Évaluer les interactions de couplage dans un espace de fonctionnement sûr et juste pour la durabilité régionale

Nature Communications volume 14, Numéro d'article : 1369 (2023) Citer cet article

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Les activités humaines affectent le système terrestre avec une ampleur sans précédent, provoquant une dégradation irréversible indésirable. Les objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies fournissent un plan d'action mondial intégré pour le développement durable. Cependant, il reste un grand défi à développer des stratégies réalisables pour atteindre la durabilité régionale dans les contraintes socio-environnementales. Ici, nous avons proposé un cadre, intégrant un espace opérationnel sûr et juste (SJOS) avec les ODD, pour évaluer la durabilité régionale et les interactions entre la performance environnementale et le bien-être humain à toutes les échelles. Bien que la Chine n'ait pas pleinement atteint le développement durable de 2000 à 2018, la plupart des provinces ont montré des améliorations significatives. Nos analyses ont en outre défini quatre modèles de développement (c.-à-d., couplés et développés, couplés et sous-développés, découplés et sous-développés, et couplés et sous-développés), et développé des stratégies et des voies ciblées pour chaque modèle de transition vers la durabilité. Notre cadre opérationnel est largement applicable à d'autres régions ou nations pour actualiser le développement durable.

Depuis la révolution industrielle, le système Terre est entré dans l'Anthropocène, où les activités humaines ont été le moteur prédominant des changements environnementaux globaux1. En conséquence, il y a des signes imminents que plusieurs seuils critiques dans l'utilisation des ressources, les émissions et la dégradation de l'environnement sont approchés ou même dépassés (par exemple, l'intégrité de la biosphère, le changement climatique, le changement du système terrestre et les flux biogéochimiques)2,3,4. Des preuves substantielles ont en effet démontré que le système Terre se dirige vers une trajectoire non durable ou vers un état indésirable pour que l'humanité puisse fonctionner en toute sécurité5. La recherche d'une transition vers la durabilité est donc urgente mais reste un défi central de l'Anthropocène.

Les objectifs de développement durable (ODD) offrent une solution plus intégrée et inclusive au développement durable, présentant un changement de paradigme d'un programme conceptuel à des normes mesurables et à des transformations opérationnalisables6,7. Néanmoins, l'évaluation de la durabilité et le suivi des politiques et le suivi des progrès vers les ODD restent difficiles avec une mise en œuvre souvent fragmentée, isolée et incohérente. Dans certaines situations pires, même si les ODD sont atteints, l'environnement peut être encore plus dégradé8. Ainsi, il est urgent de comprendre comment quantifier et évaluer les progrès vers la réalisation des ODD afin d'éclairer les politiques concrètes et les stratégies de développement durable.

Cela souligne la nécessité scientifique et pratique de développer un cadre d'évaluation solide, précis et complet pour guider le développement durable9,10,11. Le cadre doit identifier les écarts de durabilité entre la performance réelle du système socio-écologique cible et les normes de durabilité correspondantes12. Les normes peuvent être soit définies par des objectifs politiques, soit dérivées de seuils de capacité identifiés, comprenant à la fois des limites environnementales et des seuils sociaux13. À cette fin, un ensemble de concepts standards de durabilité ont été développés, tels que les limites de croissance14, les normes minimales de sécurité15,16, le principe de précaution17 et les fenêtres tolérables18. Le cadre des limites planétaires (PB)19,20 est un concept émergent qui s'appuie sur les normes de durabilité précédentes et les enrichit. Une avancée clé est que le cadre PB se concentre sur les processus biophysiques du système terrestre qui déterminent la capacité d'autorégulation de la planète19. Le cadre PB19,20 propose des limites quantitatives pour l'appropriation anthropique de la capacité de production de la Terre et délimite un espace de fonctionnement sûr pour l'humanité. Au-delà de ces limites de PB, des changements environnementaux brutaux ou irréversibles seraient délétères voire catastrophiques pour la société humaine. Pour tenir compte des dimensions socio-économiques, le cadre d'espace d'exploitation sûr et juste (SJOS)21 a été développé et intègre davantage le PB (c'est-à-dire les limites biophysiques)19 avec les fondements sociaux (c'est-à-dire les besoins humains fondamentaux)22 pour évaluer les normes de durabilité des systèmes socio-écologiques23.

Malgré les avancées récentes du cadre SJOS dans l'évaluation de la durabilité, plusieurs lacunes importantes existent. (1) Réduction d'échelle transférable. Le développement durable est généralement mis en œuvre par les gouvernements, les entreprises, les communautés et les acteurs clés opérant aux échelles nationales, infranationales, régionales et locales respectives24. Les évaluations axées sur les politiques doivent donc réduire le cadre afin qu'il soit capable de traiter les problèmes de durabilité à travers les échelles (du local au régional, national et planétaire) et les contextes socio-écologiques25. De nombreux travaux antérieurs ont tenté de traduire le cadre SJOS à l'échelle nationale ou régionale en utilisant différentes approches26,27,28. Pourtant, la mise en œuvre conjointe des empreintes environnementales et du PB de SJOS dans le cadre des limites de l'empreinte9 pour évaluer la durabilité environnementale reste rare. Une telle approche, néanmoins, fournit une voie évolutive, reproductible et transférable pour quantifier la durabilité environnementale du SJOS qui peut servir de référence pour évaluer les progrès29,30,31. (2) Dynamique spatio-temporelle. Lors de l'évaluation de la durabilité par rapport au SJOS, la plupart des études antérieures sont soit statiques (évaluation pour une période donnée), soit axées sur les changements temporels dans les résumés à l'échelle de la région. Peu de recherches ont explicitement abordé l'hétérogénéité spatiale et la dynamique temporelle dans la performance environnementale et le bien-être humain32. Cependant, ces informations peuvent être cruciales pour identifier les points chauds pour des actions politiques ciblées, pour comprendre les facteurs conduisant aux variations spatiales du développement durable et pour suivre les progrès vers la réalisation des ODD. (3) Interactions ODD. Il est de plus en plus révélé qu'il existe des interactions complexes (c'est-à-dire des compromis, des synergies) entre les différents ODD33,34. Par conséquent, il est essentiel de prendre en compte à la fois les processus biophysiques et le bien-être social ainsi que leurs interactions dans l'évaluation de la durabilité basée sur le SJOS, qui reste jusqu'à présent moins bien abordé.

Par conséquent, afin de tenir compte de la dynamique spatio-temporelle et des interactions complexes entre la performance environnementale et les objectifs de bien-être humain dans l'évaluation de la durabilité, nous avons introduit un « degré de coordination de couplage » (CCD) innovant dans le cadre analytique SJOS, un concept dérivé à l'origine de la physique35. Le « couplage » fait référence au phénomène selon lequel deux ou plusieurs systèmes interagissent étroitement les uns avec les autres de diverses manières. La « coordination » reflète le degré de cohérence entre les sous-systèmes, ainsi que la mesure dans laquelle le système tend à se rapprocher de l'ordre souhaité. Par conséquent, le CCD est une mesure des synergies entre les sous-systèmes en interaction, qui détermine la trajectoire du système socio-écologique intégré du désordre à l'ordre36. Par exemple, un CCD de 1 reflète le développement d'une cohérence parfaite, où tous les sous-systèmes sont synergiques. Ce concept a été largement adopté pour mesurer les interactions entre deux ou plusieurs (sous-)systèmes, en particulier en ce qui concerne les conflits entre l'environnement et les dimensions économiques, comme entre l'urbanisation et l'éco-environnement37, le développement économique et l'environnement écologique36, les services écosystémiques et le développement urbain38,39. Il peut également être utilisé pour évaluer et comparer les résultats émergents ou au niveau du système des interventions politiques (tels que les investissements publics et les réglementations).

Dans cette recherche, pour démontrer l'application du CCD dans le cadre SJOS pour l'évaluation de la durabilité, nous nous sommes concentrés sur l'étude de cas exploitable pour la Chine, le pays le plus peuplé et le plus grand exportateur au monde, ainsi que l'acteur clé de la durabilité mondiale. La Chine fournit une base de ressources et produit des biens pour d'autres pays40, et supporte les impacts environnementaux induits par la consommation dans d'autres parties du monde29. En outre, de nombreux développements socio-économiques antérieurs se sont faits au détriment de la dégradation de l'environnement, posant de graves conflits entre le développement économique et la gestion des écosystèmes. L'exploitation humaine des ressources, les réformes socio-économiques, la croissance rapide de la population, l'industrialisation et l'urbanisation ont également accéléré ce conflit de longue durée41. Par conséquent, la Chine est confrontée à des défis importants et urgents pour garantir des ressources disponibles suffisantes qui sont utilisées pour répondre aux besoins de tous. Autrement dit, la nation devrait mettre l'accent sur l'utilisation durable des ressources régionales pour le bien-être humain. La Chine embrasse également une hétérogénéité spatiale substantielle dans les ressources naturelles, le patrimoine culturel, l'intégrité environnementale et les inégalités sociales, et subit plus de 30 ans (depuis 1986) de pratiques de développement durable à long terme, présentant un cas idéal pour tester notre cadre d'évaluation durable proposé.

Les trois principaux objectifs de ce travail sont les suivants : (1) évaluer l'état du développement durable dans le contexte des ODD en mesurant la performance par rapport à un SJOS défini ; (2) mettre en œuvre le CCD dans SJOS pour identifier les modèles de développement en utilisant l'évaluation de la durabilité (c'est-à-dire à partir de l'objectif 1) qui considère les interactions homme-environnement à plusieurs échelles de manière spatialement explicite ; et (3) proposer des stratégies ciblées sur les modèles de développement au fur et à mesure de leur progression vers la durabilité régionale.

Dans les systèmes socio-écologiques, les interactions entre les systèmes humains et biophysiques sont bidirectionnelles et déterminent la dynamique du système global. D'une part, un écosystème sain est fondamental pour soutenir le développement durable de l'humanité, qui fournit des matériaux et des services de base pour la survie humaine et le développement économique42. D'autre part, le développement humain peut fournir une garantie de capital, un soutien infrastructurel et technologique pour préserver l'environnement. Cependant, la consommation intensive des ressources, le changement d'affectation des terres et les pollutions peuvent avoir des effets négatifs sur l'environnement43.

Par conséquent, le fondement conceptuel de cette recherche intègre les cadres SJOS et SDG pour étudier la durabilité régionale dans les systèmes socio-écologiques qui prennent explicitement en compte les interactions entre les systèmes humains et biophysiques à l'aide du modèle CCD (Fig. 1). Pour parvenir à un développement durable, la société humaine doit fonctionner dans le SJOS - la plage de durabilité entre les limites environnementales fixées par les PB et les empreintes environnementales, et les fondements sociaux définis comme des normes minimales ou des seuils sociaux ciblés de résultats humains, tandis que la performance environnementale et le bien-être humain agissent dans un modèle de développement synergique.

Le cadre intègre l'espace d'exploitation sûr et juste et les cadres des limites de l'empreinte pour mesurer la durabilité liée aux ODD correspondants au sein d'un système socio-écologique couplé. Les indicateurs du bien-être humain (fondements sociaux au sein du système humain) correspondent aux ODD, tandis que les processus pour atteindre ces objectifs devraient être limités par les limites environnementales (système biophysique), à ​​savoir les limites environnementales quantifiées par les limites planétaires réduites. Ces deux sous-systèmes ne sont pas isolés, mais il existe des interactions complexes entre eux.

