanlık alanlar, mera, su kütleleri, yapılaşmış alanlar ve kullanılmayan alanlar arasındaki arazi kullanımı dönüşümünün büyüklüğünü ve yönünü nicelleştirmek için bir arazi kullanım geçiş matrisi oluşturulmuştur. Ekolojik ve tarımsal arazi sınıflarından yapılaşmış alanlara olan geçişlere özellikle dikkat edilmiştir. Matris, baskın dönüşüm yollarını ve kentsel genişlemeye katkıda bulunan temel kaynak arazi sınıflarını belirlemek için kullanılmıştır.

Arazi kentleşmesiyle ilişkili yapısal değişiklikleri değerlendirmek için peyzaj örüntü analizi gerçekleştirilmiştir. Metrikler arasında yama yoğunluğu, kenar yoğunluğu, peyzaj şekil indeksi ve parçalanmayla ilgili göstergeler yer almıştır. Bu metrikler her bir çalışma dönemi için hesaplanmış ve yapılaşmış alanların genişlemesiyle ilişkili peyzaj konfigürasyonu, mekansal süreklilik ve parçalanmadaki değişiklikleri nicelleştirmek için kullanılmıştır.

4. Ekolojik planlama senaryosu tasarımı ve arazi kullanımı simülasyonu

Gelecekteki arazi kullanım modelleri, Patch-generating Land Use Simulation (PLUS) modeli kullanılarak dört planlama senaryosu altında simüle edilmiştir: doğal gelişim (ND), ekolojik koruma (EP), tarım arazisi koruma (CP) ve düşük karbon optimizasyonu (LC). Senaryo varsayımları, arazi dönüşüm kuralları, kısıtlanmış arazi türleri ve beklenen karbon stoku sonuçları Tablo 2'de özetlenmiştir.

Tablo 2: Senaryo kontrol kuralları ve geçiş kısıtlamaları. Tablo; doğal gelişim (ND), ekolojik koruma (EP), tarım arazisi koruması (CP) ve düşük karbonlu optimizasyon (LC) senaryoları için arazi dönüşüm olasılıklarını ve mekânsal kısıtlamaları tanımlamaktadır. Notlar: Senaryo kısaltmaları, PLUS modelleme ve Sonuçlar bölümlerinde kullanılanlarla birebir örtüşmektedir. Senaryo ayarları, simülasyonlarda kullanılan politika odaklı dönüşüm kurallarını ve kısıtlanmış arazi türlerini tanımlamaktadır; tüm yasal muafiyet bölgeleri nihai mekansal katmanlarda dönüştürülemez olarak kalmıştır. Lütfen bu Tabloyu indirmek için buraya tıklayın.

Hücresel otomata (CA) modülünü kullanarak temel arazi geçiş olasılıklarını tahmin etmek amacıyla, tarihsel arazi kullanım haritaları ve mekansal sürücü değişkenleri PLUS modeline entegre edilmiştir. Ekolojik koruma (EP), tarım arazisi koruma (CP) ve düşük karbonlu optimizasyon (LC) senaryoları için; ekolojik kırmızı çizgiler, kalıcı temel tarım arazileri, su kütlesi tampon bölgeleri ve diğer planlama kısıtlamaları, önceden tanımlanmış senaryo kurallarına uygun olarak arazi dönüşümünü sınırlamak amacıyla mekansal kısıtlama katmanları olarak eklenmiştir. Ardından her senaryo için 2030 yılına yönelik hedef arazi talebi miktarları belirlenmiş ve nihai arazi kullanımı projeksiyonlarını oluşturmak için CA modülü 50 stokastik tekrar kullanılarak yürütülmüştür.

Arazi kullanımı simülasyonu, PLUS modeli ve çok tipli stokastik yama üretimine sahip hücresel otomat (CA) çerçevesi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Her bir arazi kullanımı sınıfı için arazi genişleme olasılıklarını tahmin etmek amacıyla tarihsel arazi kullanımı haritaları ile çevresel ve sosyoekonomik itici değişkenler kullanılmıştır. Ardından, gelecekteki arazi talebi miktarları her bir planlama senaryosunun gereksinimlerine göre belirlenmiş ve hedef simülasyon dönemi için karşılık gelen arazi kullanımı haritaları oluşturulmuştur.

Model performansı, gelecek simülasyonlarından önce geçmişe dönük tahminler (back-casting) aracılığıyla değerlendirilmiştir. Daha önceki arazi kullanım haritaları ve ilgili sürücü değişkenler, daha sonra gözlemlenen bir arazi kullanım haritasını simüle etmek için kullanılmıştır. Simüle edilen ve gözlemlenen arazi kullanımı dağılımları arasındaki uyum; genel doğruluk (OA), Kappa katsayısı ve Merit Figürü (FoM) kullanılarak değerlendirilmiştir. Doğrulama işlemi hem genel düzeyde hem de temel arazi kullanım sınıflarına göre gerçekleştirilmiştir. 2010'dan 2020'ye kadar yapılan geçmişe dönük tahminler; %93,4 genel doğruluk (OA), 0,89 Kappa katsayısı ve 0,26 Merit Figürü (FoM) değerleri vermiştir; bu sonuçlar, sonraki çok senaryolu simülasyonlarda mekansal projeksiyon için oldukça güvenilir bir kapasiteye işaret etmektedir.

Simülasyon sonuçlarının sağlamlığını değerlendirmek için belirsizlik ve duyarlılık analizleri gerçekleştirilmiştir. PLUS duyarlılık analizleri, ana arazi kullanım sınıfları için alternatif geçiş direnci ayarlarının ve komşuluk ağırlığı parametrelerinin etkelerini incelemiştir. InVEST duyarlılık analizleri, arazi kullanım türleri arasındaki karbon havuzu katsayılarındaki varyasyonun etkisini değerlendirmiştir. Mekansal ekonometrik duyarlılık analizleri, alternatif mekansal ağırlık matrisi spesifikasyonlarını karşılaştırmıştır. Bu analizler, senaryo sıralamalarının ve temel şehirleşme ile ekolojik planlama etkilerinin yönünün, alternatif parametre ayarları altında tutarlı kalıp kalmadığını değerlendirmek için kullanılmıştır. Özellikle, sonuç kararlılığı titizlikle doğrulanmıştır: geçiş direnci parametreleri ve karbon havuzu katsayıları ±15% oranında değiştirildiğinde, senaryo sıralamaları ve arazi şehirleşmesinin negatif mekansal yayılım etkileri değişmeden kalmıştır.

5. Karbon stok değerlendirmesi

Karbon stokları, InVEST karbon modeli kullanılarak değerlendirilmiştir. Dört karbon havuzu (yer üstü biyokütle, yer altı biyokütle, toprak organik karbon ve ölü organik madde) için temel parametreler, Tablo 3'te özetlenen biyofiziksel değerler kullanılarak her bir yeniden sınıflandırılmış arazi kullanım türüne atanmıştır. Ardından, tarihsel arazi kullanım haritaları (20–2020) ve PLUS ile simüle edilen gelecekteki arazi kullanım raster veri setleri modele aktarılmış ve ilgili karbon yoğunluğu parametreleriyle entegre edilmiştir. Model daha sonra, tarihsel ve gelecek senaryoları için toplam bölgesel karbon stokunu (Tg C), ızgara düzeyindeki karbon stok yoğunluğunu (Mg C/ha) ve karbon stoku değişiminin (ΔC) mekansal haritalarını tahmin etmek için çalıştırılmıştır.

