《Environmental Challenges》：Integrated Remote Sensing and Multi-Criteria Evaluation to Assess Coastal Ecosystem Degradation under Climate and Human Pressures: Insights from Bangladesh
编辑推荐：
本研究针对孟加拉海岸带生态系统退化问题，结合遥感技术与多准则评价方法，系统分析了2000–2024年间土壤流失、生态完整性耗竭、碳排放等七项指标的空间格局。结果显示，37%的沿海区域面临高至极高退化，主要驱动因素包括毁林、水产养殖扩张及城市蔓延。研究提出的退化评估模型验证性能优异（AUC=0.94），为海岸带生态保护与气候适应性规划提供了高精度空间决策支持。
在全球气候变化与人类活动双重压力下，海岸带生态系统正面临前所未有的退化风险。作为典型的低洼三角洲国家，孟加拉的海岸带尤其脆弱，其生态系统不仅承担着维护生物多样性和碳汇功能的重任，还直接关系到约4000万沿海居民的生计安全。然而，长期以来，针对该区域生态系统退化的系统性空间评估仍较为缺乏，特别是如何整合多源遥感数据与生态指标，量化退化的时空格局，成为亟待解决的科学问题。
为此，Md Fuad Hassan等人发表在《Environmental Challenges》上的研究，首次采用遥感与多准则评价相结合的方法，对孟加拉暴露海岸带2000–2024年间的生态系统退化进行了精细化评估。研究团队选取了土壤流失、空间影响严重度、生态完整性耗竭、归一化植被指数、归一化水体指数、陆地碳排放和生物承载力等七项关键指标，通过层次分析法确定权重，并利用加权求和模型生成退化空间分布图。
在方法学上，该研究依托Google Earth Engine平台处理Landsat系列遥感影像，结合RUSLE模型估算土壤侵蚀，利用随机森林算法完成土地利用分类，并通过ROC曲线验证模型精度。所有数据均统一至30米空间分辨率，确保分析结果的可比性与可靠性。
研究结果显示，孟加拉暴露海岸带中有37%的区域处于高至极高退化水平，42%的区域为中度退化。空间上，退化驱动因素呈现明显地域分异：孙德尔本斯红树林区主要受毁林和水产养殖扩张影响；梅格纳河口地带以侵蚀为主导；而吉大港等沿海城市则因城市扩张导致生态损失。值得注意的是，尽管整体碳吸收能力从2000年的1832.5×103吨/年提升至2024年的2148.1×103吨/年，但红树林区仍因侵蚀和土地转化呈现碳汇功能下降。模型验证表明，退化分类的AUC值高达0.94，证实了指标体系与方法的鲁棒性。
在讨论中，作者指出，尽管本研究未直接纳入气候与社会经济变量，但所选生物物理指标已有效捕捉到长期退化趋势。例如，NDVI和NDWI的变化反映了植被覆盖与水体动态对干旱、洪涝及盐渍化的响应；而土壤侵蚀与土地利用转化则揭示了人类活动与自然过程的交互作用。该成果为孟加拉三角洲计划2100及海岸带综合管理提供了空间明确的决策依据，尤其在落实可持续发展目标“土地退化零增长”方面具有实践意义。
综上所述，这项研究不仅填补了孟加拉海岸带生态系统退化空间评估的空白，更开创了多指标融合的遥感监测范式。其成果对于协调生态保护与经济发展、制定针对性适应策略具有重要参考价值。未来若能进一步融入盐度、飓风轨迹等气候数据及社会经济指标，将有望构建更全面的海岸带脆弱性评估框架。
