中国沙漠
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中国沙漠, 2023, 43(1): 128-141 doi: 10.7522/j.issn.1000-694X.2022.00074

基于植被净初级生产力和水分利用效率的埃塞俄比亚土地退化趋势及驱动因素分析

付石林,1,2,3, 雷加强1,2,3, 周仪琪1,3, 周娜,1,2,3, Hare Malicha Loje4, Jorro Zinabu Bora4

1.中国科学院新疆生态与地理研究所，荒漠与绿洲生态国家重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830011

2.中国科学院新疆生态与地理研究所，国家荒漠-绿洲生态建设工程技术研究中心，新疆 乌鲁木齐 830011

3.中国科学院大学，北京 100049

4.埃塞俄比亚奥罗米亚州牧区发展委员会，埃塞俄比亚 奥罗米亚州 00720

Analysis of land degradation trends and driving factors in Ethiopia based on NPP-WUE

Fu Shilin,1,2,3, Lei Jiaqiang1,2,3, Zhou Yiqi1,3, Zhou Na,1,2,3, Hare Malicha Loje4, Jorro Zinabu Bora4

1.State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology /, Xinjiang Institute of Ecology and Geography，Chinese Academy of Sciences，Urumqi 830011，China

2.National Engineering Research Center for Desert-Oasis Ecological Construction, Xinjiang Institute of Ecology and Geography，Chinese Academy of Sciences，Urumqi 830011，China

3.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China

4.Oromia Pastoral Area Development Commission，Oromia 00720，Ethiopia

通讯作者: 周娜（E-mail： zndesert@ms.xjb.ac.cn）

收稿日期: 2022-05-07   修回日期: 2022-06-26  

基金资助: 新疆维吾尔自治区区域协同创新专项—上海合作组织科技伙伴计划及国际科技合作计划项目.  2022E01012
中国科学院“西部之光”人才计划项目.  2017-XBQNXZ-B-018
科技部政府间国际科技创新合作重点专项.  2018YFE0106000
ANSO荒漠化防治联盟项目.  ANSO-PA-2020-15

Received: 2022-05-07   Revised: 2022-06-26  

作者简介 About authors

付石林（1998—），男，湖南岳阳人，硕士研究生，主要从事荒漠化防治研究E-mail：fushilin20@mails.ucas.ac.cn； , E-mail：fushilin20@mails.ucas.ac.cn

摘要

土地退化对减缓和适应气候变化有重要影响，并威胁到全世界的可持续发展，造成一系列社会、经济和生态问题，是目前全球面临的最大环境挑战之一。基于2001—2020年埃塞俄比亚的归一化植被指数（NDVI）、气象数据及土地覆盖数据，通过CASA模型计算获得植被净初级生产力（NPP）和水分利用效率（WUE），并使用Sen+MK趋势分析方法得到土地退化及其恢复趋势，同时采用多元逐步回归方法分析了土地退化及恢复的驱动因素。结果表明：2001—2020年，埃塞俄比亚土地退化整体呈现恢复趋势，恢复区域占全国面积的34.51%，主要分布在埃塞俄比亚西部以及索马里州；退化区域仅占全国面积的1.63%，主要分布在首都亚的斯亚贝巴。土地退化及恢复的主要驱动因素是人为与气候共同因素和人为单因素。土地退化的主要因素为人口的快速增长以及城市的扩张，土地恢复则与20年来实施的森林景观恢复以及可持续土地管理措施和政策有关。

关键词： 埃塞俄比亚 ; 土地退化 ; 驱动因素 ; NPP ; WUE

Abstract

Land degradation has an important impact on mitigation and adaptation to climate change， which threatens the sustainable development of the world， causing a series of social， economic， and ecological problems. Land degradation is also one of the biggest challenges facing the world at present. Based on the NDVI， meteorological data， and land cover data of Ethiopia from 2001 to 2020， this study calculated NPP and WUE by CASA model， and used Sen+MK trend method to get the trend of land degradation and restoration. Finally， we analyzed the driving factors of land degradation and restoration by multiple stepwise regression method. The results show that the land degradation in Ethiopia showed a recovery trend from 2001 to 2020， and the area in the recovery period accounts for 34.51% of the national area， mainly distributed Western Ethiopia and The Somari State； while， the degraded area only accounts for 1.63% and mainly distributed Addis Abab. The main driving factors of land degradation and restoration are human and climate combined or human single factors. Furthermore， it is found that the primary factors of degradation in the study area are rapid population growth and urban expansion. Land restoration is related to the forest landscape restoration and sustainable land management measures implemented in the past 20 years. The results of this study could help Ethiopia continuously implement strict land governance policies and prevent the hazards caused by land degradation.

