综述：荒漠化风险：文献计量分析与未来研究方向

《Land Degradation & Development》：Desertification Risk: Bibliometric Analysis and Future Research Directions

荒漠化风险研究呈现三个阶段演变：早期（1978-2001）聚焦GIS和遥感技术评估，中期（2002-2020）扩展至气候变化影响，近期（2021-2024）转向数值建模与AI应用。主要研究热点包括气候变化、土地退化、风险评估及国际合作不足。未来需整合社会经济数据与气候模型，加强跨学科合作。

　　沙漠化，由气候和人为因素共同驱动，是当今全球面临的最严峻环境挑战之一，其影响深远，涉及经济、生态和社会等多个层面。随着全球对这一问题的关注日益增加，学术界和政策制定者都在努力探索有效的应对策略。本文通过文献计量分析，系统地梳理了近45年来关于沙漠化风险的研究趋势、研究主题和知识流，揭示了该领域的发展历程、研究热点以及亟待解决的问题。这些发现不仅有助于理解沙漠化风险的复杂性，也为未来的研究方向和政策制定提供了重要参考。

### 研究背景与意义

沙漠化风险指的是由于自然因素和人类活动导致干旱地区土地退化和荒漠化的可能性。这一问题在全球范围内影响着超过13亿人口，许多国家和地区正在经历土地退化带来的挑战，包括粮食安全、水资源短缺以及生态系统的恶化。1977年在内罗毕召开的联合国沙漠化会议，使得沙漠化成为国际科学界和政治讨论的焦点。随后，1994年通过的《联合国防治荒漠化公约》（UNCCD）明确了沙漠化定义，并推动了全球范围内的研究和政策行动。2005年，千年生态系统评估进一步细化了沙漠化概念，强调了干旱地区生态系统服务供需失衡对土地退化的影响。

为了应对沙漠化问题，联合国防荒漠化公约启动了一系列全球性项目，如“土地退化中性”（LDN）和“绿色长城”（GGW）。LDN鼓励各国制定自愿目标，以平衡土地退化与恢复努力，并将其纳入国家政策。到目前为止，已有129个国家承诺设立LDN目标，这反映了全球对可持续土地管理的重视。GGW则旨在通过恢复1亿公顷退化土地，改善粮食安全、碳封存和创造绿色就业机会。然而，要实现这些目标，需要整合跨学科知识、创新研究方法，并协调不同社会生态系统间的行动。

此外，全球范围内的研究项目如DESIRE、MEDALUS、AGIR和LUCID，也在推动沙漠化和土地退化研究的发展。这些项目采用参与式方法、土壤与水资源保护技术以及决策支持工具，以促进可持续的土地管理。例如，DESIRE项目结合了地方知识与科学数据，提升了土壤质量、水资源利用和农业生产力；MEDALUS项目利用遥感和GIS技术，为地中海地区的可持续土地管理提供了指导；AGIR项目则在非洲、加勒比和太平洋地区推广社区主导的农业林业和可持续农业实践，以恢复退化土地并提升地方适应能力；LUCID项目则在东非地区整合生态、社会经济和遥感数据，以分析土地利用变化并制定可持续的土地管理策略。

### 研究方法与数据来源

本研究采用文献计量方法，利用Elsevier Scopus数据库中的文献进行分析。Scopus因其广泛的文献覆盖和较高的可靠性，被选为数据来源。研究时间范围设定为1978年至2024年，搜索关键词包括“desertification”和“risk”，以识别与沙漠化风险相关的研究。初始检索得到1174条记录，经过排除不符合条件的文献（如非英文文献、非相关主题等），最终确定了864篇文献作为分析对象，其中包括期刊文章、综述文章、会议论文和书籍章节。

为了验证核心查询的合理性，研究还进行了敏感性分析，使用更广泛的查询如“land degradation risk”和“aridification vulnerability”进行补充。这些补充检索共获得38和9条记录，但其中大多数文献关注的是更广泛的土地退化或气候干旱，而非UNCCD定义下的沙漠化问题。因此，这些文献被排除，最终的文献集仍然聚焦于沙漠化风险。

