Evaluación de las interacciones de acoplamiento en un espacio operativo seguro y justo para la sostenibilidad regional

Nature Communications volumen 14, Número de artículo: 1369 (2023) Citar este artículo

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Las actividades humanas afectan al Sistema Tierra con una magnitud sin precedentes, provocando una degradación irreversible indeseable. Los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas proporcionan un plan de acción global integrado para el desarrollo sostenible. Sin embargo, sigue siendo un gran desafío desarrollar estrategias viables para lograr la sostenibilidad regional dentro de las limitaciones socioambientales. Aquí propusimos un marco, integrando el espacio operativo justo y seguro (SJOS) con los ODS, para evaluar la sostenibilidad regional y las interacciones entre el desempeño ambiental y el bienestar humano a través de las escalas. A pesar de que China no ha logrado plenamente el desarrollo sostenible entre 2000 y 2018, la mayoría de las provincias han mostrado mejoras significativas. Nuestros análisis delinearon además cuatro patrones de desarrollo (es decir, acoplado y desarrollado, acoplado y subdesarrollado, desacoplado y subdesarrollado, y acoplado y subdesarrollado), y desarrolló estrategias específicas y vías para que cada patrón haga la transición hacia la sostenibilidad. Nuestro marco operacionalizable es ampliamente aplicable a otras regiones o naciones para actualizar el desarrollo sostenible.

Desde la revolución industrial, el Sistema Tierra ha entrado en el Antropoceno, donde las actividades humanas han sido el impulsor predominante de los cambios ambientales globales1. En consecuencia, hay señales inminentes de que se están acercando o incluso transgrediendo varios umbrales críticos en el uso de recursos, las emisiones y la degradación ambiental (p. ej., integridad de la biosfera, cambio climático, cambio del sistema terrestre y flujos biogeoquímicos)2,3,4. De hecho, evidencia sustancial ha demostrado que el Sistema de la Tierra se está moviendo hacia una trayectoria insostenible o hacia un estado indeseable para que la humanidad opere de manera segura5. Por lo tanto, la búsqueda de una transición hacia la sostenibilidad se necesita con urgencia, pero sigue siendo un desafío fundamental en el Antropoceno.

Los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) brindan una solución más integrada e inclusiva para el desarrollo sostenible, presentando un cambio de paradigma de una agenda conceptual a estándares medibles y transformaciones operacionalizables6,7. Sin embargo, la evaluación de la sostenibilidad y el seguimiento de políticas y el monitoreo del progreso hacia los ODS siguen siendo un desafío con una implementación a menudo fragmentada, aislada e inconsistente. En algunas situaciones peores, incluso si se logran los ODS, el medio ambiente puede degradarse aún más8. Por lo tanto, existe una necesidad apremiante de comprender cómo cuantificar y evaluar el progreso hacia el logro de los ODS para informar políticas viables y estrategias de desarrollo sostenible.

Esto subraya la necesidad científica y práctica de desarrollar un marco de evaluación sólido, preciso y completo para guiar el desarrollo sostenible9,10,11. El marco debe identificar las brechas de sostenibilidad entre el desempeño real del sistema socioecológico objetivo y los estándares de sostenibilidad correspondientes12. Los estándares pueden establecerse mediante objetivos de políticas o derivarse de umbrales de capacidad identificados, incluidos los límites ambientales y los umbrales sociales13. Con ese fin, se ha desarrollado un conjunto de conceptos de estándares de sostenibilidad, como límites al crecimiento14, estándares mínimos seguros15,16, principio de precaución17 y ventanas tolerables18. El marco de límites planetarios (PB)19,20 es un concepto emergente que se basa en los estándares de sostenibilidad anteriores y los enriquece. Un avance clave es que el marco del PP se centra en los procesos biofísicos del Sistema Tierra que determinan la capacidad de autorregulación del planeta19. El marco del PB19,20 propone límites cuantitativos para la apropiación antropogénica de la capacidad de provisión de la Tierra y delimita un espacio operativo seguro para la humanidad. Más allá de tales límites de PB, los cambios ambientales abruptos o irreversibles serían perjudiciales o incluso catastróficos para la sociedad humana. Para tener en cuenta las dimensiones socioeconómicas, se ha desarrollado el marco21 de espacio operativo seguro y justo (SJOS, por sus siglas en inglés) que integra aún más el PB (es decir, los límites biofísicos)19 con los fundamentos sociales (es decir, las necesidades humanas básicas)22 para evaluar los estándares de sostenibilidad de sistemas socio-ecológicos23.

A pesar de los avances recientes del marco SJOS en la evaluación de la sostenibilidad, existen varias brechas importantes. (1) Reducción de escala transferible. El desarrollo sostenible generalmente lo implementan los gobiernos, las empresas, las comunidades y los actores clave que operan en las escalas nacionales, subnacionales, regionales y locales respectivas24. Por lo tanto, las evaluaciones orientadas a políticas deben reducir la escala del marco para que sea capaz de abordar los problemas de sostenibilidad que se extienden a través de escalas (desde local a regional, nacional y planetaria) y contextos socioecológicos25. Gran parte del trabajo previo ha intentado traducir el marco SJOS a escalas nacionales o regionales utilizando diferentes enfoques26,27,28. Sin embargo, la implementación conjunta de las huellas ambientales y el PB de SJOS en el marco de los límites de la huella9 para evaluar la sostenibilidad ambiental sigue siendo escasa. Sin embargo, dicho enfoque proporciona un camino escalable, replicable y transferible para cuantificar la sostenibilidad ambiental de SJOS que puede servir como punto de referencia para evaluar el progreso29,30,31. (2) Dinámica espacio-temporal. Al evaluar la sostenibilidad en relación con SJOS, la mayoría de los estudios anteriores son estáticos (evaluación para un período de tiempo determinado) o se centran en los cambios temporales en los resúmenes de toda la región. Pocas investigaciones han abordado explícitamente la heterogeneidad espacial y la dinámica temporal en el desempeño ambiental y el bienestar humano32. Sin embargo, dicha información puede ser crucial para identificar puntos críticos para acciones políticas específicas, para comprender los impulsores que conducen a variaciones espaciales en el desarrollo sostenible y para rastrear el progreso hacia el logro de los ODS. (3) Interacciones de los ODS. Cada vez se revela más que existen interacciones complejas (es decir, compensaciones, sinergias) entre diferentes ODS33,34. Por lo tanto, es fundamental considerar tanto los procesos biofísicos como el bienestar social, así como sus interacciones al evaluar la sostenibilidad basada en SJOS, que hasta el momento sigue siendo menos abordado.

Por lo tanto, para dar cuenta de la dinámica espacio-temporal y las interacciones complejas entre el desempeño ambiental y los objetivos de bienestar humano en la evaluación de la sostenibilidad, introdujimos un innovador 'grado de coordinación de acoplamiento' (CCD) en el marco analítico SJOS, un concepto originalmente derivado de Física35. El "acoplamiento" se refiere al fenómeno de que dos o más sistemas interactúan estrechamente entre sí de varias maneras. La "coordinación" refleja el grado de coherencia entre los subsistemas, así como la medida en que el sistema tiende a moverse hacia el orden deseado. Por lo tanto, CCD es una medida de las sinergias entre los subsistemas que interactúan, lo que determina la trayectoria del sistema socioecológico integrado desde el desorden hasta el orden36. Por ejemplo, un CCD de 1 refleja el desarrollo de una coherencia perfecta, por lo que todos los subsistemas son sinérgicos. Este concepto ha sido ampliamente adoptado para medir las interacciones entre dos o más (sub)sistemas, especialmente en relación con los conflictos entre el medio ambiente y las dimensiones económicas, como entre urbanización y eco-ambiente37, desarrollo económico y medio ambiente ecológico36, servicios ecosistémicos y desarrollo urbano38 ,39. También se puede utilizar para evaluar y comparar los resultados emergentes o a nivel de sistema de las intervenciones de política (como inversiones públicas y regulaciones).

En esta investigación, para demostrar la aplicación de CCD en el marco SJOS para la evaluación de la sostenibilidad, nos centramos en el estudio de caso procesable de China, el país más poblado del mundo y el mayor exportador, así como el actor clave en la sostenibilidad global. China proporciona una base de recursos y produce bienes para otros países40 y soporta los impactos ambientales inducidos por el consumo en otras partes del mundo29. Además, muchos desarrollos socioeconómicos anteriores se han producido a expensas de la degradación del medio ambiente, lo que plantea serios conflictos entre el desarrollo económico y la administración del ecosistema. La explotación humana de los recursos, las reformas socioeconómicas, el rápido crecimiento demográfico, la industrialización y la urbanización también han acelerado este conflicto de larga duración41. Por lo tanto, China enfrenta desafíos significativos y urgentes para garantizar suficientes recursos disponibles que se utilicen para satisfacer las necesidades de todos. Es decir, la nación debe enfatizar el uso sostenible de los recursos regionales para el bienestar humano. China también adopta una heterogeneidad espacial sustancial en recursos naturales, patrimonio cultural, integridad ambiental y desigualdad social, y pasa por más de 30 años (desde 1986) de prácticas de desarrollo sostenible a largo plazo, lo que presenta un caso ideal para probar nuestro marco de evaluación sostenible propuesto.

Los tres objetivos principales de este trabajo son los siguientes: (1) evaluar el estado del desarrollo sostenible en el contexto de los ODS midiendo el desempeño relativo a un SJOS definido; (2) implementar el CCD en SJOS para identificar patrones de desarrollo utilizando la evaluación de la sostenibilidad (es decir, del objetivo 1) que considera las interacciones entre humanos y medio ambiente en múltiples escalas de una manera espacialmente explícita; y (3) presentar estrategias específicas sobre patrones de desarrollo como su progreso hacia la sostenibilidad regional.

En los sistemas socioecológicos, las interacciones entre los sistemas humanos y biofísicos son bidireccionales y determinan la dinámica del sistema general. Por un lado, un ecosistema saludable es fundamental para apoyar el desarrollo sostenible de la humanidad, que proporciona materiales y servicios básicos para la supervivencia humana y el desarrollo económico42. Por otro lado, el desarrollo humano puede brindar garantía de capital, infraestructura y soporte tecnológico para conservar el medio ambiente. Sin embargo, el consumo intensivo de recursos, el cambio de uso de la tierra y la contaminación pueden tener efectos negativos en el medio ambiente43.

Por lo tanto, la base conceptual de esta investigación integra los marcos SJOS y SDG para investigar la sostenibilidad regional en sistemas socioecológicos que consideran explícitamente las interacciones entre los sistemas humanos y biofísicos utilizando el modelo CCD (Fig. 1). Para lograr el desarrollo sustentable, la sociedad humana debe operar dentro del SJOS: el rango de sustentabilidad entre los límites ambientales establecidos por los PB y las huellas ambientales, y los fundamentos sociales definidos como estándares mínimos o umbrales sociales específicos de resultados humanos, mientras que el desempeño ambiental y el bienestar humano están actuando en un patrón de desarrollo sinérgico.