Plus précisément, notre cadre conceptuel a analysé les relations de couplage entre la performance environnementale et le bien-être humain et les modèles de développement des systèmes socio-écologiques d'une manière qui peut être explicitement appliquée pour informer la gestion durable. Sur la base de notre conceptualisation, les modèles de développement sont divisés en fonction de deux dimensions : le niveau de couplage et le niveau de développement (Fig. 2). Le niveau de couplage est quantifié par l'ampleur du CCD, tandis que le niveau de développement est quantifié par l'évolution des tendances du CCD. À travers le niveau de couplage (axe y), les régions ou les systèmes peuvent être classés comme couplés ou non couplés. Des niveaux élevés de couplage indiquent des synergies (couplage), tandis que des valeurs faibles indiquent des compromis (découplage) entre la réalisation des performances environnementales et les objectifs de bien-être humain. Le long du niveau de développement (axe des x), les régions ou les systèmes peuvent être classés comme développés ou sous-développés. Les régions développées ont tendance à avoir un niveau de couplage croissant (plus couplées), tandis que les régions sous-développées montrent une tendance vers une direction plus découplée (plus découplées). Par conséquent, ces deux dimensions délimitent quatre quadrants de modèles de développement qui peuvent être utilisés pour générer des stratégies de gestion durable correspondantes. Le quadrant I, en tant que modèle de développement relativement idéal, fonctionne bien à la fois dans les dimensions de couplage et de développement. Un tel modèle de développement dans le Quadrant I indique que la condition préalable au développement durable nécessite des synergies entre les aspects environnementaux et socio-économiques. Le quadrant II est pour le modèle couplé et sous-développé, avec le niveau de couplage au-dessus du point de division et le niveau de développement en dessous du point de division. Alors que le quadrant III représente un modèle non couplé et sous-développé, dont les niveaux de couplage et de développement sont tous deux inférieurs aux points de division. Lorsque les niveaux de couplage de régions données sont classés dans le Quadrant III, cela indique que les politiques de gestion ne peuvent répondre aux exigences du développement durable44. Dans le quadrant IV, les régions à l'intérieur sont découplées mais bien développées.

Quatre modèles de développement sont divisés en fonction de deux dimensions : le niveau de développement (axe des x) et le niveau de couplage (axe des y). Le niveau de couplage classe les régions en fonction de l'ampleur du degré de coordination du couplage entre le bien-être humain et la performance environnementale, tandis que le niveau de développement reflète l'évolution des tendances du degré de coordination du couplage au fil du temps. Les régions situées dans les quadrants éloignés de la ligne horizontale médiane sont plus couplées. Les régions dans les quadrants éloignés de la ligne verticale médiane sont plus développées.

Pour mettre en œuvre notre cadre conceptuel, nous avons défini le SJOS qui se situe entre limites environnementales et fondements sociaux dans le cadre des ODD. L'étude du statut d'une région ou d'un système focal par rapport au SJOS défini nous aide à : (1) confirmer s'il est possible d'opérer en dessous de la capacité de charge de la Terre sans compromettre le bien-être social essentiel ; (2) quantifier le degré de coordination du couplage entre la performance environnementale et socio-économique (c'est-à-dire le niveau de couplage) et ses changements (c'est-à-dire le niveau de développement) ; et (3) développer des politiques et des stratégies possibles et établir des attentes réalistes sur la meilleure façon de satisfaire les besoins fondamentaux de l'homme de manière durable.

Cette section présente les résultats de ces trois analyses interdépendantes mentionnées ci-dessus (évaluation de la durabilité, interaction de couplage et élaboration de politiques et de stratégies), avec leurs implications et les conclusions associées discutées dans les sections suivantes.

Nous avons recueilli des données historiques de 2000 à 2018 et analysé les performances nationales sur cinq empreintes environnementales (par rapport aux PB réduits) et 10 indicateurs sociaux (par rapport aux fondements sociaux), informés par le SJOS (Fig. 3).

a Le monde. b Chine. Lorsque le coin interne atteint le fondement social et que le coin externe se situe dans la limite environnementale, l'État est considéré comme un espace de fonctionnement sûr et juste. Les coins internes indiquent des indicateurs sociaux réels par rapport aux fondements sociaux. Les cales externes montrent les empreintes environnementales par rapport aux limites environnementales. Les valeurs représentent la moyenne des indicateurs spécifiques. Les secteurs mesurent l'état de chaque dimension en pourcentage par rapport à sa limite (0 % au centre et 100 % à la limite). Les limites environnementales respectées sont des coins verts, et les socles sociaux atteints sont des coins bleus. Les coins avec un pointillé s'étendent au-delà de la zone du graphique. Adapté de O'Neill et al.30. Voir les tableaux S6 et S7 pour les sources de données spécifiques.

Pour la performance environnementale, à l'échelle mondiale et nationale, trois des cinq frontières environnementales ont été largement dépassées (changement climatique, cycles du phosphore et de l'azote), considérées comme à haut risque. Tandis que les deux autres processus (changement du système terrestre et utilisation de l'eau douce) restent toujours dans les limites, considérées comme sûres. En règle générale, la performance de la Chine sur la dimension environnementale est inférieure à celle du niveau mondial, à l'exception du changement du système foncier. En particulier, le changement climatique, les cycles du phosphore et de l'azote ont dépassé leurs limites de 3,86, 9,92 et 3,68 fois en Chine (tableau S11).

Pour la performance sociale, d'un point de vue global (Fig. 3a), 1 indicateur social sur 10 a atteint les seuils (c'est-à-dire les emplois). En revanche, pour la Chine, à l'échelle nationale (Fig. 3b), les seuils ont été atteints pour 2 indicateurs (c. En général, par rapport au monde, la Chine a un niveau de résultats sociaux plus élevé par rapport aux fondements sociaux, à l'exception de l'égalité des sexes (tableau S12).

Parallèlement, la Chine n'opérait pas entièrement au sein d'un SJOS. Par rapport à la moyenne mondiale, la Chine est moins performante en matière de performance environnementale, mais surpasse en matière de bien-être humain. Cela peut être attribué au fait que la Chine fournit la base de ressources pour d'autres pays dans le commerce international et supporte donc les conséquences environnementales de l'externalisation. Dans ce processus, la Chine a compromis le développement économique et l'amélioration du bien-être humain, au détriment des impacts environnementaux45, tels que les émissions de CO2 et les conversions d'utilisation des terres.

De plus, pour obtenir une image claire du progrès social et de la dégradation écologique de la Chine dans le temps et dans l'espace (Figs. 4 et 5), nous avons tracé les trajectoires spatiales et temporelles des performances environnementales et sociales sur la période 2000-2018. Pour mesurer la performance environnementale, quatre BP (changement climatique, changement du système terrestre, utilisation de l'eau douce et flux biogéochimiques) sont réduits à des parts par habitant et comparés aux empreintes environnementales correspondantes (Fig. 4a). Comme deux indicateurs sont mesurés pour le flux biogéochimique du PB (c'est-à-dire les cycles de l'azote et du phosphore), cinq indicateurs environnementaux sont donc considérés. La performance environnementale indique le rapport entre les empreintes environnementales et les limites environnementales (c'est-à-dire les PB réduits). Les ratios empreinte-limite indiquent si la capacité de charge de la Terre a déjà été dépassée. Les variables de contrôle que nous avons sélectionnées sont respectivement les émissions annuelles de CO2, la surface des terres anthropisées, l'utilisation de l'eau douce et l'allocation des engrais azotés et phosphorés appliqués aux terres cultivées. Les limites environnementales par habitant de 2000 à 2018 sont répertoriées dans le tableau S10.

a Performance environnementale par rapport aux limites environnementales par habitant. b Bien-être humain par rapport aux fondements sociaux.

a Performances environnementales. b Bien-être humain. La performance environnementale indique les empreintes environnementales aux limites planétaires réduites. Le bien-être humain représente des indicateurs sociaux à des seuils sociaux. Les valeurs du score Z indiquent les résultats du test de Mann-Kendall, la couleur rouge représentant les provinces avec des changements négatifs et la couleur bleue représentant les provinces avec des changements positifs. Plus précisément, les changements négatifs dans la performance environnementale et le bien-être humain représentent respectivement une augmentation des empreintes et une diminution des indicateurs sociaux. Le niveau de signification donné α est de 0,05.

Une hétérogénéité spatiale substantielle se produit dans la performance environnementale entre les provinces. À l'échelle provinciale (Fig. 4a), la plupart des provinces chinoises dépassent de manière significative les valeurs par habitant, utilisant des ressources à des niveaux supérieurs aux limites environnementales. Parmi eux, la frontière la plus difficile à conférer est le changement climatique : aucune province ne se trouve à l'intérieur de la frontière. De plus, les limites du cycle de l'azote et du phosphore ont également été dépassées pour la plupart des provinces. Les pourcentages de provinces qui se situent dans les limites par habitant des changements du système terrestre, des cycles de l'azote et du phosphore sont de 36,7 %, 6,7 % et 6,7 %, respectivement. Alors que la situation pour l'utilisation de l'eau douce est considérablement meilleure, 80 % des provinces restant dans les limites. Nous avons constaté qu'aucune des provinces n'opère à l'intérieur de toutes les limites biophysiques en même temps. Notre analyse a révélé des disparités importantes dans le nombre de limites respectées, allant de zéro à quatre.

Après avoir analysé la distribution spatiale des performances environnementales, nous avons ensuite examiné l'évolution temporelle de 2000 à 2018 (Fig. 5a). À l'échelle nationale, toutes les empreintes environnementales de la Chine ont augmenté au cours de la période 2000-2018, s'éloignant du SJOS (tableau S13). Dans l'ensemble, il y a eu une tendance à la hausse des pressions environnementales dans les provinces au fil du temps. Plus précisément, les émissions de CO2 de toutes les provinces ont considérablement augmenté, à l'exception de Pékin. L'empreinte eau bleue, l'empreinte terrestre, l'empreinte azote et l'empreinte phosphore ont augmenté au fil du temps dans 70 %, 73 %, 70 % et 73 % des provinces, respectivement. Notamment, la diminution des empreintes environnementales est principalement localisée dans les provinces orientales de la Chine, telles que Pékin-Tianjin-Hebei et les zones côtières orientales.

Nos résultats ont montré que la performance environnementale par rapport aux limites environnementales (c'est-à-dire les BP réduits) variait considérablement d'un indicateur à l'autre. Les différences dépendaient des types d'indicateurs environnementaux, tels que les indicateurs basés sur les ressources (par exemple, l'utilisation de l'eau douce, le changement du système terrestre), par rapport aux indicateurs basés sur la pollution (par exemple, le changement climatique, les flux biogéochimiques). Cela suggère que des politiques appropriées doivent être élaborées pour chaque BP, compte tenu de son importance et de ses caractéristiques.

