灌溉农业在保障粮食安全方面作出了重要贡献。然而，灌溉农业的扩张以及城市化和工业化等快速发展带来的农业用水与非农业用水之争，加剧了农业部门用水压力。由于作物需水计算过程中的相关作物参数缺乏本地化，且忽略了作物生育期时空差异，已有数据产品空间分辨率较粗（10km或以上），精度不高，限制了在局地尺度上实施水资源管理策略的精准性。

为此，史文娇研究团队基于中国1991-2019年长时间序列的动态气象数据和农作物生长发育数据，结合动态水平衡模型和随机森林模型，绘制了中国1991-2019年1km分辨率15种主要作物（冬小麦、春小麦、春玉米、夏玉米、早稻、中稻、晚稻、大豆、花生、马铃薯、棉花、冬油菜、春油菜、甜菜和甘蔗）逐年蓝水和绿水的数据产品。

研究采用站点尺度观测的作物灌溉用水量、省级农业用水统计数据和地级市尺度主粮作物灌溉用水量等进行了验证，并与已有蓝、绿水数据集进行了对比。结果显示，与站点尺度的作物灌溉用水量对比，R²为0.95，RMSE为47.55 mm。与省级尺度的农业用水量统计数据对比，R²为0.77，拟合线斜率为0.92，RMSE为2.79 km³ yr^-1；与地级市尺度的三大主粮作物灌溉用水量相比，R²、RMSE、NRMSE和MAE分别为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。与已有作物蓝水和绿水数据集相比，均具有较强的一致性，并表现出一定的优势。

本数据产品可为中国水资源安全、农业水资源管理和“以水定产”等政策制定提供关键支持。

相关成果以“The annual dynamic dataset of high-resolution crop water use in China from 1991 to 2019”为题发表于Nature旗下数据期刊《Scientific Data》，中国科学院地理资源所史文娇研究员为该论文的通讯作者，王鸣雷博士生为第一作者。

论文信息：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

论文网址：https://www.nature.com/articles/s41597-024-04185-0

数据网址：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.25980358

图1 作物需水量估算流程图

图2  1991-2019年中国15种作物平均蓝水空间分布图

图3  1991-2019年中国15种作物平均绿水空间分布图