基于环境敏感区指数（ESAI）方法，计算获得2021年阿拉伯半岛栅格荒漠化风险数据。ESAI方法考虑土壤，植被，气候和管理质量，是监测荒漠化风险最广泛的方法之一。根据ESAI指标框架，选择了14个指标计算四个质量领域，每个质量指数均由几个指标参数计算获得。参考前人研究，确定每个参数分类及其阀值。然后，根据每个类别在荒漠化的敏感性中的重要性以及与荒漠化过程的开始或不可逆转的退化关系，把每个类别分配了1（最低敏感度）和2（最高敏感度）之间的敏感性得分。关于如何选取指标以及与荒漠化风险和得分相关性，在Kosmas的研究中提供了更全面的描述。主要指标数据集来源于联合国粮农组织的世界土壤数据，欧空局的土地覆盖数据和AVHRR数据。所有栅格数据集重采样到500m并合成年度值。尽管验证综合评估指数存在困难，但根据ESAI值的时空比较，对荒漠化风险进行了间接验证，包括对ESAI与稀疏植被和草地转变关系的定量分析和分析ESAI与植被净初级生产力之间的关系。验证结果表明阿拉伯半岛的荒漠化风险数据精度可靠。
2021-12-12
荒漠化定义修订：全球旱地（包括极端干旱区AI<0.05）2000年的非森林土地覆盖在其后的年份变成裸地，必要的生态服务功能被剥夺的过程。根据土地退化类别，荒漠化类型（code 205）进一步可划分为农田荒漠化（code 2）、草地荒漠化（code 3）、湿地荒漠化（code 4）、灌木荒漠化（code 5）和稀疏植被荒漠化（code 6）。旱地指数使用数据为4-km TerraClimate数据，土地覆盖类型为300-m ESA CCI-LC产品， 暴露于荒漠化风险的人口为300-m 调整过的WorldPop数据，相关的经济响应为基于世界发展指标提供的国家尺度的PPP GDP，计算的人均PPP GDP，与300-m WorldPop相乘得到的300-m PPP GDP栅格数据。 研究时期为2001-2018年，空间分辨率为300-m。
2021-11-10
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