Yeniden sınıflandırılmış arazi kullanım haritaları, Tablo 3'te bildirilen ilgili temel karbon havuzu parametre değerleri ile ilişkilendirilmiştir. Karbon stoku tahminlerinin parametre belirsizliklerine olan hassasiyeti, bu temel değerlerin ±15% oranında ayarlanmasıyla test edilmiş ve ayrıntılı hassasiyet sonuçları elde edilmiştir. Model; tarihsel koşullar ve gelecekteki planlama senaryoları altında her bir arazi kullanım sınıfı için toplam karbon stokunu, karbon stoku yoğunluğunu ve karbon stokundaki değişimi hesaplamak için kullanılmıştır.

Üç kategori çıktı değerlendirildi. İlk olarak, karbon stokundaki değişimin zaman içindeki büyüklüğünü ve yönünü belirlemek amacıyla toplam bölgesel karbon stoku ve zamansal eğilimler hesaplandı. İkinci olarak, karbon tutulumu ve karbon kaybı olan alanları belirlemek için karbon stokunun ve karbon stokundaki değişimin mekansal dağılımları haritalandırıldı. Üçüncü olarak, ekolojik koruma, tarım arazisi koruma ve düşük karbonlu optimizasyon stratejilerinin karbon stoku koruması üzerindeki göreli etkilerini değerlendirmek amacıyla planlama senaryoları arasında karbon stoku tahminleri karşılaştırıldı.

Tablo 3: Farklı arazi kullanım türleri için temel karbon havuzu parametreleri. Tablo, InVEST karbon stok modülünde kullanılan yerüstü biyokütle karbonu, yeraltı biyokütle karbonu, toprak organik karbonu, ölü organik madde karbonu ve toplam karbon yoğunluğunu sunmaktadır. Birimler Mg C/ha'dır. Notlar: Değerler, InVEST modelinde kullanılan temel parametreleri temsil etmektedir. Toplam karbon yoğunluğu, dört karbon havuzunun toplamına eşittir. Bu temel değerlerin ±%15 oranında değiştirildiği hassasiyet analizleri şurada bildirilmiştir: Tablo 6. Lütfen bu Tabloyu indirmek için buraya tıklayın.

6. Mekansal otokorelasyon ve mekansal ekonometrik analiz

Karbon stokunun ve karbon stokundaki değişimin anlamlı bir mekansal bağımlılık gösterip göstermediğini belirlemek için mekansal otokorelasyon analizi yapılmıştır. Çalışma alanı genelindeki karbon stoku dağılımı ve karbon stokundaki değişimdeki genel mekansal kümelenme derecesini değerlendirmek için Küresel Moran'ın I değeri hesaplanmıştır. Daha sonra, yüksek-yüksek, düşük-düşük, yüksek-düşük ve düşük-yüksek kümeler dahil olmak üzere yerel mekansal ilişki modellerini belirlemek için Yerel Moran'ın I değeri kullanılmıştır. Yoğun karbon kaybı ve karbon stoku korunum alanlarını belirlemek için sıcak nokta (hotspot) analizi gerçekleştirilmiştir.

Arazi urbanizasyonu, ekolojik planlama, çevresel koşullar, sosyoekonomik faktörler ve karbon stok dinamikleri arasındaki ilişkileri incelemek için mekansal ekonometrik modeller kullanılmıştır. Karbon stok yoğunluğu veya karbon stok değişimi bağımlı değişken olarak kullanılmıştır. Açıklayıcı değişkenler arasında arazi urbanizasyon indeksi, yapılaşmış arazi oranı, ekolojik planlama yoğunluğu, normalize edilmiş fark bitki indeksi (NDVI), nüfus yoğunluğu, GSYİH yoğunluğu, yol yoğunluğu, rakım, eğim, ortalama yıllık yağış ve ortalama yıllık sıcaklık yer almıştır.

Temel model olarak sıradan en küçük kareler (OLS) regresyonu kullanıldı. Mekânsal otoregresif (SAR), mekânsal hata (SEM) ve mekânsal Durbin (SDM) modelleri tahmin edilmeden önce kalıntı mekânsal bağımlılığı değerlendirildi. Model performansı ve katsayı tahminleri farklı spesifikasyonlar arasında karşılaştırıldı.

İdari birimler arasındaki komşuluk ilişkilerini temsil etmek için satırla standartlaştırılmış bir mekânsal ağırlık matrisi oluşturulmuştur. Temel belirleme mekânsal bitişikliğe dayandırılmış ve sağlamlık analizleri ile mevcut olduğu durumlarda alternatif mesafe tabanlı ve en yakın komşu mekânsal ağırlık matrisleri karşılaştırılmıştır.

Yerel ve mekansal yayılma ilişkilerini değerlendirmek amacıyla SDM'den doğrudan, dolaylı ve toplam etkiler hesaplanmıştır. Atlanan değişken yanlılığını azaltmak için arazi, erişilebilirlik, bitki örtüsü, iklim ve sosyoekonomik değişkenler kontrol değişkenleri olarak eklenmiştir. Model katsayıları, kesin nedensel etkilerden ziyade koşullu mekansal ilişkiler olarak yorumlanmıştır. p-değerleri geleneksel anlamlılık eşiklerini aşan değişkenler, zayıf veya işaretleyici kanıtlar olarak yorumlanmış ve istatistiksel olarak güçlü etkiler olarak değerlendirilmemiştir.

Sonuçlar

Uzaktan algılama tabanlı arazileşmenin belirlenmesi
Çok dönemli uzaktan algılama tanımlama sonuçlarına dayanarak, çalışma alanı 200 ve 2020 yılları arasında, arazi kullanım modellerinin yeniden yapılandırılması ve peyzaj konfigürasyonlarının yeniden şekillenmesiyle birlikte, arazileşmenin önemli bir yoğunlaşmasına sahne olmuştur. Genel olarak, yapılaşmış alanların genişlemesi, çekirdek kentsel alanlardan çevre bölgelere doğru yayılan konsantrik bir genişleme modeli sergilemiştir. İnsan aktivitesi yoğunluğu ve yüzey geçirimsizlik seviyelerindeki eşzamanlı artışlar, hızlı gelişimin yalnızca arazi kullanımının niceliksel yapısını değiştirmekle kalmadığını, aynı zamanda bölgesel mekansal organizasyon modellerini de derinlemesine yeniden yapılandırdığını göstermektedir.

