坐:软件评估的风险在西班牙沙漠化

文摘

沙漠化是一个主要的全球环境问题加剧了气候变化。防治荒漠化的策略包括预防旨在扭转过程在系统到达稳定沙漠化的状态。这些举措之一是实现预警工具。介绍坐(西班牙语缩写预警系统)、决策支持系统(DSS),评估风险的荒漠化在西班牙,20%的土地已经沙漠化和1%是在活跃的退化。坐在依赖三个版本的通用沙漠化模型(GDM)集成了经济学和生态学在捕食范式下。模型编程用Vensim软件的一种用于构建和模拟系统动力学(SD)模型。通过Visual Basic编程,这些模型从Excel操作环境。除了基本的模拟练习,特别设计的工具已经耦合沙漠化的风险评估和确定最具影响力的排名因素的过程。用户坐的目标是政府土地利用规划以及荒漠化专家。工具实现坐了五个案例研究,每一个都代表一个沙漠化综合症在西班牙。 Given the general nature of the tool and the fact that all United Nations Convention to Combat Desertification (UNCCD) signatory countries are committed to developing their National Plans to Combat Desertification (NPCD), SAT could be exported to regions threatened by desertification and expanded to cover more case studies.

1。介绍

荒漠化是指土地退化(即。,reduction or loss of the biological or economic productivity of the land) in drylands (i.e., arid, semiarid, and dry subhumid areas) resulting from various factors, “including climatic variations and human activities” [1]。沙漠化的大小,这是第一个主要的环境问题被认为是发生在全球范围内(2),是足够重要的联合国防治荒漠化公约》(UNCCD),一定程度的重要性只有通过《生物多样性公约》和《气候变化。

旱地占陆地面积的47% (3),有超过38%的世界人口(4]。此外,90%的人类住区在旱地位于发展中国家(5]。价值,生态系统严重退化存在于10 - 20%的旱地,及其后果估计影响发展中国家大约2.5亿人(6]。全球荒漠化的发展预期,从降雨增加变异性推断,干旱、频率和持续干旱预见的未来气候变化情景(7]。

荒漠化已经公认为欧洲地中海国家面临的最大的问题之一(8,9]。UNCCD的储备附件IV应对该地区的特色。两种不同的机制可以触发沙漠化,与自然资源提供和使用的解耦10]。最常见的与自然资源的过度开采,而第二个,局限于欧洲的情况下,有关农村放弃(11]。这些反对力量同时运作,让我们看到,沙漠化的问题需要一个很好的调整土地利用的强度。面临的挑战是气候变化进一步复杂化。气候预测预测下降5 - 30%的降水在很大部分旱地在地中海盆地(12,13)和干旱的增加(14]。

防治荒漠化的策略包括缓解和预防。前者用于荒漠化已经恶化。这些行动是植被恢复的主要旗舰项目(15]。他们试图控制土壤侵蚀,碳封存,甚至逆转的水失衡,强调增加森林覆盖率提高出水量(16]。第二组的举措包括可持续的土地管理实践(17]或预警指标的发展。最后一行的行动是解决这项工作,具体地说,通过计算机工具来评估沙漠化的发展,联合国促进(1]。

预警指标寻求检测信号,警告系统朝着退化之前到达稳定状态的“沙漠化”[18]。许多研究依赖于研究时间序列的统计特性来检测接近临界点或灾难性的分歧点19,20.]。出现了不同的统计分析,如自相关,在不同的领域和应用于不同类型的转换(19]。除了研究趋势随着时间的推移,空间变化特征的系统也可以提供早期预警的接近转换(21]。从本质上说,这些指标寻求检测发出警告信号,从一些最初的期望状态过渡到最终状态是容易发生退化。然而,我们的指标(描述的部分2。2)是一个完全不同性质的,因为他们是构思socioecological系统目前正在转型,其初始状态可能已经不受欢迎的在某种意义上,而问题在于最后的平衡态将超过一些关键阈值。

西班牙是一个在地中海地区的荒漠化最严重的国家。旱地占全国的73%。总体来看,20%的领土是退化的,另外的1%是积极的(22,23]。UNCCD的建议后,农业部、渔业和西班牙食品(玛夫)实现2008年西班牙NPCD [24),依靠不同的方法论的方法对荒漠化的监测和评价。

为了改善其NPCD,玛夫决定创建一个早期预警系统基于动态仿真模型。结果是坐着,一个计算工具来评估沙漠化风险五个热点。坐,西班牙缩写早期预警系统,是实现DSS在Excel中处理SD模型进行Vensim (Vensim®DSS Version 5.8 b) (25]。坐在收益率三种输出:(i)中包含的所有变量的时间趋势模型,(2)沙漠化风险评估的比例1000年模拟中关键变量的值高于(或低于)某些阈值,和(3)沙漠化的排名因素根据他们对关键变量的影响。