Keywords： Ethiopia ; land degradation ; driving factors ; NPP ; WUE

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本文引用格式

付石林, 雷加强, 周仪琪, 周娜, Hare Malicha Loje, Jorro Zinabu Bora. 基于植被净初级生产力和水分利用效率的埃塞俄比亚土地退化趋势及驱动因素分析. 中国沙漠[J], 2023, 43(1): 128-141 doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2022.00074

Fu Shilin, Lei Jiaqiang, Zhou Yiqi, Zhou Na, Hare Malicha Loje, Jorro Zinabu Bora. Analysis of land degradation trends and driving factors in Ethiopia based on NPP-WUE. Journal of Desert Research[J], 2023, 43(1): 128-141 doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2022.00074

0 引言

土地退化已成为人类社会面临的严重环境挑战，导致了一系列经济和社会问题，对土壤生产力和粮食供应、生物多样性和生态系统功能产生了极大的负面影响［1-2］。近期，联合国可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs）15.3提出“到2030年，防治荒漠化，恢复退化的土地和土壤，包括受荒漠化、干旱和洪水影响的土地，并努力实现一个土地退化零增长的世界”。这意味着越来越多的国家和地区认识到土地退化已经成为制约区域生态稳定和人与自然协调发展的重要因素。

非洲大陆是世界上土地退化最严重的地区之一，也是全球荒漠化防治和土地恢复的主要实施地区之一。位于东非的埃塞俄比亚同样面临严重的土地退化问题，该国85%的人口收入直接由农业经济支撑［3］，而土地退化直接影响了农业的发展。1981—2003年，该国大约26%的土地经历了退化过程，有限的土地资源和就业机会导致30%的人口受到了影响［4］。土地退化使埃塞俄比亚土地生产力下降，导致农产品和畜产品单位面积产量减少，破坏了当地农牧民的粮食生产基础［5］。为解决土地退化带来的问题，埃塞俄比亚实施了一系列措施，如土地可持续管理计划（SLM）［6-7］、森林景观恢复计划（FLR）［8］和气候适应型绿色经济计划（CRGE）［9］等，并承诺2025年将恢复1 500万hm2退化土地［10-11］。目前，对埃塞俄比亚进行整体的土地退化评价和驱动因素研究，对其实施可持续发展战略有着重要参考价值。

随着遥感技术的发展，利用时间序列遥感数据开展土地退化监测的方法逐渐得到了发展，其中基于生态指标（如净初级生产力（Net Primary Productivity， NPP）、水分利用效率（Water Use Efficiency， WUE）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index， NDVI）等）的趋势分析方法应用最为广泛［12-16］。土地退化最直接的表现是植被净初级生产力下降［17］。在生态指标中，NPP是植物通过光合作用累积的有机物质总量，可以准确反映植被生长状况［18］。然而，直接使用NPP指标评估土地退化并不能确定土地退化的阶段［19-20］。土地退化有多个阶段，其中不仅有植被生产力的差异，还有植被物种组成及其生理特征对环境胁迫的反应［21］。利用水分利用效率（WUE）则可以监测到植物对极端气候条件的生理适应及其组成变化［22-23］，反映土地退化的不同阶段。同时，土地退化进程会受到自然因素（降水、气温、蒸散、风况、土壤等）和人为因素（人口、畜牧、社会经济、政策行动等）的共同影响［24］。通过对比多种分析方法［25-30］，多元逐步回归分析不仅能够在一定程度上区分人为因素与气候因素，也可以对二者共同影响的区域进行有效识别。

