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Patrones Espacio-Temporales a Nivel de Pueblo y Principales Impulsores de la Vulnerabilidad Socio-Ecológica en una Ciudad Minera Agotada de Recursos: Un Estudio de Caso de Xintai, China

Autores: Chen, Yi; Li, Yuan; Liu, Tao; Lei, Yong; Meng, Yao

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Evaluación
Vulnerabilidad socioecológica
Ciudad de Xintai
Geodetector
Análisis de autocorrelación espacial
Promediado ponderado ordenado

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La evaluación de la vulnerabilidad socio-ecológica es crucial para la gestión sostenible en las ciudades mineras. Este estudio seleccionó la ciudad de Xintai, China, como caso y construyó un marco integral de evaluación de vulnerabilidad basado en datos de múltiples fuentes de 2010 a 2020. Al integrar el Geodetector, el análisis de autocorrelación espacial y el promedio ponderado ordenado (OWA), exploramos sistemáticamente los patrones espacio-temporales y los mecanismos impulsores de la vulnerabilidad socio-ecológica. El índice de Theil a nivel de aldea reveló una heterogeneidad espacial más fina que los análisis a gran escala. Los resultados muestran lo siguiente: (1) La vulnerabilidad socio-ecológica en la ciudad de Xintai es generalmente moderada, con áreas de alta vulnerabilidad concentradas en el centro urbano y en las antiguas zonas de minería de carbón. En la última década, los niveles de alta vulnerabilidad en estas áreas han mejorado, mientras que la franja urbano-rural ha experimentado un aumento significativo en la vulnerabilidad, impulsado principalmente por la transferencia industrial y la asignación desigual de recursos. (2) El análisis de Geodetector indicó un cambio en los impulsores dominantes de factores naturales a socioeconómicos, con la densidad de población y la proporción de tierras de construcción superando las condiciones naturales como la precipitación anual promedio para 2020. Además, la proporción de tierras mineras, el cambio en el uso del suelo y la distribución espacial de los servicios sociales jugaron roles clave en la configuración de los patrones de vulnerabilidad, mientras que los factores ecológicos y de servicios públicos mostraron un poder explicativo más débil. (3) La simulación de escenarios basada en OWA demostró que un camino de prioridad económica conduce a la expansión hacia afuera de las áreas vulnerables en regiones montañosas, mientras que un enfoque de prioridad ecológica promueve la contracción espacial y la optimización de las zonas de vulnerabilidad. Estos hallazgos proporcionan orientación científica para identificar áreas clave vulnerables y formular estrategias de gestión diferenciadas, ofreciendo un valor de referencia para el desarrollo sostenible de las ciudades mineras agotadas de recursos.

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