基于ACEVI模型与ANP-EWM方法的干旱-半干旱区生态脆弱性综合评价——以中国HBOYUA城市群为例

针对干旱-半干旱区生态脆弱性动态监测需求，研究人员构建了融合压力-脆弱性-适应性（PVA）框架的ACEVI指数，结合ANP-EWM混合加权法评估了中国HBOYUA城市群2011-2023年生态脆弱性时空演变。研究发现区域生态脆弱性呈西北高、东南低的梯度分布，城镇化核心区与沙漠带为高风险区，整体脆弱性下降但城市中心持续恶化。该研究为干旱区生态保护政策制定提供了理论依据。

　　

在全球气候变化与人类活动加剧的背景下，干旱-半干旱地区的生态脆弱性问题日益凸显。这类区域约占全球陆地面积的41%，面临着水资源短缺、土地沙漠化、生物多样性丧失等多重挑战。中国作为世界上干旱区面积最大的国家之一，其西北部的呼和浩特-包头-鄂尔多斯-榆林城市群（HBOYUA）是典型的生态脆弱区，长期受到能源开发与快速城市化的双重压力。该区域既是国家"两横三纵"城镇化战略的重要节点，又承载着世界最大稀土矿和丰富煤炭资源，生态保护与经济发展的矛盾尤为突出。

为了建立适用于大尺度、长时序的生态脆弱性监测体系，中国矿业大学的研究团队在《Ecological Informatics》发表了创新性研究。他们突破传统单维评估方法的局限，首次构建了干旱-半干旱区综合生态脆弱性指数（ACEVI）。该指数整合了自然生态系统质量、水资源、地形特征等8个系统维度21项指标，通过压力-脆弱性-适应性（PVA）框架实现多源数据融合。研究采用网络分析法（ANP）与熵权法（EWM）耦合的混合加权方案，动态调整权重以反映指标时空异质性，并运用变异系数、变化向量分析等方法解析了HBOYUA地区2011-2023年的生态演变规律。

关键技术包括：1）基于Google Earth Engine（GEE）平台处理Landsat系列遥感影像，提取NDVI（归一化植被指数）和反照率计算沙漠化指数（DI）；2）整合人口密度、GDP密度等社会经济统计数据与PM_2.5、O₃等环境指标构建压力维度；3）采用超矩阵算法量化ANP网络中各指标的交互关系；4）通过Hurst指数预测生态脆弱性演变持续性。

3.1 指标权重分析
研究发现净初级生产力（NPP）、土壤湿度、干旱度等水文植被因子权重最高（合计占27.3%），其中NPP与沙漠化控制能力的相关系数达0.86。ANP-EWM耦合权重稳定性测试显示各指标相对变异系数（RV）稳定在5.4%-6.9%，证实方法可靠性。

3.2 压力-脆弱性-适应性时空分异
压力指数呈上升趋势（均值0.20→0.24），鄂尔多斯能源区O₃浓度增长48.28%导致生态压力激增70.97%；脆弱性保持稳定（均值0.50-0.55），库布齐沙漠（Hobq Desert）因降水<200mm、NPP趋近零成为极端脆弱区（指数>0.81）；适应性东南高西北低，毛乌素沙地（Mu Us Sandy Land）因土壤水保能力不足导致适应指数仅0.21。

3.3 ACEVI时空演变
全局脆弱性下降13.94%，但呈现显著空间异质性：河套平原与榆林地区通过退耕还林等措施使轻微脆弱区比例从10.54%增至37.97%；而城市建成区呈现"持续-稳定-增强"型恶化趋势，转移矩阵显示16%的中度脆弱区转为高度脆弱区。Hurst指数分析表明54%区域具有反持续性，预示未来生态状况可能逆转。

该研究证实ACEVI模型能有效捕捉干旱区生态系统的非线性特征，其创新性体现在三方面：1）首次将PM_2.5、O₃等大气污染指标纳入干旱区压力评估；2）通过ANP网络解析了水网密度与干旱度（r=0）等传统方法忽略的指标独立性；3）识别出鄂尔多斯煤矿区（占中国露天煤矿50%）为"高压-高脆弱"叠加区，为实施《全国防沙治沙规划（2021-2030）》提供了精准空间靶点。研究建议在库布齐沙漠推广沙蒿-沙柳混交固沙模式，在城市群建立生态红线动态监测机制，这对实现联合国2030可持续发展目标（SDGs）中的陆地生态保护具重要实践价值。