《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：Advancing Climate Adaptation through Nature-Based Solutions and Ecological Infrastructure for Coastal and Landscape Resilience
编辑推荐：
•开发了一个集成的地理空间框架，用于气候适应和沿海韧性评估。•将GIS、AHP与混合RF–XGBoost模型相结合，实现精确的沿海土地利用/土地覆盖制图。•利用多源遥感数据，实现了96.10%的分类准确率和96.05%的F1分数。•确定了基于自然的解决方案（NbS）的优先区域
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开发了一个集成的地理空间框架，用于气候适应和沿海韧性评估。
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将GIS、AHP与混合RF–XGBoost模型相结合，实现精确的沿海土地利用/土地覆盖制图。
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利用多源遥感数据，实现了96.10%的分类准确率和96.05%的F1分数。
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确定了基于自然的解决方案（NbS）的优先区域，包括湿地恢复、生态海岸线和生态廊道。
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展示了生态基础设施在支持再生性景观发展和可持续沿海管理方面的作用。
引言
基于自然的解决方案（NbS）已成为应对复杂环境挑战的变革性方法，同时兼具生态、社会和经济效益 [1]。其核心理念在于对自然生态系统进行可持续管理、恢复和保护，以造福人类健康和生态系统功能 [2]。在过去20年中，NbS已成为全球公认和广泛接受的气候适应、生物多样性保护、灾害风险削减和可持续发展（SD）的有力方法 [3]。碳封存、水分调节、土壤保护和栖息地连通性等生态系统服务依赖于湿地、森林、沿海植被、河流廊道和绿色网络等生态基础设施 [4]。NbS在环境规划和政策中日益受到重视，这一点从各种国际进程中得到了体现 [5]，包括联合国可持续发展目标（SDGs）、《巴黎气候协定》和欧洲绿色协议（EUGD）[6]。根据近期研究，区域和景观规划中对"生态基础设施"概念的关注和投入显著增加，该概念支持生态系统恢复、气候变化的韧性响应以及可持续景观管理 [7]。气候变化的影响日益加剧，基于NbS的实践方法在推动各地适应性、韧性和再生性景观发展方面获得了越来越多的关注 [8]。
近年来，NbS和生态基础设施的应用在解决环境可持续性和气候韧性方面受到了广泛关注 [9]。以往的研究已证明，生态系统恢复、造林、湿地保护、绿化带开发和生态廊道规划在提高生物多样性、增强水资源可用性、缓解土地退化和增强气候适应能力方面具有显著成效 [10]。遥感技术、GIS、多准则决策分析和环境建模的进步使研究者能够在多个空间尺度上识别脆弱生态系统、评估生态状况并评价恢复干预措施的适用性 [11]。多项研究成功地将植被指数、土地利用分析、地形特征和生态系统服务评估相结合，以支持可持续土地管理和韧性规划 [12]。此外，针对干旱和半干旱环境的研究强调了生态基础设施在防治荒漠化、保护绿洲生态系统和改善长期环境可持续性方面的重要性 [13]。在上述进展的基础上，本研究旨在通过地理空间分析将NbS与生态基础设施相结合，以评估中国黄河三角洲国家自然保护区内的气候适应能力、沿海韧性和再生性景观发展潜力。
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基于黄河三角洲国家自然保护区数据集（2020–2025）开发集成的基于GIS的框架，以支持气候适应、沿海韧性和再生性景观发展。
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通过遥感、GIS分析和基于DEM的地形处理生成环境指标，包括NDVI、NDWI、MNDWI和BSI，用于环境评估。
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实施混合RF–XGBoost模型、AHP和基于GIS的加权叠加分析，用于LULC分类、气候适应评估和沿海脆弱性制图。