本文结构如下:部分2提供了一个仿真模型的轮廓作为DSS的基础并给出详细的分析方法实现评估沙漠化。坐在工具提出了部分3。最后,主要讨论和总结了研究得出的结论部分4。

2。材料和方法

2.1。一个通用的沙漠化模型

SD模型(26,27)是一种方法论,体现了系统思考微分方程系统的实现。SD是跨学科的,基于非线性动力学理论和反馈控制开发的数学、物理和工程学。SD模型由一组常微分方程,研究系统的存量和流量表示。SD模型作为一个结构的因果反馈回路包括非线性关系和延迟。

农业系统及其环境影响组成的复杂系统。他们的研究包括社会经济变量(原材料需求、就业和土地分配),地球化学和生态过程(含水层开采、水土流失和生物质再生),和农业生产技术(耕作、补充饲料,和类型的作物)。要理解所有这些元素之间的相互作用,能够显式地管理时间维度的系统性方法,可持续发展条件下,不确定性,外部性是强制性的(28]。

坐是GDM的基础(29日)代表资源的使用(土壤、水和牧场)经济主体(牧羊人和农民)在捕食范式下30.,31日]。考虑人文的交互的基础上,这种模式的生物相互作用已经成功适应研究放牧系统(32,33]。GDM利用这个想法延伸到其他土地用途。模型强调了环境和社会经济变量之间的往来,澄清过程和土地利用驱动力和荒漠化,和应对的关键差距跟踪沙漠化的起源(34]。

GDM是集总空间35因为它不产生地理标定的结果,它的时间的基础上。分析的重点是荒漠化综合症。不是用来填充像素输出的数据,但是发现一些土地利用构成的威胁。GDM的核心,图中概述1可以简洁地描述如下:资源取决于他们的更新和消费水平的利率。前者依赖于自然资源的当前库存,物理框架(气候和土壤类型),和一个限制因素,可以影响股票的动态资源。事实上,土壤侵蚀、土壤盐渍化、海水入侵等对资源再生有抑制作用,可以不可逆一旦超过临界阈值(36]。

消费与经济单位的数量。他们理解为农民的数量决定牛群或地区耕地的大小。决定取决于他们的好处相比替代利润,即。,农民的机会成本37,38]。当平均比率高于单位,经济主体加强活动增加牲畜的数量或农业面积;反过来也是如此。

利润增长与收入,这取决于产量,生产价格和补贴。惩罚的成本、效益,应对使用所需的额外投入生产(补充饲料、化肥、农药、燃料、等)和他们的价格。注意所需的输入是受制于自然资源的股票。例如,水位骤降地下水抽水成本增加,而土壤流失和/或生物质推高了补充牲畜饲料的成本。

因此,自然资源的恶化对经济活动产生负面影响,应该减缓资源的过度开采。然而,稀缺性消退的迹象在经济环境中,某些情况下(优惠的价格、补贴、技术改进等)生成certainty-through指标基于这些好的决策活动的盈利能力。例如,如果一些作物的需求非常高,它的市场价格可以足够高收入来抵消甚至超过泵的成本上升。

SD模型的主要输出的时间轨迹产生数值场景捕获系统的初始条件,即。,国家的模型开始,形式参数的值,假设建立的用户。仿真GDM期限设定在200年,一个合适的时间范围,当研究沙漠化。事实上,环境退化只有当我们看到出现的进化“慢变量”(6]。

时间趋势,尽管他们定量的准确性,不应被视为预测。从这个意义上说,它是重要的法律基础的模型方程的性质。因为他们属于socioecological球体。,they are not strictly based on physical laws, it is more rigorous to speak of exploration than of prediction [39]。因此,GDM的目的是成为一个“勘探”(40为更好的理解如何系统可能的行为。在这种背景下,模拟依赖的重要性相对产生了不同场景下的结果。

2.2。沙漠化的风险评估

最终,GDM是一个状态和转换模型(41)使用box-and-arrow图伴随着数据驱动的故事来描述美国的关键变量,即。、资源存量和经济单位。这些模型解决两个可逆与不可逆变化,细节的理解荒漠化和有效交流的基础。这种方法需要建立一个国家称为“沙漠化”对另一个“non-desertified”或历史/引用状态(42]。

沙漠化的风险评估是这种二分法的框架内进行。分析计算关键变量鉴于目前的长期均衡条件。通过这种方式,它试图了解当前系统上的土地使用政策的影响,作为一个早期预警系统。因此,有两种类型的时间趋势。那些对应于稳定的行为贴上可持续和那些灭绝的资源或者其他社会经济规模被认为是沙漠化(图2)。

特别是,荒漠化与概率有关的风险失去至关重要的一个关键资源和用户设置的时间框架内。为此,一千年使用随机生成的场景进行模拟。具体来说,从Vensim RANDOM_NORMAL命令被执行。这将返回一个随机数不同连续在每个时间步。该算法考虑参数的正态分布;在这个分析中,场景的一些参数转化为随机变量均值和标准差,允许将一个正态分布。例如,当随机值的降水是用来评估风险,1000年降水场景生成值接近平均值的降水更有可能出现极端值。实施后的场景,不同的随机变量,比如补贴,价格,或降水所提到的,系统的响应分析。最后的关键变量的值是用来评估沙漠化的危险。这个指标被定义为模拟的百分比关键资源耗尽或临界阈值的超越。 In addition, it records the number of years required to lose that critical amount of resources.