Şekil 2A'daki Urumqi temsilci alt kümesi ile örneklendirilen arazi şehirleşme tanımlama sonuçları, 20–2020 yılları arasındaki yapılaşma arazi kullanımının aşamalı genişleme yörüngelerini açıkça göstermektedir. 200 yılında, yapılaşma arazileri nispeten kompakt mekansal konfigürasyonlarla öncelikle merkezi kentsel alanlarda yoğunlaşmıştı. 2010 yılına gelindiğinde, çevre genişlemesi önemli ölçüde yoğunlaşarak çekirdek alanları çevreleyen geçiş bölgeleri oluşturmuştu. 2020 itibarıyla, yapılaşma arazileri orijinal kompakt sınırları aşmış, birden fazla yöne doğru yayılmış ve çekirdek bölgelerden uzak ayrık genişleme yamaları oluşturarak tipik dışa doğru genişleme modellerini ve çok merkezli yayılım eğilimlerini yansıtmıştır. Bu genişleme modelleriyle tutarlı olarak, Şekil 2B, 2020 yılına kadar çalışma alanı içindeki geçirimsiz yüzey örtüsünde merkezden çevreye doğru belirgin bir gradyan olduğunu göstermektedir. En yüksek değerler merkezi kentsel alanlarda ve bitişik yapılaşmış bölgelerde gözlemlenmiş; bu durum, yüzey sertleşme yoğunluğunun ve gelişim yoğunluğunun temel fonksiyonel bölgelerde en belirgin olduğunu göstermiştir. Çevre bölgeler nispeten düşük genel örtü oranlarını korumasına rağmen, ulaşım koridorları ve ikincil kentsel düğümler boyunca birden fazla yüksek değerli yama ortaya çıkmış; bu da geçirimsizleşmenin, gelişim taşmaları yoluyla çevre alanlara yay 남아larak kentsel merkezlerin ötesine geçtiğini kanıtlamıştır. Şekil 2C, 20 ile 2020 yılları arasında gece ışıklandırma yoğunluğundaki en büyük artışların olduğu bölgelerin ağırlıklı olarak merkezi kentsel alanlarda, dışarıya doğru uzanan ana radyal ulaşım eksenleri boyunca ve birkaç çevre büyüme düğümünde yoğunlaştığını ortaya koymaktadır.

Zamansal bir perspektiften, Şekil 2D 20 ve 2020 yılları arasındaki üç arazi şehirleşme göstergesinin tutarlı yükseliş eğilimlerini özetlemektedir. Farklı öz birimlere ve ölçeklere sahip göstergeler arasında doğrudan karşılaştırma yapmayı kolaylaştırmak için, her bir göstergenin ham değerleri min-max normalizasyon yaklaşımı kullanılarak standartlaştırılmış ve 0–1 aralığında tekdüze bir ölçeğe getirilmiştir:

Bu normalizasyon prosedürünün ardından, yerleşim alanlarının oranı en yüksek bağıl büyüme hızını korumuş (ham bölgesel ortalaması 20 yılında %3,2 ± %1,4 SD'den 2020 yılında %8,7 ± %3,1 SD'ye yükselmiştir), bu da arazi geliştirme genişlemesinin bu dönem boyunca en doğrudan mekânsal belirti olduğunu göstermiştir. Geçirimsiz yüzeylerin oranı hızla artmış (200 yılında %2,8 ± %1,2 SD'den 2020 yılında %7,9 ± %2,8 SD'ye), bu durum yeni geliştirme alanlarıyla ilişkili önemli bir yüzey sertleşmesini yansıtmıştır. Gece ışıklandırma yoğunluğu nispeten düşük bir seviyede başlamış olsa da büyümesi daha sonra belirginleşmiş, bu da insan faaliyeti konsantrasyonundaki hızlanmış artışları ve fonksiyonel iyileşmeyi işaret etmiştir.

Şekil 2Arazi kentleşmesinin spatiotemporal evrim örüntüleri. (A) Yapılaşma alanlarının aşamalı genişleme yörüngeleri (20–2020); (B) 2020 yılında geçirimsiz yüzey örtüsünün mekansal dağılımı (%); (C20 ve 2020 yılları arasındaki gece ışığı (NTL) yoğunluğu değişimlerindeki varyasyonlar (nW/cm²²/sr). (D) Bu çalışmada incelenen üç temel arazi urbanizasyon göstergesindeki zamansal eğilimler (yapılaşmış alan, geçirimsiz yüzey oranı ve gece ışığı yoğunluğu). Eğilim çizgileri, çalışma alanındaki n = 105 ilçe düzeyindeki idari birimin tamamı üzerinden hesaplanan, karşılaştırmalı görselleştirme için 0–1 arası ölçeklendirilmiş min-max normalize edilmiş indeks değerlerinin bölgesel ortalamalarını temsil etmektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Geçmişteki arazi kullanım değişikliklerinin sonuçları, arazi kentleşmesinin spesifik süreçlerini daha ayrıntılı bir şekilde ortaya koymaktadır. Şekil 3A'daki arazi kullanım transfer akış şeması, çalışma dönemi boyunca en önemli arazi dönüşümünün ekili alanlardan yapılaşma alanlarına doğru gerçekleştiğini ve bunun tüm ana dönüşüm yolları arasındaki baskın eğilim olduğunu göstermektedir. Bazı orman arazileri, otlaklar ve su kütleleri de farklı derecelerde dönüşüme uğramış olsa da, genel örüntü ekili alan çıkışının hakimiyetiyle şekillenmiştir. Eş zamanlı olarak, ekili alanlar ile orman arazileri arasında ve otlaklar ile diğer arazi türleri arasında çift yönlü akışlar gözlemlenmiş; bu durum, hızlı gelişme sürecinde arazi kullanım sistemlerinin tek yönlü bir evrimden ziyade kentsel genişleme tarafından tetiklenen çok türlü bir yeniden organizasyona uğradığını göstermiştir. Bununla birlikte, mekansal dağılım örüntülerinin ve akış genişliklerinin analizi, yapılaşma alanlarının temel net giriş kategorisi olmayı sürdürdüğünü ortaya koymakta ve bu da son yirmi yılda çalışma alanındaki gelişimsel genişlemenin baskın rolünü daha da doğrulamaktadır.

Şekil 3B'deki matris analizi, farklı zaman dilimleri boyunca arazi kullanımı dönüşüm yoğunluğunun daha nicel bir temsilini sunmaktadır. Yüksek değerli alanlar ağırlıklı olarak ekili alanlarla ilgili dönüşüm birimlerinde yoğunlaşmıştır; en önemli dönüşüm ekili alanlardan inşaat alanlarına doğru gerçekleşmiş olup, bu durum ekili alanların tarım dışı kullanımının çalışma alanındaki arazi kullanımı değişiminin temel belirtisi olduğunu göstermektedir. İnşaat alanlarının önemli bir kısmı ayrıca kendi sınırları içerisinde mekansal sürekliliğini ve stabilitesini korumaktadır, bu da güçlü bir mekansal bütünlüğü sürdürürken mevcut gelişim bölgelerinin sürekli genişlemesini yansıtmaktadır. Buna karşılık, orman arazileri, otlaklar ve su kütlelerinin dönüşüm ölçeği nispeten küçük kalırken, inşaat alanlarının bu ekolojik alanlara yönelik yerel müdahaleleri dikkat çekmektedir.

