Недавнее исследование представило новую модель, основанную на данных, которая проводит различие между антропогенным и естественным потреблением воды на сельскохозяйственных угодьях, обеспечивая ценное понимание устойчивости экосистем засушливых озер.

Засушливые земли покрывают 42% площади земли и питают 38% населения планеты, что делает их авангардом в борьбе за ограниченные водные ресурсы. Расширение сельского хозяйства оказало давление на экосистемы, в результате чего многие конечные озера сократились или даже полностью исчезли из-за чрезмерного орошения.

Чтобы решить эту проблему, исследовательская группа провела исследования в бассейне озера Айби в засушливой зоне Китая. Рост сельского хозяйства в регионе оказывает все большее давление на водные ресурсы. Используя методы дистанционного зондирования и машинного обучения, они разработали модель, которая может различать естественное и антропогенное потребление воды на сельскохозяйственных угодьях, чтобы получить более четкое представление о моделях использования воды.

Исследователи из Института аэрокосмической информации Китайской академии наук и его международных сотрудников. Результаты их исследования опубликованы в журнале Journal of Remote Sensing.

Важным выводом данного исследования стало разработка тонкой методологии, позволяющей разделить испарение сельскохозяйственных угодий (ET) на две части: естественную (ET n) и антропогенную (ET h). Модель имеет более высокую точность с значениями R² в диапазоне от 0,88 до 0,96, что указывает на то, что к 2019 году на деятельность человека приходилось 77 процентов воды, используемой на сельскохозяйственных угодьях. Отмечается, что восстановление озера Эбби до его оптимальной площади водной поверхности в 800 квадратных километров потребует дополнительного пополнения 0,29 кубических километров воды в год, что свидетельствует о том, что экспансия сельского хозяйства наносит ущерб региональным водным запасам.

В этом исследовании исследователи отслеживали динамику сельскохозяйственных угодий и озер с 2003 по 2019 год, используя спутниковые снимки Sentinel-2, алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения. Исследователи обучили случайный лесной регрессор для моделирования взаимосвязи между факторами окружающей среды и естественным испарением и получили высокую точность прогнозирования.

Исследование показало, что площадь пахотных земель в бассейне озера Эбби за период наблюдения увеличилась на 50,65%, что привело к увеличению общего потребления воды на 61%. Отмечается, что после 2013 года резко возросла эватранспирация (ET h), что совпало с быстрым расширением площади орошаемых сельскохозяйственных угодий. Эти выводы полностью подтверждаются данными уровня воды из базы данных DAHITI и данными измерений поверхностных вод из глобального набора данных поверхностных вод (GSWD).

В данном исследовании предлагается новый подход к управлению водными ресурсами, который объединяет спутниковые данные высокого разрешения с методами машинного обучения. Потенциальные применения метода включают мониторинг водных ресурсов в режиме реального времени, оптимизацию стратегий орошения и проактивные меры защиты для предотвращения высыхания озер в дефицитных районах Центральной Азии и за ее пределами.