研究遵循了PRISMA指南，以确保文献选择和筛选过程的透明性和科学性。PRISMA框架为系统性综述和元分析提供了严谨的方法论，有助于减少潜在偏倚。通过对每篇文献进行主题相关性、语言和文献类型等方面的筛选，确保了数据集的高质量和相关性。此外，研究还利用Biblioshiny和VOSviewer等工具，生成多种可视化图表，以展示文献的时空分布、研究主题的演变以及国际合作的网络结构。

### 研究结果与分析

文献计量分析的结果显示，沙漠化风险研究呈现出明显的阶段性发展。在1978年至2001年间，研究主要集中在地理信息系统（GIS）、遥感技术和风险评估等基础性主题上，这表明早期研究更倾向于描述性分析和数据收集。2002年至2020年间，研究主题逐渐扩展，气候变暖成为核心议题，反映了气候变化对土地退化的影响日益受到重视。而在2021年至2024年间，研究进一步细化，涉及数值建模、岩石沙漠化和气候建模等高级主题，显示出研究方法的复杂化和系统化。

从国家层面来看，中国在沙漠化风险研究中占据主导地位，其研究产出在2000年后显著增长，并在近年来加速。中国在黄土高原和内蒙古等地面临严重的土地退化问题，因此其研究具有高度的政策相关性。此外，希腊、意大利、西班牙和美国也表现出持续增长的趋势，显示出这些国家在该领域的活跃度。研究还发现，国际合作相对有限，大多数研究仍由单一国家主导，这可能限制了知识的共享和跨区域解决方案的形成。

从期刊分布来看，Catena和Sustainability是发表沙漠化风险研究最多的期刊，其次是Journal of Arid Environments、Land Degradation and Development和Ecological Indicators。这些期刊的主导地位反映了沙漠化研究的跨学科性质，涵盖了环境科学、可持续发展和土地管理等多个领域。

关键词分析显示，“沙漠化”是最频繁出现的主题，占总文献的18%；“风险评估”和“气候变化”紧随其后，分别占10%。其他重要主题包括“土地退化”、“遥感”、“干旱”、“植被”、“土壤侵蚀”、“生态系统”、“可持续发展”和“农业”，这些主题的频率均在4%以下。研究还发现，某些关键词如“遥感”和“中国”在近年来的文献中出现频率显著上升，表明这些领域的研究正在迅速发展。

时间趋势分析进一步揭示了研究主题的演变。从2000年代开始，沙漠化风险研究的主题变得更加多元化和复杂化，从早期的GIS和遥感技术，逐渐转向气候建模、数值模拟和机器学习等先进方法。这一趋势表明，研究者正在探索更精准和动态的沙漠化风险评估方法，以应对日益严峻的环境挑战。

### 研究主题的演变与研究流派

研究主题的演变可以划分为三个阶段。第一阶段（1978–2001年）以GIS、遥感和风险评估为基础，研究者主要关注土地退化和人为活动对环境的影响。第二阶段（2002–2020年）则将重点转向气候变化，研究者开始关注全球变暖对土地退化和干旱的影响。第三阶段（2021–2024年）进一步深化研究，涉及数值建模、岩石沙漠化和气候建模等高级研究方法，这些方法能够更精确地预测沙漠化的发展趋势，并为政策制定提供科学依据。

研究还识别出三个主要的研究流派：气候变化与气候驱动因素、监测与评估技术的进步，以及社会经济和政策维度。气候变化与气候驱动因素的研究聚焦于气候对土地退化的影响，包括干旱、气温变化和降水模式的变化。这些因素直接影响植被覆盖、土壤水分和生态系统稳定性，进而加剧沙漠化风险。研究还发现，气候变化与人类活动之间的相互作用，如过度放牧和土地利用不当，形成了一个反馈机制，进一步加速了土地退化。

监测与评估技术的进步则体现在遥感和GIS的广泛应用。这些技术能够提供高分辨率、动态和多时相的土地覆盖数据，使得研究者能够更精确地识别土地退化过程。近年来，随着大数据和人工智能（AI）技术的发展，研究者开始探索更智能的监测方法，如使用机器学习算法进行土地退化分类和预测。例如，Feng等人（2022）利用多种机器学习方法，对毛乌素沙地进行了土地退化空间和时间模式的分析，取得了较高的分类准确率。此外，研究还发现，尽管遥感技术在土地退化监测中发挥了重要作用，但其对未来趋势的预测能力仍然有限，因此需要结合AI和大数据分析，以提高预测的准确性和时效性。

