Carbon Storage Response to Land Use Change and SSP-RCP Scenario Simulation: A Case Study of Coastal Area in China

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

🔬研究者:Provides a robust framework for integrating land-use and carbon storage modeling with scenario analysis, useful for climate impact studies.

🏢実務担当者:Offers insights on how land-use decisions affect carbon storage, relevant for corporate natural capital accounting and offset strategies.

🏛政策担当者:Highlights the importance of sustainable land-use pathways (SSP1-2.6) for maintaining carbon storage, informing spatial planning policies.

土地利用/土地被覆（LULC）は、陸域生態系の炭素貯蔵に影響を与え、地球温暖化を悪化させる中核的な駆動要因の一つである。陸海相互作用が最も激しい地域として、中国の沿岸域は急速な都市化過程において drastic な LULC 転換と炭素貯蔵の変動を経験してきた。本研究は、InVEST モデルに基づき、2000年から2024年までの中国沿岸域における LULC と炭素貯蔵（CS）の時空間動態を分析し、結合モデル相互比較プロジェクト第6フェーズ（CMIP6）の SSP-RCP シナリオを統合した2050年のマルチシナリオ炭素貯蔵軌跡をシミュレーションした。さらに、XGBoost-SHAP と一般化加法モデル（GAMs）を導入し、CS 進化の駆動メカニズムにおける非線形特性と時間的不均質性を深く分析した。結果は以下のことを示す：（1）研究期間中、沿岸域の LULC 構造は農地と森林が一貫して85%以上を占めて支配的であったが、建設用地の継続的拡大が生態空間を深刻に圧迫する競合的パターンを示した。（2）地域全体の CS は全体的に段階的な減少傾向を示し、高炭素吸収源地域の断片化が増大した。特筆すべきは、中核的な炭素プールとして、森林面積の減少が地域の正味炭素損失を引き起こす支配的要因であったことである。（3）CS は SSP1-2.6 のもとで比較的安定しており、これは低温室効果ガス排出の持続可能な発展経路を表す。対照的に、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5 は2050年までにより顕著な炭素貯蔵の減少を示し、SSP1-2.6 が中国沿岸域の長期的な炭素貯蔵安定性を維持するための最も有利な経路であることを示している。（4）CS の駆動メカニズムは、自然生態学的ベースラインが支配的であった状態から人間活動が支配的となる状態への profound な転換を経験した。土地利用強度（LUI）がモデルにおける最強の予測因子として浮上し、人間活動の非線形的影響は時間とともにますます複雑になっている。本研究は、高強度の人間による撹乱が沿岸炭素循環に及ぼす複雑な影響を浮き彫りにし、「ダブルカーボン」目標に向けた差別化された炭素管理戦略と適応型空間土地利用計画を策定するための科学的根拠を提供する。

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。

Land use/land cover (LULC) is one of the core driving factors affecting terrestrial ecosystem carbon storage and exacerbating global warming. As an area with the most intense land–sea interactions, China’s coastal zone has experienced drastic LULC transition and carbon storage fluctuations during the rapid urbanization process. Based on the InVEST model, this study analyzes the spatiotemporal dynamics of LULC and carbon storage (CS) in China’s coastal regions from 2000 to 2024, and simulated multi-scenario carbon storage trajectories for 2050 integrating the SSP-RCP scenarios of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6). Furthermore, the XGBoost-SHAP and generalized additive models (GAMs) were introduced to deeply analyze the nonlinear characteristics and temporal heterogeneity of the driving mechanisms of CS evolution. The results show the following: (1) During the study period, the LULC structure of the coastal region was dominated by cropland and forestland consistently accounting for over 85%, but exhibited a competitive pattern characterized by the continuous expansion of built-up land severely squeezing ecological spaces. (2) The total regional CS showed an overall phased downward trend, accompanied by increasing fragmentation of high carbon sink areas. Notably, as the core carbon pool, the reduction in forest area was the dominant factor causing regional net carbon losses. (3) CS remained relatively stable under SSP1-2.6, representing a sustainable development pathway with low greenhouse gas emissions. In contrast, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5 exhibited more pronounced declines in carbon storage by 2050, indicating that SSP1-2.6 is the most favorable pathway for maintaining long-term carbon storage stability in China’s coastal regions. (4) The driving mechanism of CS has undergone a profound shift from being dominated by natural ecological baselines to human activities. Land use intensity (LUI) has emerged as the strongest predictor in the model, and the nonlinear impacts of human activities have grown increasingly complex over time. This study highlights the complex impacts of high-intensity human disturbances on the coastal carbon cycle, providing a scientific basis for formulating differentiated carbon management strategies and adaptive spatial land-use planning oriented toward the “Dual Carbon” goals.

• openalex https://doi.org/10.3390/land15071137first seen 2026-06-27 05:04:46