通过防治荒漠化推进可持续发展：利用RAGA-PP模型评估非洲绿色长城倡议

《Journal of Environmental Management》：Advancing sustainable development through desertification control: Evaluating the African great Green Wall initiative using the RAGA-PP model

荒漠化防治成效评估：基于RAGA-PP模型对11国绿色长城计划的量化分析显示，塞内加尔、尼日利亚等国因政策支持、森林管理及可持续土地利用投入显著，防沙成效突出；苏丹、厄立特里亚等资源匮乏、制度薄弱国家进展缓慢。研究证实多维度治理框架与技术创新能有效推动SDG 15.3目标实现，为非洲荒漠化治理提供量化决策支持。

　　

王强|张凯莱|李荣荣

圣彼得堡国立大学亚洲经济研究实验室，俄罗斯联邦圣彼得堡，199034

摘要

荒漠化仍然是实现可持续发展目标（SDGs）的关键障碍，尤其是在非洲的干旱和半干旱地区，其影响削弱了减贫、环境恢复和气候适应力的努力。本研究使用一种新型的实编码加速遗传算法（Real-Coded Accelerated Genetic Algorithm）结合投影追踪模型（Projection Pursuit），评估了参与泛非绿色长城倡议的11个国家的荒漠化控制工作。该模型能有效处理非正态、非线性数据和高维数据，从而实现经济、社会和环境维度的全面评估。研究结果表明，塞内加尔、尼日利亚、布基纳法索和埃塞俄比亚等国家在荒漠化控制方面取得了显著进展，这归功于健全的森林管理、政策支持以及对可持续土地利用实践的投资。相比之下，苏丹、厄立特里亚和毛里塔尼亚由于资源有限和制度能力不足，仍面临持续挑战。2014年至2021年的时间序列分析显示，在全球合作、创新技术以及国家战略与可持续发展目标15.3（到2030年实现土地退化中和）保持一致的情况下，荒漠化控制趋势趋于稳定。这项研究为政策制定者提供了实用见解，以推进可持续战略，对抗荒漠化，增强生态系统恢复，并促进非洲地区的抗逆生计。

引言

荒漠化和土地退化是当今最紧迫的全球性挑战之一，尤其是在干旱、半干旱和半湿润地区（Guo等人，2022年；Pr?v?lie等人，2025年）。这些问题对实现可持续发展目标（SDGs）构成威胁，因为它们会破坏经济安全、社会福祉和环境可持续性（ICCD，2019年）。气候变化对全球环境和人类产生不利影响，导致极端天气事件更加频繁。这些事件导致海平面上升、海岸侵蚀、洪水和土地退化（Ledda等人，2021年）。沙漠扩张和土壤退化对经济、社会和环境有重大影响（Rivera-Marin等人，2022年）。与可能在各种生态系统中发生的土地退化不同，荒漠化特指干旱、半干旱和干燥半湿润地区的土地退化。荒漠化可以简单定义为“沙漠的形成”或“类似沙漠条件的形成”（Lyu等人，2020年；Verstraete，1986年）。1977年，联合国首次给出了全面的荒漠化定义，强调了其经济影响，将其描述为“土地生物潜力的下降或丧失，导致类似沙漠的条件”（联合国，1977年）。1994年，这一定义进行了修订，考虑到人类活动对气候变化的影响，将荒漠化定义为“由人类活动和气候变化引起的干旱、半干旱和干燥半湿润地区的土地退化”（联合国，1999年）。鉴于荒漠化带来的诸多环境问题（如土壤退化（Santini等人，2010年）以及社会和经济挑战（如食物短缺、经济困难和健康问题（Tavares等人，2015年；联合国，2015年），荒漠化已成为干旱、半干旱和干燥半湿润地区可持续发展的主要障碍（Helldén和Tottrup，2008年；Li等人，2016年）。鉴于荒漠化对经济、社会和环境的潜在影响，它被纳入2030年可持续发展议程，作为可持续发展目标之一。可持续发展目标15旨在“保护、恢复和促进土地生态系统的可持续利用，负责任地管理森林，防治荒漠化，制止和逆转土地退化，防止生物多样性丧失”（联合国，2015年）。具体而言，目标15.3专注于恢复退化的土地和土壤，包括受荒漠化、干旱和洪水影响的地区，目标是在2030年前实现土地退化中和。防治荒漠化对于减少全球贫困、缓解生物多样性丧失以及应对由人类活动引起的气候变化至关重要。

荒漠化控制主要指直接应用于遏制和逆转土地退化的技术和生态措施（如植树造林、沙地稳定项目和水资源管理），侧重于具体的操作和实施。相比之下，荒漠化治理是一个更广泛的系统性框架，不仅包括技术措施，还强调支持这些措施有效性和可持续性的多维要素，包括政策工具、制度安排、经济投资、社会参与和国际合作。治理视角关注的是有效推进荒漠化控制的“如何”和“为什么”，即背后的过程、机制和能力建设。土地退化中和（Land Degradation Neutrality，LDN）是联合国可持续发展目标（SDG 15.3）设定的雄心勃勃的目标，而“治理”代表了实现这一目标所需的综合路径和能力保障，反映了目标与过程之间的关系。荒漠化和土地退化仍然是干旱地区的主要环境挑战，特别是在撒哈拉以南非洲，那里生态脆弱性与社会经济约束相互交织。全球评估强调，荒漠化不仅仅是一个生态现象，而是一个由气候变率、土地利用实践和治理结构相互作用驱动的复杂过程（Geist和Lambin，2004年；Reynolds等人，2007年）。政府间气候变化专门委员会关于气候变化和土地的报告进一步指出，土地退化和荒漠化与气候变化和粮食安全密切相关，突显了综合土地管理策略的紧迫性（Shukla等人，2019年）。