El marco integra el espacio operativo seguro y justo y los marcos de límites de huella para medir la sostenibilidad relacionada con los ODS correspondientes dentro de un sistema socioecológico acoplado. Los indicadores de bienestar humano (fundamentos sociales dentro del sistema humano) corresponden a los ODS, mientras que los procesos para lograr estos objetivos deben estar restringidos por los límites ambientales (sistema biofísico), es decir, los límites ambientales cuantificados por los límites planetarios reducidos. Estos dos subsistemas no están aislados, pero existen interacciones complejas entre ellos.

Específicamente, nuestro marco conceptual analizó las relaciones de acoplamiento entre el desempeño ambiental y el bienestar humano y los patrones de desarrollo de los sistemas socioecológicos en formas que pueden aplicarse explícitamente para informar la gestión sostenible. Según nuestra conceptualización, los patrones de desarrollo se dividen en dos dimensiones: el nivel de acoplamiento y el nivel de desarrollo (Fig. 2). El nivel de acoplamiento se cuantifica por la magnitud de CCD, mientras que el nivel de desarrollo se cuantifica por las tendencias cambiantes de CCD. A lo largo del nivel de acoplamiento (eje y), las regiones o sistemas se pueden categorizar como acoplados o desacoplados. Los altos niveles de acoplamiento indican sinergias (acoplamiento), mientras que los valores bajos indican compensaciones (desacoplamiento) entre el logro del desempeño ambiental y los objetivos de bienestar humano. A lo largo del nivel de desarrollo (eje x), las regiones o sistemas pueden clasificarse como desarrollados o subdesarrollados. Las regiones desarrolladas tienden a tener un nivel creciente de acoplamiento (más acopladas), mientras que las regiones subdesarrolladas muestran una tendencia hacia una dirección más desacoplada (más desacopladas). Por lo tanto, estas dos dimensiones delimitan cuatro cuadrantes de patrones de desarrollo que pueden utilizarse para generar las correspondientes estrategias de gestión sostenible. El cuadrante I, como patrón de desarrollo relativamente ideal, se desempeña bien tanto en las dimensiones de acoplamiento como de desarrollo. Tal patrón de desarrollo en el Cuadrante I indica que el requisito previo para el desarrollo sostenible requiere sinergias entre los aspectos ambientales y socioeconómicos. El cuadrante II es para un patrón acoplado y subdesarrollado, con el nivel de acoplamiento por encima del punto de división y el nivel de desarrollo por debajo del punto de división. Mientras que el Cuadrante III representa un patrón desacoplado y subdesarrollado, cuyos niveles de acoplamiento y desarrollo están ambos por debajo de los puntos divisorios. Cuando los niveles de acoplamiento de determinadas regiones se clasifican en el Cuadrante III, indica que las políticas de gestión no pueden cumplir con los requisitos del desarrollo sostenible44. En el Cuadrante IV, las regiones internas están desacopladas pero bien desarrolladas.

Cuatro patrones de desarrollo se dividen en dos dimensiones: nivel de desarrollo (eje x) y nivel de acoplamiento (eje y). El nivel de acoplamiento clasifica las regiones según la magnitud del grado de coordinación del acoplamiento entre el bienestar humano y el desempeño ambiental, mientras que el nivel de desarrollo refleja las tendencias cambiantes en el grado de coordinación del acoplamiento a lo largo del tiempo. Las regiones ubicadas en los cuadrantes alejados de la línea horizontal media están más acopladas. Las regiones en los cuadrantes lejos de la línea vertical media están más desarrolladas.

Para implementar nuestro marco conceptual, definimos el SJOS que se encuentra entre los límites ambientales y los fundamentos sociales en el contexto de los ODS. Investigar el estado de un sistema o región focal en relación con el SJOS definido nos ayuda a: (1) confirmar si es posible operar por debajo de la capacidad de carga de la Tierra sin comprometer el bienestar social esencial; (2) cuantificar el grado de coordinación del acoplamiento entre el desempeño ambiental y socioeconómico (es decir, el nivel de acoplamiento) y sus cambios (es decir, el nivel de desarrollo); y (3) desarrollar posibles políticas y estrategias y establecer expectativas realistas sobre cómo satisfacer mejor las necesidades humanas básicas de manera sostenible.

Esta sección presenta los resultados de estos tres análisis interrelacionados mencionados anteriormente (es decir, evaluación de la sostenibilidad, interacción de acoplamiento y desarrollo de políticas y estrategias), con sus implicaciones y conclusiones asociadas discutidas en las secciones subsiguientes.

Recopilamos datos históricos de 2000 a 2018 y analizamos el desempeño nacional en cinco huellas ambientales (en relación con los PB reducidos) y 10 indicadores sociales (en relación con las bases sociales), informados por el SJOS (Fig. 3).

un El mundo. bChina. Cuando la cuña interna alcanza la base social y la cuña externa está dentro del límite ambiental, el Estado se considera un espacio de operación seguro y justo. Las cuñas internas indican indicadores sociales reales en relación con los fundamentos sociales. Las cuñas externas muestran huellas ambientales en relación con los límites ambientales. Los valores representan el promedio de los indicadores específicos. Las cuñas miden el estado de cada dimensión como un porcentaje en comparación con su límite (0 % en el centro y 100 % en el límite). Los límites ambientales respetados son cuñas verdes y los fundamentos sociales alcanzados son cuñas azules. Las cuñas con una línea discontinua se extienden más allá del área del gráfico. Adaptado de O'Neill et al.30. Consulte las tablas S6 y S7 para conocer las fuentes de datos específicas.

Para el desempeño ambiental, tanto a escala global como nacional, tres de los cinco límites ambientales se han rebasado sustancialmente (cambio climático, ciclos del fósforo y del nitrógeno), considerados como de alto riesgo. Mientras que los otros dos procesos (cambio del sistema terrestre y uso de agua dulce) aún permanecen dentro de los límites, considerados como estado seguro. En general, el desempeño de China en la dimensión ambiental es peor que el nivel global, excepto por el cambio en el sistema terrestre. En particular, el cambio climático, los ciclos del fósforo y el nitrógeno han excedido sus límites en 3,86, 9,92 y 3,68 veces en China (Tabla S11).

Para el desempeño social, desde una perspectiva global (Fig. 3a), 1 de los 10 indicadores sociales ha alcanzado los umbrales (es decir, empleos). En contraste, para China, a escala nacional (Fig. 3b), se han alcanzado los umbrales para 2 indicadores (es decir, energía y empleos), y el país también tiene un buen desempeño en seguridad alimentaria, ingresos y educación. En general, en comparación con el resto del mundo, China tiene un nivel más alto de resultados sociales en relación con las bases sociales, a excepción de la igualdad de género (Tabla S12).

Al mismo tiempo, China no operó completamente dentro de un SJOS. En comparación con el promedio mundial, China tiene un desempeño inferior en desempeño ambiental, pero supera en bienestar humano. Esto puede atribuirse al hecho de que China proporciona la base de recursos para otros países en el comercio internacional y, por lo tanto, soporta las consecuencias ambientales de la subcontratación. En este proceso, China ha sacrificado el desarrollo económico y las mejoras en el bienestar humano a expensas de los impactos ambientales45, como las emisiones de CO2 y la conversión del uso de la tierra.

Además, para obtener una imagen clara del progreso social y la degradación ecológica de China a lo largo del tiempo y el espacio (Figs. 4 y 5), rastreamos las trayectorias espaciales y temporales del desempeño ambiental y social en el período 2000-2018. Para medir el desempeño ambiental, cuatro PB (cambio climático, cambio en el sistema terrestre, uso de agua dulce y flujos biogeoquímicos) se reducen a proporciones per cápita y se comparan con las huellas ambientales correspondientes (Fig. 4a). Dado que se miden dos indicadores para el flujo biogeoquímico de PB (es decir, ciclos de nitrógeno y fósforo), se consideran cinco indicadores ambientales. El desempeño ambiental indica la relación entre las huellas ambientales y los límites ambientales (es decir, PB reducidos). Las proporciones de huella a límite muestran si la capacidad de carga de la Tierra ya se ha excedido. Las variables de control que seleccionamos son las emisiones anuales de CO2, la superficie de tierra antropizada, el uso de agua dulce y la asignación de fertilizantes nitrogenados y fosforados aplicados a las tierras de cultivo, respectivamente. Los límites ambientales per cápita de 2000 a 2018 se enumeran en la Tabla S10.

a Desempeño ambiental con respecto a los límites ambientales per cápita. b Bienestar humano con respecto a las bases sociales.

a Desempeño ambiental. b Bienestar humano. El desempeño ambiental indica las huellas ambientales en los límites planetarios reducidos. El bienestar humano representa indicadores sociales para umbrales sociales. Los valores de puntuación Z indican los resultados de la prueba de Mann-Kendall, con el color rojo que representa las provincias con cambios negativos y el color azul que representa las provincias con cambios positivos. Específicamente, los cambios negativos en el desempeño ambiental y el bienestar humano representan un aumento en las huellas y una disminución en los indicadores sociales, respectivamente. El nivel de significancia dado α es 0.05.

Se produce una heterogeneidad espacial sustancial en el desempeño ambiental entre las provincias. A escala provincial (Fig. 4a), la mayoría de las provincias de China superan significativamente los valores per cápita, utilizando recursos a niveles por encima de los límites ambientales. Entre ellos, el límite más difícil de conferir es el cambio climático: no hay provincias dentro del límite. Además, los límites del ciclo del nitrógeno y el fósforo también se han superado en la mayoría de las provincias. Los porcentajes de provincias que se encuentran dentro de los límites per cápita del cambio del sistema terrestre, los ciclos del nitrógeno y el fósforo son 36,7%, 6,7% y 6,7%, respectivamente. Mientras que la situación para el uso de agua dulce es considerablemente mejor, con el 80% de las provincias manteniéndose dentro de los límites. Encontramos que ninguna de las provincias opera dentro de todos los límites biofísicos al mismo tiempo. Nuestro análisis reveló disparidades significativas en el número de límites respetados, que van de cero a cuatro.

Después de analizar la distribución espacial del desempeño ambiental, a continuación examinamos la evolución temporal de 2000 a 2018 (Fig. 5a). A escala nacional, todas las huellas ambientales de China aumentaron en el período 2000-2018, alejándose del SJOS (Tabla S13). En general, ha habido una tendencia creciente en la presión ambiental en todas las provincias a lo largo del tiempo. En concreto, las emisiones de CO2 de todas las provincias han aumentado significativamente, excepto Pekín. La huella hídrica azul, la huella terrestre, la huella de nitrógeno y la huella de fósforo se han incrementado en el tiempo en el 70%, 73%, 70% y 73% de las provincias, respectivamente. En particular, la disminución de las huellas ambientales se localiza predominantemente en las provincias del este de China, como Beijing-Tianjin-Hebei y las áreas costeras del este.

Nuestros resultados mostraron que el desempeño ambiental en relación con los límites ambientales (es decir, PB reducidos) varió mucho entre los indicadores. Las diferencias dependían de los tipos de indicadores ambientales, como indicadores basados ​​en recursos (p. ej., uso de agua dulce, cambios en el sistema terrestre), versus indicadores basados ​​en la contaminación (p. ej., cambio climático, flujos biogeoquímicos). Esto sugiere que se deben desarrollar políticas apropiadas para cada PP, considerando su importancia y características.