Pour quantifier le bien-être humain en tant que substituts des fondements sociaux, nous avons sélectionné 10 aspects sociaux suivant les cadres des ODD et du SJOS. Pour chaque aspect, nous avons choisi l'indicateur social correspondant et identifié la valeur seuil en fonction des cibles des ODD (Fig. 4b et Fig. 5b). Le bien-être humain peut être mesuré par le rapport des indicateurs sociaux réels aux seuils sociaux.

Pour le schéma spatial du bien-être humain en Chine, les résultats sont assez complexes. À l'échelle provinciale (Fig. 4b), les provinces chinoises obtiennent globalement de bons résultats en matière de sécurité alimentaire, d'énergie et d'emploi, toutes les provinces atteignant les seuils. Près du tiers des provinces atteignent le seuil de revenu des ménages. Le nombre de provinces qui atteignent les fondements de l'éducation, des soins de santé, de l'équité sociale, de l'eau et de l'assainissement est respectivement de 26,7 %, 6,7 %, 10 %, 13,3 % et 3,3 %. En revanche, les provinces obtiennent de moins bons résultats en matière d'égalité des sexes, aucune province n'atteignant ce seuil. Notamment, aucune province n'atteint les 10 seuils sociaux. Le nombre de fondations sociales rejointes dans les provinces varie de deux à neuf (c.-à-d. Shanghai).

Pour les changements temporels de la performance sociale, une amélioration globale du bien-être humain a été observée en Chine de 2000 à 2018, avec des évolutions dans tous les aspects (tableau S14). À l'échelle provinciale (Fig. 5b), 5 indicateurs sociaux sur 10 de toutes les provinces ont augmenté (c'est-à-dire l'eau, l'assainissement, les soins de santé, l'éducation et l'égalité des sexes) entre 2000 et 2018. De plus, le revenu et l'énergie ont augmenté dans la plupart des provinces, à l'exception de celles qui n'ont pas de tendance de changement. 90% des provinces ont augmenté leur sécurité alimentaire, à l'exception de Tianjin, Heilongjiang et Guangdong. Les emplois ont augmenté dans 93 % des provinces, à l'exception du Shanxi et du Shandong. À l'opposé, 73 % des provinces ont connu une baisse de l'équité sociale. Les changements accrus sont principalement répartis dans les provinces de l'Ouest.

Dans l'ensemble, nos résultats ont révélé une hétérogénéité spatiale et une dynamique temporelle marquées dans les performances de durabilité qui dépendent spécifiquement des indicateurs. Ces résultats montrent que le suivi des seules performances environnementales ou sociales peut être insuffisant lorsqu'il s'agit de mesurer les progrès vers la durabilité.

Sur la base de notre analyse des performances de durabilité sur la performance environnementale et le bien-être humain (c'est-à-dire la quantification du SJOS), nous avons en outre calculé le degré de coordination du couplage, pour mesurer quantitativement la force et la direction des interactions (par exemple, les synergies ou les compromis) entre la performance environnementale et le bien-être humain.

Nous avons analysé les variations spatiales et temporelles des interactions homme-environnement basées sur le CCD pour toutes les provinces de Chine sur la période 2000-2018 (Fig. 6). Les valeurs élevées représentent les synergies (couplage), tandis que les valeurs faibles représentent les compromis (découplage) entre la performance environnementale et le bien-être humain. Pour comparer davantage la performance relative des sous-systèmes biophysiques et humains, nous avons distingué le système en: retard de développement environnemental (c'est-à-dire, performance environnementale inférieure au bien-être humain), retard de développement social (c'est-à-dire, performance environnementale au-dessus du bien-être humain) ou synchronisation environnementale-sociale (c'est-à-dire, la performance environnementale correspond bien au bien-être humain). Pour étayer l'analyse et faciliter l'interprétation des résultats, nous avons classé les résultats du CCD en cinq niveaux (Fig. 6a) et distingué les retards sociaux/environnementaux respectifs (Tableau S16).

a L'ampleur. b Tendances changeantes. Les portées des degrés de coordination de couplage sont répertoriées dans le tableau S5, en référence à Shi et al.36 et Li et al.78. Le niveau de signification donné α est de 0,05.

Pour les variations spatiales du CCD, la Chine est globalement en coordination modérée avec le stade de retard social (tableau S16). À l'échelle provinciale (Fig. 6a), notre analyse a révélé une hétérogénéité significative du CCD entre les provinces (allant de 0,075 à 0,993). Nos résultats ont montré que le modèle spatial de CCD semble augmenter des régions de l'ouest vers les régions de l'est. Les valeurs élevées sont concentrées dans la région de l'Est, et les valeurs faibles sont principalement situées dans les régions du centre et de l'ouest. Plus précisément, de fortes synergies, à savoir une coordination élevée, sont principalement situées dans l'est de la Chine. Ces régions présentent de fortes synergies entre performance environnementale et bien-être humain. La coordination modérée est principalement localisée dans le centre de la Chine. La coordination primaire, le déséquilibre intermédiaire et le déséquilibre extrême se situent dans l'ouest de la Chine, avec de forts compromis entre performance environnementale et bien-être humain.

Pour mieux comprendre les aspects de retard relatif, qui entravent le développement de la coordination du couplage, nous avons comparé les performances des provinces sur la dimension environnementale et socio-économique (tableau S16). Dans l'ensemble, 21 provinces sur 30 présentent un retard de développement social. Cela signifie que le développement du bien-être humain est en retard sur les performances environnementales et entrave le développement durable dans ces régions. Le type de retard de développement environnemental est situé dans l'ouest de la Chine (Xinjiang, Mongolie intérieure), qui sont des régions économiquement sous-développées. En revanche, le type de synchronisation socio-environnementale se trouve principalement dans les régions de l'Est, qui est la situation la plus équilibrée en termes de développement environnemental et socio-économique. Notamment, les régions de coordination à fort couplage sont principalement situées dans les plaines orientales, tandis que les régions de coordination à faible couplage se trouvent dans les zones occidentales, ce qui est cohérent avec la répartition spatiale des performances sociales et environnementales. Ce résultat indique que les interactions de couplage entre les sous-systèmes correspondent bien aux performances environnementales et sociales. À savoir, là où le CCD est élevé, il s'agit principalement d'une synchronisation socio-environnementale ; là où le CCD est faible, il s'agit principalement d'un retard de développement social ou environnemental. Ces résultats suggèrent donc que l'amélioration de la performance environnementale ou du bien-être social ne signifie pas nécessairement une transition vers la durabilité.

Pour tracer les changements temporels, nous avons appliqué le test de tendance de Mann-Kendall et l'estimateur de pente de Sen pour analyser les tendances du CCD de 2000 à 2018. À l'échelle nationale, le CCD montre une tendance à la hausse insignifiante au fil du temps à l'échelle nationale (tableau S16). À l'échelle provinciale (Fig. 6b), le CCD a augmenté dans 16 des 30 provinces de 2000 à 2018. Plus précisément, 14 des 30 provinces avec des progrès significatifs sont principalement situées dans les régions de l'ouest et de l'est. Notre analyse a révélé que le CCD pour la plupart des provinces a augmenté au cours de cette période, indiquant des progrès vers la réalisation de la durabilité en Chine.

Pour élaborer sur les moteurs des interactions de couplage, nous avons quantifié les contributions de 24 facteurs de trois catégories aux changements du CCD, chacun pouvant potentiellement favoriser ou entraver le développement synergique entre les objectifs de développement environnemental et socio-économique (c'est-à-dire l'ampleur du CCD). Cette analyse nous permet de comprendre les principales forces motrices qui les sous-tendent, pour finalement évaluer le niveau d'urgence dans la lutte contre l'incoordination et comment y faire face plus efficacement. À cette fin, nous avons développé un modèle de diagnostic empirique basé sur des arbres de régression boostés, une technique d'apprentissage automatique étendue des arbres traditionnels de classification et de régression. Les modèles d'arbres de régression boostés expliquent avec succès plus de 90 % des changements de CCD dans tous les indicateurs.

Selon notre analyse, les différences dans les relations de coordination de couplage pour le changement climatique, l'utilisation de l'eau douce, le changement du système terrestre, le cycle du phosphore, le cycle de l'azote et la performance environnementale globale sont toutes principalement attribuées à des facteurs environnementaux (Fig. S18). Pourtant, les facteurs clés différaient selon chaque indicateur (Fig. S19). Les principaux moteurs du changement climatique, du changement du système terrestre et de la performance environnementale globale sont la surface herbeuse, qui représente respectivement 26 %, 22 % et 45 % de tous les facteurs (Fig. S19a, c, f et Tableau S17). D'autre part, le principal moteur du cycle de l'azote et du phosphore est le taux d'urbanisation, qui contribue respectivement à 22 % et 21 % de tous les facteurs (Fig. S19d, e et Tableau S17). Pour l'utilisation de l'eau douce, le CCD est principalement influencé par l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI), représentant 32 % parmi les 24 facteurs (Fig. S19b et Tableau S17).

Pour mieux comprendre comment ces principaux moteurs affectent les changements du CCD, nous avons examiné l'influence des moteurs dominants pour chaque indicateur. Pour le changement climatique, le changement du système terrestre et la performance environnementale globale, nos résultats ont montré que l'influence globale diminue avec l'augmentation de la superficie des prairies. En se référant à la dépendance partielle des facteurs moteurs (Fig. S20), l'impact relatif de la surface de prairie est majoritairement positif, indiquant que l'augmentation des prairies favorise la coordination du couplage. Pour le cycle de l'azote et du phosphore, l'influence globale augmente avec l'augmentation du taux d'urbanisation. Le taux d'urbanisation contribue à la diminution du CCD. Pour une utilisation en eau douce, l'influence globale augmente avec l'augmentation du NDVI. À partir de l'échelle des déciles, on peut voir que seulement 10 % des données se situent dans cette plage de 0 à 0,4. Ces résultats suggèrent que le NDVI favorise le développement synergique entre l'utilisation de l'eau douce et le bien-être humain.

Ces résultats mettent donc en évidence la nécessité de considérer simultanément les dimensions environnementales et socio-économiques de la durabilité pour aider à identifier et à traiter les compromis entre elles et à établir des attentes réalistes sur la meilleure façon de répondre aux besoins fondamentaux de l'homme de manière durable.

Comme mentionné ci-dessus, nos résultats ont souligné la nécessité de politiques et de stratégies ciblées pour promouvoir les synergies environnementales et socio-économiques vers la durabilité régionale. Pour contribuer à l'efficacité de l'élaboration des politiques, nous avons proposé une feuille de route basée sur une approche en deux étapes (Fig. 2). Dans la première étape, différents modèles de développement sont délimités en tenant compte de l'ampleur du CCD (c'est-à-dire le niveau de couplage sur la figure 6a) et des tendances du CCD (c'est-à-dire le niveau de développement sur la figure 6b). Dans la deuxième étape, des stratégies de développement ciblées sont recommandées en fonction des caractéristiques de chaque modèle et de leurs moteurs ou causes sous-jacents.