2.3。沙漠化的排名因素

敏感性分析(SA)超越了验证/校准模型阶段。它也是一个健壮的技术获取关于系统的信息。目标是(即分类因素。,parameters) and distinguish orders of magnitude from their influences on system behaviour. Specifically, the Plackett–Burman Sensitivity Analysis [43]。这听起来是一个统计程序,每个参数的影响在目标变量在一个有效的方法的一些必要的场景。当中的一个重要特点是:每一个参数的影响不是测量假设其他条件相同,但平均值在所有其他参数变化。PBSA还支持双参数测量双向交互,虽然这个选项没有被使用。

应用PBSA,上下值(10%这个评价)必须首先被分配到每个参数在模型中。下一步是设计2d场景,在d是4的倍数大于的数量吗n参数。每个场景是一组n参数值,从先前指定的上部和下部取样值。这些场景的设计遵循模式最初提出的管理者和缅甸语43]。每个参数的影响,得到了通过添加2d输出的目标变量,然后除以d。

评价过程关注定制变量评估所需的时间失去了一个关键的资源。这些都是“慢”的变量,这是适当的指标评估系统长期的变化(6]。积极的迹象表明这一事实递增10%,参数值延迟退化而降低10%加速退化。产生负面影响应解释在相反的方向。

3所示。结果

实施坐了五个案例研究(图3),每一个都代表一个DL标识在西班牙NPCD [24):(DL1)木本作物受到侵蚀的影响”;(DL2)“旱作草本作物与侵蚀风险”;(DL3)”园方agroforestry-pastoral系统”;(DL4)“灌区荒漠化风险”;和(DL5)”退化灌丛带和荒地”。

覆盖着三个版本的五例GDM先前开发的作者:(我)GDM1(牧场):水侵蚀在牧场和灌丛带(28,37,44,45]Dehesas卡塞雷斯省(DL3)和阿尔梅里亚省Sierra de Los Filabres (DL5)(2)GDM2(耕地):在广泛的农田水侵蚀橄榄树果园(DL1)和小麦/向日葵作物轮作(DL2)在科尔多瓦省46](3)GDM3(灌溉农业):水文模型与groundwater-based灌溉农业(36,47,48为东部拉曼查含水层在现实和阿尔瓦塞特省省Ciudad适用于DL4

交互仿真模型近年来有了较大的改善。然而,它仍然可以non-modelling用户很难直接处理Vensim等项目。用户友好的接口涉及更广泛的受众是必不可少的在开发和改进模型。Vensim DSS®软件(25)包括开发简单的可能性Venapps应用程序可视化模型结构,研究其因果关系,行为模拟模型,可视化结果。

或者,可以控制Vensim通过其他应用程序。这是所选择的选项,在坐设计的主要要求之一是使用一个平台,大多数用户都熟悉。坐是一个Vensim发布应用程序(vpa)在Excel中实现,愿与读者Vensim模型(https://vensim.com/free-download/)。在我们的例子中,vpa由SD模型(SAT.vmf)和调用者(SAT.xls),真正的用户界面。围绕这些主要文件,其他的帮助管理模型Vensim外环境(图4)。表1列出所有的他们,和他们的交互如图5。

坐在被组织成三个街区(图6(上)),每一种都对应于一个版本的GDM。然而,为了简化编程,三个GDM改编已经合并成一个Vensim文件(SAT.vmf)。主菜单(图4)用于从一个案件到另一个,并提供通用的信息项目。的其他部分Excel书的用户交互场景和结果。在每一个电子表格,场景,不同的指标计算,给出结果(数据7和8)。

除了界面元素,有隐藏的结构,所有计算和操作(图执行6(底部))。它们包括表内的主要工作簿(SAT.xls)和必需的外部文件,Vensim的操作模型。因此,每个版本的GDM包括四个额外的工作表组织中间计算并将结果存储和数据使用。这些如下:(i) s1和s2”包含数值的时间轨迹的图形,“s1”也用来存储基地场景值;(2)“风险”表存储和处理的结果1000模拟需要评估沙漠化风险;和(3)在“pbsa”实现pbsa所需的场景。此外,在这里,矩阵计算执行建立沙漠化的排名的因素。

附加文件连接SAT界面与模型4.0 Excel文件,Vensim所需的格式。最后,在最后一个级别是仿真模型,真正的DSS的核心。

坐在工具Visual Basic程序。这段代码自动化任务的一部分在Excel中,另一个与Vensim DSS通过DLL的命令。一个动态链接库(DLL)是一家集小程序时,可以加载较大的需要它们。这些程序是由命令,即。,由Vensim执行的操作。介绍了他们作为一个阶级,紧随其后的是特定的命令和选项,允许定制的形式类>命令| option1 | option2 ....