Para cuantificar el bienestar humano como indicadores de las bases sociales, seleccionamos 10 aspectos sociales siguiendo los marcos de los ODS y SJOS. Para cada aspecto, elegimos el indicador social correspondiente e identificamos el valor umbral en función de las metas de los ODS (Fig. 4b y Fig. 5b). El bienestar humano se puede medir por la relación entre los indicadores sociales reales y los umbrales sociales.

Para el patrón espacial del bienestar humano en China, los resultados son bastante complejos. A escala provincial (Fig. 4b), las provincias de China tienen un buen desempeño general en seguridad alimentaria, energía y empleo, y todas las provincias alcanzan los umbrales. Cerca de 1/3 de las provincias alcanzan el umbral de ingreso familiar. El número de provincias que logran las bases de educación, salud, equidad social, agua y saneamiento es respectivamente 26,7%, 6,7%, 10%, 13,3% y 3,3%, respectivamente. Por el contrario, las provincias tienen un desempeño inferior en igualdad de género, y ninguna provincia alcanza este umbral. En particular, ninguna provincia alcanza los 10 umbrales sociales. El número de fundaciones sociales alcanzadas en todas las provincias oscila entre dos y nueve (es decir, Shanghái).

Para los cambios temporales en el desempeño social, se ha observado una mejora general en el bienestar humano en China desde 2000 hasta 2018, con desarrollos en todos los aspectos (Tabla S14). A escala provincial (Fig. 5b), 5 de 10 indicadores sociales de todas las provincias han aumentado (es decir, agua, saneamiento, atención médica, educación e igualdad de género) durante 2000–2018. Además, la renta y la energía han aumentado en la mayoría de las provincias, salvo en aquellas que no muestran tendencia al cambio. El 90% de las provincias han aumentado en seguridad alimentaria, excepto Tianjin, Heilongjiang y Guangdong. Los empleos han aumentado en el 93% de las provincias, excepto Shanxi y Shandong. En contraste, el 73% de las provincias ha disminuido en equidad social. El aumento de los cambios se distribuye principalmente en las provincias occidentales.

En general, nuestros resultados revelaron una marcada heterogeneidad espacial y una dinámica temporal en el desempeño de la sostenibilidad que dependen de indicadores específicos. Estos resultados evidencian que monitorear solo el desempeño ambiental o social puede ser insuficiente cuando se intenta medir el progreso hacia la sostenibilidad.

Con base en nuestro análisis del desempeño de la sustentabilidad en el desempeño ambiental y el bienestar humano (es decir, la cuantificación de SJOS), calculamos además el grado de coordinación de acoplamiento, para medir cuantitativamente la fuerza y ​​dirección de las interacciones (por ejemplo, sinergias o compensaciones). ) entre el desempeño ambiental y el bienestar humano.

Analizamos las variaciones espaciales y temporales de las interacciones entre humanos y medio ambiente basadas en CCD para todas las provincias de China durante el período 2000-2018 (Fig. 6). Los valores altos representan sinergias (acoplamiento), mientras que los valores bajos representan compensaciones (desacoplamiento) entre el desempeño ambiental y el bienestar humano. Para comparar aún más el rendimiento relativo de los subsistemas biofísico y humano, distinguimos el sistema en: retraso en el desarrollo ambiental (es decir, rendimiento ambiental por debajo del bienestar humano), retraso en el desarrollo social (es decir, rendimiento ambiental por encima del bienestar humano) o retraso en el desarrollo ambiental. tipos de sincronización social (es decir, el desempeño ambiental coincide bien con el bienestar humano). Para respaldar el análisis y facilitar la interpretación de los resultados, clasificamos los resultados de CCD en cinco niveles (Fig. 6a) y distinguimos el retraso social/ambiental respectivo (Tabla S16).

a La magnitud. b Tendencias cambiantes. Los alcances del grado de coordinación del acoplamiento se enumeran en la Tabla S5, en referencia a Shi et al.36 y Li et al.78. El nivel de significancia dado α es 0.05.

Para las variaciones espaciales de CCD, China se encuentra en general en coordinación moderada con la etapa de retraso social (Tabla S16). En la escala provincial (Fig. 6a), nuestro análisis reveló una heterogeneidad significativa en CCD entre provincias (rango de 0.075 a 0.993). Nuestros resultados mostraron que el patrón espacial de CCD parece aumentar desde las regiones occidentales hacia las regiones orientales. Los valores altos se concentran en la región oriental, y los valores bajos se ubican principalmente en las regiones central y occidental. Específicamente, las fuertes sinergias, es decir, la alta coordinación se encuentran principalmente en el este de China. Estas regiones tienen fuertes sinergias entre el desempeño ambiental y el bienestar humano. La coordinación moderada se encuentra principalmente en el centro de China. La coordinación primaria, el desequilibrio intermedio y el desequilibrio extremo se encuentran en el oeste de China, con fuertes compensaciones entre el desempeño ambiental y el bienestar humano.

Para comprender mejor los aspectos rezagados relativos, que dificultan el desarrollo de la coordinación de acoplamiento, comparamos el desempeño de las provincias en la dimensión ambiental y socioeconómica (Tabla S16). En general, 21 de las 30 provincias son del tipo de desarrollo social rezagado. Eso significa que el desarrollo del bienestar humano va a la zaga del desempeño ambiental y obstaculiza el desarrollo sostenible en estas regiones. El tipo de retraso en el desarrollo ambiental se encuentra en el oeste de China (Xinjiang, Mongolia Interior), que son regiones económicamente subdesarrolladas. En contraste, el tipo de sincronización socioambiental se encuentra principalmente en las regiones orientales, que es la situación más equilibrada en términos de desarrollo ambiental y socioeconómico. En particular, las regiones de coordinación de alto acoplamiento se ubican principalmente en los llanos orientales, mientras que las regiones de coordinación de bajo acoplamiento se encuentran en las áreas occidentales, lo que es consistente con la distribución espacial del desempeño social y ambiental. Este resultado indicó que las interacciones de acoplamiento entre los subsistemas coinciden bien con el desempeño ambiental y social. Es decir, donde el CCD es alto, se trata principalmente de sincronización socioambiental; donde CCD es bajo, es principalmente un retraso en el desarrollo social o ambiental. Estos resultados, por lo tanto, sugieren que mejorar el desempeño ambiental o el bienestar social no significa necesariamente una transición hacia la sostenibilidad.

Para rastrear los cambios temporales, aplicamos la prueba de tendencia de Mann-Kendall y el estimador de pendiente de Sen para analizar las tendencias de CCD de 2000 a 2018. A escala nacional, CCD muestra una tendencia ascendente insignificante a lo largo del tiempo a escala nacional (Tabla S16) . A escala provincial (Fig. 6b), CCD ha aumentado en 16 de las 30 provincias desde 2000 hasta 2018. Específicamente, 14 de las 30 provincias con un progreso significativo se ubican principalmente en las regiones occidental y oriental. Nuestro análisis reveló que CCD para la mayoría de las provincias ha aumentado durante este período, lo que indica un progreso hacia el logro de la sostenibilidad en China.

Para profundizar en los impulsores de las interacciones de acoplamiento, cuantificamos las contribuciones de 24 factores de tres categorías a los cambios en CCD, cada uno de los cuales podría promover u obstaculizar el desarrollo sinérgico entre los objetivos de desarrollo ambiental y socioeconómico (es decir, la magnitud de CCD) . Este análisis nos permite comprender las principales fuerzas impulsoras detrás de ellos, para evaluar en última instancia el nivel de urgencia para abordar la descoordinación y cómo abordarla de manera más efectiva. Con este fin, desarrollamos un modelo de diagnóstico empírico basado en árboles de regresión potenciados, una técnica de aprendizaje automático extendida de los árboles de clasificación y regresión tradicionales. Los modelos de árbol de regresión potenciados explican con éxito más del 90% de los cambios de CCD en todos los indicadores.

Según nuestro análisis, las diferencias en las relaciones de coordinación de acoplamiento para el cambio climático, el uso del agua dulce, el cambio del sistema terrestre, el ciclo del fósforo, el ciclo del nitrógeno y el desempeño ambiental general se atribuyen principalmente a factores ambientales (Fig. S18). Sin embargo, los impulsores clave diferían según cada indicador (Fig. S19). Los impulsores dominantes del cambio climático, el cambio del sistema terrestre y el desempeño ambiental general son las áreas de césped, que representan el 26 %, 22 % y 45 % de todos los impulsores, respectivamente (Fig. S19a, c, f y Tabla S17). Por otro lado, el impulsor clave del ciclo del nitrógeno y el fósforo es la tasa de urbanización, que contribuye con el 22 % y el 21 % de todos los factores (Fig. S19d, e y Tabla S17), respectivamente. Para el uso de agua dulce, CCD está influenciado principalmente por el Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), que representa el 32 % entre los 24 factores (Fig. S19b y Tabla S17).

Para comprender mejor cómo estos impulsores principales afectan los cambios en CCD, examinamos la influencia de los impulsores dominantes para cada indicador. Para el cambio climático, el cambio del sistema terrestre y el desempeño ambiental general, nuestros resultados mostraron que la influencia general disminuye con el aumento del área de pastizales. Al referirse a la dependencia parcial de los factores impulsores (Fig. S20), el impacto relativo del área de pastizales es principalmente positivo, lo que indica que el aumento de los pastizales promueve la coordinación del acoplamiento. Para el ciclo del nitrógeno y el fósforo, la influencia general aumenta con el aumento de la tasa de urbanización. La tasa de urbanización contribuye a la disminución de CCD. Para el uso de agua dulce, la influencia general aumenta con el aumento de NDVI. De la escala de deciles, se puede ver que solo el 10% de los datos están en este rango de 0–0.4. Estos resultados sugieren que el NDVI promueve el desarrollo sinérgico entre el uso del agua dulce y el bienestar humano.

Estos resultados, por lo tanto, resaltan la necesidad de considerar las dimensiones ambientales y socioeconómicas de la sostenibilidad simultáneamente para ayudar a identificar y abordar las compensaciones entre ellas y establecer expectativas realistas sobre la mejor manera de satisfacer las necesidades humanas básicas de manera sostenible.

Como se mencionó anteriormente, nuestros resultados enfatizaron la necesidad de políticas y estrategias específicas para promover sinergias ambientales y socioeconómicas hacia la sostenibilidad regional. Para contribuir a la formulación de políticas efectivas, propusimos una hoja de ruta basada en un enfoque de dos pasos (Fig. 2). En el primer paso, se delinean diferentes patrones de desarrollo considerando la magnitud CCD (es decir, el nivel de acoplamiento en la Fig. 6a) y las tendencias CCD (es decir, el nivel de desarrollo en la Fig. 6b). En el segundo paso, se recomiendan estrategias de desarrollo específicas basadas en las características de cada patrón y sus impulsores o causas subyacentes.

