研究人員找到更精準的農（nóng）業灌溉耗水計量方法
發布時間：2017-11-02
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來源：搜狐網
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在全（quán）球範圍內，農（nóng）業（yè）灌溉（gài）用水（shuǐ）都是最大的淡（dàn）水消耗源，但是，對農（nóng）業用水時間（jiān）和地點的精準記錄以及測繪卻一直難以實（shí）現。目前，一個研究團隊利用信息技術找（zhǎo）到了追蹤農業用水的方法。
在（zài）一篇發表在《地球物（wù）理研究快報（bào）（Geophysical Research Letters）》的文章中，研究人員詳（xiáng）細介紹了他們如何使用衛星影像來繪製每年的農業灌溉用水地圖。研究人員指出，該研究（jiū）成果能幫助農（nóng）民、水資源管理者（zhě）及其他相關主體，準確了解農業灌溉用水情況（kuàng），從而做出（chū）更好的用水管理決策。
David Hyndman是美國（guó）密歇根州立大（dà）學的水文地質學家，也是該項目的主要調查（chá）員。他指出，研究團隊想弄（nòng）清人類行為（wéi）如何對環境產生影響。灌溉能使作物產量提高幾乎一倍，進而能增加（jiā）農民收入，但是，不可持續的灌溉會導致全世（shì）界地下水含水層枯竭，問題就是“如何實現用水效益最大化”？
項目突出強調了明確灌溉發生時間和地點，以提高（gāo）水資源管理（lǐ）效（xiào）率的必（bì）要性。項目聚焦（jiāo）美（měi）國中部一處經濟上地位非常重要的農業區域??共和黨河流域（yù）（the Republican River Basin），它流（liú）經科羅拉多州、內布（bù）拉斯加州和堪薩斯州的部分地區，為（wéi）高平原含水層（High Plains Aquifer）提供著地表（biǎo）水和地下（xià）水的重要補給。研究團隊發現（xiàn），該地區灌（guàn）溉用水量（liàng）在2002-2016年（nián）間（jiān）大約翻了一番。
該地區的水資源利用情況（kuàng）可能比較（jiào）複雜，因為按照1942年《共（gòng）和黨河流協（xié）定》，需要保護（hù）進入（rù）堪薩斯州的徑流。
同樣來自密歇根州立大學的（de）Jillian Deines是論文的第一作者。他指出（chū），之前隻知道（dào）農民安裝了灌溉設（shè）施，但不清楚在任（rèn）一特定年份哪個地（dì）塊（kuài）得到灌溉。然而，現在有了他（tā）們繪製的灌溉地圖，可以（yǐ）獲取超過18年的灌溉信息，也可以用（yòng）來分析影響灌溉決策（cè）的主要因素。
研究人員使用了穀歌地圖引擎，這是一個公眾可以獲取的，能開展大規模衛星和環境數據分析的雲計算平台。他們對不（bú）同年份之（zhī）間灌溉變化進行了量化，這對於致力於提（tí）升灌（guàn）溉效率的農民、農作物顧問和政策製定者來無疑是重（chóng）要發現。
穀歌地圖引擎是計算海量衛星影像數據的有（yǒu）力工（gōng）具。Deines指出，它能幫助研究人員在較長時（shí）間（jiān）段使用相同的方法來監測大範圍區域。
項目得到了（le）美國國家科學基金會（NSF）?美國農業部（USDA）國（guó）家食品和農業研究所（NIFA）的水、可持續發展與氣候（WSC）計（jì）劃，國家科學基金會（NSF）?美國農業部（bù）國家食品和（hé）農業（yè）研究所的食品、能源和水（shuǐ）係統（INFEWS）創新計劃資助。美國國家航（háng）空（kōng）航（háng）天局（NASA）研究生獎學金計劃（huá）也為該項目提供了支持。
NSF負責WSC以及INFEWS的項目官員Tom Torgersen指出，長久以來，弄清（qīng）種什麽、種多（duō）少、澆多少水對農民都是一個挑戰（zhàn）。現在，研究人員構建（jiàn）的模型可以（yǐ）提供不同的選擇，幫助農民做出更好的決策，以提高生產效率和（hé）產量，上述難題則迎刃而解。
NIFA的項目管理者指出，未來對於農產品的需求可能會增加，而受到水質量和競爭性使用等問題影響，灌溉（gài）用水量將（jiāng）會（huì）下降。NIFA環（huán）境係統部項目官員Jim Dobrowolski說：“共和黨流域的研究人員進一步強化了計算（suàn）能力（lì），以處理（lǐ）‘Landsat’衛星場景大數（shù）據，由此開發的灌溉地圖（tú）有助於解釋灌（guàn）溉（gài）用水的人類決策。”繪製這張地圖就像是做出一個承諾：未來的灌溉（gài）用水量可提前預測！
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