気候変動と都市拡大下における都市水害適応のための自然基盤ソリューション優先地域の特定

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This study demonstrates a methodological framework for coupling land use change, hydrological modeling, and species distribution modeling to identify NbS priority areas, applicable to other cities.

🏢実務担当者:Urban planners can use the corridor-based risk patterns and field investigation insights to redesign roadside green spaces for better runoff retention.

🏛政策担当者:The study underscores the need to integrate hydrological connectivity into urban green space planning policies for climate adaptation.

気候変動と都市拡大の複合的な圧力の下で、気候適応型の都市雨水管理において、自然を基盤とした解決策（NbS）をどこに優先的に配置すべきかを特定することが重要な課題となっている。北京市中心市街地をケーススタディとして、本研究は都市内水害のSource–Flow–Sink（SFS）プロセスを組み込んだ動的予測フレームワークを開発する。このフレームワークは、将来の土地利用シミュレーションモデル（FLUS）、Soil Conservation Service（SCS）水文モデル、およびMaximum Entropy（MaxEnt）モデルを統合し、気候変動（RCP8.5）と都市拡大の両方を組み込んで、2031年の内水害リスクの空間的配置をシミュレートする。高リスク地域はその後、土地被覆データおよびオープンスペース分布と重ね合わせて潜在的なNbS機会空間を特定し、さらに現地調査を通じて検証された。結果は、北京の将来の内水害リスクが、交通インフラと密接に関連する明確な回廊指向パターンを示すことを示している。交通関連変数はモデル全体の貢献度の80%以上を占め、将来の内水害の発生と交通関連の空間的特徴との間に強い統計的関連性があることを示唆している。現地調査により、多くの道路沿いの緑地が隣接する道路よりも高くなっており、流出水を受け止めて保持する能力が制限されていることがさらに明らかになった。したがって、適応における重要な課題は、単に緑地面積の量ではなく、流出経路と隣接するオープンスペースとの間の水文接続性の弱さにある。北京の優先地域は主に回廊ベースである一方、他の都市では異なるプロセスや空間によって形成される可能性がある。より広く言えば、本研究は、水文リスクシミュレーションを空間的に明示的な計画上の優先事項と、より地域に根ざした適応決定にどのように変換できるかを実証している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Identifying where nature-based solutions should be prioritized has become a critical task for climate-adaptive urban stormwater management under the combined pressures of climate change and urban expansion. Taking the central urban area of Beijing as a case study, this study develops a dynamic prediction framework that incorporates the Source–Flow–Sink (SFS) process of urban waterlogging. The framework integrates a future land use simulation model (FLUS), the Soil Conservation Service (SCS) hydrological model, and the Maximum Entropy (MaxEnt) model and incorporates both climate change (RCP8.5) and urban expansion to simulate the spatial configuration of waterlogging risk in 2031. High-risk areas were then overlaid with land-cover data and open-space distribution to identify potential NbS opportunity spaces, which were further examined through field investigation. The results show that future waterlogging risk in Beijing exhibits a clear corridor-oriented pattern closely associated with transportation infrastructure. Transportation-related variables account for more than 80% of total model contribution, suggesting a strong statistical association between future waterlogging occurrence and transportation-related spatial features. Field investigation further reveals that many roadside green spaces are elevated above adjacent roads, limiting their ability to receive and retain runoff. Thus, the key adaptation challenge lies not simply in the amount of green space, but in the weak hydrological connection between runoff pathways and adjacent open spaces. While Beijing’s priority areas are mainly corridor-based, other cities may be shaped by different processes and spaces. More broadly, this study demonstrates how hydrological risk simulation can be translated into spatially explicit planning priorities and more locally grounded adaptation decisions.

• openalex https://doi.org/10.3390/land15071198first seen 2026-07-05 05:07:16