急速に都市化する潮汕沿岸地域における地形-植生相互作用が炭素貯留の不均一性を制御する

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

🔬研究者:Researchers can adopt the model-based approach for analyzing carbon storage heterogeneity and scenario simulations in urbanizing regions.

🏛政策担当者:Policymakers can utilize the spatially targeted strategies for balancing development and carbon conservation, especially in coastal zones.

土地利用・被覆変化（LUCC）は植生構造と炭素隔離能力を変化させ、それによって地域の炭素循環を再形成する。しかし、急速に都市化が進む沿岸地域における炭素貯蔵量（CS）の空間的不均一性を駆動するメカニズムは、依然として十分に理解されていない。本研究では、潮汕地域の2000年、2010年、2020年の土地利用データを用いて、土地利用とCSの関係を定量化した。PLUSモデルを用いて3つの開発シナリオ下での将来の土地利用パターンをシミュレートし、InVESTモデルを用いてCS動態を評価し、Geographical Detectorを用いてCSの空間的不均一性の主要な駆動要因を特定した。結果は、2000年から2020年の間に、人工表面が大幅に拡大し（889.23 km²）、耕地が大幅に減少し（782.98 km²）、湿地がほぼ消滅したことを示している。空間的には、CSは南東部と南西部で低く、中央部と北部で高いというパターンを示し、この分布は主にNDVI、DEM、Slopeによって影響を受けていた。特に、DEMとNDVIの間の強い交互作用（q = 0.62）は、CSパターンの形成における地形と植生の重要な相乗効果を浮き彫りにしている。2030年までに、CSは3つの開発シナリオすべてで減少すると予測され、低炭素開発（LCD）シナリオで最も減少が小さく、炭素損失の緩和におけるその顕著な優位性が強調される。本研究は、高炭素山岳地域における森林増強、南東部地域におけるコンパクトな都市化と農地保護、沿岸・河岸湿地の回復を統合した空間的に標的を絞った戦略を提案し、開発と生態系保全のバランスを取るための炭素補償メカニズムによって支えられている。

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。

Land use/cover change (LUCC) alters vegetation structure and carbon sequestration capacity, thereby reshaping regional carbon cycling. However, the mechanisms driving the spatial heterogeneity of carbon storage (CS) in rapidly urbanizing coastal regions remain insufficiently understood. In this study, the relationship between land use and CS was quantified using land-use data from 2000, 2010, and 2020 for the Chaoshan region. Future land-use patterns were simulated under three development scenarios using the PLUS model, CS dynamics were evaluated with the InVEST model, and the dominant drivers of CS spatial heterogeneity were identified using the Geographical Detector. The results indicate that between 2000 and 2020, artificial surfaces expanded significantly (889.23 km²), while cultivated land decreased substantially (782.98 km²), and wetlands nearly disappeared. Spatially, CS exhibited a pattern of low storage in the southeast and southwest and high storage in the central and north, a distribution primarily influenced by NDVI, DEM, and Slope. Notably, a strong interaction between DEM and NDVI (q = 0.62) highlights a critical terrain-vegetation synergy in shaping CS patterns. By 2030, CS is projected to decline under all three development scenarios, with the lowest reduction under the low-carbon development (LCD) scenario, emphasizing its significant advantage in mitigating carbon loss. This study proposes spatially targeted strategies integrating forest enhancement in high-carbon mountainous regions, compact urbanization with cropland protection in southeastern areas, and coastal-riparian wetland restoration, underpinned by carbon compensation mechanisms to balance development with ecological conservation.

• openalex https://doi.org/10.1038/s41598-026-60527-5first seen 2026-07-10 05:29:52