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灌溉農(nóng)業(yè)在保障糧食安全方面作出了重要貢獻(xiàn)。然而，灌溉農(nóng)業(yè)的擴張以及城市化和工業(yè)化等快速發(fā)展帶來的農(nóng)業(yè)用水與非農(nóng)業(yè)用水之爭，加劇了農(nóng)業(yè)部門用水壓力。由于作物需水計算過程中的相關(guān)作物參數(shù)缺乏本地化，且忽略了作物生育期時空差異，已有數(shù)據(jù)產(chǎn)品空間分辨率較粗（10km或以上），精度不高，限制了在局地尺度上實施水資源管理策略的精準(zhǔn)性。

為此，史文嬌研究團隊基于中國1991-2019年長時間序列的動態(tài)氣象數(shù)據(jù)和農(nóng)作物生長發(fā)育數(shù)據(jù)，結(jié)合動態(tài)水平衡模型和隨機森林模型，繪制了中國1991-2019年1km分辨率15種主要作物（冬小麥、春小麥、春玉米、夏玉米、早稻、中稻、晚稻、大豆、花生、馬鈴薯、棉花、冬油菜、春油菜、甜菜和甘蔗）逐年藍(lán)水和綠水的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

研究采用站點尺度觀測的作物灌溉用水量、省級農(nóng)業(yè)用水統(tǒng)計數(shù)據(jù)和地級市尺度主糧作物灌溉用水量等進(jìn)行了驗證，并與已有藍(lán)、綠水?dāng)?shù)據(jù)集進(jìn)行了對比。結(jié)果顯示，與站點尺度的作物灌溉用水量對比，R²為0.95，RMSE為47.55 mm。與省級尺度的農(nóng)業(yè)用水量統(tǒng)計數(shù)據(jù)對比，R²為0.77，擬合線斜率為0.92，RMSE為2.79 km³?yr^-1；與地級市尺度的三大主糧作物灌溉用水量相比，R²、RMSE、NRMSE和MAE分別為0.50-0.68、0.12-0.32 km³?yr^-1、0.08-0.12 km³?yr^-1和0.06-0.18 km³?yr^-1。與已有作物藍(lán)水和綠水?dāng)?shù)據(jù)集相比，均具有較強的一致性，并表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢。

本數(shù)據(jù)產(chǎn)品可為中國水資源安全、農(nóng)業(yè)水資源管理和“以水定產(chǎn)”等政策制定提供關(guān)鍵支持。

相關(guān)成果以“The annual dynamic dataset of high-resolution crop water use in China from 1991 to 2019”為題發(fā)表于Nature旗下數(shù)據(jù)期刊《Scientific Data》，中國科學(xué)院地理資源所史文嬌研究員為該論文的通訊作者，王鳴雷博士生為第一作者。

論文信息：Wang,M. L.,Shi,W. J. The annual dynamic dataset of high-resolution crop water use in China from 1991 to 2019,2024,11(1):1373

論文網(wǎng)址：https://www.nature.com/articles/s41597-024-04185-0

數(shù)據(jù)網(wǎng)址：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.25980358

圖1 作物需水量估算流程圖

圖2 ?1991-2019年中國15種作物平均藍(lán)水空間分布圖

圖3??1991-2019年中國15種作物平均綠水空間分布圖

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