因此，本研究基于2001—2020年多源遥感数据，分析NPP和WUE时空分布特征，利用土地退化综合评估框架评估埃塞俄比亚土地退化、恢复状况及其空间分布规律，最后讨论该地区土地退化及恢复的驱动因素，以期能够评估该国土地退化修复的现阶段成果，也能为该区域将来的土地退化修复及生态可持续管理提供可用的数据参考。

1 材料与方法

1.1　研究区概况

埃塞俄比亚位于非洲东北部（03°23′—14°51′N、32°59′—47°58′E，图1）［31］，面积约为1.15×106 km2，是非洲第二人口大国，仅次于尼日利亚，经济以农牧业为主，工业基础薄弱。海拔从-132 m到4 444 m，其中海拔1 500 m以上被称为高地，主要位于该国中部和北部，约占全国面积的35%［32］。

图1

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图1   研究区示意图

Fig. 1   Study area


埃塞俄比亚全年分为三季：2月至5月（当地称为“Belg”）、6月至9月（当地称为“Kiremt”）和10月至翌年1月（当地称为“Bega”）［33］。Kiremt是大雨季，全国大部分地区的降水量都高于其他季节。Belg是小雨季，降水量时空变化较大，最高气温也出现在这个季节。相反，Bega是除南部和东南部以外的全国大部分地区的旱季［34］。在埃塞俄比亚西南、西北地区观测到的最大年降水量为2 250 mm。高地地区多年平均降水量约为1 200 mm，气温变化最小；而低地地区（阿法尔和索马里地区）多年平均降水量不到500 mm，气温变化较大［32］。所以，埃塞俄比亚大部分干旱和粮食危机事件集中在中部和北部高地［35］。

1.2　数据来源及技术路线

本研究选取的研究数据包括地表温度、蒸散、潜在蒸散发、NDVI、太阳总辐射、降水、土地覆盖等7类自然要素。其中，除土地覆盖数据直接利用欧洲航天局气候变化倡议（CCI）项目数据以外，其他数据均通过GEE（Google Earth Engine）实现拼接、裁剪、系数转换等预处理后再进行后期数据分析。蒸散、潜在蒸散发、太阳总辐射、降水来源于TerraClimat数据集。地表温度、NDVI分别选用MODIS的MOD11A1和MOD13A1数据产品。具体使用年份与数据空间分辨率如表1所列。技术路线如图2所示。

表1   数据源及基本参数

Table 1  Data sources and basic characteristics

数据数据来源空间分辨率/m时段
土地覆盖ESA CCI3002001—2020年
NDVIMODIS（MOD13A1）5002001—2020年
潜在蒸散发TerraClimate4 638.32001—2020年
太阳总辐射TerraClimate4 638.32001—2020年
蒸散TerraClimate4 638.32001—2020年
降水TerraClimate4 638.32001—2020年
地表温度MODIS（MOD11A1）1 0002001—2020年

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图2

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图2   研究技术路线

Fig. 2   Flowchart of study technique route


1.3　研究方法

1.3.1　 NPP 与 WUE 反演

CASA模型中，NPP由实际吸收的光合有效辐射（APAR）和光利用效率（ε）的乘积计算得来［36］。本研究采用朱文泉等［37］改进的CASA模型计算了研究区2001—2020年的年NPP（以C计量）值。

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)
APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5
FPARx,t=NDVIx,t-NDVIi,minNDVIi,max-NDVIi,min×FPARmax-FPARmin+FPARmin

式中：NPP（x，t）为像元x处在t月的NPP（g·m-2）；ε（x，t）则表示像元x处在t月的光能利用率的实际值，可以通过估算地表温度以及水分的胁迫对理想条件下最大光能利用效率的影响得到；APAR（x，t）为像元x在t月中光合有效辐射的吸收情况（MJ·m-2）；SOL（x，t）为像元x处在t月的太阳总辐射量（单位：MJ·m-2）；FPAR（x，t）为光合有效辐射的吸收比例（无单位）；0.5为植被利用的太阳有效辐射占太阳总辐射的比例，是一个常数。对于不同的植被类型，FPAR通过该植被类型的NDVI最大值、最小值以及对应的FPAR最大值、最小值来进行估算。本文根据朱文泉等［37］研究结果，确定不同的土地覆盖类型的NDVImax、NDVImin以及光能利用率ε的值。