Sur la base des performances relatives aux niveaux de couplage et de développement, les provinces chinoises sont divisées en quatre catégories : types couplés et développés, couplés et sous-développés, découplés et sous-développés, et découplés et développés (Fig. 7a). Pour les provinces chinoises, 7 provinces sur 30 se trouvent dans le quadrant I, avec un modèle de développement relativement idéal, principalement situé dans l'est de la Chine. Ces régions fonctionnent bien à la fois dans les aspects de couplage et de développement, dans une phase de coordination élevée et se déplaçant simultanément vers plus de couplage. Trois provinces du quadrant II sont couplées et sous-développées, situées dans la région orientale. Le quadrant III représente les provinces, découplées et sous-développées. Onze provinces sont situées dans ce quadrant, principalement situées dans les régions du centre et de l'ouest. Enfin, neuf provinces sont dans le quadrant IV, avec un statut découplé et développé. Ces provinces sont principalement situées dans l'ouest de la Chine. Comme l'indiquent nos résultats (Fig. 7b), les régions de l'Ouest ont le niveau de couplage le plus bas et la moindre amélioration du couplage, ce qui suggère que le gouvernement doit accorder plus d'attention à ce schéma découplé et sous-développé. En revanche, les régions orientales présentent les niveaux de couplage et de développement les plus élevés. Cela pourrait être attribué aux investissements plus élevés pour protéger l'environnement et réduire les empreintes environnementales au stade le plus économiquement développé.

a La performance relative aux niveaux de couplage (axe des ordonnées) et de développement (axe des abscisses). b Modèles spatiaux. Le niveau de couplage représente l'amplitude du CCD (c'est-à-dire d'après la Fig. 6a). Le niveau de développement représente les tendances changeantes du CCD (c'est-à-dire à partir de la Fig. 6b). Correspondant à la figure 2, le quadrant I, le quadrant II, le quadrant III et le quadrant IV représentent respectivement les types couplés et développés, couplés et sous-développés, non couplés et sous-développés, et non couplés et développés.

Sur la base des caractéristiques de performance et des principaux moteurs de chaque modèle de développement, nous avons élaboré des politiques adaptées (voir la discussion) pour chaque quadrant de provinces afin d'amener et de maintenir à la fois les charges environnementales et la distribution du bien-être social dans la fourchette souhaitée et de manière durable. Dans ce contexte, notre approche pourrait aider à établir des cibles plus efficaces et à prendre des décisions politiques plus éclairées.

Notre recherche a intégré la performance environnementale au bien-être humain et leurs interactions de coordination de couplage pour évaluer la performance de durabilité et quantifié leurs variations spatiales et temporelles par rapport au SJOS défini.

Les performances en matière de durabilité sur les dimensions environnementales et socio-économiques en Chine varient considérablement d'une région à l'autre et ont évidemment changé au fil du temps. En général, les provinces de l'est de la Chine ont tendance à fonctionner dans des limites plus environnementales et à atteindre plus de fondations sociales, telles que Shanghai, Pékin et Tianjin (Fig. S15). Cette hétérogénéité spatiale peut résulter de divergences régionales, telles que (a) les conditions hétérogénétiques du climat, du terrain, du sol et des ressources naturelles, (b) la densité de population, (c) la structure de l'industrie (agriculture, industrie légère et lourde) et (d) la mise en œuvre des politiques, qui ont leurs propres effets spécifiques46. Par conséquent, nos résultats ont révélé d'importantes disparités régionales dans les performances de durabilité par rapport au SJOS, y compris les dimensions environnementales et socio-économiques, soulignant la nécessité d'examiner plus avant les liens et les relations de couplage entre la performance environnementale et le bien-être humain et les causes sous-jacentes des variations spatio-temporelles pour atteindre la durabilité régionale.

Les dimensions socio-économiques et environnementales sont inextricablement liées et influencent collectivement la performance en matière de durabilité. En plus de comprendre la performance de durabilité par rapport au SJOS, notre travail s'est également concentré sur l'étendue des relations de coordination de couplage entre la performance environnementale et les réalisations sociales. Les résultats du CCD ont montré une coordination globale modérée en tant que développement social en retard à l'échelle nationale. En général, la région orientale (voir Fig. S3) a un niveau de coordination plus élevé que les régions occidentale et centrale (Fig. 6a), avec des progrès significatifs sur la période 2000-2018. Ces schémas spatio-temporels sont la manifestation externe de plusieurs mécanismes sous-jacents affectant les relations de coordination de couplage. Notre analyse des moteurs a démontré que les relations de coordination de couplage sont principalement influencées par des facteurs environnementaux. Le modèle d'utilisation/de couverture des terres (c'est-à-dire la superficie des prairies) et le taux d'urbanisation sont les principaux moteurs des changements de CCD entre la performance environnementale et le bien-être humain. Plus précisément, les principaux moteurs sont le NVDI pour l'utilisation de l'eau douce, la superficie des prairies pour le changement climatique et le changement du système terrestre, et le taux d'urbanisation pour les cycles de l'azote et du phosphore. Sur la base de notre analyse, la superficie des prairies et le NDVI entraînent généralement une augmentation du CCD. Cela implique que l'augmentation de la couverture végétale (c'est-à-dire les prairies et les forêts) peut contribuer au développement durable, en réduisant le déséquilibre entre la protection écologique et le développement socio-économique47. Cela pourrait être attribué à la mise en œuvre d'un portefeuille intégré d'interventions de durabilité à grande échelle en réponse à la dégradation des écosystèmes due au développement économique rapide, y compris des programmes écologiques41 et des investissements dans le capital naturel48, en particulier le programme Grain for Green et le programme de conservation des forêts naturelles. En réponse, le couvert forestier chinois a évolué au cours des dernières décennies, passant d'une perte nette à un gain49,50. Les écosystèmes des prairies du nord et de l'ouest de la Chine ont réagi à la restauration à grande échelle et à l'exclusion du pâturage, avec une augmentation des prairies via la conversion de terres désertes et de terres cultivées à faible rendement41. Ces interventions ont ralenti la déforestation, favorisé la restauration écologique et amélioré les conditions écologiques. Des études ont montré que les services écosystémiques de la Chine se sont améliorés au cours des 20 dernières années, soutenant et améliorant le bien-être humain48. Le développement synergique des dimensions environnementales et socio-économiques améliore le CCD. En revanche, le taux d'urbanisation a entraîné une diminution du CCD. Avec l'urbanisation rapide, 55 % de la population mondiale vit dans des zones urbaines en 2018 et pourrait atteindre 68 % d'ici 205051. Environ 80 % du produit intérieur brut (PIB) mondial est généré dans les villes52. Alors que les citadins sont des contributeurs importants à la dégradation de l'environnement, étant par exemple responsables d'environ 80 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre53. Les villes rejettent de grandes quantités d'eaux usées contenant des éléments N et P. Depuis la fin des années 1970, la Chine est confrontée à de grandes préoccupations environnementales résultant du développement rapide de l'urbanisation, en particulier la pollution de son air, de son eau et de son sol54,55. Ces émissions sont particulièrement inquiétantes lorsqu'elles dépassent la capacité de charge du système terrestre, ce qui entraîne des décalages environnementaux. Le déséquilibre entre l'environnement et la socio-économie peut entraîner la diminution du CCD. Il convient de noter que la Chine a fait d'énormes progrès en matière de gouvernance de l'environnement urbain au cours des dernières décennies56, même si cette tâche reste insoluble. Par conséquent, la réalisation des objectifs de développement durable des BP est largement déterminée par les villes, car elles sont le moteur des cultures, des économies, de l'utilisation des matériaux et de la production de déchets13. Pour parvenir à un développement durable, nous devons adhérer à un nouveau paradigme de développement : exploiter les avantages de la croissance et du développement de l'urbanisation tout en gérant activement ses impacts environnementaux négatifs.

L'amélioration des performances environnementales ou du bien-être humain ne peut garantir la transition des régions vers un développement durable. Nos résultats pour les relations de coordination de couplage présentent une hétérogénéité spatiale et, dans la plupart des régions, montrent des compromis entre les aspects environnementaux et socio-économiques. Cependant, il existe des possibilités d'atténuer ces compromis grâce à des stratégies de gestion durable ciblées. Par conséquent, des stratégies devront être imposées par région en tenant compte du couplage du développement de la coordination entre le bien-être humain et la performance environnementale pour finalement réussir à atténuer les compromis et à réaliser la durabilité.

Pour le modèle couplé et développé dans le quadrant I (Fig. 7), le niveau de couplage et de développement est relativement élevé. Ces territoires présentent des synergies entre bien-être humain et performance environnementale. Parmi ces régions, Pékin, Tianjin, Jiangsu, Zhejiang, Fujian et Shandong, situées dans les zones côtières (voir Fig. S3), présentent un degré élevé de découplage entre développement économique et consommation de ressources57. Ces provinces comptent parmi les régions les plus développées de Chine (par exemple, PIB et revenu des ménages élevés) avec des progrès technologiques rapides, un capital humain et social adéquat et un afflux important de populations très instruites. L'une des raisons de cette tendance dans les zones de la côte est est liée à la mise en œuvre des politiques32. Au début de la politique chinoise de réforme et d'ouverture, le gouvernement chinois s'est attaché à faciliter davantage le développement économique dans les zones côtières orientales58. De plus, l'est de la Chine a un terrain relativement plat (la majorité du terrain est plat), ce qui le rend plus favorable au transport59 et à ses conditions climatiques (par exemple, les précipitations)60. Par conséquent, il est recommandé que ces régions assument davantage la responsabilité de la coopération interrégionale en donnant accès aux ressources humaines et financières et aux nouvelles technologies57. En général, ces provinces représentent l'avant-garde du développement durable en Chine et peuvent servir de modèle typique pour d'autres régions pour parvenir à un développement plus résilient et durable, en particulier pour certaines nations ou régions développées. Dans ce schéma, les stratégies de développement actuelles peuvent se maintenir comme d'habitude, tout en encourageant de nouvelles améliorations. Par exemple, les engrais agricoles sont le principal moteur de ce schéma, entraînant généralement une diminution du CCD (Fig. 8a et Fig. S21a). Ainsi, les questions environnementales devraient recevoir plus d'attention.

a Quadrant I. b Quadrant II. c Quadrant III. d Quadrant IV. Les contributions relatives sont indiquées, sous forme de pourcentage entier (%). Pour chaque indicateur, nous montrons la contribution de chacun des trois facteurs à l'évolution du degré de coordination du couplage : facteurs environnementaux (marron), sociaux (vert foncé) et économiques (rouge vin). Tous les moteurs de chaque modèle de développement peuvent expliquer au moins 90 % des changements dans le degré de coordination du couplage de 2000 à 2018.

