3. 区域评价预警
对于沙漠化防治来讲,区域性土地沙漠化现状水平是最重要的信息。以往的沙化评价预警研究，都有其应用的局限性，无法通用与其他沙化地区。本课题中我们参照王君厚，寥雅萍等人关于土地沙漠化评价预警模型的建立及北方12省（市、区）分县预警，对区域土地沙漠化现状水平的评价除考虑自然因子外，还应考虑该地区非沙漠化土地及各程度沙漠化土地的面积组成比例，即在沙漠化土地程度评价的基础上进行区域评价。并建立动态预警模型，表征沙漠化土地发展趋势。
⑴区域评价预警模型
我们建立了毛乌素地区区域评价预警模型，并划分了预警等级区间。模型较为简便和实用。
式中,S为某区域土地沙漠化现状预警指数；Di为第i级沙漠化土地等级值(固定为1,半固定为2,半流动为3，流动为4)；Ai为第i级沙漠化土地面积；A0为该地区非沙漠化土地面积。
S反映了某地区(乡、县、地区或者省)土地沙漠化的总体水平，代表该地区地表土地退化整体现状，预警等级的划分见下表
区域土地沙漠化预警划分
⑵动态预警模型
设Sn为某区域在n年时沙漠化现状危险指数；Sm为某区域在m年时沙漠化现状危险指数；则有
式中，In-m为某区域从m年到n年间的土地沙漠化动态预警指数，I为正值时,沙漠化趋于发展,I值为负时,沙漠化趋于逆转，I正值越大,区域性土地沙漠化发展越强烈，I负值越大,治理逆转效果越明显。
⑶毛乌素地区分县评价预警结果分析
2000年和2006年毛乌素沙地沙荒漠化评价预警及动态预警结果
注：动态预警指数中：+表示增加,-表示减小
综合以上评价预警分析，2000年到2006年毛乌素沙地总体上较为稳定，从发展上看稍有逆转趋势。呈现发展趋势的地区集中分布在毛乌素沙地的东南边缘地区，受人类活动影响较大。历史上东南部是水草丰美的地区，但由于人类不合理利用沙地资源，导致沙地植被退化，沙化程度日益加重。
逆转的地区主要分布在毛乌素沙地的中西部地区，由于19世纪这里的沙化现象已经很明显，针对这一问题，各研究机构和有关单位开展了大量防治沙化的有效措施，并取得良好的效果。
4. 沙化趋势预测
将数学模型引入沙化预测中，是沙化研究中较为常规手段，为准确预测沙化发展趋势提供可靠数据。马尔可夫预测模型被广泛用于沙化土地预测分析。首先介绍以下马尔可夫模型。
马尔可夫链模型是应用广泛的一种随机模型。它通过对系统不同状态的初始概率以及状态之间的转移概率的研究来确定系统各状态变化趋势，从而达到对未来趋势预测的目的。马尔可夫过程是指具有“无后效性”的特殊随机过程，即某随机过程在t+1时刻的状态与t时刻的状态有关,而与以前的状态无关的性质。这一性质对于研究沙化土地的动态变化较为适宜,因为在一定条件下,沙漠化的动态演变具有马尔可夫的性质：一方面一定区域内,不同荒漠化程度之间具有相互可转化性；另一方面荒漠化程度之间的相互转化过程包含着较多尚难用函数关系准确描述的事件。
本课题中我们利用马尔可夫预测模型，来预测毛乌素沙地未来18年的沙化发展趋势，绘出趋势曲线图。
从预测结果可以发现毛乌素沙化变化有如下特点：
⑴沙化总面积逐年减少，所占监测面积的比率逐渐降低，总体呈缓慢下降趋势。
⑵固定沙地和半固定沙地总面积在逐年减少，但减少的幅度不是很大，随着时间的推移基本维持在一定水平上。
⑶未沙化土地进一步增加，增加的幅度先大后小。毛乌素地区沙化治理效果较好，退耕还草、重点沙化区禁牧等措施效果显著。
⑷流动沙地有增加趋势，但不明显，基本上较稳定。
⑸半流动沙地面积逐年增加，幅度不大。
有关专家提出的引进优良草种，增加草地产出，改善沙地植被状况，将减缓沙化土地退化。农牧业地区城镇化也是政府提出的一个地区发展形势，这势必会减小人们对沙地的经济压力，从而减少人为因素对沙地的破坏。这些措施的实施将减缓沙地压力，遏制沙漠化的发展速度，使沙地状况明显好转。
5. 系统平台实现
系统的开发环境ORCLE9i+PL/SQL语言。
简单介绍一下PL/SQL语言的特点：
1. PL/SQL语言ORCLE自带的过程化语言,在ORCLE中直接使用,编程简便不需学习复杂的编程语言,并且完全可以满足本课题的功能需求。
2. 因其是ORCLE的一个部分,程序编译后直接存储为过程,这样程序运行速度更快，尤其是对沙地解译的几百万条记录，程序响应时间很短。
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