植树节—这些年我们种过的梭梭树|163

3月12日，是我国一年一度的植树节，这个没有节假日也没有庆祝的日子里，植树节的意义和作用就难免容易被大家忽视。但是，随着近些年来全球气候变化情况日益严峻，极端气候现象出现频率越来越高，人们也已渐渐认识到环保问题的严重性。今天，我们就来聊聊植树造林的发展现状和未来预测。

阿拉善的守护者

大家一定都有在蚂蚁森林里种梭梭树的经验，用户通过支付、缴费、步行、地铁公交出行等收集能量，或者去小伙伴那里偷能量，攒够17900g的能量，就可以在阿拉善荒漠中种下一棵属于自己编号的梭梭树，为改善荒漠化土壤做出一点自己的小贡献。那么，阿拉善到底在哪里呢？它今年来的情况又如何？

阿拉善盟是位于内蒙古自治区最西部的高原地带，那里的黑河自祁连山流出，一路向北，曾经也是一片绿洲。

然而近半个世纪以来，随着气候变化和工农业用水逐渐增加，黑河下流水量日渐减少直到断流，绿洲逐渐被荒漠代替，村庄时常被沙尘暴席卷，渐渐地，那里成了人类“生命的禁区”。近二三十年来，村民们不堪忍受荒漠化带来的恶劣环境影响，纷纷搬离自己的家园，商店闭户，银行关门，物资匮乏，水源极度稀少，当年一片热闹的27万平方公里的土地上，现在只有24万人留守在家乡，这些留守的人们，都在担心他们家园会如同楼兰一样，消失不见。

2014年，中国本土最大的环境保护组织——阿拉善SEE基金会发起了“一亿棵梭梭树”的公益环保计划，并在2016年与阿里合作，通过蚂蚁森林让更多的用户支持认养梭梭树，共同促进项目的发展。在蚂蚁森林中，每天都有人成功种下梭梭树，然而在真正的阿拉善地区，梭梭树栽种的日子，只有每年初春短短的10天左右时间而已。栽种过早幼苗因气温过低无法成活，种植太迟幼苗又因温度过高自己发芽，已不适合栽种。种植一棵梭梭树幼苗需要8升水，幼苗成长期间，可能会遇到被骆驼啃食、被偷盗者连根偷走、被流沙埋没、被老鼠刨根、被沙尘风暴卷走种种情况，所以每一棵梭梭树的成长，都是无数村民和志愿者用时间和心血灌溉的结果。内蒙古荒漠化近年来情况如何呢？未来沙漠和沙土化地区是否会缩减，接下来，我们用灰色预测GM（1,1）的模型来预测并检验数据效果。

模型介绍

灰色预测模型GM一般用于预测不确定性的内部关系数据，通过鉴别模型参数之间的趋势相异程度，进行关联分析，寻找并生成规律性的数据序列，然后通过微分方程模型，来预测未来数据趋势。数据生成的常用方式有累加生成、累减生成和加权累加生成三种。灰色预测模型可用于时间序列预测、灾难变化预测、波形预测和系统预测。在此，我们需要预测的数据变量只有1个，即荒漠化面积或沙化土地面积，因此，我们用只含1个变量的一阶微分方程模型GM（1,1）来进行建模和预测，并检验。接下来，我们开始建模：

步骤一：数据检验、处理

<<---------

为了检验原始数据是否可以采用GM(1,1)模型，我们需要先验证原始数据的可行性。计算数列的比级，只有当所有比级都在之间。即证明可以使用此模型，且模型效果可能会比较好，在此数据中，n=5，所以标准比级为（0.7165，1.3956）。根据统计的内蒙古荒漠化面积和沙化土地面积两组数据显示，两组数据的比级范围分别为（0.9748，0.9932）和（0.9883,0.9986），所以可以建立GM(1,1)模型。

步骤二：建模、预测

<<---------

设累加生成之后的序列为X’；

对累加生成之后的序列进行相邻均值生成，构成新的数据，新数据为 .

构造数据矩阵

根据GM（1,1）方程，计算发展系数a和灰作用量b：

，在此，通过MATLAB得出a=0.0069，b=62.86。当-a<0.3时，GM（1,1）模型的预测精度为98%以上，可用于中长期预测。

根据GM（1,1）方程，确定白化方程：，求解得出：, 令t=k+1，得到一次累加预测值，，结果就是我们要预测的数据。

步骤三：精确度检验

<<---------

一般有三种精确度检验方法可以用来监测模型预测效果：相对残差Q检验法、方差比C检验和小误差概率P检验。

相对残差Q检验法：

方差C检验法：

小误差概率P检验法：

检验标准

预测精度等级

C（方差比）

P（小误差概率）

一级

<0.95

>0.95

二级

<0.5

>0.8

三级

<0.65

>0.7

四级

>=0.65不合格

>0.6不合格

预测、检验结果

模型检验方法

相对残差Q检验

方差比C检验

小误差概率P检验

荒漠化面积模型

Q = 2.7547e-05

C = 0.0024

P = 1

沙化土地面积

Q = 0.0015

C = 0.1737

P = 1

我们根据过去全国的五次荒漠化和沙化土地监测统计结果，按照每五年更新一次的统计数据，整理出来的过去20年的内蒙古荒漠化面积和沙化土地面积，通过MATLAB，用灰色预测GM（1,1）模型来预测未来30年的荒漠化情况，并分别三种检验方法检验来模型效果。根据上图可知，未来内蒙古地区土地荒漠化面积和沙土化面积将直线下降，荒漠化面积从2025年的60.5万平方公里降到2050年的58.44万平方公里，沙化面积从2025年的40.59万平方公里降到2050年的39.34万平方公里。

根据两组数据的检验结果来看，C和P值均在一级标准检验结果中，Q值也极小，说明模型拟合效果非常好，结果可用作未来预测的趋势。

结尾

通过以上模型预测我们可知，未来30年里，内蒙古地区荒漠化的严峻情况，将通过所有人的努力而得到改善，受灾面积将会逐年降低。

我们种下的每一棵梭梭树，都代表了生命和希望。近年以来，越来越多的村民愿意返回家乡，承担起栽种梭梭树的任务，阿拉善地区的环境和经济状况逐渐因为梭梭树的种植而得到改善，这些下降的数据和直线，就是所有参与植树的人努力的结果。

参考文献

[1]华经情报网（2018），2010-2017年陕西省森林面积、森林覆盖率及森林火灾次数统计https://www.huaon.com/story/392540

[2]GM(1,1)模型应用及残差修正(2012)，https://wenku.baidu.com/view/396fac3f376baf1ffc4fadae.html

[3]国家统计局（2020）http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0103&zb=A0C0A=610000&sj=2018

[4]邱微、李崧、赵庆良、张建祺（2007），黑龙江省森林覆盖率的灰色评价和模型预测，哈尔滨工业大学学报，Vol.39,No. 10.

[5]中国新闻网（2019），为了防治荒漠化他们在阿拉善种下5000万棵梭梭树

http://www.chinanews.com/sh/2019/10-30/8993744.shtml

[6]凤凰资讯（2017），当“蚂蚁森林”遇见“一亿棵梭梭树”：2亿多用户背后，他告诉你，还不只这些！http://news.ifeng.com/a/20170906/51893513_0.shtml