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Spatiotemporal Dynamics and Multi-Scenario Simulations of Land-Use Carbon Emissions and Carbon Storage in Xinjiang Under SSP-RCP Scenarios Using the SD-PLUS-InVEST Model

SD-PLUS-InVESTモデルを用いたSSP-RCPシナリオ下での新疆の土地利用炭素排出と炭素貯留の時空間動態とマルチシナリオシミュレーション (AI 翻訳)

Jianqiang Li, Feiyun Zhang, Ao Ma, Jingjing Ma, Daqiang Li, Qian Li

Land📚 査読済 / ジャーナル2026-04-29#炭素会計Origin: CN
DOI: 10.3390/land15050756
原典: https://doi.org/10.3390/land15050756

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、新疆の土地利用変化に伴う炭素排出・貯留の時空間動態を、SD-PLUS-InVEST統合モデルを用いて評価。2000～2020年の歴史的傾向を分析し、2021～2060年を複数のSSP-RCPシナリオで予測。炭素排出はSSP1-2.6とSSP2-4.5で2030年頃ピークを迎え、その後減少する一方、SSP5-8.5では増加継続。炭素貯留は全シナリオで増加。新疆は一貫して炭素貢献域であるが、エネルギー関連土地利用の拡大や森林減少によりその機能が弱まる可能性がある。

English

This study evaluates spatiotemporal dynamics of land-use carbon emissions and storage in Xinjiang using an integrated SD-PLUS-InVEST model. Historical trends (2000-2020) are analyzed, and future scenarios (2021-2060) under multiple SSP-RCP pathways are simulated. Carbon emissions peak around 2030 under SSP1-2.6 and SSP2-4.5 but continue increasing under SSP5-8.5. Carbon storage increases under all scenarios. Xinjiang remains a carbon contributing area, but its role may weaken due to energy-related land expansion and forest loss.

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

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本においても、地域レベルの炭素収支評価は重要であり、本モデル手法は都道府県単位の土地利用変化を考慮したカーボンバジェット策定に応用可能。特に、SSBJや有報での土地関連排出開示が進む中、本分析は地域特性を踏まえた炭素管理の枠組み構築に示唆を与える。

In the global GX context

This paper contributes to global land-use carbon accounting by demonstrating an integrated modeling approach that links socio-economic scenarios with spatially explicit carbon dynamics. The findings inform national carbon neutrality strategies and highlight the trade-offs between land development and carbon sequestration, relevant for ISSB and TNFD frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:The integrated SD-PLUS-InVEST framework offers a replicable method for assessing land-use carbon dynamics under different climate and policy scenarios.

🏢実務担当者:Land-use planners and carbon project developers can use the scenario analysis to identify optimal land management strategies for carbon mitigation.

🏛政策担当者:Policymakers can leverage the scenario results to design spatially differentiated land-use policies that balance economic development and carbon goals.

📄 抄録（日本語訳）

土地利用動態と炭素収支が社会経済発展および将来の気候変動にどのように応答するかを理解することは不可欠である。それは、環境的に脆弱な地域における生態管理戦略の改善と、中国のダブルカーボン目標の達成を支援する。本研究は、(i) 2000年から2020年までの新疆における歴史的な土地利用の変遷を分析し、複数のSSP-RCPシナリオの下で2021年から2060年までの将来動態をシミュレーションすること、(ii) 結合したSD-PLUS-InVESTモデルを用いて土地利用の炭素排出量と炭素貯蔵量を定量化すること、(iii) 炭素排出量と貯蔵量の比（CESR）を通じて炭素収支を評価することを目的とする。本研究は、社会経済統計、IPCC気候データ、土地利用データセットを統合することにより、システムダイナミクス（SD）モデル、パッチ生成土地利用シミュレーション（PLUS）モデル、InVESTモデルを結合した。統合モデルは、2000年から2060年までの新疆における土地利用の変遷をシミュレーションし、土地利用の炭素排出量、炭素貯蔵量、CESRの時空間的変動を定量化するために使用された。結果は、炭素排出量が2000年から2020年まで継続的に増加したことを示した。炭素排出量は2020年から2060年にかけて逆U字型のパターンを示し、SSP1–2.6およびSSP2–4.5シナリオでは約2030年にピークに達した一方、SSP585では2020年から2060年まで増加し続けた。炭素貯蔵量は2000年から2020年にかけて「初期増加後の減少」を示したが、すべてのシナリオで2020年から2060年にかけて一貫して増加した。新疆は炭素貢献地域であり、2000年から2060年までCESRは1未満であった。CESRは、SSP126およびSSP245では2020年から2060年にかけて最初に増加しその後減少した一方、SSP585では有意に増加した。新疆における炭素貢献能力はSSP585の下で減少した。これらの知見は、新疆が炭素貢献地域であるが、その貢献機能はエネルギー関連の土地利用の拡大と森林面積の減少によって弱められる可能性があることを示した。したがって、空間的に差別化された土地管理を強化し、エネルギー構造の低炭素転換を促進し、地域の炭素吸収源能力を向上させるための生態回復努力を強化することにより、国家炭素収支枠組みにおける新疆の役割を維持することが必要である。

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。

📄 Abstract（原文）

Understanding how land-use dynamics and carbon balance respond to socio-economic development and future climate change is essential. It supports the refinement of ecological management strategies in environmentally fragile regions and the achievement of China’s dual-carbon goals. This study aims to (i) analyze historical land-use evolution in Xinjiang from 2000 to 2020 and simulate its future dynamics from 2021 to 2060 under multiple SSP-RCP scenarios; (ii) quantify land-use carbon emissions and carbon storage using the coupled SD-PLUS-InVEST model; and (iii) evaluate the carbon balance through the carbon emission to storage ratio (CESR). This study coupled the system dynamics (SD) model, Patch-generating Land Use Simulation (PLUS) model, and InVEST model by integrating socio-economic statistics, IPCC climate data, and land-use datasets. The integrated model was used to simulate land-use evolution in Xinjiang from 2000 to 2060 and to quantify the spatiotemporal variation in land-use carbon emissions, carbon storage, and the CESR. Results indicated that carbon emission increased continuously from 2000 to 2020. Carbon emission showed an inverted U-shaped pattern from 2020 to 2060, with the peak occurring in approximately 2030 under the SSP1–2.6 and SSP2–4.5 scenarios, while it continued to rise from 2020 to 2060 under SSP585. Carbon storage exhibited an “initial increase followed by decline” from 2000 to 2020 but increased consistently from 2020 to 2060 under all scenarios. Xinjiang is a carbon-contributing area with the CESR less than 1 from 2000 to 2060. The CESR increased first and then decreased from 2020 to 2060 under SSP126 and SSP245, while it increased significantly under SSP585. The carbon contribution capacity in Xinjiang decreased under SSP585. These findings indicated that Xinjiang is a carbon contribution area, but its contribution function may be weakened by the expansion of energy-related land use and reduction in forest areas. Hence, it is necessity to uphold Xinjiang’s role within the national carbon balance framework by enhancing spatially differentiated land management, promoting the low-carbon transformation of the energy structure, and strengthening ecological restoration efforts to improve regional carbon sink capacity.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。