Pour le modèle couplé et sous-développé dans le quadrant II (Fig. 7), le niveau de couplage est au-dessus du point de division, mais tend à devenir plus bas. Les régions de ce modèle sont en coordination élevée avec une diminution du CCD. Le NDVI est le principal moteur de ce modèle (Fig. 8b). Une augmentation du NDVI indique généralement une diminution du CCD (Fig. S21b). Cela est dû au développement inégal de ce modèle, par exemple, certaines zones ont un bon environnement écologique, alors que le niveau économique est relativement en retard. Cela suggère que la politique actuelle de priorisation de la conservation écologique ne s'est pas accompagnée d'une amélioration du bien-être humain, ce qui a entraîné un déséquilibre entre le développement environnemental et socio-économique. Il est recommandé de donner la priorité à la cohérence des politiques entre les objectifs environnementaux, sociaux et économiques61. Pour les régions basées sur les ressources, telles que le Liaoning, l'amélioration du développement socio-économique est principalement entravée par la perte de population, la faible fécondité et le vieillissement de la population60. Pour répondre à ce modèle sous-développé, une stratégie de promotion doit être mise en œuvre. La stratégie de promotion devrait viser à accroître les investissements et l'allocation des ressources dans les aspects en retard afin de fournir un soutien substantiel44. Pour cette stratégie, des fonds suffisants devraient être prévus pour garantir la construction d'infrastructures pour améliorer le cadre de vie et la qualité de vie des résidents62. Avec un soutien économique suffisant, ces régions sont en mesure de promouvoir un développement environnemental et socio-économique harmonieux. En outre, des politiques d'encouragement doivent être mises en œuvre pour attirer les talents et décourager la perte de population régionale.

Pour le modèle non couplé et sous-développé dans le quadrant III (Fig. 7), les niveaux de développement et de couplage sont tous deux inférieurs aux points de division (Fig. 7a). Parmi ces régions, la plupart des provinces sont riches en énergie fossile et en ressources minérales mais présentent des performances environnementales en retard (Tableau S18), en particulier dans l'ouest de la Chine (Fig. 7b). Par exemple, certaines provinces bénéficient principalement du développement économique dans le secteur de l'énergie, comme la Mongolie intérieure et le Shanxi avec des réserves de charbon. Étant donné que ces zones sont situées dans les régions arides et semi-arides de la Chine, le principal facteur affectant le CCD dans ce modèle est l'humidité relative (Fig. 8c et Fig. S21c). La rareté de l'eau est une contrainte majeure affectant le modèle de développement dans ces régions. En tant que l'une des principales sources de production d'électricité et de l'industrie énergétique, la Mongolie intérieure détient une part considérable de la consommation d'énergie et des émissions de carbone en Chine57. En tant qu'exportateurs d'énergie, ces provinces subissent beaucoup plus de stress parce qu'elles partagent la responsabilité environnementale des importateurs d'énergie (p. ex. émissions et consommations de ressources substantielles)63,64. En outre, le retard économique de ces régions entrave la mise à niveau technologique et affaiblit ainsi leur capacité à améliorer l'efficacité énergétique. L'intensité croissante des ressources et la dépendance aux combustibles fossiles ainsi que la lenteur des changements technologiques posent des défis importants au développement durable, entraînant un déséquilibre entre les performances environnementales et le bien-être humain. Ainsi, le problème dans ce modèle est de savoir comment développer des technologies efficaces pour la production d'énergie, réduire la dépendance à l'égard du débit des ressources et atténuer les coûts environnementaux. La stratégie de transformation devrait viser à dissocier la dégradation écologique de l'augmentation des résultats sociaux. Pour cette stratégie, les transitions dans la structure industrielle (c'est-à-dire le développement dans l'industrie tertiaire) et le mix énergétique peuvent être une voie possible pour réduire l'impact négatif du secteur de l'énergie. En outre, la coopération régionale et le soutien technologique des régions développées peuvent être renforcés pour promouvoir les mises à jour technologiques dans la réduction de la consommation de combustibles fossiles.

Pour le modèle non couplé et développé dans le quadrant IV (Fig. 7), le niveau de couplage est inférieur au point de division, mais s'est amélioré de 2000 à 2018 (Fig. 7a). Dans ce schéma, la plupart des régions sont des régions moins développées du nord-ouest (Fig. 7b), en particulier le Gansu, le Qinghai et le Ningxia. Ces provinces situées dans des zones écologiquement fragiles avec une faible capacité de charge écologique, et donc les facteurs environnementaux restent les principaux moteurs de ce modèle. La zone de construction est le principal facteur qui façonne ce modèle, ce qui a généralement entraîné une diminution du CCD (Fig. 8d et Fig. S21d). Le développement économique dans ce modèle dépend fortement des industries à forte intensité de carbone (par exemple, l'industrie de la construction)57, causant ainsi de graves dommages à l'environnement. Les modèles de développement traditionnels peuvent exacerber la vulnérabilité environnementale de ces régions, conduisant ainsi à un faible niveau de couplage entre la performance environnementale et le bien-être humain. La stratégie de combler les lacunes peut guider les interventions de gestion pour traiter la cause des compromis afin de maintenir et d'améliorer les progrès vers une direction plus couplée. La solution recommandée pour ce modèle est de promouvoir la transformation des industries à forte intensité énergétique et le développement des combustibles non fossiles. Ces régions ont un grand potentiel pour développer des énergies propres (telles que l'énergie solaire, l'énergie éolienne et l'hydroélectricité), qui peuvent répondre complètement à la demande croissante d'énergie tout en maintenant un environnement durable pour les générations futures. Ainsi, ces régions devraient accorder plus d'attention au développement de technologies efficaces d'utilisation de l'énergie propre.

Pour mieux intégrer notre cadre aux actions de gestion et à la gouvernance environnementale, nos futures priorités de recherche visent à relier les ODD mondiaux à des actions spécifiques au niveau local, qui nécessitent une meilleure prise en compte de l'environnement local, des facteurs socio-économiques contextualisés, ainsi que des aspirations et des intérêts des diverses parties prenantes (par exemple, les communautés locales, les petites entreprises, les villes, etc.)65. Comme proposé par Moallemi et al.65, le cadrage conjoint d'objectifs spécifiques au contexte via un véritable engagement des parties prenantes à partir des processus ascendants peut compléter les orientations de notre cadre pour l'élaboration des politiques. L'engagement des parties prenantes par le biais de processus participatifs peut aider à définir et à réglementer le SJOS local, notamment en fixant des limites environnementales, des seuils sociaux et en jugeant si les politiques proposées sont réalisables et réalisables.

Deuxièmement, pour mieux appliquer notre cadre conceptuel dans la localisation de la durabilité, nous pouvons tenter de définir les limites environnementales à l'échelle locale en utilisant une approche harmonisée de l'utilisation locale des PB qui combine l'avantage de l'approche des parts équitables (pertinence du système terrestre et responsabilité globale) et l'approche de l'espace opérationnel sûr local (pertinence locale). L'utilisation de cette approche d'allocation peut garantir que les actions à l'échelle locale contribuent à la durabilité à toutes les échelles, du local au mondial66.

Une limite de cette recherche concerne le choix des variables de contrôle et des indicateurs correspondants. Par exemple, l'évaluation de la durabilité basée sur le BP ne s'est concentrée que sur un sous-ensemble d'indicateurs environnementaux délibérément sélectionnés26. Nous avons adopté le même ensemble d'indicateurs afin de pouvoir comparer et situer nos résultats dans un contexte global. Cependant, nous reconnaissons également que d'autres indicateurs (par exemple, ceux liés à la pollution de l'air et de l'eau et à l'utilisation des ressources) peuvent également être essentiels pour la durabilité régionale et nous avons tenté d'incorporer des paramètres supplémentaires pour l'évaluation liée à la qualité de l'environnement, en référence aux principaux aspects des préoccupations politiques nationales (Figs. S9–S12), afin de relier la durabilité régionale et mondiale de manière réaliste et efficace5. En outre, pour clarifier la responsabilité des différentes parties prenantes en matière de développement durable, l'évaluation de la durabilité basée sur le PB doit être plus holistique et inclusive, et refléter les contributions de différentes perspectives (c'est-à-dire les différences entre les méthodes basées sur la production ou sur la consommation)67. L'élaboration conjointe de multiples perspectives de durabilité (c'est-à-dire la prise en compte des estimations basées à la fois sur la production et sur la consommation) peut évaluer et refléter de manière plus complète les pressions environnementales réelles induites par l'homme. À cette fin, nous avons en outre tenté de comparer les performances de consommation et territoriales (Figs. S4–S8). Il existe des résultats quantitatifs disparates entre les perspectives de production et de consommation, mais ils ne sont pas suffisants pour modifier la catégorie (c.-à-d., sûr/risque croissant/risque élevé) de la plupart des résultats en termes de performance environnementale.

Une autre limite est liée à l'incertitude inhérente au cadre PB (tableau S4) et à la méthode de réduction d'échelle, qui pourrait influencer nos principaux résultats. Par exemple, nous avons adopté les principes de partage équitable basés sur la taille de la population et les valeurs par habitant, qui est l'approche de réduction d'échelle la plus courante29. Considérant que la communauté scientifique n'est pas encore parvenue à un accord sur la manière d'attribuer les actions car cette question est fondamentalement politique et peut avoir des implications éthiques. Néanmoins, les résultats du PB peuvent être sensibles au choix de méthodes de réduction d'échelle particulières. À cette fin, nous avons étudié la sensibilité des relations de coordination de couplage aux changements de la méthode de partage équitable, montrant que la méthode de réduction d'échelle a le plus grand impact sur les résultats liés au changement climatique (Fig. S22).

Nous reconnaissons qu'il s'agit de préoccupations méthodologiques dues aux principes de partage, aux variables de contrôle et aux indicateurs sélectionnés, et aux perspectives de durabilité, mais offrent des pistes de recherche future. Par exemple, fixer des limites environnementales implique inévitablement des jugements de valeur qui devraient trouver un écho chez les praticiens ou les parties prenantes, ce qui peut être réalisé grâce à la recherche transdisciplinaire et à la coproduction de connaissances68. Cela doit être abordé plus en détail en comparant une gamme de principes de partage différents, des approches de réduction d'échelle et des perspectives de durabilité. De plus, les recherches futures doivent explorer des dimensions supplémentaires basées sur la région d'étude spécifique et le contexte local pour affiner le cadre d'évaluation de la durabilité basé sur le PB, comme l'inclusion d'autres indicateurs relatifs à la qualité de l'environnement, l'utilisation des ressources essentielles et le capital naturel.

Pour mesurer la performance environnementale et la comparer aux limites environnementales correspondantes, les variables de contrôle originales des frontières planétaires doivent être traduites d'état en pression26, ce qui permet un suivi efficace par les gouvernements et les autres acteurs. La majorité des PB originaux sont conçus comme des effets agrégés d'états ou de pressions environnementales localement hétérogènes, nous avons adopté une réduction d'échelle descendante pour définir des limites environnementales qui suivent une approche à part égale par habitant. Dans l'approche de l'égalité des droits par habitant, les personnes sont sélectionnées comme bénéficiaires directs de l'allocation69. Pour les processus agrégés, ces limites peuvent être réparties relativement simplement en fonction de la population annuelle totale. Pour les processus systémiques, cette limite globale par habitant est calculée différemment pour les budgets annuels. Pour les indicateurs considérés comme des budgets annuels (changement climatique), calculer une part égale de valeur par habitant nécessite de considérer les populations actuelles et futures de la Terre. Pour réduire cette limite, nous devons diviser le budget par la somme de tous les habitants annuels jusqu'en 2100. La limite par habitant évolue chaque année en fonction de la population mondiale annuelle, en utilisant les données interpolées de la population totale en fécondité moyenne jusqu'en 2100.