Con base en el desempeño relativo a los niveles de acoplamiento y desarrollo, las provincias de China se dividen en cuatro categorías: tipos acoplados y desarrollados, acoplados y subdesarrollados, desacoplados y subdesarrollados, y desacoplados y desarrollados (Fig. 7a). Para las provincias de China, 7 de las 30 provincias están en el Cuadrante I, con un patrón de desarrollo relativamente ideal, ubicadas principalmente en el este de China. Estas regiones se desempeñan bien tanto en aspectos de acoplamiento como de desarrollo, en una fase de alta coordinación y avanzando hacia más acoplamiento simultáneamente. Tres provincias del Cuadrante II están acopladas y subdesarrolladas, ubicadas en la región oriental. El Cuadrante III representa a las provincias, desacopladas y subdesarrolladas. Once provincias se ubican en este cuadrante, principalmente ubicadas en las regiones central y occidental. Finalmente, nueve provincias se encuentran en el Cuadrante IV, con estatus de desacoplado y desarrollado. Estas provincias se encuentran principalmente en el oeste de China. Como lo indican nuestros resultados (Fig. 7b), las regiones occidentales tienen el nivel más bajo de acoplamiento y la menor mejora en el acoplamiento, lo que sugiere que el gobierno debe prestar más atención a este patrón desacoplado y subdesarrollado. En contraste, las regiones orientales tienen los niveles más altos de acoplamiento y desarrollo. Esto podría atribuirse a las mayores inversiones para proteger el medio ambiente y reducir las huellas ambientales en la etapa de mayor desarrollo económico.

a El rendimiento relativo a los niveles de acoplamiento (eje y) y desarrollo (eje x). b Patrones espaciales. El nivel de acoplamiento representa la magnitud de CCD (es decir, de la Fig. 6a). El nivel de desarrollo representa las tendencias cambiantes de CCD (es decir, de la Fig. 6b). En correspondencia con la Fig. 2, el Cuadrante I, el Cuadrante II, el Cuadrante III y el Cuadrante IV representan tipos acoplados y desarrollados, acoplados y subdesarrollados, desacoplados y subdesarrollados, y desacoplados y desarrollados, respectivamente.

Sobre la base de las características de desempeño y los principales impulsores de cada patrón de desarrollo, desarrollamos más las políticas personalizadas (ver Discusión) para cada Cuadrante de provincias a fin de llevar y mantener tanto las cargas ambientales como la distribución del bienestar social dentro del rango deseado y de manera sostenible. manera. En este contexto, nuestro enfoque podría ayudar a establecer objetivos más efectivos y tomar decisiones políticas mejor informadas.

Nuestra investigación integró el desempeño ambiental con el bienestar humano y sus interacciones de coordinación de acoplamiento para evaluar el desempeño de la sustentabilidad y cuantificó sus variaciones espaciales y temporales en relación con el SJOS definido.

El desempeño de la sostenibilidad en las dimensiones ambientales y socioeconómicas dentro de China varía sustancialmente de una región a otra y obviamente ha cambiado con el tiempo. En general, las provincias del este de China tienden a operar dentro de límites más ambientales y llegan a más fundaciones sociales, como Shanghai, Beijing y Tianjin (Fig. S15). Esta heterogeneidad espacial puede deberse a divergencias regionales, tales como (a) condiciones heterogéneas de clima, terreno, suelo y recursos naturales, (b) densidad de población, (c) estructura de la industria (agricultura, industria ligera e industria pesada) y (d) implementación de políticas, que tienen sus propios efectos específicos46. Por lo tanto, nuestros resultados revelaron disparidades regionales significativas en el desempeño de la sostenibilidad en relación con SJOS, incluidas las dimensiones ambientales y socioeconómicas, lo que destaca la necesidad de examinar más a fondo los vínculos y las relaciones de acoplamiento entre el desempeño ambiental y el bienestar humano y las causas subyacentes de las variaciones espacio-temporales. para lograr la sustentabilidad regional.

Las dimensiones socioeconómicas y ambientales están inextricablemente vinculadas e influyen colectivamente en el desempeño de la sostenibilidad. Además de comprender el desempeño de la sustentabilidad en relación con SJOS, nuestro trabajo también se centró en el grado de acoplamiento de las relaciones de coordinación entre el desempeño ambiental y los logros sociales. Los resultados de CCD mostraron una coordinación general moderada como un desarrollo social rezagado a escala nacional. En general, la región oriental (ver Fig. S3) tiene un mayor nivel de coordinación que las regiones occidental y central (Fig. 6a), con un progreso significativo durante el período 2000–2018. Estos patrones espacio-temporales son la manifestación externa de varios mecanismos subyacentes que afectan las relaciones de coordinación de acoplamiento. Nuestro análisis de impulsores demostró que las relaciones de coordinación de acoplamiento están influenciadas principalmente por factores ambientales. El patrón de uso/cobertura de la tierra (es decir, área de pastizales) y la tasa de urbanización son los impulsores dominantes de los cambios en CCD entre el desempeño ambiental y el bienestar humano. Específicamente, los principales impulsores son NVDI para el uso de agua dulce, área de pastizales para el cambio climático y el cambio del sistema terrestre, y la tasa de urbanización para los ciclos de nitrógeno y fósforo. Según nuestro análisis, el área de pastizales y el NDVI generalmente dan como resultado un aumento en CCD. Esto implica que el aumento de la cubierta vegetal (es decir, pastizales y bosques) puede contribuir al desarrollo sostenible, reduciendo el desequilibrio entre la protección ecológica y el desarrollo socioeconómico47. Esto podría atribuirse a la implementación de una cartera integrada de intervenciones de sostenibilidad a gran escala en respuesta a la degradación de los ecosistemas debido al rápido desarrollo económico, incluidos los programas ecológicos41 y las inversiones en capital natural48, en particular el Programa Grain for Green y el Programa de Conservación de Bosques Naturales. En respuesta, la cubierta forestal de China ha experimentado una transición en las últimas décadas, pasando de una pérdida neta a una ganancia49,50. Los ecosistemas de pastizales en el norte y el oeste de China han respondido a la restauración a gran escala y la exclusión del pastoreo, con un aumento de los pastizales a través de la conversión de tierras desiertas y tierras de cultivo de bajo rendimiento41. Estas intervenciones han frenado la deforestación, promovido la restauración ecológica y mejorado las condiciones ecológicas. Los estudios han demostrado que los servicios ecosistémicos de China han mejorado en los últimos 20 años, manteniendo y mejorando el bienestar humano48. El desarrollo sinérgico de las dimensiones ambiental y socioeconómica mejora el CCD. En contraste, la tasa de urbanización ha llevado a una disminución en CCD. Con la rápida urbanización, el 55 % de la población mundial vive en áreas urbanas en 2018 y podría llegar al 68 % en 205051. Aproximadamente el 80 % del producto interno bruto (PIB) mundial se genera en las ciudades52. Considerando que los residentes de la ciudad son importantes contribuyentes a la degradación ambiental, por ejemplo, siendo responsables de aproximadamente el 80% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero53. Las ciudades descargan grandes cantidades de aguas residuales que contienen elementos N y P. Desde finales de la década de 1970, China se ha enfrentado a grandes preocupaciones ambientales derivadas del rápido desarrollo de la urbanización, en particular la contaminación del aire, el agua y el suelo54,55. Estas emisiones son particularmente preocupantes cuando exceden la capacidad de carga del Sistema Terrestre, lo que resulta en retrasos ambientales. El desequilibrio entre el medio ambiente y la socioeconomía puede conducir a la disminución de CCD. Cabe señalar que China ha logrado un enorme progreso en la gobernanza del medio ambiente urbano en las últimas décadas56, aunque esta tarea sigue siendo insuperable. Por lo tanto, el logro de los objetivos de desarrollo sostenible para los PP está determinado en gran medida por las ciudades, ya que impulsan las culturas, las economías, el uso de materiales y la generación de desechos13. Para lograr el desarrollo sostenible, debemos adherirnos a un nuevo paradigma de desarrollo: aprovechar los beneficios de crecimiento y desarrollo de la urbanización mientras gestionamos activamente sus impactos ambientales negativos.

Las mejoras en el desempeño ambiental o el bienestar humano no pueden garantizar la transición de las regiones hacia el desarrollo sostenible. Nuestros resultados para las relaciones de coordinación de acoplamiento exhiben heterogeneidad espacial y, en la mayoría de las regiones, muestran compensaciones entre los aspectos ambientales y socioeconómicos. Sin embargo, existen oportunidades para mitigar tales compensaciones a través de estrategias de gestión sostenible específicas. Por lo tanto, las estrategias deberán ser impuestas por región considerando el desarrollo de la coordinación del acoplamiento entre el bienestar humano y el desempeño ambiental para, en última instancia, lograr mitigar las compensaciones y lograr la sostenibilidad.

Para el patrón acoplado y desarrollado en el Cuadrante I (Fig. 7), el nivel de acoplamiento y desarrollo es relativamente alto. Estas regiones tienen sinergias entre el bienestar humano y el desempeño ambiental. Entre estas regiones, Beijing, Tianjin, Jiangsu, Zhejiang, Fujian y Shandong, ubicadas en las áreas costeras (ver Fig. S3), tienen un alto grado de desvinculación entre el desarrollo económico y el consumo de recursos57. Estas provincias se encuentran entre las áreas más desarrolladas de China (p. ej., alto PIB e ingresos familiares) con un rápido progreso tecnológico, capital humano y social adecuado y una gran afluencia de poblaciones con educación superior. Una de las razones de este patrón en las áreas de la costa este está relacionada con la implementación de políticas32. Al comienzo de la política china de reforma y apertura, el gobierno chino se centró en facilitar más el desarrollo económico en las áreas de la costa este58. Además, el este de China tiene un terreno relativamente plano (la mayoría del terreno es llano), lo que lo hace más favorable para el transporte59 y sus condiciones climáticas (p. ej., precipitaciones)60. Por lo tanto, se recomienda que estas regiones asuman una mayor responsabilidad en la cooperación interregional proporcionando acceso a recursos humanos y financieros y nuevas tecnologías57. En general, estas provincias representan la vanguardia del desarrollo sostenible en China y pueden servir como un patrón típico para que otras regiones logren un desarrollo más resiliente y sostenible, especialmente para algunas naciones o regiones desarrolladas. En este patrón, las estrategias de desarrollo actuales pueden mantenerse como de costumbre, al tiempo que fomentan nuevas mejoras. Por ejemplo, el fertilizante agrícola es el principal impulsor de este patrón, lo que generalmente da como resultado una disminución en CCD (Fig. 8a y Fig. S21a). Por lo tanto, las cuestiones ambientales deberían recibir más atención.

a Cuadrante I. b Cuadrante II. c Cuadrante III. d Cuadrante IV. Se muestran las contribuciones relativas, como porcentaje entero (%). Para cada indicador, mostramos la contribución de cada uno de los tres factores hacia los cambios en el grado de coordinación del acoplamiento: factores ambientales (marrón), sociales (verde oscuro) y económicos (rojo vino). Todos los impulsores en cada patrón de desarrollo pueden explicar al menos el 90 % de los cambios en el grado de coordinación del acoplamiento entre 2000 y 2018.