WUE（以C比H2O计量）则是通过蒸散发数据与NPP计算得到：

WUE=NPP/ET

式中：ET为与NPP同期蒸散发数据。

1.3.2　Sen+Mann-Kendall趋势分析

本文趋势分析方法采用Sen趋势度结合Mann-Kendall趋势显著性检验的方法。

Sen趋势度β计算公式为：

β=Medianxj-xij-i∀j>i

式中：1<j<i<n；当β>0时，表示该时间序列数据的变化趋势为上升，当β<0时，表示该时间序列数据的变化趋势为下降；由于β是一个非归一化的参数，因此其只能反映时间序列本身变化趋势的大小，但是该趋势变化的显著性则无法通过其自身来判断，因此，趋势的显著性检验需结合Mann-Kendall方法来进行。

Mann-Kendall检验［38-39］是常用的时间序列趋势检验方法，是一种非参数统计检验方法，其优点是不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰，更适用于类型变量和顺序变量。

对时间序列数据（x1，x2，…，xn ）构建统计变量S以用于检验：

S=∑i=1n-1∑j=i+1nsgn(xj-xi)
sgnxj-xi=1        if (xj-xi>0)0        if (xj-xi=0)-1       if (xj-xi<0)

S服从正态分布，E（S）=0，方差为：

VarS=nn-12n+5-∑i=1mtiti-12ti+518

式中：m是该时间序列中重复出现的数据组的个数；ti 是第i组重复数据中重复数据的个数。

当n≥10时，Z计算公式为：

Z=S-1varS      S>0        0             S=0S+1varS      S<0

本文研究时间序列长为20年，所以采用检验统计量Z来进行趋势检验，在α=0.05的置信度水平进行检验。β为正值表示趋势为正，β为负值表示趋势为负。如果Z的绝对值大于1.96，趋势显著性检验通过。

1.3.3　多元逐步回归方法

多元逐步回归法是Del Barrio等［30］提出的。在土地退化驱动因素研究中，该方法可以确定受单一因素或人类活动和气候变化多因素共同影响的区域。

首先，应用NPP与两个因变量（即时间和降水）之间的多元回归，计算决定系数（R2NPP_1，2），并在90%置信水平下检验统计显著性。随后，在变化显著的区域，将简单相关分析中与年NPP的相关系数（rNPP_2）较低的自变量添加到统计值Fs 中。最后，根据Fs 和标准值来评价决定系数的加入是否显著。

Fs=RNPP_1,22-rNPP_22(1-RNPP_1,22)/n-3

式中：n是回归方程中的点数。将计算出的Fs 值与F的值进行比较，这是在1和n-3自由度（Fα =0.1［1，n-3］）的阈值α=0.10处的预期F分布，并且判断是否重要。当Fs >Fα =0.1［1，n-3］，说明检验显著，说明年NPP的变化受人类活动和气候变化的双重影响。否则，通过检验其单个变量相关系数的显著性，来区分单个人类活动或气候变化驱动力，该检验由年NPP分别与时间和降水构建。如果在上述任何检验中均未发现显著性，则假定NPP不受时间或降水的影响。

2 结果与分析

2.1　 NPP 时空特征及趋势

2001—2020年，埃塞俄比亚年NPP整体呈现上升趋势，变化率约为2.41 g·m-2·a-1（图3）。研究时段内埃塞俄比亚NPP多年平均值为385.2 g·m-2，其中2003年NPP值最低，仅为342.9 g·m-2，2018年NPP值最高，为431.2 g·m-2。在2001—2020年，全国10个州（省）年NPP呈上升趋势，仅有首都亚的斯亚贝巴的年NPP呈现下降趋势，变化率为-2.04 g·m-2·a-1。

图3

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图3   2001—2020年埃塞俄比亚及其州（省）年NPP变化