命令Vensim_command DLL用于坐。实际上,一小部分可用的命令就足以控制Vensim Excel。他们属于3类(表2):(1)菜单命令有基本相同的效果,选择一个命令从Vensim工作台菜单;(2)模拟类允许控制仿真输入控制参数和读取结果来自其他运行开始另一个模拟;(3)特殊命令允许以相似的方式操纵Vensim环境从控制面板可以做些什么。

图5说明的操作。坐在一个简单的模拟练习(生成时间轨迹),循环开始后单击“趋势”按钮(图7(c))。然后,参数。xls文件更新与用户输入的参数值的场景。他们是自动转换为参数。氟乙烯,Vensim格式(氟乙烯表示Vensim数据文件)。该命令用于此操作(菜单> XLS2VDF)涉及的文件读。纳。它指定导入选项Vensim正确读取Excel文件。

一旦数据文件设置用于仿真(模拟> ADDDATA;模拟>数据),模型运行(菜单> run)根据用户给出的一个名称(的名字。氟乙烯)(模拟> RUNNAME)。在每个模拟生成的信息包括每个变量和值为每个时间步长仿真(0.0625年)期(200年)。但是,只有一小部分的大量的数据用于坐。Vensim数据文件(的名字。氟乙烯)转换回Excel(菜单> VDF2XLS),生成结果。xls。该文件列表。低水位体系域是用来确定哪些变量是出口。最后,在更新这个文件的信息坐。xls。

沙漠化的风险评估,这个循环重复1000次。确定的排名因素,模拟范围的数量从2400年到4800年,由于PBSA场景的数量是受到每个GDM版本的参数的数量。在每个循环的,模拟的结果保存在坐。xls。一旦完成练习,一组执行的计算来计算用户最终看到的指标。此外,他们可以在∗得救。txt格式咨询。

当用户打开应用程序时,第一个屏幕显示主菜单(图4)。在这里用户可以找到一般背景信息:用户指南,实现方法的概述,和软件学分。主菜单给访问五DLs包括在坐。选择后,更新工作表相应的基线场景。可用的选项包括(图7):(a)链接到主菜单和分析情况的证明文件;(b)实施新的仿真场景;(c)的可能性,推出三种类型的模拟练习;(d)文件管理;和(e)总结报告的结果练习。

处理的基本两步坐来填补数据在模拟场景中,然后运行任何三个练习。场景可以通过改变基线场景创建默认加载。也可以利用其他场景保存之前或创造一个全新的通过点击“明确场景”选项。

“趋势”运动立即生成一个图表示变量的轨迹(红色线)上组合框中选择。相比之下,另一个模拟(蓝线)可以被加载。

其他两个练习需要更长的时间(见表图5),成千上万的模拟计算荒漠化指标和排名是必要的。几分钟后,结果可以通过滚动咨询(图8)。一起模拟场景中,用户设置时间范围的运动“风险”在100年或2000年。

通过例证的方式,结果DL1如图8(一个)。他们可以解释如下:土壤厚度的风险低于生产率的关键阈值(在本例中为用户设定在5厘米)估计为61%,这可能发生在87年。主要输出,统计汇总(平均值、变异系数,最大值,最小值)。最后,图8 (b)显示了参数的分类。结果的解释如下:“年平均降雨量增加10%意味着“时间需要失去表土层,这种情况下的目标变量,增加了18.1%。

所有模拟练习默认保存以备后用。保存在∗趋势。氟乙烯format generated by Vensim. From there, both simulation scenarios and results can be retrieved. From the other two exercises, only the final output, i.e., the desertification risk and the ranking of risk factors, is saved in ∗.txt format, but not the thousands of simulations necessary for their calculation.

4所示。讨论和结论

预防和缓解荒漠化包括了解其原因,监测和评价其发展,设计和实现特定站点管理策略(18]。由于沙漠化的不可逆转的性质,有必要预测问题[22,49,50]。坐是一个软件,旨在为防治沙漠化的问题。构建一个SD模型的事实,使物理和社会经济过程的理解是一个很大的进步提出可持续的解决方案。此外,通过耦合数值方法如SA或概率的计算,我们实现客观评估风险的沙漠化和最重要的因素。

我们的早期预警系统的补充指标,西班牙NPCD [24已经有了。这些都是基于MEDALUS[的方法论51),一个广为人知的技术评估在地中海地区沙漠化。这提供一个定性的风险评估荒漠化地区通过分析每个像素的基本信息是现成的(估计侵蚀、干旱指数、含水层过度开采,森林火灾和复发)。其弱点一直强调在沙漠化的最新世界地图集[52]。这种方法的主要批评是,土地退化不能映射由单一指标或任何算术或模拟变量的组合53]。此外,的动态过程被忽略,它的重要性可以如下例所示。表3显示了土壤流失的时间下的案例研究包括在坐两种方法论的方法:(i)一个“简单”指标(第二列)估计土壤流失土壤厚度除以侵蚀的平均年增长率(以前从吨/公顷毫米转换通过土壤容重)和(2)程序(第三列)。变化的比例相对于“简单”指标出现在最后一列。