Peyzaj örüntüsü düzeyinde, Şekil 3C; yama yoğunluğu, kenar yoğunluğu, peyzaj şekil indeksi ve fragmantasyon indeksinin tamamının 2020 yılında zirveye ulaştığı, 20, 2010 ve 2020 yıllarında peyzaj indekslerinde süregelen bir artış göstermektedir. Bu durum, şehirleşme ilerledikçe çalışma alanının peyzaj yapısının, başlangıçtaki nispeten bozulmamış ve iyi tanımlanmış bir örüntüden, daha fragmante, karmaşık ve kesintili bir mekânsal konfigürasyona doğru evrildiğini göstermektedir. Özellikle, kenar yoğunluğu ve şekil karmaşıklığındaki artış, yeni genişleyen yapılaşmış arazi yamalarının daha düzensiz ve karmaşık geometrik konfigürasyonunu nicel olarak tanımlamaktadır.

Şekil 3Tarihsel arazi kullanımı değişimi ve peyzaj örüntüsünün yeniden yapılandırılması. (A) 20 ve 2020 yılları arasındaki yüksek çözünürlüklü arazi kullanımı geçiş akışlarını ve birincil dönüşüm yollarını gösteren Sankey diyagramı. (B) Altı arazi kullanım sınıfı arasındaki mekansal geçiş alanını nicelleştiren arazi kullanım dönüşüm matrisi (km²²). (C) 20, 2010 ve 2020 dönemleri boyunca temel peyzaj indekslerindeki (Yama Yoğunluğu, Kenar Yoğunluğu, Peyzaj Şekil İndeksi ve Fragmantasyon İndeksi) değişimleri gösteren radar grafiği. Tüm etiketler ve akış değerleri, optimum okunabilirlik için ölçeklendirilmiştir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Ekolojik planlama senaryo tasarımı ve arazi kullanım simülasyonu
Tablo 2'de belirlenen senaryo kontrol kuralları ile birleştirildiğinde, farklı ekolojik planlama yönelimleri altındaki arazi kullanımı simülasyon sonuçları belirgin farklılaşma modelleri göstermektedir. Doğal gelişim senaryosu, tarihsel genişleme eylemsizliğini sürdürme eğilimindeyken; ekolojik koruma senaryosu, ekolojik kırmızı hatlar ve hassas bölgeler üzerindeki katı kısıtlamaları vurgulamaktadır. Tarım alanı koruma senaryosu, tarımın mekânsal sürekliliğinin korunmasına öncelik verirken; düşük karbonlu optimizasyon senaryosu, kompakt kentleşme ile ekolojik koordinasyon arasındaki dengeli gelişime odaklanmaktadır. Bu bulgular, planlama kurallarındaki varyasyonların, dört senaryo boyunca yeni eklenen inşaat alanlarının simüle edilen miktarını niceliksel olarak değiştirdiğini ve ekolojik-tarımsal yamaların mekânsal dağılımını yeniden yapılandırdığını göstermektedir.

Urumqi temsilci alt kümesine odaklanıldığında, PLUS modelinden elde edilen mekânsal simülasyon sonuçları, Şekil 4A'da gösterilen doğal gelişim senaryosunun (ND) yapılaşma genişlemesinde en belirgin eğilimi sergilediğini göstermektedir. Yeni yapılaşma alanları öncelikle mevcut yerleşim alanlarının çevresinden dışarıya doğru genişleyerek birden fazla yönde genişleme bölgeleri oluşturmakta; bu durum, zayıf düzenleyici kısıtlamalar altında kentsel büyümenin ağırlıklı olarak yanal genişleme şeklinde devam ettiğini göstermektedir. Bu genişleme modeli, merkezi kentsel alanları çevreleyen tarım arazilerini ve geçiş ekolojik bölgelerini doğrudan işgal ederek yerleşim sınırlarını daha da parçalamaktadır. Buna karşılık, Şekil 4B'de betimlenen ekolojik koruma senaryosu (EP), yeni yapılaşma arazi kullanımının önemli ölçüde azaldığını, genişlemenin merkezi kentsel alanlar yakınındaki sınırlı sayıda geliştirilebilir parselle kısıtlı kaldığını, çevre orman alanlarının, su koridorlarının ve ekolojik tampon bölgelerin ise büyük ölçüde bozulmadan kaldığını göstermektedir.

Tarımsal koruma ve kalkınma koordinasyonu açısından, Şekil 4C'de tasvir edilen ekili alan koruma senaryosu (CP), EP'den farklı mekânsal kısıtlamalar sergilemektedir. Bu senaryo altında, çevre bölgelerdeki geniş ekili alanlar büyük ölçüde bozulmamakta; yeni inşaat faaliyetleri öncelikle mevcut yapılaşmış alanların kenarlarında ve yerelleşmiş kalkınma düğümlerinde yoğunlaşarak, ND ile EP arasında orta düzeyde bir genişleme yoğunluğu göstermektedir. Buna karşılık, Şekil 4D'de gösterilen düşük karbonlu optimizasyon senaryosu (LC), daha kompakt bir büyüme paterni sergilemektedir. Yeni inşaat alanları dışa doğru kapsamlı bir şekilde yayılmamakta, bunun yerine nispeten ana kalkınma aksları ile mevcut yapılaşmış alanların çevreleri boyunca yoğunlaşarak, yönsel genişleme sınırları ve daha düzenli mekânsal konfigürasyonlar ortaya koymaktadır.

Şekil 4Farklı ekolojik planlama senaryoları altında PLUS ile simüle edilmiş gelecek arazi kullanım modellerinin mekânsal dağılımı, Urumçi metropol alt kümesi kullanılarak gösterilmiştir. (A) Tarihsel genişleme ataletini gösteren doğal gelişim senaryosu (ND). (B) Sıkı mekansal kısıtlamaları vurgulayan ekolojik koruma senaryosu (EP). (C) Tarımsal sürekliliğe öncelik veren ekili alanların korunması senaryosu (CP). (D) Kompakt büyüme modellerini yansıtan düşük karbonlu optimizasyon senaryosu (LC). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Karbon stok değerlendirmesi
Tablo 3, arazi kullanım türleri genelindeki temel karbon yoğunluğu parametrelerini sunmaktadır. Orman arazisi, temel olarak toprak organik karbonu (94,5 Mg C/ha) ve yerüstü biyokütlesinden (36,8 Mg C/ha) kaynaklanan en yüksek toplam karbon yoğunluğunu (14,9 Mg C/ha) kaydetmiştir. Otlaklar ve tarım arazileri sırasıyla 8,9 Mg C/ha ve 82,1 Mg C/ha ile orta düzeyde toplam karbon yoğunlukları sergilemiştir. Buna karşılık, yapay ve bitki örtüsüz yüzeyler önemli ölçüde daha düşük değerler vermiştir; yerleşim alanları 29,4 Mg C/ha ve kullanılmayan araziler 19,7 Mg C/ha olarak belirlenmiştir.