Para el patrón acoplado y subdesarrollado en el Cuadrante II (Fig. 7), el nivel de acoplamiento está por encima del punto de división, pero tiende a disminuir. Las regiones en este patrón están en alta coordinación con una disminución de CCD. NDVI es el principal impulsor de este patrón (Fig. 8b). Un aumento de NDVI generalmente indica una disminución de CCD (Fig. S21b). Esto se debe al desarrollo desigual de este patrón, por ejemplo, algunas áreas tienen un buen entorno ecológico, mientras que el nivel económico es relativamente atrasado. Esto sugiere que la política actual de priorizar la conservación ecológica no ha ido acompañada de una mejora en el bienestar humano, lo que ha resultado en un desequilibrio entre el desarrollo ambiental y socioeconómico. Se recomienda priorizar la coherencia de las políticas entre los objetivos ambientales, sociales y económicos61. Para las regiones basadas en recursos, como Liaoning, la mejora del desarrollo socioeconómico se ve obstaculizada principalmente por la pérdida de población, la baja fertilidad y el envejecimiento de la población60. Para responder a este patrón subdesarrollado, se debe implementar una estrategia de promoción. La estrategia de promoción debe tener como objetivo aumentar la inversión y la asignación de recursos en los aspectos rezagados para brindar un apoyo sustancial44. Para esta estrategia, se deben proporcionar fondos suficientes para garantizar la construcción de infraestructura para mejorar el entorno y la calidad de vida de los residentes62. Con suficiente apoyo económico, estas regiones pueden promover un desarrollo ambiental y socioeconómico armonioso. Además, se deben implementar políticas de fomento para atraer talento y desalentar la pérdida de población regional.

Para el patrón desacoplado y subdesarrollado en el Cuadrante III (Fig. 7), los niveles de desarrollo y acoplamiento están por debajo de los puntos de división (Fig. 7a). Entre estas regiones, la mayoría de las provincias son ricas en energía fósil y recursos minerales pero tienen un desempeño ambiental rezagado (Tabla S18), especialmente en el oeste de China (Fig. 7b). Por ejemplo, algunas provincias se benefician principalmente del desarrollo económico en el sector energético, como Mongolia Interior y Shanxi con reservas de recursos de carbón. Dado que estas áreas están ubicadas en las regiones áridas y semiáridas de China, el principal factor que afecta a CCD en este patrón es la humedad relativa (Fig. 8c y Fig. S21c). La escasez de agua es una limitación importante que afecta el patrón de desarrollo en estas regiones. Como una de las principales fuentes de producción de electricidad y de la industria energética, Mongolia Interior tiene una proporción considerable del consumo de energía y las emisiones de carbono en China57. Como exportadores de energía, estas provincias experimentan mucho más estrés porque comparten la responsabilidad ambiental de los importadores de energía (por ejemplo, emisiones sustanciales y consumo de recursos)63,64. Además, el atraso económico de estas regiones dificulta la mejora tecnológica y, por lo tanto, debilita su capacidad para mejorar la eficiencia energética. La creciente intensidad de los recursos y la dependencia de los combustibles fósiles junto con el lento cambio tecnológico plantean grandes desafíos para el desarrollo sostenible, lo que lleva a un desequilibrio entre el desempeño ambiental y el bienestar humano. Por lo tanto, el problema en este patrón es cómo desarrollar tecnologías eficientes para la producción de energía, reduciendo la dependencia del rendimiento de los recursos y mitigando los costos ambientales. La estrategia transformadora debe apuntar a desvincular la degradación ecológica del aumento de los resultados sociales. Para esta estrategia, las transiciones en la estructura industrial (es decir, el desarrollo en la industria terciaria) y la combinación energética pueden ser un camino posible para reducir el impacto negativo del sector energético. Además, se puede impulsar la cooperación regional y el apoyo tecnológico de las regiones desarrolladas para promover actualizaciones tecnológicas en la reducción del consumo de combustibles fósiles.

Para el patrón desacoplado y desarrollado en el Cuadrante IV (Fig. 7), el nivel de acoplamiento está por debajo del punto de división, pero ha mejorado de 2000 a 2018 (Fig. 7a). En este patrón, la mayoría de las regiones son regiones menos desarrolladas en el noroeste (Fig. 7b), especialmente Gansu, Qinghai y Ningxia. Estas provincias ubicadas en áreas ecológicamente frágiles con baja capacidad de carga ecológica y, por lo tanto, los factores ambientales siguen siendo los principales impulsores de este patrón. El área de construcción es el principal impulsor que da forma a este patrón, que generalmente ha llevado a una disminución en CCD (Fig. 8d y Fig. S21d). El desarrollo económico en este patrón depende en gran medida de las industrias intensivas en carbono (por ejemplo, la industria de la construcción)57, por lo que causa graves daños al medio ambiente. Los patrones de desarrollo tradicionales pueden exacerbar la vulnerabilidad ambiental de estas regiones, lo que lleva a un bajo nivel de acoplamiento entre el desempeño ambiental y el bienestar humano. La estrategia de llenar los vacíos puede guiar las intervenciones de gestión para abordar la causa de las compensaciones para mantener y mejorar el progreso hacia una dirección más acoplada. La solución recomendada para este patrón es promover la transformación de industrias intensivas en energía y el desarrollo de combustibles no fósiles. Estas regiones tienen un gran potencial para desarrollar energías limpias (como la energía solar, la energía eólica y la energía hidroeléctrica), que pueden satisfacer por completo la creciente demanda de energía y mantener un entorno sostenible para las generaciones futuras. Por lo tanto, estas regiones deberían prestar más atención al desarrollo de tecnologías eficientes de utilización de energía limpia.

Para integrar mejor nuestro marco con las acciones de gestión y la gobernanza ambiental, nuestras futuras prioridades de investigación apuntan a conectar los ODS globales con acciones locales específicas, que requieren una mejor consideración de los factores socioeconómicos ambientales contextualizados locales y las aspiraciones e intereses de las diversas partes interesadas ( ej., comunidades locales, pequeñas empresas, ciudades, etc.)65. Según lo propuesto por Moallemi et al.65, el encuadre conjunto de objetivos específicos del contexto a través de una participación genuina de las partes interesadas desde los procesos de abajo hacia arriba puede complementar la orientación de nuestro marco para la formulación de políticas. La participación de las partes interesadas a través de procesos participativos puede ayudar a definir y regular el SJOS local, lo que incluye establecer límites ambientales, umbrales sociales y juzgar si las políticas propuestas son procesables y factibles.

En segundo lugar, para aplicar mejor nuestro marco conceptual en la localización de la sostenibilidad, podemos intentar definir los límites ambientales a escala local utilizando un enfoque armonizado para el uso local de PB que combina la ventaja del enfoque de participación justa (relevancia del sistema terrestre y responsabilidad global) y el enfoque local de espacio operativo seguro (relevancia local). El uso de este enfoque de asignación puede garantizar que las acciones a escala local contribuyan a la sostenibilidad en todas las escalas, desde la local hasta la global66.

Una limitación de esta investigación se refiere a la selección de variables de control e indicadores correspondientes. Por ejemplo, la evaluación de sostenibilidad basada en PB solo se centró en un subconjunto de indicadores ambientales seleccionados deliberadamente26. Adoptamos el mismo conjunto de indicadores para que podamos comparar y ubicar nuestros resultados en un contexto global. Sin embargo, también reconocemos que otros indicadores (p. ej., los relacionados con la contaminación del aire y el agua y el uso de recursos) también pueden ser críticos para la sostenibilidad regional y hemos intentado incorporar métricas adicionales para la evaluación relacionada con la calidad ambiental, en referencia a aspectos clave de la política nacional. preocupaciones de política (Figs. S9–S12), para vincular la sostenibilidad regional y global de manera realista y efectiva5. Además, para aclarar la responsabilidad de las diferentes partes interesadas en el desarrollo sostenible, la evaluación de la sostenibilidad basada en el PP debe ser más holística e inclusiva y reflejar las contribuciones desde diferentes perspectivas (es decir, las diferencias entre los métodos basados ​​en la producción o el consumo)67. El encuadre conjunto de múltiples perspectivas de sustentabilidad (es decir, la consideración de estimaciones basadas tanto en la producción como en el consumo) puede evaluar y reflejar de manera más integral las presiones ambientales reales inducidas por el hombre. Con este fin, hemos intentado además comparar el desempeño consuntivo y territorial (Figs. S4–S8). Hay resultados cuantitativos dispares entre las perspectivas basadas en la producción y el consumo, pero no son suficientes para alterar la categoría (es decir, seguro/riesgo creciente/riesgo alto) de la mayoría de los resultados en términos de desempeño ambiental.

Otra limitación está relacionada con la incertidumbre inherente del marco de PB (Tabla S4) y el método de reducción de escala, que podría influir en nuestros resultados principales. Por ejemplo, adoptamos los principios de participación justa basados ​​en el tamaño de la población y los valores per cápita, que es el enfoque de reducción de escala más común29. Considerando que la comunidad científica aún no ha llegado a un acuerdo sobre cómo asignar acciones, ya que este tema está fundamentalmente orientado a la política y puede tener implicaciones éticas. Sin embargo, los resultados de PB pueden ser sensibles a la elección de métodos de reducción de escala particulares. Con este fin, investigamos la sensibilidad de las relaciones de coordinación de acoplamiento a los cambios en el método de participación justa, lo que demuestra que el método de reducción de escala tiene el mayor impacto en los resultados relacionados con el cambio climático (Fig. S22).

Reconocemos que estas son preocupaciones metodológicas debido a compartir principios, variables de control e indicadores seleccionados, y perspectivas de sostenibilidad, pero ofrece vías para futuras investigaciones. Por ejemplo, establecer límites ambientales implica inevitablemente juicios de valor que deberían resonar entre los profesionales o las partes interesadas, lo que se puede lograr a través de la investigación transdisciplinaria y la coproducción de conocimientos68. Esto debe abordarse más a fondo mediante la comparación de una variedad de diferentes principios de intercambio, enfoques de reducción de escala y perspectivas de sostenibilidad. Además, la investigación futura debe explorar dimensiones adicionales basadas en la región de estudio específica y el contexto local para refinar el marco de evaluación de la sostenibilidad basado en PP, como la inclusión de otros indicadores relacionados con la calidad ambiental, el uso crítico de recursos y el capital natural.

Para medir el desempeño ambiental y compararlo con los límites ambientales correspondientes, las variables de control originales de los límites planetarios deben traducirse de estado a presión26, lo que permite un monitoreo efectivo por parte de los gobiernos y otros actores. La mayoría de los PB originales se conciben como efectos agregados de estados o presiones ambientales localmente heterogéneos, adoptamos una reducción de escala de arriba hacia abajo para definir límites ambientales que siguen un enfoque de participación equitativa per cápita. En el enfoque de igualdad de derechos per cápita, las personas son seleccionadas como los beneficiarios directos de la asignación69. Para los procesos agregados, estos límites pueden asignarse de manera relativamente sencilla de acuerdo con la población anual total. Para los procesos sistémicos, este límite global per cápita se calcula de manera diferente para los presupuestos anuales. Para los indicadores considerados como presupuestos anuales (cambio climático), calcular un valor per cápita de participación equitativa requiere considerar las poblaciones actuales y futuras de la Tierra. Para reducir este límite, debemos dividir el presupuesto por la suma de todos los habitantes anuales hasta 2100. El límite per cápita evoluciona cada año de acuerdo con la población mundial anual, utilizando los datos de población total interpolados en fertilidad media hasta 2100.

