准确率达90%以上！中科院团队在灌溉用水估算领域取得重要进展
记者从中国科学院空天信息创新研究院获悉，该院遥感科学国家重点实验室研究员王树东带领的生态水文遥感团队，近期在灌溉用水估算领域取得重要进展。该研究团队提出一种基于机器学习和遥感观测数据的全国尺度灌溉用水量估算模型，并基于该模型揭示了未来气候变化情景下中国灌溉用水的变化趋势和经济影响。
现有的灌溉用水估算方法，受到数据可用性和模型结构的约束，在全国尺度和未来气候变化情景下适用性差。基于此，该研究团队开发了一个基于机器学习的新模型，通过整合一系列高精度水文要素卫星遥感产品（降水、蒸散、土壤水分和雪水当量）、气象驱动因子、经济统计数据和数值模型模拟，在数据驱动框架下估算全国尺度的灌溉用水。新模型在估算灌溉用水方面表现出较高的准确性。通过11个农田站点的独立观测验证，模拟数据与实地观测数据具有显著相关性，准确率达到90%以上。
该研究团队进一步考虑了一系列气候和社会经济情景，将建立的机器学习框架与四个先进的地球系统模型结合，提供了未来70年中国灌溉用水的变化趋势和相关成本。研究发现，基于不同的温室气体排放情景，未来70年，约60%的省份的灌溉用水量都会增加，特别是西北和华北区域。
合作完成这项研究的单位还包括中国气象科学研究院和美国宾夕法尼亚大学等，该研究成果近日在美国地球物理学会（AGU）旗下期刊Earth’s Future（《未来地球》）上发表。