記者從中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院（空天院）獲悉，該院遙感科學國家重點實驗室研究員王樹東帶領的生態(tài)水文遙感團隊，近期在灌溉用水估算領域取得重要進展。該研究團隊提出一種基于機器學習和遙感觀測數(shù)據(jù)的全國尺度灌溉用水量估算模型，并基于該模型揭示了未來氣候變化情景下中國灌溉用水的變化趨勢和經(jīng)濟影響。

據(jù)了解，灌溉農(nóng)業(yè)約占全球耕地面積的20%，貢獻了40%以上的糧食產(chǎn)量。中國擁有全球最大面積的灌溉農(nóng)田，占中國耕地面積的一半以上，灌溉用水對作物生長和產(chǎn)量至關重要，尤其是在水資源短缺的地區(qū)，頻繁的干旱和極端氣溫可能加劇其影響。因此，在全球氣候變化導致糧食安全日益受到挑戰(zhàn)的背景下，準確估算灌溉用水變化對于制定最優(yōu)的水資源分配政策的重要性日益凸顯。

現(xiàn)有的灌溉用水估算方法，受到數(shù)據(jù)可用性和模型結(jié)構(gòu)的約束，在全國尺度和未來氣候變化情景下適用性差。基于此，該研究團隊開發(fā)了一個基于機器學習的新模型，通過整合一系列高精度水文要素衛(wèi)星遙感產(chǎn)品（降水、蒸散、土壤水分和雪水當量）、氣象驅(qū)動因子、經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)和數(shù)值模型模擬，在數(shù)據(jù)驅(qū)動框架下估算全國尺度的灌溉用水。新模型在估算灌溉用水方面表現(xiàn)出較高的準確性。通過11個農(nóng)田站點的獨立觀測驗證，模擬數(shù)據(jù)與實地觀測數(shù)據(jù)具有顯著相關性，準確率達到90%以上。

該研究團隊進一步考慮了一系列氣候和社會經(jīng)濟情景，將建立的機器學習框架與四個先進的地球系統(tǒng)模型結(jié)合，提供了未來70年中國灌溉用水的變化趨勢和相關成本。研究發(fā)現(xiàn)，基于不同的溫室氣體排放情景，未來70年，約60%的省份的灌溉用水量都會增加，特別是西北和華北區(qū)域。對比20世紀80年代至2010年的數(shù)據(jù)，全國灌溉用水到2050年預計最高將增加17.1%，灌溉用水的增加帶來每年新增成本最高達到39.1億美元；到2100年預計最高將增加34.8%，每年新增成本最高達到65億美元，研究結(jié)果突顯了水資源可持續(xù)利用與管理的迫切性。

該項研究提出了一種有效估算當前和未來灌溉用水的方法，研究成果可以擴展到其他面臨日益增長的灌溉需求的國家。該研究結(jié)果也可為農(nóng)業(yè)用水政策制定和決策提供重要信息，有利于指導在氣候變化和社會經(jīng)濟動態(tài)背景下進行水資源的可持續(xù)利用與管理。

合作完成這項研究的單位還包括中國氣象科學研究院和美國賓夕法尼亞大學等，該研究成果近日在美國地球物理學會（AGU）旗下期刊Earth’s Future（《未來地球》）上發(fā)表。

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