En nuestro estudio, redujimos la escala de cuatro límites planetarios (cambio climático, flujos biogeoquímicos, uso de agua dulce, cambio del sistema terrestre) a equivalentes per cápita, en referencia al enfoque revisado de Dao et al.69 y Algunaibet et al.70. Como se definen dos PB para flujos biogeoquímicos (ciclos de nitrógeno y fósforo), se consideran cinco indicadores ambientales. Los límites ambientales per cápita luego se comparan con las huellas ambientales correspondientes (huella de carbono, huella de nitrógeno, huella de fósforo, huella de agua azul y huella de suelo). Las fuentes de datos para las huellas ambientales se enumeran en la Tabla S6. El desempeño ambiental es una puntuación cuantitativa calculada como la proporción de una huella sobre un límite. El desempeño ambiental se clasifica en tres categorías: seguro, riesgo creciente y alto riesgo, que se muestran en la Tabla. S3.

El límite original se ha fijado en una concentración máxima de 350 ppm de CO2 atmosférico, o 1 vatio por m2 de forzamiento radiativo adicional en comparación con los niveles preindustriales, lo que debería mantener el calentamiento global por debajo de los 2 °C19. El límite global para el cambio climático se establece con las emisiones de CO2 acumuladas restantes para una probabilidad "media" (50 %) de mantenerse por debajo de un aumento de 2 °C para 2100 en comparación con el nivel preindustrial71. La suma de habitantes de 2018 a 2100 es de 814.440 millones de personas-año72. Las asignaciones per cápita iguales para todos los habitantes del cambio climático se traducirían en emisiones de CO2 anuales permitidas de 1,54 toneladas per cápita entre 2000 y 2018.

Una asignación per cápita equivalente al límite planetario original (uso total máximo de agua azul consuntiva de 4000 km3 por año, según Rockström et al.19) se traduciría en un uso anual permisible de agua azul de 587 m3 per cápita por año.

Una asignación igualitaria del uso de la tierra per cápita de acuerdo con el límite planetario original19 se traduciría en un uso de la tierra antropogénico per cápita de 0,29 hectáreas per cápita por año o, alternativamente, limitaría el área agrícola y urbanizada al 15 % de la tierra libre de hielo29.

El límite original del ciclo del nitrógeno es de 62 Tg/año de nitrógeno, incluida la fijación de N biológica y química prevista20. Según Steffen et al.20, el valor actual del flujo de N es de 150 Tg N por año, de los cuales 96 Tg N por año (64%) se atribuyen a la fijación química por fertilizantes. Haciendo referencia a Algunaibet et al.70, redujimos el límite planetario del ciclo N de 62 a 39,7 Tg N por año para considerar solo la fijación industrial, asumiendo que dicha participación se mantendría constante. Una asignación per cápita igual del límite planetario de N (39,7 Tg N y-1 de la fijación industrial) se traduciría en alrededor de 5,82 kg N per cápita por año durante el período 2000-2018. El límite original para el ciclo del fósforo (6,2 Tg P y-1 extraídas y aplicadas a suelos agrícolas erosionables)20 se traduciría en alrededor de 0,91 kg P per cápita por año.

Además de los límites ambientales calculados por los indicadores PB, también consideramos indicadores adicionales desde una perspectiva de contexto regional relacionados con la calidad ambiental, en referencia a aspectos clave de las preocupaciones de la política nacional. La evaluación complementaria (basada en la disponibilidad de datos) incluye indicadores relacionados con la calidad del aire, la calidad del agua y el uso de recursos (Figs. S9–S12).

Seleccionamos 10 indicadores sociales siguiendo el marco SJOS y los objetivos sociales contenidos en los ODS22. Las fuentes de datos para estos indicadores sociales se enumeran en la Tabla S7. Raworth et al.22 identifica 11 indicadores sociales para garantizar los derechos humanos y los fundamentos correspondientes en la conferencia Rio+ 20. Los ODS identifican 17 metas, de las cuales 12 pueden clasificarse como objetivos sociales. Estos objetivos se relacionan directamente con la satisfacción de las necesidades humanas básicas (bienestar humano), como poner fin a la pobreza extrema, acabar con el hambre y la desnutrición, evaluar el agua potable y el saneamiento, y el acceso a energía limpia y asequible. Otros objetivos se corresponden indirectamente con el impacto de la humanidad en el medio ambiente (huellas ambientales), como el consumo y la producción responsables73. En general, los objetivos encajan bastante bien con los fundamentos sociales en el marco SJOS. Los umbrales sociales hacen referencia a los indicadores de los ODS y los umbrales en O'Neill et al.30. El bienestar humano es una puntuación cuantitativa calculada como la proporción de un indicador social sobre un umbral. La base social se considera alcanzada cuando la relación alcanza el umbral.

El método de Mann-Kendall74,75 se aplica para medir las tendencias cambiantes a largo plazo en las huellas ambientales, los indicadores sociales, el desempeño ambiental, el bienestar humano y los grados de coordinación de acoplamiento. Este método no paramétrico no especifica si la tendencia es lineal o no lineal. Este enfoque es robusto para datos que no se distribuyen normalmente y tiene baja sensibilidad a los valores atípicos. Por lo tanto, se ha aplicado ampliamente para detectar la importancia de las tendencias en las series temporales.

En la prueba de Mann-Kendall, con la hipótesis nula H0, los datos de la serie temporal (x1..., xn) incluyen una muestra de n variables independientes y aleatorias con la misma distribución. Con la hipótesis alternativa H1, existe una tendencia creciente o decreciente en la serie de tiempo. El estadístico S se define como sigue:

donde la longitud de la serie temporal n = 19, \({x}_{i}\) y \({x}_{j}\) son los valores de los datos en las series temporales i y j (j > i), respectivamente. La prueba se realiza utilizando el valor Z:

donde n es el número de puntos de datos, m es el número de nodos en la serie temporal y ti es el ancho del nodo. Los valores positivos de Z indican tendencias crecientes, mientras que los valores negativos de Z indican tendencias decrecientes. La hipótesis nula se acepta cuando |Z| ≤ Z1-α/2, y las tendencias dentro de la serie temporal se consideran insignificantes. Cuando |Z| > Z1-α/2, se rechaza la hipótesis nula y existe una tendencia significativa en la serie temporal. En el nivel de significación dado de \(\alpha\)=0.05, la hipótesis nula de que no hay tendencia se rechaza si |Z| > 1,96.

La pendiente de Sen76 es un procedimiento no paramétrico para estimar la pendiente de la tendencia. Usamos el método de la pendiente de Sen para medir la magnitud cambiante de la serie temporal desde 2000 hasta 2018:

Para eliminar la magnitud y la medición de diferentes datos, estandarizamos aún más los datos de desempeño ambiental y bienestar humano al adoptar el modelo de normalización de diferencia máxima de la siguiente manera:

donde \({Y}_{{ij}}\) se refiere a los valores normalizados; \({X}_{{ij}}\) se refiere a los valores de origen del indicador \({j}_{{th}}\) en el año i; \({X}_{{maxj}}\) y \({X}_{{minj}}\) son los valores máximo y mínimo del indicador \({j}_{{th}}\), respectivamente .

La teoría del acoplamiento es un método efectivo para probar la relación entre dos o más sistemas que interactúan entre sí. En este artículo, se utiliza para investigar las interacciones de acoplamiento y coordinación entre el desempeño ambiental y el bienestar humano en un SJOS. En detalle, primero calculamos el grado de acoplamiento en la fórmula (8), luego medimos el grado de coordinación del acoplamiento en las fórmulas (9) y (10). Las fórmulas son las siguientes, en referencia a Yang et al. (2020)77:

donde C se refiere al grado de acoplamiento, C\(\in \left[{{{{\mathrm{0,\,1}}}}}\right]\). Cuanto mayor sea el grado de acoplamiento, mayor será la interacción entre los subsistemas, y viceversa; \({f}_{(X)}\) y \({f}_{(Y)}\) representan el desempeño ambiental y el bienestar humano, respectivamente.

donde D representa el grado de coordinación del acoplamiento, D \(\in \left[{{{{\mathrm{0,\,1}}}}}\right]\). Los valores más altos del grado de coordinación de acoplamiento representan sinergias entre los sistemas ambientales y socioeconómicos. T se refiere al nivel de desarrollo integral. \({f}_{(X)}\) y \({f}_{(Y)}\) se refieren al desempeño ambiental y al bienestar humano. El desempeño ambiental indica la relación entre las huellas ambientales y los límites ambientales (límites planetarios reducidos). El bienestar humano indica la relación entre los indicadores sociales y los umbrales sociales. \(\alpha\) y \(\beta\) son los pesos que indican la importancia de cada subsistema, respectivamente, y \(\alpha+\beta=\)1. En nuestro estudio, asumimos que el sistema biofísico y natural es igualmente importante dentro de un sistema socioecológico. Por lo tanto, se establece \(\alpha=\beta=\) 0.5.

Con referencia a la división de tipos de coordinación en física, los tipos de acoplamiento de desempeño ambiental y social se dividen de acuerdo con los criterios de clasificación del grado de coordinación de acoplamiento dados por Shi et al.36 y Li et al.78. Al comparar el desempeño ambiental y el bienestar humano, dividimos el grado de coordinación de acoplamiento en tres tipos: tipo de retraso en el desarrollo ambiental, tipo de retraso en el desarrollo social, tipo de sincronización ambiental-social. Diferentes rangos de valores representan diferentes correlaciones entre aspectos ambientales y socioeconómicos (Tabla S5).

Para comprender los mecanismos de variación espacial y temporal de los grados de coordinación de acoplamiento, se adopta un enfoque de árbol de regresión potenciado para analizar las contribuciones relativas de los factores impulsores a las variaciones espaciales y temporales del grado de coordinación de acoplamiento. El método de árbol de regresión potenciado es una técnica de aprendizaje automático que se extiende de los árboles de clasificación y regresión tradicionales, que combina los algoritmos de los árboles de regresión que usan divisiones binarias recursivas para ajustar un modelo simple a cada resultado y el impulso que usa un método iterativo para agregar árboles gradualmente a desarrollar el modelo final79. En comparación con la regresión paso a paso lineal múltiple de uso común, el método BRT puede adaptarse a relaciones no lineales complejas y manejar automáticamente los efectos de interacción entre los predictores.

En nuestros modelos, los cambios espaciales y temporales en la coordinación del acoplamiento entre 2000 y 2018 son variables de respuesta, y los 24 factores impulsores (es decir, variables predictoras, enumeradas en la Tabla S17) son variables predictoras. Las fuerzas motrices se seleccionan a partir de aspectos socioeconómicos y ambientales, principalmente con referencia a las dimensiones enmarcadas por vías socioeconómicas compartidas80, como el desarrollo demográfico y humano, la economía y el estilo de vida y las políticas e instituciones, y los elementos de tecnología y medio ambiente y recursos naturales. Los factores específicos se eligen principalmente en función de los resultados del análisis de la literatura sobre los impulsores de la huella ambiental81,82,83,84,85 y la disponibilidad de datos. Las fuentes de datos para estos controladores se enumeran en la Tabla S8. Se especifican tres parámetros en nuestro estudio, que incluyen la distribución del error gaussiano, una tasa de aprendizaje de 0,001, una profundidad de interacción de 5 y una fracción de bolsa de 0,5, como se recomienda79,86. Todos los análisis se realizan con R (versión 3.4.3), modelado con el paquete "gbm" más código personalizado que está disponible en línea79.