Fig. 3   NPP changes in Ethiopia and its states （provinces） from 2001 to 2020


2001—2020年，埃塞俄比亚年NPP总体呈西高东低分布，红色高值区域持续扩张，东南部的索马里州NPP值有明显的增长（图4）。埃塞俄比亚NPP（图5A）与降水（图5B）的空间分布极为相似，森林与农田区域的NPP较高，裸地与草地区域的NPP较低（图5C）。根据图5D、E可看出，NPP与降水变化趋势一致，各地区年NPP与降水的皮尔逊相关系数为0.89。综合来看，在植被稀少、地面裸露且降水量少的阿尔法州和索马里州的年NPP较低，为131.6~200.5 g·m-2。在土地覆盖为森林和农田，且降水较多的奥罗米亚州、本尚古勒-古马兹州、南方各族州和甘贝拉州的年NPP则较高，为514.6~686.5 g·m-2。

图4

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图4   埃塞俄比亚NPP时空分布

Fig. 4   The spatial and temporal distribution of NPP in Ethiopia in 2001 （A）， 2008 （B）， 2014 （C） and 2020 （D） respectively


图5

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图5   2001—2020年埃塞俄比亚NPP、降水与土地覆盖

Fig.5   NPP， precipitation， and land cover in Ethiopia during 2001-2020


通过Sen+MK方法分析得到埃塞俄比亚2001—2020年年NPP的变化趋势，并在α=0.05的置信水平下进行了显著性检验。2001—2020年，研究区年NPP稳定的区域面积约为7.36×105 km2，占总面积的63.86%；研究区年NPP显著下降的区域面积约为1.88×104 km2，占总面积的1.63%；显著上升的区域面积约为3.98×105 km2，占总面积的34.51%（图6）。显著上升区域明显大于下降区域，下降区域集中在阿法尔州西北部、奥罗米亚州和亚的斯亚贝巴；上升区域集中在埃塞俄比亚西部以及索马里州。

图6

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图6   2001—2020年埃塞俄比亚年NPP趋势

Fig. 6   Trend analysis of year NPP in Ethiopia during 2001-2020


2.2　 WUE 时空特征及趋势

2001—2020年，埃塞俄比亚整体WUE呈上升趋势（图7）。各州（省）NPP大多呈上升趋势，变化率最大的地区为甘贝拉州，变化率为0.014 g·kg-1·a-1。首都亚的斯亚贝巴的WUE下降趋势最明显，变化率为-0.0006 g·kg-1·a-1。

图7

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图7   2001—2020年埃塞俄比亚及其州（省）WUE变化

Fig. 7   WUE changes in Ethiopia and its states （provinces） from 2001 to 2020


除索马里州东南地区外，埃塞俄比亚WUE的空间分布总体与NPP相似，2001—2020年平均WUE为0.6 g·kg-1。WUE值在西部的本尚古勒-古马兹州、甘贝拉州、奥罗米亚州、南方各族州和东南部索马里州地区较高，在中部地区以及东北部地区较低（图8）。其中，本尚古勒-古马兹州的WUE均值最高（0.73 g·kg-1），植被覆盖类型为森林和农田；德雷达瓦的WUE均值最低（0.47 g·kg-1），植被覆盖类型为草地。

图8

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图8   埃塞俄比亚WUE时空分布

Fig.8   Spatial and temporal distribution of WUE in Ethiopia in 2001（A）， 2008（B）， 2014（C） and 2020（D） respectively


使用Sen+MK方法在α=0.05的显著性水平下对2001—2020年的年WUE变化进行了趋势分析。2001—2020年WUE趋势的空间格局与NPP趋势的空间格局具有明显差异。WUE的下降区域集中在索马里州西部以及奥罗米亚州；上升区域则主要在埃塞俄比亚西部边界处。在埃塞俄比亚西部，NPP和WUE均表现出显著的增加趋势；而在埃塞俄比亚东南部的索马里州NPP呈上升趋势，WUE值则无明显变化（图9）。