非洲绿色长城（GGW）是一项旨在在撒哈拉沙漠南部边缘的萨赫勒地区种植一道树木墙的倡议，以防治荒漠化。这个大型项目旨在恢复1亿公顷的受损生态系统，涉及11个国家或地区，始于2007年。它旨在促进可持续发展并减少气候变化的影响（Mirzabaev等人，2022年）。绿色长城的概念在2005年开始取得显著进展。从阿尔及利亚绿色长城和中国三北防护林的经验中吸取教训，人们认识到需要采取多学科、综合的方法才能实现可持续成果（Union，2012年）。绿色长城项目从植树计划起步，现已发展到规划阶段。2007年1月29日至30日，第八届萨赫勒-撒哈拉国家峰会在埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴举行，与会领导人讨论了该倡议的目标，即应对土地退化和荒漠化对该地区社会、经济和环境的不利影响。绿色长城的建设于2008年7月正式开始。2009年2月11日至12日，关于非洲绿色长城的国际研讨会在塞内加尔达喀尔举行，专家和学者们确定了适合在不同地区和气候条件下种植的树种，并深入讨论了建立“森林监测和实施机构”以及共享国家植树数据等问题。尽管绿色长城吸引了大量国际关注和资金承诺，但最近的研究表明，其生态和社会经济成果在参与国家之间存在空间异质性和不平衡（O'Connor和Ford，2014年；Zhu等人，2025年）。这突显了需要系统和定量评估框架来评估多维度和空间尺度上的荒漠化控制效果。

鉴于样本的完整性和相关政策背景，本研究选择了泛非绿色长城机构（GGWA）中的11个国家——布基纳法索、吉布提、厄立特里亚、埃塞俄比亚、马里、毛里塔尼亚、尼日尔、尼日利亚、塞内加尔、苏丹和乍得——作为评估荒漠化治理的样本。

为了准确和科学地评估荒漠化治理，并处理数据的复杂性，包括其多维度、非正态和非线性特征，本研究结合了实编码加速遗传算法（RAGA）和投影追踪（PP）算法，开发了一个全面的模型（RAGA-PP模型）来评估荒漠化治理。希望这项研究的发现能帮助政策制定者制定和实施更有效的荒漠化控制发展战略，从而提高非洲绿色长城倡议的效果，并促进荒漠化治理的进步。此外，本研究的结果为荒漠化控制评估提供了新的见解。

部分摘录

衡量荒漠化治理的维度

近年来，荒漠化治理已成为国家规划的重点，吸引了越来越多的学术关注。关于荒漠化治理的研究主要评估其经济、社会、环境和技术维度。例如，Egidi等人的研究基于环境敏感性区域（Environmental Sensitivity Area，ESA）方法，对多个驱动荒漠化风险因素的影响进行了时间序列分析，突出了这些因素的功能

指标体系

一个全面的非洲荒漠化评估系统对于确保评估结果的科学可靠性至关重要。首先，基于现有的非洲荒漠化研究，建立了一套选择指标的原则，这些指标基于科学严谨性、普遍性、可量化和可行性。选择了一些被学者广泛接受的指标。例如，Fu等人研究了净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）的时空变化

11个选定非洲国家的荒漠化控制水平

使用RAGA-PP模型得到的投影函数Q(a)的最高值为7.000、1.000、42.000、47.000、30.000、22.000、26.000、26.000。在MATLAB2023b中计算的样本投影特征值Y(k)见表5。这些特征值的大小反映了荒漠化控制的成效。表5和图4显示，总体而言，塞内加尔、尼日利亚、布基纳法索和埃塞俄比亚的表现

为什么塞内加尔在2014-2021年间始终在11个国家中排名第一

在参与非洲绿色长城的11个国家中，塞内加尔在2014年至2021年间在荒漠化控制方面始终排名第一。这可以归因于几个关键因素。

其中一个最重要的因素是森林面积，它对荒漠化控制有显著影响。为了增加森林覆盖率，塞内加尔实施了各种举措。自2014年以来，该国恢复了41,345公顷的土地，并通过“森林花园”项目支持了超过50,000户家庭

结论

本研究利用RAGA-PP模型，对参与泛非绿色长城倡议的11个非洲国家的荒漠化控制工作进行了定量评估。研究结果提出了几个关键结论和实用见解，为政策制定者提供了参考。

首先，建立了一个全面的荒漠化控制评估体系，纳入了经济、社会和环境维度，并选择了十个精心挑选的指标。这种方法认识到

CRediT作者贡献声明

王强：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，验证，调查，资金获取，正式分析，数据管理，概念化。张凯莱：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，方法论，调查，正式分析，数据管理。李荣荣：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，验证，正式分析，数据管理，概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

作者衷心感谢编辑和匿名审稿人的宝贵和建设性反馈，这些反馈显著提高了手稿的质量。本工作得到了国家自然科学基金（项目编号72574236）和中国新疆维吾尔自治区科学技术计划（编号2025E01028）的支持。