有人指出“简单”指标的降解时间比坐太久的结果。原因是由于上述指标的静态特性。事实上,持续的侵蚀率的假设,而隐式地包含了“简单”指标,不支持从一个中长期的角度。这种考虑对沙漠化至关重要,因为这个过程是由“慢变量”(6]。插图,侵蚀率可能会改变由于植被覆盖变化文学描述这种关系的自然指数(54)——由牲畜密度,反过来,牲畜市场价格变化敏感(55]。

事实上,这两种类型之间的差异观察指标的结果考虑土壤流失过程中积极的反馈。土壤侵蚀使层更高的表观密度,即。,deep layers having lower porosity and lower infiltration rates. Soil crusting prevents seeds from sprouting and reduces water entry into the soil. This, in turn, increases runoff rates and soil erosion. All these mechanisms are ignored by the “simple” indicators, which consider soil loss as a linear process.

也有明显的局限性在groundwater-based灌溉农业。可能是说,地下水可持续利用意味着含水层水压稳定水平。然而,从一个稳定状态转移(含水层下自然政权)到其他状态(含水层)可持续利用意味着recharge-to-discharge比转不到一个周期的干扰(灌溉农业的发展)仍然存在。因此,就像使用常数平均侵蚀率,忽略了动力学常数recharge-to-discharge指标的实现(反馈和延迟)的地下水资源。实际上,零担比是必要的,虽然不够,条件申报地下水过度开采(56,57]。一些关键问题如下:灌区的预期的趋势是什么?有没有可能recharge-to-discharge比例返回吗?它需要多长时间?地下水的股票是什么时间?是不可能了解这些问题的答案不考虑动态过程的集合至少最重要的区域地下水资源的使用。

监测指标随着时间的推移,有助于克服静态劣势。固有的问题,根据“闪电”的观察指标或遥感技术是他们显示当前,系统的实际状况。这个优点变成缺点时惯性系统。当不可逆的阈值和延迟系统的一部分(19,27,58),必须有一个系统的总趋势的想法在沙漠化变得如此明显的症状。否则,监测结果在一种验尸记录崩溃之路。

用户坐的目标是政府土地利用规划以及荒漠化专家。前负责更新NCPD坐下将为他们提供土地利用趋势在不同场景下沙漠化及其相关的风险。后者将贡献自己的知识和数据以改进过程建模和改进阈值和参数值。

日益增长的感知之间复杂的相互作用的社会文化,经济和生物物理组件的系统越来越感兴趣的原因是环境DSSs (59,60]。这样的平台发挥关键作用的研究成果对社会的扩张。他们允许一个简单的方法,来探索造型及其结果,向用户介绍决策过程(61年]。此外,他们削弱社会的弹性处理沙漠化的问题(18]。

DSS应该在两个方面:第一,通过把科学研究更接近社会代理。因此,当决策过程和它建立的前提是公开辩论,有获得透明度(62年]。其次,这种方法可以用于研究人员。事实上,non-scentific利益相关者的参与和专家提出了有趣的问题,因为它们反映了社会的主要环境问题。

坐,利益相关者和专家的主要任务之一是同意退化阈值。有一些困难在解释结果和定义场景,难于理解的一些参数。这是科学研究和现实世界之间的沟通障碍,以及在59),”之间有一个权衡试图简化内在复杂性和科学可靠的方法和详细的需要高质量的数据。”

坐在后一个重要的结论是需要模型的土地利用变化(LUC) [42),因为这些是全球环境变化的主要动力63年,64年]。模型提供了一个开发特殊的土地使用有限视角沙漠化的原因和后果6,65年]。我们同意开发的需求模型,涉及不同的土地使用在一个日益互联的世界(例如,没有土地的牲畜引发大豆种植)。然而,GDM和坐在伞下构思DLs与特定的土地,滋养的热点概念,即。,a sudden increase of economic productivity driven by the intensification and expansion of a certain land-use. What is more, GDM implicitly considers the most important form of land conversion, which is the encroachment of arable and grazing lands on natural ecosystems [63年]。

这个原因鼓励我们在坐包括更多的案例研究。此外,具体土地利用建模是一个初步的步骤为其融入LUC框架。增加模型的集合将给我们一个准确的想法在西班牙沙漠化的危险状态。更多,计算系统是准备出口到其他国家。GDM已经适应研究groundwater-dependent绿洲在摩洛哥[56];Alcala et al。66年,48希腊牧场(),37),和阿尔及利亚的草原牧场50]。鉴于所有UNCCD签署国家致力于发展NPCDs,这种工具可以帮助威胁地区发现沙漠化过程的初始阶段。

