近日，中國科學院空天信息創新研究院（空天院）遙感科學國家重點實驗室研究員王樹東帶領的生態水文遙感團隊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據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濟影響。
灌溉農業約占全球耕地面積的20%，貢獻了40%以上的糧食產量。中國擁有全球最大面積的灌溉農田，占中國耕地面積的一半以上。可以說，灌溉用水對作物生長和產量至關重要，尤其是在水資源短缺的地區，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的背景下，準確估算灌溉用水變化對于制定最優的水資源分配政策的重要性日益凸顯。
現有的灌溉用水估算方法，受到數據可用性和模型結構的約束，在全國尺度和未來氣候變化情景下適用性差。基于此，生態水文遙感團隊開發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星遙感產品（降水、蒸散、土壤水分和雪水當量）、氣象驅動因子、經濟統計數據和數值模型模擬，在數據驅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出較高的準確性。通過11個農田站點的獨立觀測驗證，模擬數據與實地觀測數據具有顯著相關性，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濟情景，將建立的機器學習框架與四個先進的地球系統模型結合，提供了未來70年中國灌溉用水的變化趨勢和相關成本。
研究團隊發現，基于不同的溫室氣體排放情景，未來70年，約60%省份的灌溉用水量都會增加，特別是西北和華北區域。對比20世紀80年代至2010年的數據，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，研究結果凸顯了水資源可持續利用與管理的迫切性。
該研究成果可以擴展到其他面臨灌溉需求日益增長的國家，也可為農業用水政策的制定和決策提供重要信息。
該研究成果以“應用機器學習方法揭示目前和未來中國灌溉用水變化”為題，于2024年3月9日在美國地球物理學會（AGU）旗下全球變化旗艦期刊Earth’s Future（《未來地球》）上發表。
