基于机器学习与遥感视角的巴基斯坦（2001–2021）森林砍伐与退化风险评估：连通性丧失与生态破碎化分析

本研究针对半干旱地区森林退化与破碎化问题，结合多源遥感与机器学习方法（RF、XGBoost）系统评估了巴基斯坦2001–2021年间森林动态。研究发现尽管森林面积净增3.48%，但边缘森林与孤立斑块分别增加3.4%和2.9%，核心森林仅占3.51%。研究通过MSPA与SHAP分析揭示道路邻近与海拔是主要驱动因子，为区域森林可持续管理提供了高精度空间决策支持。

　　

在全球森林覆盖持续减少、生物多样性丧失加剧的背景下，半干旱地区的森林生态系统因其特殊的生态脆弱性和对气候变化的敏感性，成为生态学与保护生物学关注的焦点。尽管热带雨林的消失长期占据全球舆论中心，但实际上占陆地面积超过40%的干地生态系统——包括森林、灌丛和稀树草原——受到的关注远远不足。这些地区不仅面临水资源短缺、土壤侵蚀等自然压力，还承受着快速城市化、农业扩张和基础设施建设的多重人为冲击，其生态系统的退化与破碎化趋势尚未得到系统量化。巴基斯坦作为全球半干旱地区的典型代表，其超过60%的国土属于干旱与半干旱气候，境内的森林资源在涵养水源、固碳释氧和维持生物多样性方面发挥着不可替代的作用。然而，与许多发展中国家一样，巴基斯坦也面临着经济发展与生态保护之间的尖锐矛盾。人口快速增长、城市无序扩张及农业用地蔓延不断侵蚀着本就脆弱的森林资源，尽管政府实施了诸如“十亿棵树造林计划”（BTAP）等生态恢复工程，但传统的面积监测指标可能掩盖了森林质量下降、生态功能退化及景观连通性丧失等深层问题。在此背景下，亟需引入更精细化的技术手段，不仅评估森林面积变化，更要揭示其空间结构与功能演变，从而为真正的可持续森林管理提供科学依据。

为深入探究巴基斯坦森林资源的变化轨迹与驱动机制，由北京林业大学牵头的研究团队在《Environmental Technology》发表了题为“Assessing Deforestation and Degradation Risks in Pakistan (2001–2021): A Machine Learning and Remote Sensing Perspective”的研究论文。该研究整合多时序遥感影像与机器学习算法，结合形态学空间格局分析（MSPA）与可解释人工智能技术，首次在国家尺度上系统解析了巴基斯坦近20年来森林覆盖与结构的变化规律，并精准识别出退化高风险区域与主要驱动因子。

研究主要依托Google Earth Engine（GEE）云计算平台，采用Landsat 5/7/8系列30米分辨率遥感数据，提取了包括归一化植被指数（NDVI）、地表温度（LST）等光谱指标，并结合地形（高程、坡度、坡向）、气候（CHIRPS降水数据）与人类活动（道路、建成区及水体距离）等多维特征变量。通过随机森林（Random Forest, RF）算法完成2001、2005、2010、2015和2021五个年份的土地利用与土地覆盖（LULC）分类，总体精度达到94.81%；利用极端梯度提升（XGBoost）模型进行森林退化类型分类与空间预测，精度为90.17%。为评估森林空间结构变化，研究采用形态学空间格局分析（Morphological Spatial Pattern Analysis, MSPA）将森林像元划分为核心区、边缘、孔隙、桥接、孤岛等七类结构单元，有效量化破碎化趋势。最后借助SHAP（SHapley Additive exPlanations）值解析模型预测结果，识别影响森林退化的关键驱动因子。

研究结果显示，2001–2021年间巴基斯坦森林面积净增加3.48%，从43,799.72 km2增长至45,522.45 km2，表明国家造林政策在扩大森林覆盖方面取得一定成效。然而，森林结构的退化问题显著：边缘森林增加3.4%，孤立斑块（islets）增长2.9%，而核心森林面积仅占全国土地的3.51%，反映出森林景观连通性持续下降。土地利用转移分析表明，城镇用地在2010–2021年间扩张20.2%，农业用地增长1.94%，而自然植被与裸地则被不断侵占。

高风险 deforestation 区域占全国面积的9.09%，主要集中在城市与农业交错带，SHAP因子贡献度分析表明，道路邻近性（DFR）与海拔是预测森林流失的最重要变量，其SHAP值分别达到0.0212和0.0981，说明人类活动与地形因素共同驱动着森林退化的空间格局。

通过MSPA框架进一步发现，森林破碎化不仅体现为核心区的减少，更表现为结构单元之间的转化。例如，原本连续的森林被割裂为边缘和孤岛状斑块，桥接结构（bridge）略有增加但仍无法缓解整体连通性的丧失。XGBoost对MSPA类别的多类分类效果良好，特别是对“开放”与“非森林”类别识别灵敏度超过98%，表明机器学习能有效捕捉半干旱地区森林的结构退化特征。

该研究结论强调，尽管巴基斯坦在森林面积恢复方面取得进展，但其森林生态系统的结构破碎化和功能退化问题不容忽视。单纯依靠植树规模无法实现真正的生态恢复，必须将景观连通性纳入优先保护目标。研究所提出的“遥感+机器学习+MSPA”框架，为半干旱地区森林动态监测提供了可推广的方法范式，所生成的高空间风险地图可直接用于保护区规划、生态修复项目布局与土地用途管制。未来需进一步融合多源传感数据（如Sentinel-2、雷达与激光雷达），结合深度学习模型提升对退化过程的早期识别与预警能力，从而为实现联合国可持续发展目标（SDGs）中的陆地生态保护目标提供技术支撑。