近日，中国科学院地理所胡云锋、内蒙师范大学巴图娜存课题组在Land（JCR2区，IF3.2）上发表研究论文：Analysis of the Driving Mechanism of Grassland Degradation in Inner Mongolia Grassland from 2015 to 2020 Using Interpretable Machine Learning Methods。第一作者为张作沛，系中国科学院地理科学与资源研究所博士研究生。
近年来，草原生态退化 成为全球关注的重大环境问题，而内蒙古草原 作为中国乃至世界上重要的温带草原之一，其退化现象更是备受瞩目。草原退化不仅影响生态平衡，还对牧民的生计和区域经济发展带来了挑战。然而，由于草原生态系统受自然因素与人类活动的共同影响，传统研究往往难以精准量化这些因素的贡献度，也难以形成空间针对性的保护对策。
🌿 AI解析草原退化机制
本研究创新性地采用 可解释性机器学习（Interpretable Machine Learning, IML） 方法，以草地NPP为代用指标，通过LightGBM等4种模型的应用和对比，并结合SHAP（Shapley Additive Explanations）方法，对影响草原退化的驱动因素 进行了深入分析。这项研究不仅提升了草原退化预测的精度（模型预测准确率达到 0.89），还清晰揭示了不同区域草原变化的主导因素，为草原管理与生态保护提供了更科学的依据。
📊主要发现
研究分析了 地理、气候、社会经济、空间分布等四大类 共16个影响因子，最终发现五大关键驱动因素对草原退化影响最为显著：
✅农村人口变化（31.4%）
- 在内蒙古东部和西部，农村人口变化是主要的影响因素。研究发现，本地区的草原退化与农村人口减少相关，可能是因为人口减少后，农耕和畜牧业结构调整以及农业机械的不合理使用，草原的可持续利用缺乏有效监管等原因所致。
✅牲畜数量变化（41.1%）
- 在内蒙古中部（如锡林郭勒盟、乌兰察布等），牲畜数量的变化 是导致草原退化的主要因素。特别是当牲畜数量超出草原承载力时，过度放牧会破坏草场植被，导致土壤退化和水土流失。
✅气候变化（19.3%）
- 在内蒙古东南部（如通辽、赤峰等地），气候变化，特别是生长季温度变化和降水减少，对草原退化的影响最大。研究发现，气温升高有时能促进草原生长，但极端高温会加剧草地干旱，加速退化过程。
✅靠近公路的草场更易退化
- 研究表明，距离公路较近的草原退化更为严重。可能是由于沿公路两侧的草地放牧更为频繁，牲畜容易过度啃食植被，同时交通活动增加土壤扰动，加剧了草原退化。
✅极端高温的影响
- 生长季最高气温的升高（如7-8月的极端高温）被证明是导致草原退化的重要因素之一。极端高温导致土壤水分蒸发加剧，草原生长受限，最终加速退化过程。
📍退化草原的空间分布
研究结果还揭示了内蒙古草原退化的空间分布规律：
- ✅东部和西部地区（如呼伦贝尔、兴安盟、巴彦淖尔等）——农村人口变化是主要驱动因素。
- ✅中部地区（如锡林郭勒、乌兰察布、包头、鄂尔多斯）——牲畜数量变化是主要影响因素。
- ✅东南部地区（如通辽、赤峰）——受气候变化影响最明显，降水减少和极端高温导致草原退化风险升高。
这一发现表明，草原退化的驱动因素在不同区域具有显著差异，因此治理措施应因地制宜，采取差异化策略。
🔎研究创新点
✅机器学习赋能草原保护
本研究采用了LightGBM等机器学习算法，并结合SHAP方法，不仅提升了草原退化预测的准确率，还实现了对驱动因素贡献度的量化分析，使得研究结论更加可靠，为决策者提供了更精细化的数据支持。
✅定量分析驱动机制
与传统的统计回归分析 相比，本研究能够精准量化 各个因素对草原退化的影响，并提供可解释性数据，有助于政策制定者更清晰地识别治理重点。
✅区域差异分析
研究发现草原退化的主导因素在不同地区存在明显差异，为分区管理和精准治理提供了科学依据。
📢生态保护与政策建议
🔹优化农村发展政策：针对农村人口减少可能带来的退化风险，鼓励生态友好型农业和畜牧业发展，提供草原可持续利用的激励政策。
🔹合理控制牲畜数量：在草原承载力范围内科学调整放牧数量，推广轮牧制度和退牧还草 等措施，减少过度放牧压力。
🔹加强气候适应性管理：针对东南部受气候影响较大的地区，推广耐旱牧草品种，优化水资源管理，提高草原应对极端气候的能力。
🔹强化公路沿线草原保护：在公路附近的脆弱草场，加强围栏管理，减少人为干扰，降低公路对草原生态的负面影响。
🔹应用AI技术实现精准管理：未来可以构建基于机器学习+遥感监测的草原生态评估系统，实现草原健康状况的实时监测和预测，为生态修复提供数据支持。
🌍结论：
本研究证明了 人工智能（AI）技术在生态环境研究中的巨大潜力。通过机器学习算法，我们能够更加精准地解析草原退化的驱动机制，为科学制定差异化治理措施提供有力支撑。这不仅对内蒙古草原的可持续发展 具有重要意义，也为全球类似生态系统的保护与管理提供了借鉴。
未来的研究可以纳入时间依赖性和滞后效应，探索不同分辨率数据的尺度效应，以及研究替代解释模型和方法。这些改进将增强模型捕捉草原生态系统内复杂相互作用的能力，为可持续管理实践提供更准确的预测和更深入的见解。
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👉 DOI: 10.3390/land14020386