Tarihsel evrim kalıpları perspektifinden, Şekil 5A, 200, 2010 ve 2020 yılları arasında çalışma alanındaki karbon stokunun önemli bir mekansal yeniden düzenleme geçirdiğini göstermektedir. 20 yılında, yüksek karbon yoğunluklu bölgeler öncelikle çevre ekolojik bölgelerde yoğunlaşmış olup, genel olarak çevrede daha yüksek konsantrasyonlar ve merkezde daha düşük değerler sergileyen bir kalıba sahiptir. 2010 yılına gelindiğinde, kentsel genişlemenin ekolojik alanlara tecavüz etmesiyle toplam bölgesel karbon stoku başlangıçta azalmış, ancak bazı yerel çevre bölgeler yüksek karbon stoku seviyelerini geçici olarak korumuştur. 2020 yılına gelindiğinde, bu düşüş eğilimi önemli ölçüde hızlanmış; genel renk gradyanı açılmış ve yüksek değerli alanlar belirgin şekilde küçülmüştür; bu durum, bölgesel toplam karbon stokunda sürekli ve önemli bir azalmaya ve yüksek karbonlu yamaların mekansal sürekliliğinin zayıfladığına işaret etmektedir.

Şekil 5B'de gösterildiği gibi, ND senaryosu en düşük medyan karbon yoğunluğunu (72,4 Mg C/ha, IQR = 14,6 Mg C/ha) vermiştir. EP ve CP senaryoları sırasıyla 86,8 Mg C/ha (IQR = 12,3 Mg C/ha) ve 81,2 Mg C/ha (IQR = 15,8 Mg C/ha) şeklinde daha yüksek medyan yoğunluklar üretmiştir. Şekil 5C'deki karbon stok değişikliklerinin (ΔC) mekansal dağılımı, ND senaryosu altında karbon kayıplarının (negatif ΔC) coğrafi olarak yaygın olduğunu göstermektedir. Buna karşılık, EP senaryosu altında pozitif ΔC değerleri çevresel ekolojik bölgelerde yoğunlaşırken, LC senaryosu yerelleşmiş karbon kazanç ve kayıplarının mekansal olarak heterojen bir dağılımı sergilemektedir.

Şekil 5D, arazi kullanım tipi katkı yapıları perspektifinden, toplam karbon stokunun kaynak bileşimini ve bunun tarihsel dönemler ile gelecek senaryoları boyunca olan değişimlerini daha ayrıntılı olarak ortaya koymaktadır. Hem tarihsel hem de öngörülen aşamalar, toplam karbon stokuna temel katkıyı tutarlı bir şekilde orman arazileri ve otlakların sağladığını, bunu ekilebilir arazilerin izlediğini; yapılaşmış alanların, su kütlelerinin ve kullanılmayan arazilerin ise nispeten daha az katkı sağladığını göstermektedir. Gelecek senaryo karşılaştırmaları, EP senaryosunun en yüksek toplam karbon stokuna ulaştığını, ND senaryosunun ise en düşük seviyeyi gösterdiğini, CP ve LC senaryolarının ise bu ikisi arasında yer aldığını belirtmektedir. Bu örüntü, farklı senaryolarda yüksek karbon yoğunluklu ekolojik arazi kullanımının korunma derecelerindeki farklılıklarla yakından uyuşmaktadır.

Şekil 5Tarihsel ve senaryo tabanlı karbon stok dinamikleri. (A) 200, 2010 ve 2020 yıllarındaki toplam karbon stokunun (Tg C) ve karbon stoku yoğunluğunun (Mg C/ha) mekansal dağılımı. (B) Farklı senaryolarda karbon yoğunluğu dağılımının (Mg C/ha) keman grafiği. (C) Gelecek senaryolar altında 2020 temel yılına göre karbon stok değişimlerinin (ΔC, Mg C/ha) mekansal dağılımı. (D) Farklı arazi kullanım türlerinin toplam karbon stokuna (Tg C) katkısı. Keman grafikleri, karbon stok yoğunluğunun olasılık yoğunluğunu görselleştirmektedir (senaryo başına n = 105 idari birim). İç kısımdaki kalın yatay çizgiler medyanı, kesikli çizgiler iseleler arası aralığı (IQR) temsil eder. Şunlardaki yıldızlar panel B doğal gelişim (ND) baz çizgisi ile diğer simüle edilmiş senaryolar arasındaki farkların, Kruskal-Wallis H testi kullanılarak belirlenen istatistiksel anlamlılığını belirtir (* p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Mekansal otokorelasyon ve mekansal ekonometrik analiz
Mekansal kümelenme örüntüleri açısından, Şekil 6A çalışma alanı genelindeki karbon stok varyasyonlarında anlamlı lokal mekansal otokorelasyon olduğunu ortaya koymaktadır. Yüksek-yüksek kümelenme bölgeleri ağırlıklı olarak merkezi-kuzey çekirdek gelişim kuşağında yoğunlaşmıştır; bu durum, söz konusu bölgelerin ve komşu birimlerin genel olarak güçlü mekansal etkileşimle birlikte eş yönlü karbon stok artış özellikleri sergilediğini göstermektedir. Düşük-düşük kümelenme bölgeleri güney ve çevre bölgelerde daha yaygındır ve bu da karbon stok varyasyonlarının nispeten düşük genliklerini ve mekansal stabiliteyi yansıtmaktadır. Buna karşılık, yüksek-düşük ve düşük-yüksek kümelenme türleri nispeten sınırlıdır ve temel olarak çekirdek bölgeler ile çevre geçiş bölgeleri arasında görülmektedir; bu da lokalize alanlarda belirgin mekansal uyumsuzluk ve sınır geçiş fenomenleri olduğunu göstermektedir.

Şekil 6B'deki sıcak nokta analizi, karbon stoğu değişimlerinin mekansal polarizasyon modelini daha detaylı bir şekilde ortaya koymaktadır. Belirgin sıcak noktalar ağırlıklı olarak merkezi ve kuzeydoğu bölgelerdeki birkaç birime yayılmıştır; bu durum, söz konusu alanların toplu olarak yüksek karbon kaybı baskısına maruz kaldığını ve yoğun arazi geliştirme faaliyetlerinin olduğu hassas bölgeler olduğunu göstermektedir. Buna karşılık, belirgin soğuk noktalar batı ve güney bölgelerinde yoğunlaşmıştır; bu da daha güçlü bir karbon stoğu tutma kapasitesini veya daha düşük geliştirme rahatsızlığını yansıtmaktadır. Ayrıca, Şekil 6C'deki iki değişkenli OLS regresyon analizi, şehirleşme indeksindeki daha büyük artışların giderek daha negatif karbon stoğu değişim oranlarıyla ilişkili olduğunu ve bunun da kademeli olarak artan karbon kayıplarına işaret ettiğini ortaya koymaktadır. Bu durum, Tablo 4'te bildirilen negatif SDM katsayılarıyla tutarlılık göstermektedir.