增加下气候和社会不确定性笼罩着整个地球,坐在中心致力引用亚伯拉罕Lincoln-not只知道我们也是素描,趋势。在这种情况下,我们可以更好的判断要做什么和如何去做。

缩写

DL:	荒漠化景观
DLL:	动态链接库
决策支持系统:	决策支持系统
GDM:	通用沙漠化模型
卢克:	土地利用变化
玛夫:	农业部、渔业和西班牙的食物
NPCD:	防治荒漠化国家计划
PBSA:	Plackett-Burman灵敏度分析
山:	敏感性分析
坐:	Sistema de Alerta Temprana(预警系统)
SD:	系统动力学
UNCCD的:	联合国防治荒漠化公约》。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是由TRAGSATEC公营企业代表西班牙农业部、食品和环境中根据合同23.674。通用沙漠化模型开发的伞下DeSurvey IP(欧洲委员会FP6合同没有。003950)。本文写BIODESERT框架内的项目,由欧洲研究委员会(ERC没有授予协议。647038)。

引用

1. UNCCD的,”联合国防治荒漠化公约》在经历严重的干旱和/或荒漠化的国家,尤其是在非洲,”国际法律材料,33卷,不。5,1328 - 1382年,1994页。视图:谷歌学术搜索
2. n .米德尔顿沙漠:很短的介绍英国牛津,牛津大学出版社,2009年。
3. r·拉尔“潜在沙漠化控制固碳和减轻温室效应,“农业土壤碳存储:多功能环境策略卷,51岁,35 - 72年,2001页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. 千禧年生态系统评估(MEA),生态系统与人类福祉:沙漠化合成世界资源研究所,华盛顿,美国,2005年。
5. 阿迪尔Safriel和z,“旱地系统”生态系统与人类福祉:当前状态和趋势r·哈桑,艾德,1卷,第662 - 623页,岛出版社,Whasington直流,美国,2005年。视图:谷歌学术搜索
6. j·f·雷诺兹,d . m . s .史密斯,e . f . Lambin et al .,“全球荒漠化:为旱地发展,构建一个科学”科学,卷316,不。5826年,第851 - 847页,2007年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
7. 联合国政府间气候变化专门委员会,政府间气候变化专门委员会”,总结对决策者来说,”2007年气候变化:物理科学基础。工作组的贡献我的政府间气候变化专门委员会第四次评估报告1,页23,剑桥大学出版社,2007年纽约,纽约,美国。视图:谷歌学术搜索
8. n a·格森、c·j·布兰德和j·b·索恩地中海荒漠化:马赛克的过程和响应约翰·威利& Sons,霍博肯,新泽西,美国,2002年。
9. j·b·索恩“地中海,环境危机”地理,环境与发展在地中海马斯,r·王,p . De, j . Mansvelt贝克。2001年英国苏塞克斯学术,布莱顿。视图:谷歌学术搜索
10. j . Puigdefabregas“荒漠化:压力超出弹性,探索一个统一的流程结构,”中记录,24卷,第313 - 311页,1995年。视图:谷歌学术搜索
11. j·希尔,m . Stellmes t . Udelhoven a·罗德和大梁,“地中海荒漠化和土地退化,”全球和行星变化,卷64,不。3 - 4、146 - 157年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. b·c·贝茨z . w . Kundzewicz s .吴和j.p. Palutikof,气候变化和水美国土木工程师学会莱斯顿,弗吉尼亚州,美国,2008年。
13. l·萨马尼s .或许,r·库马尔et al .,“人为气候变暖加剧了欧洲土壤水分的干旱,”自然气候变化,8卷,不。5,421 - 426年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. a . Mariotti:曾庆红,j . Yoon诉Artale, a .瓦和p·阿尔珀特,“地中海 水循环变化:21世纪过渡到干燥条件观察和CMIP3模拟,”环境研究快报,3卷,不。4、2008。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. 肯尼迪。廷、y Finegold c·加西亚et al .,“全球树恢复潜力,”科学,卷365,不。6448年,第79 - 76页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
16. o .分支和诉Wulfmeyer故意提高降雨使用沙漠种植园,”美国国家科学院院刊》上,卷116,不。38岁,18841 - 18847年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
17. WOCAT”,土地greener-case研究和分析水土保持措施在世界范围内,”WOCAT-World保护方法和技术的概述,h . Liniger和w .奎奇立Eds。,WOCAT,瑞士,2007年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. p D 'Odorico, a . Bhattachan k·戴维斯,拉维,和c . Runyan扮演“全球荒漠化:司机和反馈,”水资源的进步,51卷,第344 - 326页,2013年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
19. 诉Dakos, s . r .木匠,w·a·布洛克et al .,”方法检测早期预警的关键过渡时间序列说明使用模拟生态数据,”《公共科学图书馆•综合》,7卷,不。7篇文章ID e41010 2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. m·雅伯j . Bascompte w·a·布洛克et al .,“预警信号为关键的过渡,自然,卷461,不。7260年,53至59页,2009年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
21. 美国享受诉Guttal w·a·布洛克et al .,“生态转型的早期警告信号:空间模式、方法”《公共科学图书馆•综合》,9卷,不。第三条ID e92097, 2014。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
22. j . Martinez-Valderrama j . Ibanez说g .痕迹et al .,“现在和未来荒漠化在西班牙:实现监测系统,防止土地退化,“科学的环境卷,563 - 564,169 - 178年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