图9

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图9   埃塞俄比亚WUE趋势

Fig. 9   Trend of WUE in Ethiopia


2.3　土地退化

NPP-WUE土地退化综合评估框架［12］如表2所示。其中，退化早期阶段的生理机制为降低气孔导度的生理适应，物种组成中更耐旱的植物比例上升；退化中期阶段为植被覆盖率降低，以耐旱物种为主，物种组成没有实质性变化，分散的裸土斑块形成；在退化后期阶段，生产力和蒸腾量下降，植被覆盖大幅度减少，土壤蒸发量增加，矮林沙丘或类似沙漠的土地形成；恢复早期阶段，植被覆盖率增加，裸土斑块面积和土壤蒸发量减少；恢复中期阶段，在没有物种变化的情况下植被覆盖率增加；恢复后期阶段，植被覆盖度增加，耐旱植物减少［40-44］。

表2   NPP-WUE 土地退化综合评估框架

Table 2  NPP-WUE comprehensive land degradation assessment framework

NPP趋势WUE趋势退化和恢复阶段
下降上升退化早期阶段
下降不变退化中期阶段
下降下降退化后期阶段
上升上升恢复早期阶段
上升不变恢复中期阶段
上升下降恢复后期阶段

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根据NPP-WUE土地退化综合评估框架，结合NPP和WUE的变化趋势，判断划分埃塞俄比亚土地退化和恢复的不同阶段。埃塞俄比亚整体呈现恢复状态，以恢复早期与中期阶段为主，恢复早期阶段多发生于埃塞俄比亚西北部，土地覆盖类型以森林与草地为主；恢复中期阶段主要发生于埃塞俄比亚东南部以及南部地区，土地覆盖类型以草地为主；退化区域集中在亚的斯亚贝巴与阿法尔州，土地覆盖类型主要为城建区和裸地（图10）。

图10

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图10   埃塞俄比亚土地退化和恢复阶段

Fig. 10   Different stages of land degradation and restoration in Ethiopia


土地退化和恢复面积分别占埃塞俄比亚的1.63%和34.51%（表3）。退化区域在整个埃塞俄比亚占比较小，以退化中期和退化后期两个阶段为主，退化早期土地仅占0.005%，但是在亚的斯亚贝巴有46.7%的土地发生了退化。恢复早期与恢复中期为埃塞俄比亚恢复阶段占比最高的两个时期，分别为14.2%与20.1%。在甘贝拉州、本尚古勒-古马兹州和索马里州的恢复区域比例较其他区域高，分别为85.1%、59.9%和50.5%。

表3   埃塞俄比亚及各地区土地退化和恢复不同阶段面积百分比

Table 3  Percentage of land area at different stages of land degradation and restoration in Ethiopia and regions

地 区退化占比/%恢复占比/%
退化早期退化中期退化后期总和恢复早期恢复中期恢复后期总和
埃塞俄比亚0.0050.9920.6341.63214.24220.1230.14634.510
亚的斯亚贝巴0.00030.39216.35546.7471.1590.0450.0001.203
阿法尔州0.0616.5230.4177.0013.8134.0020.0007.816
阿姆哈拉州0.0000.7510.3331.08519.1018.8270.00027.928
本尚古勒-古马兹州0.0000.4990.9221.42155.1264.7440.00059.869
德雷达瓦0.0000.2330.5120.7450.9784.6820.0005.660
甘贝拉州0.0000.3420.2870.62984.7410.3720.00085.113
哈勒尔州0.0000.3300.1320.46312.4267.8650.00020.291
奥罗米亚州0.0000.6781.1581.83611.45912.4100.23524.104
索马里州0.0000.1190.0210.1402.94447.3160.28350.544
南方各族州0.0000.3331.3491.68222.6178.5060.00031.123
提格里州0.0000.4050.5780.98313.32218.6020.00031.925

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2.4　土地退化驱动因素

基于埃塞俄比亚2001—2020年NPP和降水数据，使用多元逐步回归方法以NPP作为因变量，以降水和时间作为自变量，对研究区土地退化驱动因素进行了分析，结果如图11所示。埃塞俄比亚土地退化的主要驱动因素是人为以及气候和人为共同作用，例如退化最为集中的埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴。单气候因素导致的土地退化面积仅占研究区的6.11%。通过遥感影像发现，2001—2020年亚的斯亚贝巴城市在持续扩张，亚的斯亚贝巴城建区面积从79.75 km2增加到了284.25 km2。

