都市・農村空間パターン、景観構成、炭素排出性能：中国河南省の郡レベル分析

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

🔬研究者:Offers a methodology combining carbon performance measurement with landscape metrics, applicable to other regions.

🏢実務担当者:Provides insights for urban planners and local governments on optimizing land use for carbon reduction.

🏛政策担当者:Highlights the importance of spatial configuration in achieving carbon targets, informing regional low-carbon policies.

世界的な気候変動と炭素排出削減への圧力の高まりを背景に、県は都市と農村の空間開発および炭素ガバナンスにおける重要な単位となっている。しかし、その炭素排出性能（CEP）と根底にある空間メカニズムは十分に理解されていない。本研究は、河南省の157県を対象とし、2013年、2018年、2023年の3つの時点を選択する。本研究はCEPを測定し、その時空間的差異化特性を分析する。第一に、炭素排出は経済生産過程で生じる非望ましい産出であることを考慮し、本研究は非望ましい産出スラックベース測度（UN_SBM）モデルと非望ましい産出を伴う超効率スラックベース測度モデル（Un_Super_SBM）を用いて県レベルの炭素排出性能を評価する。第二に、拡大、複雑性、コンパクト性を含むランドスケープパターン指標を選択し、回帰モデルを構築して異なる要因が炭素排出性能に与える影響を探る。結果は以下のことを示す：（1）河南省の県全体のCEPは2013年から2023年にかけて改善したが、有意な空間的差異があった。（2）「総ランドスケープ面積」（TA）と「面積加重平均形状指数」（AWMSI）はどちらもCEPに有意な正の影響を与えたが、「分割指数」（SPLIT）はCEPを抑制した。（3）植生被覆と交通条件の影響は様々であり、異なる県間の発展段階と空間的機能定位の不均一性を反映していた。本研究は、県レベルでの都市と農村の空間形態と炭素排出性能との関係を明らかにし、建設用地の空間構造の最適化、CEPの向上、地域の低炭素発展の促進のための実証的証拠を提供する。

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。

Against the backdrop of global climate change and increasing pressure to mitigate carbon emissions, counties serve as critical units for urban–rural spatial development and carbon governance. However, their carbon emission performance (CEP) and underlying spatial mechanisms remain insufficiently understood. This study focuses on 157 counties in Henan Province, selecting three time points: 2013, 2018, and 2023. The study measures the CEP and analyzes its spatiotemporal differentiation characteristics. First, considering that carbon emissions are undesirable outputs generated during the economic production process, this study employs the undesirable output slack-based measure (UN_SBM) model and the super-efficiency slack-based measure model with undesirable outputs (Un_Super_SBM) to evaluate county-level carbon emission performance. Second, landscape pattern indicators, including expansion, complexity, and compactness, are selected, and regression models are constructed to explore the influence of different factors on carbon emission performance. The results show the following: (1) The overall CEP of counties in Henan Province improved from 2013 to 2023, but there were significant spatial differences. (2) Both “Total landscape area” (TA) and “Area-weighted mean shape index” (AWMSI) had significant positive impacts on CEP, whereas the “Splitting index” (SPLIT) inhibited CEP. (3) The effects of vegetation cover and transportation conditions varied, reflecting the heterogeneity of development stages and spatial functional positioning across different counties. This study reveals the relationship between urban–rural spatial form and carbon emission performance at the county level, providing empirical evidence for optimizing construction land spatial structure, enhancing CEP, and promoting regional low-carbon development.

• openalex https://doi.org/10.3390/land15061021first seen 2026-07-05 05:08:14