23. m . e . Sanjuan痕迹,a . Ruiz l .红色的j . Puigdefabregas和a·马丁内斯在西班牙Evaluacion y seguimiento de la desertificacion: Mapa de la身体de la Tierra 2000 - 2010Ministerio de水资源Alimentacion y五分镍币消费品展,马德里,西班牙,2014年。
24. MAGRAMA,项目Accion Nacional魂斗罗DesertificacionMAGRAMA,西班牙马德里,2008年。
25. Ventana系统公司VensimDSS软件、Ventana系统公司,哈佛,妈,美国,2006年。
26. j·w·弗雷斯特工业动力学美国剑桥,麻省理工学院出版社,马,1961年。
27. j·d·斯特曼业务动态:系统思维和建模为一个复杂的世界,Mc Graw希尔,纽约,纽约,美国,2000年。
28. j . Martinez-Valderrama和j . Ibanez说,”基金会的一个动态模型来分析商业放牧系统的稳定,”的可持续性Agrosilvopastoral Systems-Dehesas Montadosa, s·施纳贝尔和费雷拉,Eds。,第182 - 173页,2004年。视图:谷歌学术搜索
29. j . Ibanez说j . m . Valderrama, j . Puigdefabregas”评估沙漠化风险使用系统稳定条件分析,“生态模型,卷213,不。2、180 - 190年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
30. a·j·洛特卡,元素的数学生物学,多佛出版物,纽约,纽约,美国,1956年。
31. 诉沃尔泰拉”,个体数量的变化和波动在动物物种生活在一起”动物生态学b·m·查普曼,艾德,页409 - 448,麦格劳-希尔,纽约,纽约,美国,1931年。视图:谷歌学术搜索
32. 即Noy-Meir“放牧系统的稳定性:捕食者-猎物图表的应用,”生态学杂志上,卷63,不。2、459 - 481年,1975页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
33. j·b·索恩“侵蚀放牧下平衡,”在环境Archaelology概念性问题j·l·Bintliff, d . a . Davidson和e . g .格兰特,Eds。英国,Edimburgh大学出版社,Edimburgh 1988。视图:谷歌学术搜索
34. 大肠Diez b·s·麦金托什,“组织驱动程序,限制和影响决策和信息支持荒漠化政策工具的使用和管理,“环境建模与软件,26卷,不。3、317 - 327年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
35. r·a·凯利,a . j . Jakeman o . Barreteau et al .,”中选择五个常见的建模方法集成环境评估和管理,“环境建模和软件47卷,第181 - 159页,2013年。视图:谷歌学术搜索
36. j . Martinez-Valderrama j . Ibanez说,f . j . Alcala”AQUACOAST:模拟工具探索沿海地下水和灌溉农业的相互作用,”科学的规划卷,2020篇文章ID 9092829, 20页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
37. j . Ibanez说j . m . Valderrama诉Papanastasis, c . Evangelou和j . Puigdefabregas”的多学科模型评估在地中海牧场退化,“土地退化与发展,25卷,不。5,468 - 482年,2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
38. m·f·Quaas windblown市,c·贝克尔k·弗兰克,和b·穆勒”在牧场的管理不确定性和可持续性生态经济学,卷62,不。2、251 - 266年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
39. g·l·w·佩里和j . d .。c米林顿,“空间造型succession-disturbance动力学在森林生态系统的概念和例子,”在植物生态学视角,进化和系统误差9卷,第210 - 191页,2008年。视图:谷歌学术搜索
40. t·奥克斯利b·麦金托什n .络筒机m·穆里根和g . Engelen”集成建模和决策支持工具:一个地中海的例子,”环境建模与软件,19卷,不。11日,第1010 - 999页,2004年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
41. m . Westoby b·沃克和Noy-Meir,“机会主义管理牧场不平衡,”范围管理杂志》,42卷,不。4、266 - 274年,1989页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
42. b . t .很g . s . Okin m . c . Duniway et al .,“荒漠化、土地利用和全球旱地的转换,“生态与环境前沿,13卷,不。1、几个,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
43. r . l .管理者和j·p·伯尔曼,“最佳多因子的实验的设计,”生物统计学,33卷,不。4、305 - 325年,1946页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
44. j . Ibanez说j·f·l·康塔s·施纳贝尔·m·p·费尔南德斯和j·m·Valderrama“基于模型综合评估土地退化被水侵蚀的一个有价值的西班牙牧场,”环境建模与软件,55卷,第213 - 201页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
45. j . Ibanez说j·马丁内斯,s·施纳贝尔“沙漠化动态商业livestock-grass-soil系统由于过度放牧,”生态模型,卷205,不。3 - 4、277 - 288年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
46. j . Ibanez说j . Martinez-Valderrama e . v . Taguas和j·a·戈麦斯”长期影响的水侵蚀在西班牙南部的油橄榄栽培地区因在山坡上规模,基于模型的综合评估”农业系统卷,127年,第80 - 70页,2014 c。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
