基于改进MEDALUS-ESA模型和最优地理探测器的科尔沁沙地荒漠化敏感性多维分析

本研究针对科尔沁沙地生态脆弱区荒漠化敏感性问题，创新性地改进MEDALUS-ESA模型，结合AHP权重分析和最优参数地理探测器，构建了包含土壤、气候、植被、土地管理和社会经济的五维评价体系。研究发现2000-2020年间植被质量指数(VQI)和气候质量指数(CQI)是主导因素，荒漠化敏感区面积减少21.7%，揭示了"自然主导-人为干预"的荒漠化演变机制，为干旱区生态治理提供了科学依据。

　　

荒漠化是全球面临的重大生态环境问题，严重威胁生态系统安全和区域可持续发展。作为中国北方生态屏障的科尔沁沙地，长期受到气候变化和人类活动的双重压力，土地退化问题尤为突出。尽管近年生态状况有所改善，但荒漠化风险依然存在，亟需建立精准的敏感性评估体系。传统MEDALUS模型存在指标权重均等化、驱动机制解析不足等局限，难以满足精准防治需求。

针对这一科学问题，中国科学院的研究人员创新性地改进了MEDALUS-ESA模型框架，首次引入社会经济质量指数(SEQI)，构建包含土壤(SQI)、气候(CQI)、植被(VQI)、土地管理(LMQI)和经济社会因素的5大质量指数体系。研究采用层次分析法(AHP)量化各因子权重，结合最优参数地理探测器解析驱动机制，对2000-2020年科尔沁沙地荒漠化敏感性进行动态评估。

研究主要运用了以下关键技术：1）改进的MEDALUS-ESA模型构建，整合18个单因子指标；2）基于AHP的权重系数量化方法；3）最优参数地理探测器进行因子离散化优化；4）利用1km分辨率的多源遥感数据（包括MODIS土地覆盖数据、HWSD 2.0土壤数据库等）进行空间分析。

研究结果部分显示：
3.1节权重分析表明，植被质量指数(VQI)权重最高(0.4197)，其中植被覆盖度贡献最大；气候质量指数(CQI)次之(0.3319)，主要受土壤风蚀和风速影响。这印证了"自然因素主导"的荒漠化形成机制。

3.2节质量指数动态显示，2000-2020年VQI和CQI的高值区面积分别增加15.8%和12.3%，土壤有机质含量提升显著。特别值得注意的是，2010年后植被覆盖度与NPP的协同改善使生态系统稳定性显著增强。

3.3节荒漠化敏感性动态显示，极敏感区面积从2000年的17.17%降至2020年的6.43%，呈现明显逆转趋势。敏感区主要分布在老哈河沿岸、翁牛特旗东北部和奈曼旗西北部，这些区域被确定为生态治理重点靶区。

3.4节驱动机制分析揭示，NPP和植被覆盖度是空间分异的主控因子(q值>0.35)，其交互作用呈现非线性增强效应。动态变化方面，植被覆盖度与风速的交互作用最强(q=0.4418)，表明植被恢复对减缓风蚀具有关键作用。

在讨论部分，研究强调了三个重要发现：首先，改进模型验证准确率达91.67%，显著优于传统方法；其次，2005-2010年因人为活动加剧导致的敏感性反弹现象，证实了人类活动的双重影响；最后，政策实施与侵蚀保护的交互存在边际效益递减规律，为生态工程优化提供了量化依据。

该研究的创新价值体现在三个方面：方法学上首创AHP加权的MEDALUS-ESA改进模型；理论上揭示了"气候-植被-土壤"多要素耦合作用机制；应用层面划定了生态治理优先区。研究成果不仅为干旱区荒漠化风险评估提供了新范式，也为联合国可持续发展目标(SDGs)中的土地退化零增长目标提供了科学支撑。未来研究可结合机器学习算法，进一步解析气候变化与人类活动的协同效应，为全球荒漠化防治贡献中国方案。