监测受战争影响乌克兰地区的耕地耕作、撂荒、休耕以及重新耕作的动态变化与冲突强度之间的关系

《Science of Remote Sensing》：Monitoring cropland cultivation, abandonment, fallowing and recultivation dynamics with regard to conflict intensity in war-affected Ukraine

乌克兰战争期间，通过分层随机抽样和遥感数据分析，发现2024年全国耕地弃耕面积达2213万公顷（±256万），其中约1.12万至1.67万公顷可能永久丧失生产力。研究提出冲突强度（如前线距离、爆炸物密度）显著影响弃耕与复耕动态，并建立了一套可复用的监测框架。

　　战争对乌克兰农业用地的影响是一个复杂且紧迫的问题。乌克兰作为全球最大的农产品出口国之一，其农业系统在战争中遭受了重大破坏，导致大量农田被遗弃。在这项研究中，我们采用了一种基于两阶段分层随机抽样设计和无偏估计方法，来量化乌克兰2021年至2024年间已耕种、休耕和遗弃的农田面积。此外，我们还分析了这些土地使用变化与冲突强度之间的关系，以支持战后恢复规划、土地清除优先级和农业政策制定。

冲突导致的农业用地遗弃和休耕现象在乌克兰各地区表现出不同的特征。在冲突最激烈的地区，农田遗弃面积显著增加，尤其是在前线附近。根据我们的分析，到2024年，乌克兰有7%的农田被遗弃，即约2.213 ± 0.256百万公顷。其中，1.121 ± 0.148至1.671 ± 0.169百万公顷可能永久无法恢复耕种，主要位于前线附近。而在冲突减少的地区，如乌克兰政府重新控制的领土，农田重新耕种的迹象更为明显。2024年，有高达0.472 ± 0.143百万公顷的农田被重新耕种，这一数字远超官方土地清除报告，表明在战后恢复过程中，存在大量非正式或自组织的土地清除活动。

为了实现这一研究目标，我们首先利用武装冲突地点和事件数据集（ACLED）将乌克兰划分为四个具有不同冲突动态的区域。在这些区域中，我们采用Planet提供的农田状况地图作为分层抽样依据，从而确保抽样设计能够有效捕捉到不同地区的农田变化情况。此外，我们还结合了卫星遥感影像的专家解读，以获取农田的参考数据。这种方法不仅提高了农田状态识别的准确性，还能够量化估计的不确定性，从而支持更加精确的农业恢复规划。

我们采用了无偏估计方法来计算农田面积。这种方法相较于传统的像素计数法具有更高的精度，因为它可以避免因地图遗漏或误判带来的误差。通过这种方法，我们不仅能够准确估计已耕种、休耕和遗弃的农田面积，还能区分这些不同状态的农田。这一区分对于战后政策制定至关重要，因为农民因战争被迫放弃农田可享受税收减免，而那些需要清除地雷和未爆弹药才能恢复耕种的农田则可能不具备这种资格。

研究中还涉及了对农田遗弃和恢复过程的统计分析。我们构建了七个随机效应面板回归模型，以探讨冲突强度与其他变量（如气候条件、地形特征和基础设施距离）对农田遗弃和恢复的影响。这些模型表明，冲突强度与农田遗弃存在显著的正相关关系，而土壤有机碳含量则与农田恢复存在正相关。这意味着，在冲突强度较高的地区，农田遗弃的可能性更大，而在土壤肥沃的地区，农田恢复的可能性也更高。

此外，我们还分析了农田遗弃和恢复的地理分布。研究发现，农田遗弃主要集中在前线附近，而农田恢复则主要发生在前线撤退的地区。这表明，农田恢复过程受到前线位置和冲突强度的显著影响。同时，我们还发现，农田遗弃的面积在2022年至2024年间呈上升趋势，而农田恢复的面积则在2023年和2024年显著增加。

为了进一步支持农业恢复政策，我们还探讨了如何利用农田状况地图来识别可能的农田遗弃情况。这种方法不仅能够帮助政策制定者了解农田遗弃的范围，还能帮助农业部门优先考虑那些可能需要清除地雷和未爆弹药的农田。此外，我们还发现，农田遗弃和恢复的面积在不同地区存在显著差异，这表明，不同地区的农业恢复潜力和需求存在差异。

总的来说，本研究提供了一种可复制的框架，用于监测冲突地区的土地使用动态。这一框架不仅能够支持基于证据的农业恢复和土地清除优先级，还能为乌克兰战后的农业政策规划提供科学依据。此外，本研究还强调了明确区分休耕和遗弃农田的重要性，因为这种区分对于准确评估农田损失和指导政策制定至关重要。