Dans notre étude, nous avons réduit quatre limites planétaires (changement climatique, flux biogéochimiques, utilisation de l'eau douce, changement du système terrestre) en équivalents par habitant, en référence à l'approche révisée de Dao et al.69 et Algunaibet et al.70. Comme deux BP sont définis pour les flux biogéochimiques (cycles de l'azote et du phosphore), cinq indicateurs environnementaux sont considérés. Les limites environnementales par habitant sont ensuite comparées aux empreintes environnementales correspondantes (empreinte carbone, empreinte azote, empreinte phosphore, empreinte eau bleue et empreinte terre). Les sources de données pour les empreintes environnementales sont répertoriées dans le tableau S6. La performance environnementale est une note quantitative calculée comme le rapport d'une empreinte sur une limite. La performance environnementale est classée en trois catégories : sûre, à risque croissant et à haut risque, comme indiqué dans le tableau. S3.

La limite initiale a été fixée à une concentration maximale de 350 ppm de CO2 atmosphérique, soit 1 watt par m2 de forçage radiatif supplémentaire par rapport aux niveaux préindustriels, ce qui devrait maintenir le réchauffement climatique en dessous de 2 °C19. La limite globale du changement climatique est fixée avec les émissions de CO2 cumulées restantes pour une probabilité "moyenne" (50%) de rester en dessous d'une augmentation de 2 °C d'ici 2100 par rapport au niveau préindustriel71. La somme des habitants de 2018 à 2100 est de 814,44 milliards de personnes-année72. Des allocations égales par habitant à tous les habitants du changement climatique se traduiraient par des émissions annuelles de CO2 autorisées de 1,54 tonne par habitant de 2000 à 2018.

Une allocation égale par habitant de la frontière planétaire d'origine (consommation totale maximale d'eau bleue de 4 000 km3 par an, selon Rockström et al.19 se traduirait par une utilisation annuelle autorisée d'eau bleue de 587 m3 par habitant et par an.

Une répartition égale par habitant de l'utilisation des terres selon la limite planétaire d'origine19 se traduirait par une utilisation anthropique des terres par habitant de 0,29 hectare par habitant et par an, ou alternativement en limitant la zone agricole et urbanisée à 15 % des terres libres de glace29.

La limite originale du cycle de l'azote est de 62 Tg/an d'azote, y compris la fixation biologique et chimique prévue de N20. Selon Steffen et al.20, la valeur actuelle du flux de N est de 150 Tg N par an, dont 96 Tg N par an (64 %) sont attribués à la fixation chimique par les engrais. En se référant à Algunaibet et al.70, nous avons réduit la limite planétaire du cycle N de 62 à 39,7 Tg N par an pour ne considérer que la fixation industrielle, en supposant que cette part resterait constante. Une allocation égale par habitant de la limite planétaire de N (39,7 Tg N y-1 provenant de la fixation industrielle) se traduirait par environ 5,82 kg N par habitant et par an au cours de la période 2000-2018. La limite originale du cycle du phosphore (6,2 Tg P an-1 extraits et appliqués sur des sols agricoles érodables)20 se traduirait par environ 0,91 kg P par habitant et par an.

Outre les limites environnementales calculées par les indicateurs du BP, nous avons également pris en compte des indicateurs supplémentaires du point de vue du contexte régional liés à la qualité de l'environnement, en référence aux principaux aspects des préoccupations politiques nationales. L'évaluation supplémentaire (basée sur la disponibilité des données) comprend des indicateurs relatifs à la qualité de l'air, à la qualité de l'eau et à l'utilisation des ressources (Figs. S9–S12).

Nous avons sélectionné 10 indicateurs sociaux conformément au cadre SJOS et aux objectifs sociaux contenus dans les ODD22. Les sources de données pour ces indicateurs sociaux sont répertoriées dans le tableau S7. Raworth et al.22 identifient 11 indicateurs sociaux pour garantir les droits humains et les fondements correspondants lors de la conférence Rio+20. Les ODD identifient 17 objectifs, dont 12 peuvent être classés comme objectifs sociaux. Ces objectifs sont directement liés à la satisfaction des besoins humains fondamentaux (bien-être humain), tels que l'élimination de l'extrême pauvreté, l'élimination de la faim et de la malnutrition, l'accès à l'eau potable et à l'assainissement, et l'accès à une énergie abordable et propre. D'autres objectifs correspondent indirectement à l'impact de l'humanité sur l'environnement (empreintes environnementales), comme la consommation et la production responsables73. En général, les objectifs cadrent assez bien avec les fondements sociaux du cadre SJOS. Les seuils sociaux font référence aux indicateurs des ODD et aux seuils d'O'Neill et al.30. Le bien-être humain est un score quantitatif calculé comme le rapport d'un indicateur social sur un seuil. Le socle social est considéré comme atteint lorsque le ratio atteint le seuil.

La méthode de Mann-Kendall74,75 est appliquée pour mesurer les tendances changeantes à long terme des empreintes environnementales, des indicateurs sociaux, de la performance environnementale, du bien-être humain et des degrés de coordination de couplage. Cette méthode non paramétrique ne précise pas si la tendance est linéaire ou non linéaire. Cette approche est robuste pour les données non distribuées normalement et a une faible sensibilité aux valeurs aberrantes. Ainsi, il a été largement appliqué pour détecter l'importance des tendances dans les séries chronologiques.

Dans le test de Mann-Kendall, avec l'hypothèse nulle H0, les données de la série temporelle (x1..., xn) incluent un échantillon de n variables indépendantes et aléatoires avec la même distribution. Avec l'hypothèse alternative H1, il y a une tendance croissante ou décroissante dans la série temporelle. La statistique S est définie comme suit :

où la longueur de la série temporelle n = 19, \({x}_{i}\) et \({x}_{j}\) sont les valeurs de données dans les séries temporelles i et j (j > i), respectivement. Le test est effectué en utilisant la valeur Z :

où n est le nombre de points de données, m est le nombre de nœuds dans la série chronologique et ti est la largeur du nœud. Les valeurs positives de Z indiquent des tendances à la hausse tandis que les valeurs négatives de Z indiquent des tendances à la baisse. L'hypothèse nulle est acceptée lorsque |Z| ≤ Z1-α/2, et les tendances au sein de la série chronologique sont considérées comme non significatives. Quand |Z| > Z1-α/2, l'hypothèse nulle est rejetée et une tendance significative existe dans la série temporelle. Au niveau de signification donné de \(\alpha\)=0,05, l'hypothèse nulle d'absence de tendance est rejetée si |Z| > 1,96.

La pente de Sen76 est une procédure non paramétrique d'estimation de la pente de la tendance. Nous avons utilisé la méthode de la pente de Sen pour mesurer l'amplitude changeante des séries chronologiques de 2000 à 2018 :

Pour éliminer l'ampleur et la mesure des différentes données, nous avons normalisé davantage les données de performance environnementale et de bien-être humain en adoptant le modèle de normalisation de différence maximale comme suit :

où \({Y}_{{ij}}\) fait référence aux valeurs normalisées ; \({X}_{{ij}}\) fait référence aux valeurs d'origine de l'indicateur \({j}_{{th}}\) de l'année i ; \({X}_{{maxj}}\) et \({X}_{{minj}}\) sont respectivement les valeurs maximale et minimale de l'indicateur \({j}_{{th}}\).

La théorie du couplage est une méthode efficace pour tester la relation entre deux ou plusieurs systèmes qui ont des interactions les uns avec les autres. Dans cet article, il est utilisé pour étudier les interactions de couplage et de coordination entre la performance environnementale et le bien-être humain dans un SJOS. Dans le détail, nous avons d'abord calculé le degré de couplage dans la formule (8), puis mesuré le degré de coordination du couplage dans les formules (9) et (10). Les formules sont les suivantes, se référant à Yang et al. (2020)77 :

où C fait référence au degré de couplage, C\(\in \left[{{{{\mathrm{0,\,1}}}}}\right]\). Plus le degré de couplage est élevé, plus l'interaction entre les sous-systèmes est forte, et vice versa ; \({f}_{(X)}\) et \({f}_{(Y)}\) représentent respectivement la performance environnementale et le bien-être humain.

où D représente le degré de coordination de couplage, D \(\in \left[{{{{\mathrm{0,\,1}}}}}\right]\). Des valeurs plus élevées du degré de coordination du couplage représentent des synergies entre les systèmes environnementaux et socio-économiques. T fait référence au niveau de développement complet. \({f}_{(X)}\) et \({f}_{(Y)}\) font référence à la performance environnementale et au bien-être humain. La performance environnementale indique le rapport entre les empreintes environnementales et les limites environnementales (limites planétaires réduites). Le bien-être humain indique le rapport entre les indicateurs sociaux et les seuils sociaux. \(\alpha\) et \(\beta\) sont les poids indiquant l'importance de chaque sous-système, respectivement, et \(\alpha+\beta=\)1. Dans notre étude, nous supposons que le système biophysique et naturel est tout aussi important au sein d'un système socio-écologique. Ainsi, \(\alpha=\beta=\) 0,5 est défini.

Se référant à la division des types de coordination en physique, les types de couplage des performances environnementales et sociales sont répartis selon les critères de classification du degré de coordination de couplage donnés par Shi et al.36 et Li et al.78. En comparant la performance environnementale et le bien-être humain, nous avons en outre divisé le degré de coordination du couplage en trois types : type de retard de développement environnemental, type de retard de développement social, type de synchronisation environnemental-social. Différentes plages de valeurs représentent différentes corrélations entre les aspects environnementaux et socio-économiques (tableau S5).

Pour comprendre les mécanismes de variation spatiale et temporelle des degrés de coordination de couplage, une approche d'arbre de régression boosté est adoptée pour analyser les contributions relatives des facteurs moteurs aux variations spatiales et temporelles du degré de coordination de couplage. La méthode de l'arbre de régression boosté est une technique d'apprentissage automatique étendue des arbres de classification et de régression traditionnels, qui combine les algorithmes des arbres de régression qui utilisent des fractionnements binaires récursifs pour ajuster un modèle simple à chaque résultat et un boosting qui utilise une méthode itérative pour ajouter progressivement des arbres pour développer le modèle final79. Par rapport à la régression linéaire multiple pas à pas couramment utilisée, la méthode BRT peut ajuster des relations non linéaires complexes et gérer automatiquement les effets d'interaction entre les prédicteurs.

Dans nos modèles, les changements spatiaux et temporels dans la coordination du couplage de 2000 à 2018 sont des variables de réponse, et les 24 facteurs déterminants (c'est-à-dire les variables prédictives, répertoriées dans le tableau S17) sont des variables prédictives. Les forces motrices sont sélectionnées à partir d'aspects socio-économiques et environnementaux, principalement en référence à des dimensions encadrées par des trajectoires socio-économiques partagées80, telles que le développement démographique et humain, l'économie et le mode de vie et les politiques et institutions, et la technologie et l'environnement et les ressources naturelles. Les facteurs spécifiques sont principalement choisis en fonction des résultats de l'analyse de la littérature sur les facteurs d'empreinte environnementale81,82,83,84,85 et de la disponibilité des données. Les sources de données pour ces moteurs sont répertoriées dans le tableau S8. Trois paramètres de notre étude sont spécifiés, y compris la distribution d'erreur gaussienne, un taux d'apprentissage de 0,001, une profondeur d'interaction de 5 et une fraction de sac de 0,5, comme recommandé79,86. Toutes les analyses sont effectuées avec R (version 3.4.3), la modélisation avec le package "gbm" plus un code personnalisé disponible en ligne79.

