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一、研究背景
风蚀是干旱区土地退化和荒漠化的主要驱动力之一，不仅剥离表土、降低土壤肥力，也加剧扬沙和沙尘暴，危及人类健康与生态安全。非洲作为全球风蚀风险最高的地区之一，尤其是撒哈拉及其边缘区域，面临严峻的风蚀挑战。过去的研究多聚焦于水蚀，关于非洲风蚀的系统评估和空间驱动因子量化研究相对欠缺。此外，风蚀的空间格局和时间变化的主导因子仍未厘清，尤其在不同干旱等级下的作用机制尚不明确。
本研究旨在弥补上述空白，通过修正风蚀方程（RWEQ）评估2001–2020年非洲地区风蚀的时空演变，借助XGBoost机器学习模型和SHAP解释方法定量解析其空间和时间变化的主导因子，最终为干旱区生态工程和土地退化防控提供科学依据。
二、研究方法
- 研究区域及气候背景
研究区为整个非洲大陆，其气候高度多样，涵盖从湿润热带雨林到极度干旱的沙漠区域。研究将非洲按干旱指数分为五类：超干旱、干旱、半干旱、干半湿、湿润区。其中69%为干旱或半干旱区，是风蚀最活跃的地带。 - 风蚀评估模型：RWEQ
研究采用修正风蚀方程（Revised Wind Erosion Equation, RWEQ），该模型综合了风速、土壤结构、地表粗糙度、气象因子和植被覆盖度等变量，适用于大尺度、长期序列的风蚀估算。其核心计算如下：
• 最大风蚀输送量（Qmax）和风蚀模数（SL）由风力因子（WF）、土壤可蚀性因子（EF）、地表结皮因子（SCF）、表面粗糙度（K’）和综合植被因子（COG）决定。
• 风力因子WF进一步由2米高度风速时间序列推算，阈值风速设定为5 m/s。
• 土壤湿度、日照、蒸散发量等变量则用于校准地表风蚀响应能力。
为了提升时间分辨率，作者采用Guo et al.（2015）的方法将日尺度风速数据下推至小时尺度，并计算每日风蚀能力。 - 趋势分析方法：Theil-Sen + Mann-Kendall检验
研究对2001–2020年间的年风蚀数据使用Theil-Sen斜率估计和Mann-Kendall非参数检验联合分析风蚀趋势变化，并按显著性将趋势划分为5类（显著上升、非显著上升、无变化、非显著下降、显著下降）。
该方法对非正态分布数据具有鲁棒性，特别适合遥感气候资料序列。 - 驱动因子量化方法：XGBoost + SHAP
为了揭示风蚀空间分布与变化的驱动机制，研究采用机器学习中的XGBoost回归模型建模风蚀与多因子（自然+人为因素）之间的关系。主要输入变量包括：
• 自然因子：风速、温度、降水、NDVI植被指数
• 人为因子：人口密度、农作物收获面积
通过SHAP（Shapley Additive Explanations）方法解释模型结果，计算各变量对预测结果的贡献值和方向（正/负），可视化其非线性效应和交互作用。
为控制共线性干扰，作者事先对所有变量进行VIF方差膨胀因子检验，仅保留VIF＜10的变量进入模型。模型使用246,410个样本，R²高达0.88，说明拟合效果良好。 - 因素贡献率分析：变量控制法
为定量评估风速、土壤湿度和植被覆盖对风蚀变化的相对贡献，研究设置三组控制实验：
• 分别将风速、土壤湿度、植被覆盖保持为2001年的值，其余变量保持真实年变；
• 比较实际风蚀模数与控制组之间的差值，计算各变量贡献率（正值代表加剧风蚀，负值代表抑制风蚀）；
• 在空间上进一步识别各像元主导变化因子，为区域干预提供靶点依据。
三、研究结论
本研究首次在整个非洲尺度上基于RWEQ模型系统评估了2001–2020年风蚀的时空变化，并通过XGBoost和SHAP方法全面解析了其驱动因子。研究结论如下： - 非洲风蚀强度与干旱度密切相关，90%以上风蚀集中于超干旱与干旱区；
- 总体上风蚀呈下降趋势，但不同区域趋势分化显著；
- 空间格局主要由风速与NDVI共同主导，人类活动影响较小；
- 风蚀变化最主要的因子是风速，其次为植被覆盖，土壤湿度影响较弱；
- 鉴于植被在水资源匮乏区生长受限，建议用风障替代大面积造林，以兼顾生态效益与可持续性；
- 当前生态工程（如Great Green Wall）在风蚀控制上取得初步成效，但面对气候变化和人口增长的未来挑战，仍需科学优化干预策略。