Şekil 6Karbon stokunun mekansal otokorelasyon ve etkileşim analizi. (A) Karbon stoku varyasyonlarının Yerel Mekansal İlişki Göstergeleri (LISA) örüntüleri; nihai Küresel Moran's I istatistiği ve p-değeri panelde bildirilmiştir. (B) Karbon stok değişimlerinin sıcak nokta ve soğuk nokta dağılımı. (C) Kapsamlı arazi şehirleşme indeksi ile karbon stok değişim oranı arasındaki etkileşim ilişkisi. Saçılım grafiği, istatistiksel olarak anlamlı negatif bir korelasyon göstermektedir (Pearson's Lütfen çevirmemi istediğiniz metni sağlayın. = -0.612, R² = 0.375, p < 0,01), görüntülenen OLS regresyon denklemi (y = -5,42× - 1,25) ve %95 güven bandı ile birlikte, mekansal modellerde gözlemlenen ampirik ilişkiyi doğrulamaktadır. LISA = Yerel Mekansal İlişki Göstergeleri. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 4: Uzamsal ekonometrik modellerin tahmin sonuçları. Tablo; şehirleşme, ekolojik planlama, vejetasyon, sosyoekonomik, erişilebilirlik, arazi ve iklim değişkenlerinin karbon stok yoğunluğu üzerindeki etkilerine ilişkin sıradan en küçük kareler (OLS), mekansal otoregresif (SAR), mekansal hata (SEM) ve mekansal Durbin (SDM) modellerinin sonuçlarını karşılaştırmaktadır. P-değerleri parantez içinde belirtilmiştir. Notlar: p-değerleri parantez içinde bildirilmiştir. Anlamlılık düzeyleri: *p < 0,05, **p < 0,01, *** p < 0.01. Tüm mekânsal ekonometrik modeller (SAR, SEM, SDM), 3 dönem boyunca n = 105 ilçe düzeyindeki birimden oluşan dengeli bir panel (Toplam N = 315 gözlem) üzerinden, satırla standartlaştırılmış Queen komşuluk mekânsal ağırlık matrisi kullanılarak tahmin edilmiştir. Lütfen bu Tabloyu indirmek için buraya tıklayın.

Tablo 4'te sunulan ölçüm sonuçları, mekansal modellerin OLS karşılaştırma ölçütününden daha iyi performans gösterdiğini kanıtlamakta, bu da karbon stok dinamiklerinde mekansal bağımlılık olduğunu göstermekte ve mekansal ekonometrik modellerin kullanımını desteklemektedir. Arazi şehirleşme endeksi; negatif bir SDM doğrudan etkisine (−0.231, p = 0.08), dolaylı etkisine (−0.17, p = 0.041) ve toplam etkisine (−0.348, p = 0.01) sahiptir; bu durum, artan gelişme yoğunluğunun hem yerel olarak hem de komşu birimlerde daha düşük karbon stok yoğunluğu ile ilişkili olduğunu göstermektedir. Yapılaşmış arazi oranı, yol yoğunluğu, yükselti, eğim, NDVI ve ekolojik planlama yoğunluğu, en az bir model bileşeninde geleneksel düzeylerde istatistiksel olarak anlamlı etkiler göstermektedir. Buna karşılık, GSYH yoğunluğu zayıf bir negatif toplam etkiye (−0.132, p = 0.083) ve anlamlı olmayan doğrudan ve dolaylı etkilere sahiptir; bu nedenle, sağlam bir kanıttan ziyade işaret edici bir kanıt olarak yorumlanmıştır.

Şekil 7A'daki modeller arası katsayı karşılaştırması, arazi kentleşme endeksi ve ekolojik planlama yoğunluğunun OLS, SAR, SEM ve SDM spesifikasyonları boyunca tutarlı işaretler koruduğunu, bazı kontrol değişkenlerinin büyüklüklerinin ve anlamlılıklarının ise modeller arasında farklılık gösterdiğini belirtmektedir. Şekil 7B, C'de detaylandırıldığı üzere, SDM sonuçları, arazi kentleşme endeksinin karbon stok yoğunluğu üzerinde anlamlı bir negatif doğrudan etki (-0.231, p = 0.08) ve negatif bir dolaylı yayılma etkisi (-0.17, p = 0.041) uygulayarak toplamda -0.348 (p = 0.01) değerinde bir etki oluşturduğunu göstermektedir. Buna karşılık, ekolojik planlama yoğunluğu pozitif doğrudan (0.149, p = 0.021) ve dolaylı (0.096, p = 0.038) etkiler sergileyerek toplamda 0.245 (p = 0.05) değerinde bir etki ortaya çıkarmıştır (Tablo 5 ve Tablo 6). Ayrıca, Şekil 7D'deki etkileşim analizi düzenleyici etkiyi örneklendirmektedir: kentleşme endeksi ile karbon stok yoğunluğu arasındaki marjinal etki eğrisinin negatif eğimi, daha yüksek ekolojik planlama yoğunluğu seviyelerinde (üst %95 GA sınırı) önemli ölçüde düzleşmektedir.

Şekil 7Yönlendirici mekanizmalar ve mekânsal yayılma etkileri. (A) Temel açıklayıcı değişkenler için modeller arası katsayı karşılaştırması. Hata çubukları, standardize edilmiş katsayıların %95 güven aralıklarını (GA) temsil etmektedir. (BArazi kentleşmesinin ve ekolojik planlamanın doğrudan, dolaylı ve toplam etkilerinin ayrıştırılması.C) Xinjiang'daki 105 ilçe düzeyindeki birimlerde arazi şehirleşmesinin yerel dolaylı yayılma etkilerinin ampirik mekansal dağılımı. (D) Ekolojik planlama yoğunluğunun,leylekentleşme ve karbon stok yoğunluğu (Mg C/ha) arasındaki ilişki üzerindeki düzenleyici etkisi; gölgeli bölgeler %95 GA'yı göstermektedir. SAR = mekansal otoregresif model; SEM = mekansal hata modeli; SDM = mekansal Durbin modeli. Şunlardaki anlamlılık sembolleri: panel B belirtiniz ptahmin edilen katsayıların ve marjinal etkilerin, şuradan türetilen p-değerleri: z-ilgili mekânsal ekonometrik modellerin istatistikleri (* p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 5: PLUS arazi kullanımı simülasyonu için model performansı ve doğrulama metrikleri (2010–2020 geriye dönük tahmin). Metrikler, 2020 yılına ait gerçek arazi kullanım haritası ile 2010 yılı temel verileri kullanılarak simüle edilen 2020 yılı arazi kullanım haritası karşılaştırılarak hesaplanmıştır. Genel bir Kappa > 0,80 ve FoM > 0,20 değeri, uzaysal projeksiyonlar için önemli düzeyde uyum ve yüksek güvenilirlik olduğunu göstermektedir. Lütfen bu tabloyu indirmek için buraya tıklayın.

Tablo 6: Entegre iş akışının hassasiyet ve dayanıklılık analizi. Model çıktılarının sağlamlığını değerlendirmek amacıyla PLUS simülasyonu, InVEST karbon değerlendirmesi ve mekansal ekonometrik analizler için temel parametreler değiştirilmiştir. Tablo; test edilen parametreyi, pertürbasyon aralığını veya alternatif spesifikasyonu, birincil sonuçlar üzerindeki gözlemlenen etkiyi ve sonuçlanan stabilite değerlendirmesini özetlemektedir. Lütfen bu Tabloyu indirmek için buraya tıklayın.