De plus amples informations sur la conception de la recherche sont disponibles dans le résumé des rapports sur le portefeuille Nature lié à cet article.

Notre recherche s'appuie sur des données provenant de plusieurs sources, toutes les sources d'indicateurs environnementaux et sociaux sont répertoriées dans les tableaux S6 et S7. Toutes les sources des facteurs déterminants sont répertoriées dans le tableau S8. Toutes les données concernent l'année 2000 à 2018. Les données mondiales utilisées pour la comparaison proviennent principalement des bases de données EDGAR87, FAOSTAT88, Banque mondiale89 et Eora MRIO90,91. La population mondiale est issue de l'UNPD72. Les données provinciales chinoises proviennent de la base de données CEADS (www.ceads.net/data/), du Resource and Environment Science and Data Center (https://www.resdc.cn/) et des China Statistical Yearbooks. Des données environnementales supplémentaires pour la Chine proviennent de la base de données ACAG92 et des Annuaires statistiques de la Chine. Toutes les données générées dans cette étude sont fournies dans le fichier Informations supplémentaires/Données source. Les données sources sont fournies avec ce document.

Steffen, W., Grinevald, J., Crutzen, P. & Mcneill, J. L'Anthropocène : perspectives conceptuelles et historiques. Philos. Trans. R. Soc. 369, 842–867 (2011).

Annonces d'article Google Scholar

Programme des Nations Unies pour l'environnement. GEO-5, Perspectives environnementales mondiales. http://www.unep.org/geo/geo5.asp (2012).

Steffen, W., Broadgate, W., Deutsch, L., Gaffney, O. & Ludwig, C. La trajectoire de l'anthropocène : la grande accélération. Anthropocène Rév. 2, 81–98 (2015).

Article Google Scholar

Fonds mondial pour la nature. Rapport Planète Vivante 2012. https://www.worldwildlife.org (2012).

Wu, J. Science de la durabilité du paysage : services écosystémiques et bien-être humain dans des paysages changeants. Paysage. Écol. 28, 999-1023 (2013).

Article Google Scholar

Les Nations Unies. Transformer notre monde : L'agenda 2030 pour le développement durable. https://sdgs.un.org/2030agenda (2015).

Sachs, JD et al. Six transformations pour atteindre les objectifs de développement durable. Nat. Soutenir. 2, 805–814 (2019).

Article Google Scholar

Zeng, Y. et al. La destruction de l'environnement n'est pas évitée avec les objectifs de développement durable. Nat. Soutenir. 3, 795–798 (2020).

Article Google Scholar

Fang, K., Heijungs, R. & Snoo, GD Comprendre les liens complémentaires entre les empreintes environnementales et les limites planétaires dans un cadre d'évaluation de la durabilité environnementale des empreintes et des limites. Écol. Écon. 114, 218-226 (2015).

Article Google Scholar

Kates, RW Environnement et développement : science de la durabilité. Sciences 292, 641–642 (2001).

Article CAS PubMed Google Scholar

Rees, WE Revisiter la capacité de charge : indicateurs de durabilité basés sur la zone. Popul. Env. 17, 195-215 (1996).

Article Google Scholar

Ekins, P. & Simon, S. Estimation des écarts de durabilité : méthodes et applications préliminaires pour le Royaume-Uni et les Pays-Bas. Écol. Écon. 37, 5–22 (2001).

Article Google Scholar

Hoornweg, D., Hosseini, M., Kennedy, C. & Behdadi, A. Une approche urbaine des frontières planétaires. Ambio 45, 567-580 (2016).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Meadows, D., Randers, J. & Meadows, D. Limites à la croissance : la mise à jour sur 30 ans. (Chelsea Green, White River Junction, Vermont, États-Unis, 2004).

Bishop, RC Espèces en voie de disparition et incertitude : l'économie d'une norme minimale de sécurité. Suis. J. Agric. Écon. 61, 10–18 (1978).

Article Google Scholar

Crowards, T. Normes minimales de sécurité : coûts et opportunités. Écol. Écon. 25, 303–314 (1998).

Article Google Scholar

Raffensperger, C. & Tickner, W. Protéger la santé publique et l'environnement : mise en œuvre du principe de précaution. (Island Press, Washington, DC, États-Unis, 1999).

Google Scholar

WBGU. Scénario pour la dérivation des objectifs mondiaux de réduction de CO2 et des stratégies de mise en œuvre. Déclaration à l'occasion de la première conférence des parties à la convention-cadre sur les changements climatiques à Berlin (1995).

Rockstrom, J. et al. Un espace d'exploitation sûr pour l'humanité. Nature 461, 472–475 (2009).

Article ADS PubMed Google Scholar

Steffen, W. et al. Limites planétaires : guider le développement humain sur une planète en mutation. Sciences 347, 1259855 (2015).

Article PubMed Google Scholar

Dearing, JA et al. Des espaces de fonctionnement sûrs et justes pour les systèmes socio-écologiques régionaux. Glob. Environ. Chang 28, 227-238 (2014).

Article Google Scholar

Raworth, K. Un espace sûr et juste pour l'humanité : Pouvons-nous vivre dans le beignet ? (Oxfam, Oxford, Royaume-Uni, 2012).

Hamann, M. et al. Inégalité et biosphère. Annu. Rév. Environ. Resour. 43, 61–83 (2018).

Annonces d'article Google Scholar

Osterblom, H. et al. Les sociétés transnationales comme « acteurs clés » dans les écosystèmes marins. PLoS ONE 10, e0127533 (2015).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Häyhä, T., Lucas, PL, Vuuren, DV, Cornell, SE & Hoff, H. Des frontières planétaires aux parts équitables nationales de l'espace opérationnel sûr mondial — Comment les échelles peuvent-elles être comblées ? Glob. Environ. Chang 40, 60–72 (2016).

Article Google Scholar

Nykvist, B. et al. Performance environnementale nationale sur les frontières planétaires. (Agence suédoise de protection de l'environnement, Stockholm, 2013).

Hoff, H., Nykvist, B. & Carson, M. Vivre bien, dans les limites de notre planète ? Mesurer l'empreinte extérieure croissante de l'Europe. (Institut de l'environnement de Stockholm, Suède, 2014).

Cole, MJ, Bailey, RM & New, MG Suivi du développement durable avec un baromètre national pour l'Afrique du Sud utilisant un cadre réduit d'« espace sûr et juste ». Proc. Natl Acad. Sci. États-Unis 111, E4399–E4408 (2014).

Article ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Dao, H., Peduzzi, P. & Friot, D. Limites et empreintes environnementales nationales basées sur le cadre des frontières planétaires : le cas de la Suisse. Glob. Environ. Chang 52, 49-57 (2018).

Article Google Scholar

O'Neill, DW, Fanning, AL, Lamb, WF & Steinberger, JK Une bonne vie pour tous dans les limites planétaires. Nat. Soutenir. 1, 88–95 (2018).

Article Google Scholar

Wu, L., Huang, K., Ridoutt, BG, Yu, Y. & Chen, Y. Une famille d'empreintes environnementales basées sur les limites planétaires : des impacts aux limites. Sci. Environ. 785, 147383 (2021).

Article ADS CAS Google Scholar

Xu, Z. et al. Évaluer les progrès vers le développement durable dans l'espace et dans le temps. Nature 577, 74–78 (2020).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Nilsson, M., Griggs, D. & Visbeck, M. Politique : cartographier les interactions entre les objectifs de développement durable. Nature 534, 320–322 (2016).

Article ADS PubMed Google Scholar

Pradhan, P., Costa, L., Rybski, D., Lucht, W. & Kropp, JP Une étude systématique des interactions entre les objectifs de développement durable (ODD). Celle de la Terre. Futur 5, 1169-1179 (2017).

Google Scholar

Li, Y., Yi, L., Zhou, Y., Shi, Y. & Zhu, X. Etude d'un modèle de couplage de coordination entre urbanisation et environnement. J. Environ. Géré. 98, 127-133 (2012).

Article Google Scholar

Shi, T., Yang, S., Zhang, W. & Zhou, Q. Couplage de la mesure du degré de coordination et de l'hétérogénéité spatio-temporelle entre le développement économique et l'environnement écologique––Données empiriques des régions tropicales et subtropicales de Chine. J. Propre. Prod. 244, 118739 (2020).

Article Google Scholar

Ariken, M., Zhang, F., Chan, N. & Kung, H. Couplage de l'analyse de la coordination et de l'hétérogénéité spatio-temporelle entre l'urbanisation et l'éco-environnement le long de la ceinture économique de la route de la soie en Chine. Écol. indic. 121, 107014 (2021).

Article Google Scholar

Zhu, S., Huang, J. & Zhao, Y. Couplage de l'analyse de la coordination des services écosystémiques et du développement urbain des villes basées sur les ressources : une étude de cas de la ville de Tangshan. Écol. indic. 136, 108706 (2022).

Article Google Scholar

Sun, Y., Liu, D. & Peng, WC Simulation urbaine intégrant les relations de coordination de plusieurs services écosystémiques. Simulation urbaine intégrant les relations de coordination de multiples services écosystémiques. Sust. Soc. 76, 103432 (2022).

Article Google Scholar

Bekkers, E., Koopman, RB & Rêgo, CL Changement structurel de l'économie chinoise et évolution des relations commerciales avec le monde. Chine Éco. Rev.65, 101593 (2021).

Article Google Scholar

Bryan, BA et al. La réponse de la Chine à une urgence de durabilité du système foncier national. Nature 559, 193-204 (2018).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Cinner, JE & Barnes, ML Dimensions sociales de la résilience dans les systèmes socio-écologiques. Une Terre 1, 51–56 (2019).

Annonces d'article Google Scholar

Wang, Q., Hao, D., Li, F., Guan, X. & Chen, P. Développement d'un nouveau cadre pour identifier les voies du développement socio-économique à la pollution de l'environnement. J. Propre. Prod. 253, 119962 (2020).

Article CAS Google Scholar

Zhang, J. et al. Un cadre d'analyse importance-satisfaction multiple pour la gestion durable des aires protégées : intégration des services écosystémiques et des besoins fondamentaux. Écosystème. Servir. 46, 101219 (2020).

Article Google Scholar

Xu, Z. et al. Impacts du commerce international sur le développement durable mondial. Nat. Soutenir. 3, 964–971 (2020).

Article Google Scholar

Cole, MJ, Bailey, RM & New, MG Variabilité spatiale des trajectoires de développement durable en Afrique du Sud : espaces de fonctionnement sûrs et justes au niveau provincial. Soutenir. Sci. 12, 829–848 (2017).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu, J. et al. Complexité des systèmes humains et naturels couplés. Sciences 317, 1513-1516 (2007).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Ouyang, Z. et al. Améliorations des services écosystémiques grâce aux investissements dans le capital naturel. Sciences 352, 1455-1459 (2016).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Miao, L. et al. Synthèse de l'utilisation des terres en Chine au cours des 300 dernières années. Glob. Planète. Modification 100, 224–233 (2013).