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利用混淆矩阵分析和准确率、精确率、召回率及F1分数等性能指标，识别并验证NbS和再生性景观发展的适宜区域。
第1节介绍了引言和文献综述。第2节描述了研究区域及相关数据集。第3节阐述了所提出的方法论。第4节给出了结果与验证。第5节提供了对比分析。第6节讨论了研究发现及其意义。第7节为研究最后一节，概述了未来研究方向。
章节摘要
文献综述
近期研究在不同景观背景下探讨了NbS和生态基础设施在改善气候适应性和环境可持续性方面的应用。Stefanakis、Calheiros和Nikolaou [14] 研究了如何将基于生态系统的方法融入环境规划，以及自然系统在水资源管理、生物多样性和气候韧性方面的作用。Tiwari等人 [15] 讨论了绿色基础设施和生态系统恢复的应用
方法论
本研究旨在开发一个集成的基于GIS的框架，用于气候适应价值评估、沿海韧性分析和再生性景观发展。图1展示了本研究所采用的总体方法工作流程。
分类输出结果用于识别生态基础设施，并通过开展AHP分析和加权叠加分析来评估适应能力和沿海脆弱性。随后确定NbS适宜区域，然后进行
系统配置
所提出的混合RF–XGBoost框架部署在一台高性能计算工作站上，配备Intel? Core? i9-14900（第14代）处理器，运行频率为2.50 GHz，以及支持CUDA加速的NVIDIA RTX系列GPU。系统拥有32 GB内存，确保了大量地理空间处理和机器学习任务所需的充足内存，以及1 TB NVMe SSD，实现了快速的数据访问和存储速度。实验在64位操作系统上进行：Windows 11/Ubuntu
研究区域特征
位于中国黄河三角洲的东营地区。研究区域是一个重要的沿海湿地生态系统，拥有大面积的湿地、潮间带和河网，以及生态敏感栖息地，如图3所示。
所划定的边界本身被用作本研究中后续地理空间分析的基础。
LULC分类结果
使用混合RF–XGBoost模型生成的LULC分类结果。研究区域的分类分为5个主要类别：水体、植被、建成区，
讨论
所提出的混合RF-XGBoost方法成功绘制了黄河三角洲的生态基础设施、气候适应能力、沿海脆弱性、NbS适宜性和再生性景观发展区域。研究结果表明，沿海脆弱性主要分布在地势较低的沿海区域，这些区域易受海平面上升和海岸侵蚀的影响，而高NbS适宜区域与湿地、红树林恢复区以及
结论与未来展望
本研究旨在构建一个集成的GIS与混合模型，结合RF和XGBoost算法，以实现黄河三角洲的生态基础设施制图、气候适应评估、沿海脆弱性分析、NbS适宜性评价和再生性景观发展等目标。将环境指数（NDVI、NDWI和MNDWI、BSI）、地形因子和沿海生态系统变量相结合，生成了可持续沿海
伦理审批
本研究未涉及人类参与者、动物或任何临床调查。因此，无需伦理审批。
资金来源声明
作者声明，本研究未从任何公共、商业或非营利资金来源机构获得特定资助。
利益冲突声明
作者声明，他们不存在可能影响本论文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。
CRediT作者贡献声明
Sarika Koluguri：软件。Umesh Kumar Lilhore：资源。K Gyaneshwari：监督。Hanaa A. Abdallah：验证、资助获取。Abdelaziz A. Abdelhamid：软件。Ehab Seif Ghith：资源。Sarita Simaiya：软件。Aseel Smerat：项目管理。Kumar Sunil：数据管理。Gnaneshwar Koorella：项目管理。T S Poornachandrika：资源。Chandana chilaca：项目管理。
利益冲突声明
作者声明，他们不存在可能影响本论文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。
K Gyaneshwari|Sarika Koluguri|Chandana chilaca|T S Poornachandrika|Gnaneshwar Koorella|Sunil kumar|Aseel Smerat|Sarita Simaiya|Ehab Seif Ghith|Abdelaziz A. Abdelhamid|Hanaa A. Abdallah|Umesh Kumar Lilhore