47. j . Ibanez说j . m . Valderrama, j . Puigdefabregas”评估在地中海过度开采含水层使用系统稳定条件分析,“生态模型,卷218,不。3 - 4、260 - 266年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
48. j . m . Valderrama j . Ibanez说f . j . Alcala a . Dominguez m·亚辛和j . Puigdefabregas”使用hydrological-economic模型来评估可持续性groundwater-dependent旱地农业,”《水文,卷402,不。1 - 2、80 - 91年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
49. 冯x、b .傅美国朴et al .,“再生长在中国的黄土高原正在接近可持续水资源限制,”自然气候变化》第六卷,没有。11日,第1022 - 1019页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
50. j . Martinez-Valderrama j . Ibanez说g .痕迹et al .,“注定会崩溃:为什么阿尔及利亚草原牧场过度放牧和一些教训,帮助土地利用转换,“科学的环境卷,613 - 614,1489 - 1497年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
51. EC-European委员会”,地中海Medalus项目:沙漠化和土地使用:沙漠化和映射的关键指标手册环境敏感地区沙漠化。欧洲委员会公布18882欧元。”执行署管理科学、研究和发展,欧洲共同体官方出版物的办公室,卢森堡,87年,页1999。视图:谷歌学术搜索
52. m . Cherlet c·哈钦森,j·雷诺兹,j·希尔,s .大梁和g·冯·Maltitz世界地图集的沙漠化、出版办公室欧盟布鲁塞尔,比利时,2018年。
53. s . d .王子”,是沙漠化发生的呢?在区域到全球尺度映射旱地退化,”沙漠化的终结吗?争论在旱地环境变化r·本克先生和m . Mortimore Eds。,pp. 225–263, Springer, Berlin, Germany, 2016.视图:谷歌学术搜索
54. h·a·艾和m . a .袜子”植物覆盖罗得西亚估计水土流失危害,”Geoderma,15卷,不。1,第70 - 61页,1976。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
55. j . Ibanez说j . Martinez-Valderrama j·f·l·康塔·m·p·费尔南德斯,“探索经济、社会和环境的商业前景自然年度草原进行敏感性分析在多学科集成模型,”科学的环境文章ID 135860卷,705年,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
56. f . j . Alcala j . Martinez-Valderrama p Robles-Marin et al .,“hydrological-economic模型的地下水可持续利用稀疏数据旱地:应用Amtoudi绿洲在摩洛哥南部撒哈拉沙漠北部,“科学的环境卷,537年,第322 - 309页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
57. e·库斯托迪奥“含水层过度开采:这是什么意思?”水文地质杂志,10卷,不。2、254 - 277年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
58. m·雅伯美国木匠,j·a·弗利c . Folke和b·沃克“灾难性的生态系统的变化,”自然,卷413,不。6856年,第596 - 591页,2001年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
59. m . Matthies c Giupponi, b . Ostendorf”环境决策支持系统:目前的问题、方法和工具,”环境建模与软件,22卷,不。2、123 - 127年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
60. a . e .黎卓利出版社和w·j .年轻”,提供环境决策支持系统:软件工具和技术,”环境建模与软件,12卷,不。2 - 3、237 - 249年,1997页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
61. h . van Delden r . Seppelt r .白色,和A·j·Jakeman”的方法集成模型的设计和开发政策的支持,”环境建模与软件,26卷,不。3、266 - 279年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
62. k .避免”,利用系统动力学改善公众参与环境决策,”系统动力学评估,18卷,不。2、139 - 167年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
63. e . f . Lambin和p . Meyfroidt全球土地利用变化、经济全球化和迫在眉睫的土地稀缺,”美国国家科学院院刊》上,卷108,不。9日,第3472 - 3465页,2011年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
64. b·l·特纳II, e . f . Lambin, a . Reenberg”土地变化科学的出现对于全球环境变化和可持续发展,“PNAS,卷103,不。128年,第13075 - 13070页,2009年。视图:谷歌学术搜索
65. h . j .感性和e . f . Lambin“荒漠化的动态因果模式,”生物科学,54卷,不。9日,第829 - 817页,2004年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
66. f·J。,Alcalá, M., Martín-Martín, F., Guerrera, J. Martínez-Valderrama, and P. A Robles-Marín, “Feasible methodology for groundwater resource modelling for sustainable use in sparse-data drylands: application to the Amtoudi Oasis in the northern Sahara,”科学总环境卷,630年,第1257 - 1246页,2018年。视图:谷歌学术搜索

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