VERİ KULLANILABİLİRLİĞİ:
Kantitatif analizlerin temelini oluşturan tablolanmış veriler ve seçili şekiller, PLUS model konfigürasyon parametreleri, InVEST karbon havuzu parametre tablosu ve mekansal ekonometrik betikler dahil olmak üzere bu çalışmayı destekleyen işlenmiş hesaplamalı materyaller Zenodo deposuna (https://zenodo.org/records/2159171) yüklenmiştir. Yüklenen hesaplamalı materyaller, bu çalışmada sunulan istatistiksel analizleri ve kantitatif sonuçları yeniden üretmek için yeterlidir.

Tartışma

Bu çalışma, Çin'in kuzeybatısındaki Sincan'da arazi kentleşmesi, ekolojik planlama ve karbon stoku dinamikleri arasındaki ilişkileri analiz etmek için uzaktan algılama tabanlı arazi kentleşmesi tanımlamasını, çok senaryolu arazi kullanımı simülasyonunu, InVEST tabanlı karbon stoku değerlendirmesini ve mekânsal ekonometrik modellemeyi birleştiren entegre bir analitik iş akışı sunmaktadır. Bu bileşenleri ayrı teknik egzersizler olarak ele almak yerine, iş akışı; gözlemlenen arazi dönüşümünü, gelecekteki planlama alternatiflerini, karbon havuzu sonuçlarını ve mekânsal yayılma mekanizmalarını tek bir tekrarlanabilir dizi içerisinde birbirine bağlar.

Mekansal-zamansal analiz, çalışma alanındaki arazi şehirleşmesinin 2000–2020 yılları arasında merkezkaç yönlü bir genişleme yörüngesi izlediğini ve kompakt, çekirdek alan büyümesinden çok yönlü, çok merkezli bir yayılmaya geçiş yaptığını ortaya koymaktadır. Bu örüntü, altyapı yatırımlarının ve ekonomik kümelenmenin gelişim sınırlarını eş zamanlı olarak dışarı ittiği, hızla sanayileşen bölgelerdeki sıçramalı gelişimi belgeleyen daha geniş şehirleşme literatürü ile uyumludur. Kritik olarak, baskın arazi dönüşüm yolu olan tarım alanından yapılaşmış alana geçiş, tarım arazilerinin kentsel yayılmadan kaynaklanan en ağır yükü taşımaya devam ettiğini doğrulamaktadır; bu bulgu, Çin ve diğer gelişmekte olan ekonomilerdeki peri-urban (kent çevresi) arazi dinamikleri üzerine yapılan çalışmalarla tutarlıdır. Ancak, doğu Çin'deki yüksek düzeyde entegre megabölgelerin aksine, Sincan'daki şehirleşme, vaha sınırları ve su mevcudiyeti tarafından kesin bir şekilde kısıtlanmaktadır. Sonuç olarak, bu yayılma, hayati hidrolojik koridorlara komşu olan sınırlı ekilebilir alanları ve ekolojik geçiş bölgelerini orantısız bir şekilde tehdit ederek, yerel karbon döngüsü süreçlerini gelişim bozulmalarına karşı doğası gereği daha savunmasız hale getirmektedir. Geçirimsiz yüzey oranındaki ve gece ışığı yoğunluğundaki eş zamanlı artış, fiziksel genişleme ile fonksiyonel yoğunlaşmanın birlikte ilerlediğini göstermekte olup, bu bağlamdaki arazi şehirleşmesinin yalnızca gerçek bir büyümeyi değil, aynı zamanda bölgesel peyzajın derin bir yapısal dönüşümünü kapsadığını ima etmektedir².

Senaryo simülasyon sonuçları, ekolojik planlama yöneliminin gelecekteki arazi kullanımının mekansal konfigürasyonu ve dolayısıyla bölgesel karbon stok sonuçları üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir¹⁸. Doğal gelişim senaryosu, yüksek karbon yoğunluklu ekolojik arazilere yönelik kısıtlanmamış dışa doğru genişlemenin etkisiyle en keskin karbon kayıplarını oluşturmaktadır. Buna karşılık, ekolojik koruma senaryosu; ormanlar, sulak alanlar ve nehir tampon bölgeleri etrafında katı mekansal kısıtlamalar uygulayarak en yüksek karbon stok seviyelerini korumaktadır¹⁹. Düşük karbon optimizasyonu senaryosu, mutlak karbon stok koruması açısından ekolojik koruma senaryosuyla aynı seviyeye ulaşmasa da, büyümeyi mevcut gelişim koridorları boyunca yoğunlaştırıp ekolojik olarak hassas alanlardan uzak tutarak daha dengeli bir sonuç elde etmektedir. Bu farklı sonuçlar, temel bir planlama ödünleşimini vurgulamaktadır: Ekolojik kısıtlamaların yoğunluğu ve mekansal hedeflemesi, hızla gelişen bir bölgenin büyüme baskıları altında ne kadar karbon sermayesini koruyabileceğini doğrudan belirlemektedir^20,21.

Karbon stok parametreleri bu yorumu daha da güçlendirmektedir. Doğal ekolojik alanlar ile yapay yüzeyler arasındaki karbon tutma kapasitesindeki önemli fark, kentsel dönüşüm nedeniyle kaybedilen her bir orman alanı biriminin orantısız derecede büyük bir karbon yükümlülüğü anlamına geldiğini göstermektedir. Bölgesel karbon bütçesinde orman ve otlakların süregelen baskınlığı, yapılaşma saldırılarına karşı belgelenmiş hassasiyetleriyle birleştiğinde, ekolojik arazi korumasını her türlü düşük karbonlu mekânsal yönetişim stratejisinin temel taşı haline getirmektedir³.

Konumsal ekonometrik sonuçlar, karbon stok kayıplarının yalnızca yerel arazi örtüsü sonuçları olmadığını göstererek uzaktan algılama ve InVEST bulgularını genişletmektedir. SDM sonuçları, arazi şehirleşmesinin yerel karbon stok yoğunluğu üzerinde anlamlı bir negatif doğrudan etki yarattığını ve bununla birlikte komşu idari birimler üzerinde belirgin bir negatif dolaylı yayılma etkisi olduğunu göstermektedir. Arazi şehirleşmesinin negatif dolaylı etkisi, üç olası sınır ötesi mekanizma ile açıklanabilir. İlk olarak, geliştirme baskısı, yüksek düzeyde düzenlenmiş veya doygunluğa ulaşmış merkez birimlerden bitişik tarım arazilerine ve ekolojik geçiş bölgelerine kaymış olabilir. İkinci olarak, ulaşım koridorları ve endüstriyel zincirler, arazi geliştirme talebini tek bir idari sınırın ötesine taşıyarak komşu birimlerde karbon stok kayıplarına yol açabilir. Üçüncü olarak, ekolojik koridorların parçalanması, yüksek karbonlu arazilerin sürekliliğini azaltabilir ve çevredeki karbon stok kapasitesini zayıflatabilir. Buna karşılık, ekolojik planlama yoğunluğu güçlü bir pozitif genel etki sergilemektedir; bu durum, katı planlama kısıtlamalarının sadece yerel düzeyde karbon stok kaybını önlemekle kalmayıp, aynı zamanda ekolojik mekansal yönetişim idari sınırlar genelinde koordine edildiğinde bölgesel karbon stok tutulumunu sinerjik olarak artırdığını göstermektedir^22,23.