图11

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图11   埃塞俄比亚土地退化和恢复驱动因素空间分布

Fig. 11   Spatial distribution of driving factors of land degradation and restoration in Ethiopia


土地恢复的主要驱动因素是气候和人为共同作用，占恢复总面积的65.65%，主要分布在索马里州以及埃塞俄比亚西部与南部边界处，北部边界也有少量分布。土地恢复驱动因素中人为单因子的作用占31.27%，主要分布在埃塞俄比亚中西部的林地、草地地区。气候单因素影响的土地恢复区域零散分布在索马里州以及埃塞俄比亚南部地区。在单因素影响的区域中，气候单因素影响表示在此区域降水与NPP的变化非常显著，而时间变量未通过显著性检验。人为单因素则表示研究期间此区域降水没有明显变化。为了能够更为直观地表达埃塞俄比亚各个行政区土地退化、恢复以及稳定区域的占比以及其驱动因素的关系，绘制了桑基图（图12）。

图12

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图12   2001—2020年埃塞俄比亚各州（省）土地退化和恢复及驱动因素统计

Fig. 12   Statistical of land degradation and restoration and driving factors by region in Ethiopia during 2001-2020


3 讨论

针对埃塞俄比亚的土地退化，鲜有学者对国家尺度上的分布特征以及驱动因素进行研究。关于驱动因素方面的研究认为，埃塞俄比亚土地退化的主要原因是过度放牧、砍伐森林和不科学的可持续土地管理做法［45-46］。由于埃塞俄比亚人口快速增长和资源消耗的增加，林地的破坏越来越严重，1932年之后的50年内封闭森林资源的数量从占全国陆地总面积的34%下降到不到3%［47］。在1976—1985年，该国经济下滑且自然环境持续退化［48］。

近年来随着埃塞俄比亚森林景观恢复策略和土地可持续管理计划等措施的实施，以及当地居民对土地保护意识的增强［8，49-50］，埃塞俄比亚土地整体呈现恢复趋势。该国土地退化区域主要分布于首都亚的斯亚贝巴，这些年来亚的斯亚贝巴人口快速增长［51］，建成区面积急剧增加，而森林面积和农田面积急剧下降，裸地范围快速扩张［52］。人口增加、城镇化进程加快等引发的人地矛盾对于亚的斯亚贝巴地区土地退化的影响情况，需要引起关注和重视。

本文土地退化研究方法的优点是不仅考虑了植被生产力，还考虑了物种组成的变化，这样能够识别土地退化及恢复的不同阶段。本文使用多元逐步线性回归分析在一定程度上区分了人为因素和自然因素对土地退化的影响。然而，本文也存在一些不足之处，有待进一步完善和深化：一是在驱动因素分析中气候因素只考虑了降水这个最重要的因子，并没有考虑其他气候因素，在后续研究中可以将更多的影响因子考虑进去，进行更为详尽的分析。二是在NPP和WUE的趋势分析中，NPP和WUE可能会发生非单调变化，但本研究只分析了总体变化趋势，因此后续研究需要增加短期趋势分析来检测突变点。

4 结论

埃塞俄比亚2001—2020年NPP空间分布总体呈西高东低趋势，20年间NPP整体呈现增加趋势。

埃塞俄比亚土地整体呈现恢复状态，以早期与中期恢复阶段为主。恢复阶段面积约为3.98×105 km2，占全国面积的34.5%。退化区域仅占全国面积的1.6%，以退化中期与退化后期为主。

退化与恢复的驱动因素主要是人为加气候共同作用以及人为因素。气候单因素作用影响的区域较少。该结果与埃塞俄比亚在这20年期间实施的森林景观恢复以及对土地进行可持续土地管理相对应。可以认为，随着埃塞俄比亚土地管理相关政策的落实，以及对于土地退化治理投入的增加，该国土地退化情况逐年好转。

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