Ученые разработали модель для отслеживания влияния сельского хозяйства на озерные экосистемы

Новое исследование представило модель, основанную на данных, которая различает естественное и вызванное деятельностью человека водопотребление на сельхозугодьях. Это дает ценные данные для оценки устойчивости экосистем аридных озер.

Аридные зоны покрывают 42% поверхности суши Земли и поддерживают 38% населения планеты, что делает их эпицентром борьбы за ограниченные водные ресурсы. Расширение сельского хозяйства оказывает давление на экосистемы, приводя к сокращению или полному исчезновению многих бессточных озер из-за чрезмерного орошения.

Для решения этой проблемы международная исследовательская группа провела работу в бассейне озера Эби-Нур в Китае — аридном регионе, где рост сельского хозяйства усиливает нагрузку на водные ресурсы. Они разработали модель, которая с помощью технологий дистанционного зондирования и машинного обучения может разделять водопотребление на сельхозугодьях на естественное и антропогенное, обеспечивая более четкое понимание структуры водопользования.

Ключевым результатом исследования стала разработка метода для разделения эвапотранспирации (ET) на сельхозугодьях на естественную (ET_n) и вызванную деятельностью человека (ET_h) составляющие. Модель показала высокую точность со значениями R² от 0,88 до 0,96. Согласно расчетам, к 2019 году на деятельность человека приходилось 77% водопотребления сельхозугодьями. Было установлено, что для восстановления озера Эби-Нур до его оптимальной площади поверхности в 800 км² потребуется дополнительно 0,29 км³ воды ежегодно, что демонстрирует масштаб воздействия сельскохозяйственной экспансии на региональные водные запасы.

В исследовании динамика сельхозугодий и озера отслеживалась с 2003 по 2019 год с использованием снимков спутника Sentinel-2, методов глубокого и машинного обучения. Модель случайного леса была обучена для прогнозирования взаимосвязи между факторами окружающей среды и естественной ET.

Исследование показало, что площадь сельхозугодий в бассейне озера Эби-Нур за период наблюдений увеличилась на 50,65%, что привело к росту общего водопотребления на 61%. Особенно резкий рост ET_h наблюдался после 2013 года, что совпало с быстрым расширением орошаемых земель. Результаты были валидированы с использованием данных об уровне воды из базы данных DAHITI и измерений поверхностных вод из набора данных Global Surface Water Dataset (GSWD).

Этот подход, сочетающий спутниковые данные высокого разрешения с методами машинного обучения, открывает новые возможности для управления водными ресурсами. Потенциальные применения метода включают мониторинг водопользования в реальном времени, оптимизацию стратегий орошения и упреждающие меры по сохранению для предотвращения высыхания озер в засушливых регионах, таких как Центральная Азия.