Politika uygulamaları
Sonuçlar, bölgesel mekansal planlama için doğrudan uygulamalara sahiptir. İlk olarak, ekolojik kırmızı çizgi ve nehir tampon bölgesi politikaları, yüksek karbonlu orman ve mera yamalarına öncelik vermelidir; çünkü bu alanların dönüştürülmesi, orantısız derecede büyük karbon stok kayıplarına yol açmaktadır. İkinci olarak, kompakt büyüme ve ulaşım odaklı gelişim kontrolleri, tarım arazileri ve ekolojik geçiş bölgeleri üzerindeki dışa doğru yayılımı azaltabilir. Üçüncü olarak, karbon tazminatı ve ekolojik restorasyon komşu birimler arasında koordine edilmelidir; çünkü negatif dolaylı etki, bir yönetim birimindeki gelişimin çevreleyen karbon stok koşullarını etkileyebileceğini göstermektedir. Son olarak, birleşik iş akışı, alternatif planlama kısıtlamaları altındaki karbon sonuçlarını karşılaştırmak amacıyla arazi kullanım planı onayından önce bir tarama aracı olarak kullanılabilir.

Kısıtlamalar
Birkaç kısıtlamanın kabul edilmesi gerekmektedir. Karbon havuzu parametreleri kısmen literatür tabanlı kalmaya devam etmektedir ve toprak, vejetasyon ile yönetimdeki yerel heterojenliği tam olarak yansıtmayabilir. Senaryo sıralamalarının stabilitesini test etmek için hassasiyet kontrolleri kullanılmış olsa da, saha kalibrasyonu mutlak karbon stok tahminlerine olan güveni artıracaktır. Mekânsal ekonometrik analiz; arazi, erişilebilirlik, vejetasyon, iklim ve sosyoekonomik kontrolleri dahil ederek atlanmış değişken yanlılığını azaltmaktadır, ancak geçerli araç değişkenlere ulaşılamamıştır; bu nedenle katsayılar, kesin nedensel etkilerden ziyade koşullu mekânsal ilişkiler olarak yorumlanmalıdır.

Gelecek yönelimler
Gelecek çalışmalar, nedensel yolakları daha detaylı test etmek için yerel biyokütle ve toprak karbon ölçümlerini, daha yüksek çözünürlüklü sosyoekonomik verileri, resmi araç değişken veya yarı deneysel tasarımları ve dinamik mekansal panel modellerini entegre etmelidir. Gelecekteki uygulamalar ayrıca, senaryo sıralamalarının ve yayılma etkilerinin bağımsız olarak yeniden üretilebilmesini sağlamak amacıyla, sınıfa özgü PLUS doğrulama metriklerini, karbon havuzu duyarlılık aralıklarını ve alternatif mekansal ağırlık sonuçlarını ek tablolarda raporlamalıdır.

Sonuç
Bu çalışma, uzaktan algılama–PLUS–InVEST–mekansal ekonometrik iş akışının; arazi şehirleşme modellerini belirleyebildiğini, ekolojik planlama senaryolarını değerlendirebildiğini, karbon stok sonuçlarını nicelleştirebildiğini ve tek bir tekrarlanabilir çerçeve içinde mekansal yayılma etkilerini teşhis edebildiğini kanıtlamaktadır. Temel bulgular, geçmişteki yapılaşma genişlemesinin temel olarak tarım arazilerinin dönüştürülmesiyle gerçekleştiğini, buna yüzey geçirimsizliğinde ve insan faaliyeti yoğunluğunda önemli artışların eşlik ettiğini göstermektedir. Senaryo simülasyonları, ekolojik koruma stratejilerinin bölgesel karbon tutulumunu maksimize ettiğini doğrularken; mekansal ekonometrik modelleme, arazi şehirleşmesinin karbon stok dinamikleri üzerinde hem negatif doğrudan hem de mekansal yayılma etkileri olduğunu ortaya koymaktadır. Nihayetinde, bu entegre iş akışı, kentsel genişlemenin ekolojik ödünleşimlerini nicelleştirmek için sağlam ve tekrarlanabilir bir analitik çerçeve sunmakta ve ekolojik olarak hassas bölgelerde mekansal değerlendirme için mekanizma odaklı bir teşhis aracı sağlamaktadır.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
Özel Mekansal Ekonometrik Betikler ve Çıktı Veri Setleri	Yazarlar	Zenodo repository: https://zenodo.org/records/21159171	Bu çalışmada açıklanan mekansal ekonometrik analizleri ve destekleyici hesaplama iş akışını yeniden üretmek için kullanılmıştır.
Yüksek Çözünürlüklü Nüfus Yoğunluğu Izgaraları	WorldPop	https://www.worldpop.org/	Mekansal ekonometrik analizler için sosyoekonomik girdi verisi olarak kullanılmıştır.
InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)	The Natural Capital Project, Stanford University	Version 3.14.0; https://naturalcapitalproject.stanford.edu/	Geçmiş ve simüle edilmiş arazi kullanım senaryoları altında karbon stoğunu ve karbon stoğu değişimlerini tahmin etmek için kullanılmıştır.
Matplotlib & Pillow (Python Kütüphaneleri)	Python Community	https://matplotlib.org/; https://python-pillow.org/	Yayın kalitesinde figürler oluşturmak ve yüksek çözünürlüklü (600 dpi) grafik çıktılarını işlemek için kullanılmıştır.
Çok Zamanlı Arazi Kullanımı/Arazi Örtüsü Veri Setleri	Resource and Environment Science and Data Center (RESDC), Chinese Academy of Sciences	https://www.resdc.cn/	Arazi kullanımı değişim analizi ve PLUS simülasyonları için temel girdi veri seti olarak kullanılmıştır.
PLUS (Patch-generating Land Use Simulation) modeli	High-performance Spatial Computational Intelligence Lab (HPSCIL)	https://github.com/HPSCIL/Patch-generating_Land_Use_Simulation_Model	Birden fazla ekolojik planlama senaryosu altında gelecekteki arazi kullanımı kalıplarını simüle etmek için kullanılmıştır.
PySAL (Python Spatial Analysis Library)	PySAL Developers	https://pysal.org/	Mekansal otokorelasyon analizleri ve mekansal ekonometrik modelleme gerçekleştirmek için kullanılmıştır.
Python Programlama Ortamı	Python Software Foundation	Version 3.9+; https://www.python.org/	Veri ön işleme, mekansal analiz, istatistiksel hesaplamalar ve iş akışı uygulaması için kullanılmıştır.
Topografik (DEM) ve Uzaktan Algılama Verileri	United States Geological Survey (USGS)	https://earthexplorer.usgs.gov/	Arazi şehirleşme analizi ve model parametrelendirmesi için topografik değişkenleri ve uzaktan algılama girdilerini türetmek için kullanılmıştır.