基于地球观测数据的尼日利亚东北部武装冲突热点区土地利用动态揭示

研究人员整合2000-2024年武装冲突数据、卫星影像与人口统计等多源地球观测(EO)数据，通过自动化时空地理空间分析，揭示尼日利亚东北部冲突热点区(如博尔诺州Bama)因战乱导致的农田转IDP营地、建成区退化为灌木丛等土地利用/覆被(LULC)变化规律，发现夜间灯光(NTL)强度与冲突事件呈显著负相关，为冲突区土地治理与灾后重建提供数据支撑。

　　

在当今全球冲突频发的背景下，尼日利亚东北部持续十余年的武装冲突已成为改变区域生态与社会结构的典型样本。博科圣地等非国家行为体引发的暴力事件，不仅造成超过320万人流离失所，更导致关键农业区作物产量断崖式下降——2010-2015年间高粱减产82%、小米55%、水稻67%。这种剧变暴露出传统冲突研究方法的局限：多数分析依赖国家层面聚合数据或静态时间切片，难以捕捉武装冲突与土地利用/覆被变化(Land Use and Land Cover Change, LULC)间精细的时空关联。尤其当卫星遥感显示某些战区植被覆盖率反常升高时，亟需区分这究竟是生态恢复信号，还是耕地撂荒(Cropland Abandonment)导致的人类活动真空假象。

为破解这一难题，Lateef Lukumon领衔的研究团队开展了一项跨学科研究。通过融合武装冲突定位与事件数据(Armed Conflict Location & Event Data, ACLED)、多时相卫星影像、夜间灯光(Nighttime Light, NTL)数据及人口统计资料，团队构建了2000-2024年尼日利亚东北部的时空分析框架。研究发现冲突强度自2010年持续攀升，博尔诺州的Maiduguri、Bama等地成为核心热点。战火最剧烈的Bama在2015年人口锐减，2017年建筑存量骤降；而Maiduguri和Monguno则因IDP营地扩张驱动LULC异变。更值得注意的是，NTL强度与武装冲突呈显著负相关，这为量化冲突经济影响提供了新指标。该成果发表于《Land Use Policy》，为脆弱地区的土地治理与灾后规划树立了数据驱动型决策范式。

研究采用四大关键技术：基于ACLED数据库的冲突事件时空热点分析；利用GLC_FCS30D数据集进行30米分辨率LULC分类；通过VIIRS夜间灯光数据反演社会经济活动强度；结合人口网格数据和IDP营地分布图开展空间统计分析。样本覆盖尼日利亚东北部六地，包括五个冲突热点和一个对照区(Hadejia)。

Spatio-temporal trend of armed clash events and fatalities
时空分析显示，2011-2015年武装冲突持续升级，2019-2021年出现峰值。Borno州集中了全国36%的冲突事件和54%的死亡人数，其中Bama、Gwoza、Damboa三地冲突密度最高。冲突空间分布呈现从农村向城市蔓延的趋势，这与非对称作战战术演变直接相关。

Land use and land cover changes
LULC变化呈现三大特征：一是Bama等地农田大规模转为IDP营地，面积增幅达217%；二是城市建成区(Built-up Areas)逆向演替为灌木丛，尤其在2014-2017年建筑损毁高峰期；三是耕地撂荒率与冲突强度呈正比，部分区域弃耕率达70%。

Nighttime light dynamics
NTL分析揭示冲突区存在"灯光衰减效应"：每增加10起武装冲突事件，年度灯光强度下降8.3%。Maiduguri都会区2015年后出现明显灯光空洞，与人口普查显示的商业活动萎缩相互印证。

Population displacement and building changes
建筑存量分析表明，Bama在2014-2016年损失了43%的建筑物，同期IDP营地面积却扩张了18倍。这种"双轨现象"说明冲突不仅摧毁原有聚落，更重塑了人口分布模式。

Discussion
研究颠覆了"植被增长即生态改善"的认知惯性，证实冲突区灌丛扩张实质是农耕系统崩溃的副产品。夜间灯光数据成功捕捉到传统统计难以量化的经济衰退信号，为评估冲突影响提供了新维度。

Conclusion
该研究首次系统量化了尼日利亚东北部冲突与LULC的时空耦合关系，证明武装冲突通过人口迁移、基础设施损毁和耕作中断三重机制重塑土地系统。成果为制定精准的战后恢复政策提供了科学依据，强调必须将土地修复纳入和平建设框架，尤其需关注隐性耕地撂荒对粮食安全的长期威胁。未来研究可拓展EO数据在冲突经济学中的应用，发展基于机器学习的早期预警模型。