Annonces d'article Google Scholar

He, F., Ge, Q., Dai, J. & Rao, Y. Changement forestier de la Chine au cours des 300 dernières années. J. Geogr. Sci. 18, 59-72 (2008).

Article Google Scholar

Les Nations Unies. Perspectives d'urbanisation mondiale : la révision de 2018. (Division de la population, Département des affaires économiques et sociales, Division de la population 2018).

Grubler, A. & Fisk, D. Dynamiser les villes durables : évaluer l'énergie urbaine. (Abingdon, Royaume-Uni : Routledge, 2013).

Hoornweg, D., Sugar, L. & Gomez, CLT Villes et émissions de gaz à effet de serre : aller de l'avant. Urbanisation 5, 43–62 (2020).

Article Google Scholar

Liu, J. & Diamond, J. L'environnement de la Chine dans un monde globalisé. Nature 435, 1179-1186 (2005).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Shapiro, J. Les défis environnementaux de la Chine (Wiley, Polity Press, Cambridge, 2016).

Ministère de l'écologie et de l'environnement de la République populaire de Chine. Bulletin sur l'état de l'environnement écologique de la Chine. https://www.mee.gov.cn/hjzl/sthjzk/zghjzkgb/201905/P020190619587632630618.pdf (2018).

Mi, Z. & Sun, X. Les provinces avec des transitions dans la structure industrielle et le mix énergétique ont obtenu les meilleurs résultats en matière d'atténuation du changement climatique en Chine. Commun. Terre Environ. 2, 182 (2021).

Annonces d'article Google Scholar

Wu, R., Li, Z. & Wang, S. Les différentes forces motrices de l'expansion des terres urbaines en Chine : aperçus d'une analyse spatio-temporelle. Sci. Environ. 766, 142591 (2021).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Jin, H., Chen, X., Wu, P., Song, C. & Xia, W. Évaluation de la distribution spatio-temporelle des précipitations en Chine continentale par des méthodes statistiques et de regroupement. Atmos. Rés. 262, 105772 (2021).

Article Google Scholar

Chen, Y. & Zhang, D. Évaluation multi-échelle de la coordination du couplage entre l'innovation et le développement économique dans les villes basées sur les ressources : une étude de cas du nord-est de la Chine. J. Propre. Prod. 318, 128597 (2021).

Article Google Scholar

Coscieme, L., Mortensen, LF & Donohue, I. Améliorer la cohérence des politiques environnementales pour atteindre les objectifs de développement durable. J. Propre. Prod. 296, 126502 (2021).

Article Google Scholar

Li, W., Wang, Y., Xie, S. & Cheng, X. Couplage de l'analyse de la coordination et de l'hétérogénéité spatio-temporelle entre l'urbanisation et la santé des écosystèmes dans la municipalité de chongqing, en Chine. Sci. Environ. 791, 148311 (2021).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Davis, SJ & Caldeira, K. Comptabilité des émissions de CO2 basée sur la consommation. Proc. Natl Acad. Sci. États-Unis 107, 5687–5692 (2010).

Article ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Pozo, C., Galán-Martín, A., Cortés-Borda, D., Sales-Pardo, M. & Guillén-Gosálbez, G. Réduire les inégalités environnementales mondiales : déterminer des quotas régionaux pour les charges environnementales grâce à l'optimisation des systèmes. J. Propre. Produit 270, 121828 (2020).

Article Google Scholar

Moallemi, EA et al. La réalisation des objectifs de développement durable nécessite une innovation transdisciplinaire à l'échelle locale. Une Terre 3, 300–313 (2020).

Annonces d'article Google Scholar

Zipper, SC et al. Intégrer la limite planétaire de l'eau à la gestion de l'eau de l'échelle locale à l'échelle mondiale. L'avenir de la Terre 8, e2019EF001377 (2019).

Annonces Google Scholar

Chen, X., Li, C., Li, M. & Fang, K. Revisiter l'application et les extensions méthodologiques des limites planétaires pour l'évaluation de la durabilité. Sci. Environ. 788, 147886 (2021).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Norstrom, AV et al. Principes de coproduction de connaissances dans la recherche sur la durabilité. Nat. Soutenir. 3, 182–190 (2020).

Article Google Scholar

Dao, H. et al. Limites environnementales et empreintes suisses basées sur les limites planétaires. (PNUE/GRID-Genève et Université de Genève, Genève, 2015).

Algunaibet, IM et al. Correction : alimenter le développement durable dans les limites planétaires. Énergie Environ. Sci. 12, 3612 (2019).

Article Google Scholar

GIEC. Changement climatique 2014 : Rapport de synthèse. Contribution des groupes de travail I, II et III au cinquième rapport d'évaluation du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC, Genève, Suisse, 2014).

Les Nations Unies. Perspectives de la population mondiale 2019, édition en ligne. Rev. 1. (Division de la population, Département des affaires économiques et sociales, Nations Unies, 2019).

Vanham, D. et al. Famille d'empreintes environnementales pour aborder la durabilité locale à planétaire et atteindre les ODD. Sci. Environ. 693, 133642 (2019).

Article ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Mann, HB Tests non paramétriques contre tendance. Econometrica 13, 245-259 (1945).

Article MathSciNet MATH Google Scholar

Kendall, MG Méthodes de corrélation de rang. Br. J. Psychol. 25, 86-91 (1990).

Google Scholar

Warren, J. & Gilbert, RO Méthodes statistiques pour la surveillance de la pollution environnementale. Technometrics 30, 348 (1988).

Article Google Scholar

Yang, C., Zeng, W. & Yang, X. Couplage de l'évaluation de la coordination et du modèle de développement durable de l'environnement géoécologique et de l'urbanisation dans la municipalité de Chongqing, en Chine. Sust. Soc. 61, 102271 (2020).

Article Google Scholar

Li, L., Fan, Z., Feng, W., Yuxin, C. & Keyu, Q. Couplage de l'analyse spatiale du degré de coordination et facteur déterminant entre socio-économique et éco-environnement dans le nord de la Chine. Écol. indic. 135, 108555 (2022).

Article Google Scholar

Elith, J., Leathwick, JR & Hastie, T. Un guide de travail pour les arbres de régression boostés. J. Anim. Écol. 77, 802–813 (2008).

Article CAS PubMed Google Scholar

O'Neill, C.-B. et al. Les routes à suivre : récits de trajectoires socio-économiques partagées décrivant les futurs du monde au 21e siècle. Glob. Environ. Chang 42, 169-180 (2017).

Article Google Scholar

Xu, X., Zhang, Y. & Chen, Y. Projection de l'empreinte hydrique future de la Chine selon les voies socio-économiques partagées. J. Environ. Géré. 260, 110102 (2020).

Article Google Scholar

Chen, J., Fan, W., Li, D., Liu, X. & Song, M. Facteurs moteurs de la pression de l'empreinte carbone mondiale : basés sur la séquestration du carbone par la végétation. Appl. Énergie 267, 114914 (2020).

Article CAS Google Scholar

Yang, Y. & Meng, G. L'effet de découplage et les facteurs moteurs de l'empreinte carbone dans les mégapoles : l'étude de cas de Xi'an dans l'ouest de la Chine. Sust. Soc. 44, 783–792 (2019).

Article Google Scholar

Jiang, S. et al. Empreinte phosphore en Chine sur la période 1961-2050 : perspective historique et perspectives d'avenir. Sci. Environ. 650, 687–695 (2018).

Article ADS PubMed Google Scholar

Gao, B. et al. Forces motrices des flux d'azote et efficacité d'utilisation de l'azote des systèmes alimentaires dans sept villes chinoises, 1990 à 2015. Sci. Environ. 676, 144-154 (2019).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

De'ath, G. Arbres boostés pour la modélisation et la prédiction écologiques. Écol. Soc. 88, 243-251 (2007).

Google Scholar

Crippa, M. et al. Émissions fossiles de CO2 et de GES de tous les pays du monde - Rapport 2019, EUR 29849 EN. ISBN 978-92-76-11100-9, https://doi.org/10.2760/687800, JRC117610 (Office des publications de l'Union européenne, Luxembourg, 2019).

Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture. Base de données statistiques de la FAO. http://faostat.fao.org/(2020).

Banque mondiale. Indicateurs du développement mondial de la Banque mondiale. http://data.worldbank.org/(2020).

Lenzen, M., Kanemoto, K., Moran, D. & Geschke, A. Cartographie de la structure de l'économie mondiale. Environ. Sci. Technol. 46, 8374–8381 (2012).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Lenzen, M., Moran, D., Kanemoto, K. & Geschke, A. Building Eora : une base de données multirégionale mondiale d'entrées-sorties à haute résolution par pays et par secteur. Écon. Sys. Rés. 25, 20–49 (2013).

Article Google Scholar

Groupe d'analyse de la composition atmosphérique. Surfaces PM2,5. https://sites.wustl.edu/acag/datasets/surface-pm2-5/#V5.GL.02 (2021).

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Cette étude est soutenue par les programmes du Second National Qinghai-Tibet Scientific Research Project: Climate Change in Plateau Regions with Scarce Climate Data and Its Impact and Response (Grant No. 2019QZKK1001, YD), la National Natural Science Foundation of China (41971269), le Key Project of Science and Technology Department of Qinghai Province (Grant No. 2019-SFA12, 2022ZY024, 2021-SF -A7-1, YD), et le State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology (Grant No. 2022-TS-07, YD).

State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Faculté des sciences géographiques, Université normale de Pékin, Pékin, 100875, Chine

Dongni Han et Deyong Yu

Laboratoire clé des processus de surface terrestre du plateau tibétain et de la conservation écologique, Université normale de Qinghai, Xining, 810016, Chine

Deyong Yu

Académie des sciences du plateau et de la durabilité, gouvernement populaire de la province de Qinghai et Université normale de Pékin, Xining, 810016, Chine

Deyong Yu

École des sciences forestières, halieutiques et géomatiques, Centre de recherche et d'éducation de Fort Lauderdale, Université de Floride, Davie, Floride, États-Unis

Jiangxiao Qiu

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YD et HD ont conçu l'étude et planifié l'analyse. HD a préparé les données de base, effectué l'analyse des données et rédigé le projet original. QJ et YD ont révisé et édité le manuscrit. Tous les auteurs ont apporté des révisions au manuscrit et ont approuvé le manuscrit final.

Correspondance avec Deyong Yu.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

Nature Communications remercie Enayat A. Moallemi, Carlos Pozo et les autres examinateurs anonymes pour leur contribution à l'examen par les pairs de ce travail. Les rapports des pairs examinateurs sont disponibles.

Note de l'éditeur Springer Nature reste neutre en ce qui concerne les revendications juridictionnelles dans les cartes publiées et les affiliations institutionnelles.

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Han, D., Yu, D. & Qiu, J. Évaluation des interactions de couplage dans un espace de fonctionnement sûr et juste pour la durabilité régionale. Nat Commun 14, 1369 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-37073-z

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Reçu : 04 juin 2021

Accepté : 01 mars 2023

Publié: 13 mars 2023

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

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