利用數據的模擬和共享的社會經濟途徑繪製21世紀的全球城市土地圖
市區是人類與環境系統相互作用的主要紐帶。在哪裡以及如何利用新的城鎮土地被建成因此從社會，人口和經濟動態，和變換跨越空間和時間尺度的環境的許多方面，包括淡水質量和可用性（通過水文循環），極端降水和沿海洪水（通過大氣動力學），生物多樣性和棲息地喪失（通過生態過程）以及全球變暖（通過能源使用和碳排放）。同時，隨著全球人口已經55％的城市，變得更加都市化隨著時間的推移，全球城市正在推動經濟價值創造和創收，在許多關鍵的社會問題中發揮著至關重要的作用。城市土地的空間分佈還影響著環境壓力的社會影響，例如人類受到的空氣污染，熱浪和媒介傳播疾病的暴露以及對健康的影響。
為了更好地理解城市化的未來，並告知新城市的發展，許多人認為有必要全局，長期的，潛在的城市用地擴展的空間預測。作為一種全球趨勢，城市化與諸如經濟全球化和氣候變化之類的許多大規模力量相互作用，以影響整個規模的人與地球系統的動態。作為最不可逆轉的土地覆蓋/土地利用變化之一，市區一旦建成，通常會長期保留，而不會恢復為未開發的土地，並對其居民和相連的環境造成持久影響。除了合計的總量外，空間格局還決定了城市土地斑塊如何與更廣泛的環境相互作用。
然而，現有的空間城市土地突起通常限於短期期貨和/或小的地理區域。其結果是，整合的長期趨勢和較大規模的模式常常假定靜態空間城市土地分佈隨著時間的推移或依賴於城市土地的簡單代理的社會環境研究，而不考慮城市化過程中有影響的時空變化。由於缺乏全球空間時間序列的城市土地監測數據，阻礙了在大規模空間城市土地模型中捕獲此類變化的努力。因此開展了有關全球趨勢的城市土地變化研究，以研究現有城市或城市地區的樣本。在過去的幾十年中，這類地方規模的城市研究及其薈萃分析已經產生了重要的新知識，但由於其數據基礎的範圍有限，因此即使不是不可能，也很難將研究結果整合到大型的規模預測模型，在用於大規模，長期研究的當代城市化的定性理解與定量模型之間造成了差距。
全球模型的一個相關分支集中在國家總量上，而忽略了地方以下的空間變異性。使用多元回歸模型研究了不同的驅動因素如何影響全國城市土地總量，但沒有考慮到城市化成熟度隨時間的變化，也沒有考慮各國之間不同的城市化方式。使用22年的國家數據為每個國家設定經典的S型模型參數，假設S形曲線將隱式捕獲該國家的不同城市化階段。該模型可能無法以預期的方式響應驅動因素，因為該模型在全球範圍內產生了大量的城市擴張，旨在代表各個部門（包括可持續土地利用）的可持續發展趨勢。這一結果證實已知的概念，即經典車型可能需要顯著的結構性變化，以正確捕獲當代城市化的關鍵變化。
隨著最新數據的發展，可以直接納入建立基於經驗的城市土地變化模型的方式量化了城市化的時空變化。發現的一些趨勢更新了普遍持有的信念。建模方面的進步使我們第一次能夠產生潛在的全球空間城市土地格局的長期前景，這些經驗根據經驗被校準為歷史觀測數據中顯而易見的普遍趨勢。了解全球土地變化提供了前所未有的時空，空間和情景維度的新能力。更重要的是，它為更好地綜合研究與城市化有關的社會與環境互動鋪平了道路。
撰寫人：王任權
原始論文
Mapping global urban land for the 21st century with data-driven simulations and Shared Socioeconomic Pathways
Jing Gao & Brian C.O’Neill, Nature Communications 11, 08 May 2020
https://www.nature.com/articles/s41467-020-15788-7
為了更好地理解城市化的未來，並告知新城市的發展，許多人認為有必要全局，長期的，潛在的城市用地擴展的空間預測。作為一種全球趨勢，城市化與諸如經濟全球化和氣候變化之類的許多大規模力量相互作用，以影響整個規模的人與地球系統的動態。作為最不可逆轉的土地覆蓋/土地利用變化之一，市區一旦建成，通常會長期保留，而不會恢復為未開發的土地，並對其居民和相連的環境造成持久影響。除了合計的總量外，空間格局還決定了城市土地斑塊如何與更廣泛的環境相互作用。
然而，現有的空間城市土地突起通常限於短期期貨和/或小的地理區域。其結果是，整合的長期趨勢和較大規模的模式常常假定靜態空間城市土地分佈隨著時間的推移或依賴於城市土地的簡單代理的社會環境研究，而不考慮城市化過程中有影響的時空變化。由於缺乏全球空間時間序列的城市土地監測數據，阻礙了在大規模空間城市土地模型中捕獲此類變化的努力。因此開展了有關全球趨勢的城市土地變化研究，以研究現有城市或城市地區的樣本。在過去的幾十年中，這類地方規模的城市研究及其薈萃分析已經產生了重要的新知識，但由於其數據基礎的範圍有限，因此即使不是不可能，也很難將研究結果整合到大型的規模預測模型，在用於大規模，長期研究的當代城市化的定性理解與定量模型之間造成了差距。
全球模型的一個相關分支集中在國家總量上，而忽略了地方以下的空間變異性。使用多元回歸模型研究了不同的驅動因素如何影響全國城市土地總量，但沒有考慮到城市化成熟度隨時間的變化，也沒有考慮各國之間不同的城市化方式。使用22年的國家數據為每個國家設定經典的S型模型參數，假設S形曲線將隱式捕獲該國家的不同城市化階段。該模型可能無法以預期的方式響應驅動因素，因為該模型在全球範圍內產生了大量的城市擴張，旨在代表各個部門（包括可持續土地利用）的可持續發展趨勢。這一結果證實已知的概念，即經典車型可能需要顯著的結構性變化，以正確捕獲當代城市化的關鍵變化。
隨著最新數據的發展，可以直接納入建立基於經驗的城市土地變化模型的方式量化了城市化的時空變化。發現的一些趨勢更新了普遍持有的信念。建模方面的進步使我們第一次能夠產生潛在的全球空間城市土地格局的長期前景，這些經驗根據經驗被校準為歷史觀測數據中顯而易見的普遍趨勢。了解全球土地變化提供了前所未有的時空，空間和情景維度的新能力。更重要的是，它為更好地綜合研究與城市化有關的社會與環境互動鋪平了道路。
撰寫人：王任權
原始論文
Mapping global urban land for the 21st century with data-driven simulations and Shared Socioeconomic Pathways
Jing Gao & Brian C.O’Neill, Nature Communications 11, 08 May 2020
https://www.nature.com/articles/s41467-020-15788-7
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