社会经济和政策维度的研究则关注沙漠化对人类社会的影响，包括粮食安全、文化实践和社区韧性。研究指出，沙漠化不仅是一个环境问题，也是一个社会经济问题，其影响深远，涉及多个层面。例如，沙漠化可能导致粮食短缺、水资源危机和生态系统的破坏，进而影响人类的健康和生计。因此，政策制定必须考虑社会经济因素，以确保其有效性和可持续性。例如，在巴西，干旱管理策略往往缺乏对当地社会经济现实的考虑，导致政策执行效果不佳。研究还强调，成功的土地退化干预措施必须结合当地的社会经济背景，以提高其适应性和可持续性。

### 未来研究方向与挑战

尽管沙漠化风险研究取得了显著进展，但仍存在一些亟待解决的挑战和研究空白。首先，研究需要更深入地整合气候变化模型与社会经济数据，以提高沙漠化风险评估的全面性和准确性。当前的研究往往关注自然因素，而忽视了社会经济变量对土地利用决策和沙漠化脆弱性的影响。因此，未来的研究应探索如何将气候变化预测与社会经济数据相结合，以制定更具针对性的适应策略。

其次，研究应扩展到尚未充分关注的地区，如南美洲、北美洲和部分非洲国家。这些地区的沙漠化风险虽然相对较低，但其面临的环境压力和经济挑战同样严峻。例如，南美洲的Gran Chaco和Patagonia地区正面临日益严重的沙漠化威胁，但相关研究仍然不足。因此，扩大研究范围，涵盖更多地区，将有助于形成更全面的全球沙漠化风险评估框架。

此外，研究应更加重视大数据、人工智能和机器学习技术的应用。虽然遥感技术已经为沙漠化监测提供了重要支持，但其在预测未来趋势方面仍有局限。AI和机器学习能够处理大规模数据，并提供更精确的风险预测。例如，Hashemi等人（2024）利用随机森林（RF）算法和细胞自动机-马尔可夫链（CA-Markov）模型，对伊朗Sistan平原的沙漠化进行了监测和预测。未来的研究可以进一步探索如何利用这些技术，开发早期预警系统，以应对快速变化的沙漠化风险。

最后，研究需要加强跨学科合作。沙漠化风险是一个复杂的问题，涉及环境科学、社会学、经济学和政策制定等多个领域。因此，未来的研究应推动不同学科之间的协作，以形成更全面的风险评估框架。例如，通过结合环境科学、社会学和经济学的视角，可以更好地理解沙漠化对社会经济的影响，并制定更有效的适应策略。这种跨学科合作不仅有助于提高研究的深度和广度，也能增强政策的科学性和可操作性。

### 研究结论与展望

本研究的结论表明，沙漠化风险研究正逐步从描述性分析向更系统、更综合的风险评估框架转变。研究的快速增长反映了全球对这一问题的关注度不断提高，同时也揭示了不同地区在研究重点和方法上的差异。例如，中国和地中海地区的研究更侧重于技术和政策应用，而其他地区的研究则相对较少，显示出研究的不均衡性。

此外，研究还发现，遥感和GIS技术的广泛应用，使得沙漠化监测更加高效和精准。这些技术能够提供实时、动态的土地覆盖数据，帮助研究者更好地理解土地退化过程。然而，遥感技术在预测未来趋势方面仍有局限，因此需要结合AI和大数据分析，以提高预测的准确性。

研究还指出，跨学科合作是解决沙漠化问题的关键。沙漠化风险不仅涉及自然环境的变化，还与社会经济因素密切相关。因此，未来的沙漠化研究应更加注重不同学科之间的协作，以形成更全面的风险评估和管理框架。这将有助于制定更具适应性和可持续性的政策，以应对不断变化的环境挑战。

总之，沙漠化风险研究正处于快速发展阶段，研究方法和技术手段不断进步。然而，要实现更有效的沙漠化防治，还需要在以下几个方面进行深入探索：加强气候变化与社会经济因素的整合、扩展研究到更多地区、充分利用大数据和人工智能技术，以及推动跨学科合作。这些方向将有助于构建更加全面、系统和可持续的沙漠化防治框架，为全球应对这一环境挑战提供科学支持和政策指导。