Más información sobre el diseño de la investigación está disponible en el Resumen de informes de Nature Portfolio vinculado a este artículo.

Nuestra investigación se basa en datos de múltiples fuentes, todas las fuentes de indicadores ambientales y sociales se enumeran en las Tablas S6 y S7. Todas las fuentes de factores impulsores se enumeran en la Tabla S8. Todos los datos son del año 2000 a 2018. Los datos globales utilizados para la comparación provienen principalmente de las bases de datos EDGAR87, FAOSTAT88, World Bank89 y Eora MRIO90,91. La población mundial es de UNPD72. Los datos provinciales de China provienen de la base de datos CEADS (www.ceads.net/data/), el Centro de datos y ciencias ambientales y de recursos (https://www.resdc.cn/) y los Anuarios estadísticos de China. Los datos ambientales adicionales para China provienen de la base de datos ACAG92 y China Statistical Yearbooks. Todos los datos generados en este estudio se proporcionan en el archivo de información complementaria/datos de origen. Los datos de origen se proporcionan con este documento.

Steffen, W., Grinevald, J., Crutzen, P. & Mcneill, J. El Antropoceno: perspectivas históricas y conceptuales. Filosofía Trans. R. Soc. 369, 842–867 (2011).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

Programa del Medio Ambiente de las Naciones Unidas. GEO-5, Perspectiva Ambiental Global. http://www.unep.org/geo/geo5.asp (2012).

Steffen, W., Broadgate, W., Deutsch, L., Gaffney, O. & Ludwig, C. La trayectoria del antropoceno: la gran aceleración. Antropoceno Rev. 2, 81–98 (2015).

Artículo Google Académico

Fondo Mundial para la Vida Silvestre. Informe Planeta Vivo 2012. https://www.worldwildlife.org (2012).

Wu, J. Ciencia de la sostenibilidad del paisaje: servicios ecosistémicos y bienestar humano en paisajes cambiantes. Landsc. Ecol. 28, 999–1023 (2013).

Artículo Google Académico

Naciones Unidas. Transformando nuestro mundo: La agenda 2030 para el desarrollo sostenible. https://sdgs.un.org/2030agenda (2015).

Sachs, JD et al. Seis transformaciones para alcanzar los objetivos de desarrollo sostenible. Nat. Sostener. 2, 805–814 (2019).

Artículo Google Académico

Zeng, Y. et al. Destrucción ambiental no evitada con los objetivos de desarrollo sostenible. Nat. Sostener. 3, 795–798 (2020).

Artículo Google Académico

Fang, K., Heijungs, R. & Snoo, GD Comprensión de los vínculos complementarios entre las huellas ambientales y los límites planetarios en un marco de evaluación de la sostenibilidad ambiental de los límites de la huella. Ecol. economía 114, 218–226 (2015).

Artículo Google Académico

Kates, RW Medio ambiente y desarrollo: ciencia de la sostenibilidad. Ciencia 292, 641–642 (2001).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Rees, WE Revisión de la capacidad de carga: indicadores de sostenibilidad basados ​​en el área. Población Env. 17, 195–215 (1996).

Artículo Google Académico

Ekins, P. y Simon, S. Estimación de brechas de sostenibilidad: métodos y aplicaciones preliminares para el Reino Unido y los Países Bajos. Ecol. economía 37, 5–22 (2001).

Artículo Google Académico

Hoornweg, D., Hosseini, M., Kennedy, C. y Behdadi, A. Un enfoque urbano de los límites planetarios. Ambio 45, 567–580 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Meadows, D., Randers, J. y Meadows, D. Límites del crecimiento: la actualización de 30 años. (Chelsea Green, White River Junction, Vermont, EE. UU., 2004).

Bishop, RC Especies en peligro de extinción e incertidumbre: la economía de un estándar mínimo seguro. Soy. J. Agric. economía 61, 10–18 (1978).

Artículo Google Académico

Crowards, T. Estándares mínimos seguros: costos y oportunidades. Ecol. economía 25, 303–314 (1998).

Artículo Google Académico

Raffensperger, C. & Tickner, W. Protección de la salud pública y el medio ambiente: implementación del principio de precaución. (Island Press, Washington, DC, EE. UU., 1999).

Google Académico

WBGU. Escenario para la derivación de objetivos globales de reducción de CO2 y estrategias de implementación. Declaración con motivo de la Primera Conferencia de las Partes de la Convención Marco sobre el Cambio Climático en Berlín (1995).

Rockström, J. et al. Un espacio operativo seguro para la humanidad. Naturaleza 461, 472–475 (2009).

Artículo ADS PubMed Google Scholar

Steffen, W. et al. Límites planetarios: guiando el desarrollo humano en un planeta cambiante. Ciencia 347, 1259855 (2015).

Artículo PubMed Google Académico

Dearing, JA et al. Espacios seguros y justos de funcionamiento de los sistemas socioecológicos regionales. globo Reinar. Chang 28, 227–238 (2014).

Artículo Google Académico

Raworth, K. Un espacio seguro y justo para la humanidad: ¿Podemos vivir dentro de la rosquilla? (Oxfam, Oxford, Reino Unido, 2012).

Hamann, M. et al. Desigualdad y Biosfera. año Rev. Medio Ambiente. recurso 43, 61–83 (2018).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

Osterblom, H. et al. Las empresas transnacionales como 'actores clave' en los ecosistemas marinos. PLoS ONE 10, e0127533 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Häyhä, T., Lucas, PL, Vuuren, DV, Cornell, SE & Hoff, H. De los límites planetarios a las proporciones equitativas nacionales del espacio operativo global seguro: ¿cómo se pueden salvar las escalas? globo Reinar. Chang 40, 60–72 (2016).

Artículo Google Académico

Nykvist, B. et al. Desempeño Ambiental Nacional en los Límites Planetarios. (Agencia Sueca de Protección Ambiental, Estocolmo, 2013).

Hoff, H., Nykvist, B. y Carson, M. ¿Vivir bien, dentro de los límites de nuestro planeta? Medición de la creciente huella externa de Europa. (Instituto de Medio Ambiente de Estocolmo, Suecia, 2014).

Cole, MJ, Bailey, RM y New, MG Seguimiento del desarrollo sostenible con un barómetro nacional para Sudáfrica utilizando un marco reducido de "espacio seguro y justo". proc. Academia Nacional. ciencia EE. UU. 111, E4399–E4408 (2014).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Dao, H., Peduzzi, P. & Friot, D. Límites y huellas ambientales nacionales basados ​​en el marco de los límites planetarios: el caso de Suiza. globo Reinar. Chang 52, 49–57 (2018).

Artículo Google Académico

O'Neill, DW, Fanning, AL, Lamb, WF y Steinberger, JK Una buena vida para todos dentro de los límites del planeta. Nat. Sostener. 1, 88–95 (2018).

Artículo Google Académico

Wu, L., Huang, K., Ridoutt, BG, Yu, Y. y Chen, Y. Una familia de huellas ambientales basadas en límites planetarios: de los impactos a los límites. ciencia Entorno Total. 785, 147383 (2021).

Artículo ADS CAS Google Académico

Xu, Z. et al. Evaluar el progreso hacia el desarrollo sostenible en el espacio y el tiempo. Naturaleza 577, 74–78 (2020).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Nilsson, M., Griggs, D. & Visbeck, M. Política: mapear las interacciones entre los objetivos de desarrollo sostenible. Naturaleza 534, 320–322 (2016).

Artículo ADS PubMed Google Scholar

Pradhan, P., Costa, L., Rybski, D., Lucht, W. & Kropp, JP Un estudio sistemático de las interacciones de los objetivos de desarrollo sostenible (ODS). la de la tierra Futuro 5, 1169–1179 (2017).

Google Académico

Li, Y., Yi, L., Zhou, Y., Shi, Y. & Zhu, X. Investigación de un modelo de acoplamiento de coordinación entre urbanización y medio ambiente. J. Medio Ambiente. Administrar 98, 127–133 (2012).

Artículo Google Académico

Shi, T., Yang, S., Zhang, W. y Zhou, Q. Medición del grado de coordinación de acoplamiento y heterogeneidad espaciotemporal entre el desarrollo económico y el entorno ecológico: evidencia empírica de las regiones tropicales y subtropicales de China. J. Limpio. Pinchar. 244, 118739 (2020).

Artículo Google Académico

Ariken, M., Zhang, F., Chan, N. & Kung, H. Análisis de coordinación de acoplamiento y heterogeneidad espacio-temporal entre la urbanización y el medio ambiente ecológico a lo largo del Cinturón Económico de la Ruta de la Seda en China. Ecol. índico 121, 107014 (2021).

Artículo Google Académico

Zhu, S., Huang, J. & Zhao, Y. Análisis de coordinación de acoplamiento de servicios ecosistémicos y desarrollo urbano de ciudades basadas en recursos: un estudio de caso de la ciudad de Tangshan. Ecol. índico 136, 108706 (2022).

Artículo Google Académico

Sun, Y., Liu, D. & Peng, WC Simulación urbana que incorpora relaciones de coordinación de múltiples servicios ecosistémicos. Simulación urbana incorporando relaciones de coordinación de múltiples servicios ecosistémicos. sust. Ciudades Soc. 76, 103432 (2022).

Artículo Google Académico

Bekkers, E., Koopman, RB & Rêgo, CL Cambio estructural en la economía china y relaciones comerciales cambiantes con el mundo. economía china Rev. 65, 101593 (2021).

Artículo Google Académico

Bryan, BA et al. La respuesta de China a una emergencia de sostenibilidad del sistema terrestre nacional. Naturaleza 559, 193–204 (2018).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Cinner, JE & Barnes, ML Dimensiones sociales de la resiliencia en sistemas socioecológicos. Una Tierra 1, 51–56 (2019).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

Wang, Q., Hao, D., Li, F., Guan, X. y Chen, P. Desarrollo de un nuevo marco para identificar vías desde el desarrollo socioeconómico hasta la contaminación ambiental. J. Limpio. Pinchar. 253, 119962 (2020).

Artículo CAS Google Académico

Zhang, J. et al. Un marco de análisis de satisfacción de importancia múltiple para la gestión sostenible de áreas protegidas: Integración de los servicios ecosistémicos y las necesidades básicas. ecosistema serv. 46, 101219 (2020).

Artículo Google Académico

Xu, Z. et al. Impactos del comercio internacional en el desarrollo sostenible global. Nat. Sostener. 3, 964–971 (2020).

