你是否想过2100年时的世界会是什么样子？特别是在城市的发展方面，会有哪些变化呢？最近，两位数据科学家利用数据科学和机器学习技术，对未来全球城市扩张的趋势进行了预测。

不久前，一段通过AI修复民国时期北京街景的视频在网络上引起了广泛关注。人们得以穿越回到一百年前，体验当时的京城风貌。

从视频中的砖瓦房、马车和集市上的摊贩，我们可以感受到一百年间的变化之大。事实上，在过去的几十年里，许多城市经历了巨大的变迁。建筑变得越来越高，交通更加便捷，城市面积也在不断扩大。

研究人员利用卫星图像绘制了1985年至2015年间的城市扩张地图。研究表明，在过去的三十年里，全球城市面积扩张了80%，城市人口的增长率远高于全球人口增长率。

那么，一百年后，甚至是更久以后，世界各地的城市将会发展成什么样呢？

如今，借助数据科学和模拟模型，可以通过历史数据和社会经济情况，预测城市未来的发展趋势。

学习历史，预测未来

最近，美国特拉华大学的数据科学家Jing Gao与丹佛大学的校友兼教授Brian O'Neill共同发布了一个全球模拟模型，利用数据科学和机器学习技术，研究城市未来的演变。

Jing Gao表示，她对城市发展的模式非常感兴趣。从印度的新德里到法国的巴黎，全球各地的城市发展模式各不相同。例如，芝加哥、洛杉矶和纽约，这些城市在土地面积扩展方面的增长模式各有差异。

为了更好地解释城市化在未来长期的不确定性，Jing Gao和O'Neill运用建模框架结合蒙特卡罗方法，开发了符合共享社会经济路径（SSPs）的五个场景。

该模型采用数据科学和机器学习技术，每十年一次地对城市化的未来发展趋势进行长期观察，从而预测在不同的社会和经济条件下，城市土地在未来100年内将如何变化。

为了了解这种变化是如何发生的，Jing Gao和O'Neill运用数据科学分析了15组全球卫星遥感数据集，研究了过去40年来城市土地的变化情况。

Jing Gao提到：“通过对历史数据的挖掘，可以看出三种不同的城市化模式：城市化、稳定城市化和快速城市化。”随着时间的推移，各国会从快速城市化逐渐过渡到稳定城市化，最后进入城市化阶段。

众所周知，美国和大多数西欧国家已经完成了城市化进程，而印度和中国之前经历了快速的城市化，现在已经进入了稳定的城市化阶段。目前，许多非洲国家仍然处于快速城市化阶段。

城市总面积将超过2.25亿个足球场

然而，仅仅通过遥感数据了解广泛区域的发展，还不足以从全球视角理解城市化是如何在当地发生的。

因此，研究人员将世界划分为375个小区域，并针对每个区域运行一个定制的发展模型，然后将所有模型结果拼接在一起，形成一幅全球地图。

例如，美国大陆被划分为28个独立区域，而中国则被划分为26个区域。不同区域的模型使用不同的发展模型参数进行估算。

研究团队的预测显示，到2100年，地球上城市总面积将增长1.8倍至5.9倍。

根据预测结果，本世纪全球将新增约618,000平方英里（160万平方公里）的城区。这一面积相当于4.5个德国的大小，或者超过2.25亿个足球场的面积。这是根据过去几十年的城市发展规律得出的结论，假设在此期间没有发生大规模战争、疾病、革命等重大事件。

此外，如果在这一百年间出现外星文明等重大事件，也会影响模型的结果。

环保意识越强，城市扩张速度越慢

然而，城市扩张的速度在很大程度上取决于未来几年的社会趋势。这包括经济增长、人口变化和生活习惯的变化，以及我们对环境保护的态度。

在五种共享社会经济路径下，21世纪全球城市土地总量的变化曲线显示：

• 可持续发展路径（浅蓝色）
• 中间路径（深蓝色）
• 区域竞争路径（黄色）
• 不平等路径（橙色）
• 化石燃料开发路径（红色）

在美国，如果人们更关注可持续发展，比如绿色发展和环保意识，那么城市扩张的可能性最小。在这种情况下，到2100年，城市土地预计会增长1.3倍。

然而，如果在同一时间段内，人们更倾向于高度物质主义的发展，大量消耗化石燃料，例如亚洲各国，城市的扩张速度会非常高，甚至比本世纪初美国城市扩张的速度还要高四倍。

在美国东北部，在不同发展模式下的城市扩张趋势预测显示，颜色越深表示城市化程度越高。

许多人可能没有意识到，建筑物和道路等景观的变化可能会影响到他们的生活。例如，在特拉华州，沿海地区的房屋建设往往以牺牲农田为代价。虽然这些开发项目可能会促进当地经济繁荣，但也可能导致其他意想不到的后果，如增加沿海洪水和海平面上升的风险。

如果真的发生这种情况，别说城市继续发展，某些城市可能会不可避免地成为历史的一部分。

无论选择哪种社会经济模型，模拟结果都表明，到本世纪末，全球大多数国家都将实现城市化。

那么问题来了，你认为八十年后自己会在哪个城市？又会在城市的哪个位置呢？

论文链接

https://www.nature.com/articles/s41467-020-15788-7.pdf

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