Artículo Google Académico

Cole, MJ, Bailey, RM & New, MG Variabilidad espacial en las trayectorias de desarrollo sostenible en Sudáfrica: espacios operativos seguros y justos a nivel provincial. Sostener. ciencia 12, 829–848 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Liu, J. et al. Complejidad de los sistemas humanos y naturales acoplados. Ciencia 317, 1513–1516 (2007).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Ouyang, Z. et al. Mejoras en los servicios ecosistémicos a partir de inversiones en capital natural. Ciencia 352, 1455–1459 (2016).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Miao, L. et al. Síntesis del uso de la tierra en China en los últimos 300 años. globo Planeta. Cambio 100, 224–233 (2013).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

He, F., Ge, Q., Dai, J. y Rao, Y. Cambio forestal en China en los últimos 300 años. J. Geogr. ciencia 18, 59–72 (2008).

Artículo Google Académico

Naciones Unidas. Perspectivas de urbanización mundial: la revisión de 2018. (División de población, Departamento de Asuntos Económicos y Sociales, División de Población 2018).

Grubler, A. & Fisk, D. Energizando Ciudades Sostenibles: Evaluación de la Energía Urbana. (Abingdon, Reino Unido: Routledge, 2013).

Hoornweg, D., Sugar, L. & Gomez, CLT Ciudades y emisiones de gases de efecto invernadero: avanzando. Urbanización 5, 43–62 (2020).

Artículo Google Académico

Liu, J. & Diamond, J. El medio ambiente de China en un mundo globalizado. Naturaleza 435, 1179–1186 (2005).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Shapiro, J. Desafíos ambientales de China (Wiley, Polity Press, Cambridge, 2016).

Ministerio de Ecología y Medio Ambiente de la República Popular China. Boletín de estado del medio ambiente ecológico de China. https://www.mee.gov.cn/hjzl/sthjzk/zghjzkgb/201905/P020190619587632630618.pdf (2018).

Mi, Z. & Sun, X. Las provincias con transiciones en la estructura industrial y la combinación energética se desempeñaron mejor en la mitigación del cambio climático en China. común Entorno terrestre. 2, 182 (2021).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

Wu, R., Li, Z. & Wang, S. Las diversas fuerzas impulsoras de la expansión de la tierra urbana en China: conocimientos de un análisis espacio-temporal. ciencia Entorno Total. 766, 142591 (2021).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Jin, H., Chen, X., Wu, P., Song, C. y Xia, W. Evaluación de la distribución espacio-temporal de la precipitación en China continental mediante métodos estadísticos y de agrupación. atmósfera Res. 262, 105772 (2021).

Artículo Google Académico

Chen, Y. & Zhang, D. Evaluación multiescala de la coordinación de acoplamiento entre la innovación y el desarrollo económico en ciudades basadas en recursos: un estudio de caso del noreste de China. J. Limpio. Pinchar. 318, 128597 (2021).

Artículo Google Académico

Coscieme, L., Mortensen, LF & Donohue, I. Mejorar la coherencia de las políticas ambientales para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible. J. Limpio. Pinchar. 296, 126502 (2021).

Artículo Google Académico

Li, W., Wang, Y., Xie, S. & Cheng, X. Análisis de coordinación de acoplamiento y heterogeneidad espaciotemporal entre la urbanización y la salud del ecosistema en el municipio de Chongqing, China. ciencia Entorno Total. 791, 148311 (2021).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Davis , SJ & Caldeira , K. Contabilidad de emisiones de CO2 basada en el consumo . proc. Academia Nacional. ciencia USA 107, 5687–5692 (2010).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Pozo, C., Galán-Martín, A., Cortés-Borda, D., Sales-Pardo, M. & Guillén-Gosálbez, G. Reduciendo la desigualdad ambiental global: determinando cuotas regionales para las cargas ambientales a través de la optimización de sistemas. J. Limpio. Producto 270, 121828 (2020).

Artículo Google Académico

Moallemi, EA et al. Alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible requiere innovación transdisciplinaria a escala local. Una Tierra 3, 300–313 (2020).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

Cremallera, SC et al. Integrar el límite planetario del agua con la gestión del agua desde escalas locales a globales. El futuro de la Tierra 8, e2019EF001377 (2019).

ANUNCIOS Google Académico

Chen, X., Li, C., Li, M. y Fang, K. Revisión de la aplicación y extensiones metodológicas de los límites planetarios para la evaluación de la sostenibilidad. ciencia Entorno Total. 788, 147886 (2021).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Norström, AV et al. Principios para la coproducción de conocimiento en la investigación de la sostenibilidad. Nat. Sostener. 3, 182–190 (2020).

Artículo Google Académico

Dao, H. et al. Límites ambientales y huellas suizas basadas en límites planetarios. (PNUMA/GRID-Ginebra y Universidad de Ginebra, Ginebra, 2015).

Algunaibet, IM et al. Corrección: impulsando el desarrollo sostenible dentro de los límites planetarios. Entorno Energético. ciencia 12, 3612 (2019).

Artículo Google Académico

IPCC. Cambio Climático 2014: Informe de Síntesis. Contribución de los Grupos de Trabajo I, II y III al Quinto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC, Ginebra, Suiza, 2014).

Naciones Unidas. Perspectivas de la población mundial 2019, edición en línea. Rev. 1. (División de Población, Departamento de Asuntos Económicos y Sociales, Naciones Unidas, 2019).

Vanham, D. et al. Familia de huella ambiental para abordar la sostenibilidad local a planetaria y cumplir con los ODS. ciencia Entorno Total. 693, 133642 (2019).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Mann, HB Pruebas no paramétricas contra tendencia. Econométrica 13, 245–259 (1945).

Artículo MathSciNet MATEMÁTICAS Google Académico

Kendall, MG Métodos de correlación de rangos. Hermano J. Psychol. 25, 86–91 (1990).

Google Académico

Warren, J. & Gilbert, RO Métodos estadísticos para el monitoreo de la contaminación ambiental. Tecnometría 30, 348 (1988).

Artículo Google Académico

Yang, C., Zeng, W. & Yang, X. Evaluación de coordinación de acoplamiento y patrón de desarrollo sostenible del entorno geoecológico y la urbanización en el municipio de Chongqing, China. sust. Ciudades Soc. 61, 102271 (2020).

Artículo Google Académico

Li, L., Fan, Z., Feng, W., Yuxin, C. & Keyu, Q. Análisis espacial del grado de coordinación de acoplamiento y factor impulsor entre el entorno socioeconómico y ecológico en el norte de China. Ecol. índico 135, 108555 (2022).

Artículo Google Académico

Elith, J., Leathwick, JR y Hastie, T. Una guía de trabajo para árboles de regresión potenciados. J. Anim. Ecol. 77, 802–813 (2008).

Artículo CAS PubMed Google Académico

O'Neill, BC et al. Los caminos por delante: narrativas para caminos socioeconómicos compartidos que describen futuros mundiales en el siglo XXI. globo Reinar. Chang 42, 169–180 (2017).

Artículo Google Académico

Xu, X., Zhang, Y. & Chen, Y. Proyectando la huella hídrica futura de China bajo las vías socioeconómicas compartidas. J. Medio Ambiente. Administrar 260, 110102 (2020).

Artículo Google Académico

Chen, J., Fan, W., Li, D., Liu, X. y Song, M. Factores impulsores de la presión de la huella de carbono global: basado en el secuestro de carbono de la vegetación. aplicación Energía 267, 114914 (2020).

Artículo CAS Google Académico

Yang, Y. & Meng, G. El efecto de desacoplamiento y los factores impulsores de la huella de carbono en las megaciudades: el estudio de caso de Xi'an en el oeste de China. sust. Ciudades Soc. 44, 783–792 (2019).

Artículo Google Académico

Jiang, S. et al. Huella de fósforo en China durante el período 1961-2050: perspectiva histórica y perspectiva futura. ciencia Entorno Total. 650, 687–695 (2018).

Artículo ADS PubMed Google Scholar

Gao, B. et al. Fuerzas impulsoras de los flujos de nitrógeno y la eficiencia del uso de nitrógeno de los sistemas alimentarios en siete ciudades chinas, 1990 a 2015. Sci. Entorno Total. 676, 144–154 (2019).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

De'ath, G. Árboles potenciados para modelado y predicción ecológicos. Ecol. Soc. 88, 243–251 (2007).

Google Académico

Crippa, M. et al. Emisiones de CO2 fósil y GEI de todos los países del mundo - Informe de 2019, EUR 29849 EN. ISBN 978-92-76-11100-9, https://doi.org/10.2760/687800, JRC117610 (Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, Luxemburgo, 2019).

Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación. Base de datos estadísticos de la FAO. http://faostat.fao.org/(2020).

Banco Mundial. Indicadores de desarrollo mundial del Banco Mundial. http://data.worldbank.org/(2020).

Lenzen, M., Kanemoto, K., Moran, D. y Geschke, A. Mapeo de la estructura de la economía mundial. Reinar. ciencia Tecnología 46, 8374–8381 (2012).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Lenzen, M., Moran, D., Kanemoto, K. & Geschke, A. Building Eora: una base de datos global multirregional de insumo-producto con alta resolución de país y sector. economía sis. Res. 25, 20–49 (2013).

Artículo Google Académico

Grupo de Análisis de la Composición Atmosférica. Superficie PM2.5. https://sites.wustl.edu/acag/datasets/surface-pm2-5/#V5.GL.02 (2021).

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Este estudio está respaldado por los programas del Segundo Proyecto Nacional de Investigación Científica Qinghai-Tíbet: Cambio Climático en las Regiones de la Meseta con Escasos Datos Climáticos y su Impacto y Respuesta (Subvención No. 2019QZKK1001, YD), la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (41971269 ), el Proyecto Clave del Departamento de Ciencia y Tecnología de la provincia de Qinghai (Subvención No. 2019-SFA12, 2022ZY024, 2021-SF-A7-1, YD) y el Laboratorio Estatal Clave de Procesos de la Superficie de la Tierra y Ecología de Recursos (Subvención No. 2022-TS-07, YD).

State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Facultad de Ciencias Geográficas, Universidad Normal de Beijing, Beijing, 100875, China

Dongni Han y Deyong Yu

Laboratorio clave de procesos de la superficie terrestre de la meseta tibetana y conservación ecológica, Universidad Normal de Qinghai, Xining, 810016, China

Deyong yu

Academia de Ciencias y Sostenibilidad de Plateau, Gobierno Popular de la Provincia de Qinghai y Universidad Normal de Beijing, Xining, 810016, China

Deyong yu

Escuela de Ciencias Forestales, Pesqueras y Geomáticas, Centro de Investigación y Educación de Fort Lauderdale, Universidad de Florida, Davie, FL, EE. UU.

Jiangxiaoqiu

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YD y HD diseñaron el estudio y planificaron el análisis. HD preparó los datos básicos, hizo el análisis de datos y escribió el borrador original. QJ y YD revisaron y editaron el manuscrito. Todos los autores proporcionaron revisiones al manuscrito y aprobaron el manuscrito final.

Correspondencia a Deyong Yu.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Nature Communications agradece a Enayat A. Moallemi, Carlos Pozo y a los demás revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo. Los informes de los revisores están disponibles.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

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Han, D., Yu, D. & Qiu, J. Evaluación de las interacciones de acoplamiento en un espacio operativo seguro y justo para la sostenibilidad regional. Nat Comun 14, 1369 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-37073-z

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Recibido: 04 junio 2021

Aceptado: 01 de marzo de 2023

Publicado: 13 de marzo de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-37073-z

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