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全球作物种植空间模式演变及作物贡献不明。研究人员开发 21 世纪全球网格化（5 弧分）灌溉和雨养作物面积（MIRCA-OS）数据集。结果显示其能洞察农田变化。该数据集为多领域评估提供基础，意义重大。
在地球广袤的土地上，作物种植活动如同一场宏大的 “绿色交响曲”，深刻影响着全球粮食安全、土地利用、环境负担以及气候。作物种植区域占据了地球宜居土地的 13%，一方面，它是保障全球不断增长人口粮食供应的 “顶梁柱”，支撑着超十亿人的生计；另一方面，它又像一把双刃剑，在水资源、土地、温室气体排放、生物地球化学循环以及生物多样性等诸多方面，施加着不可忽视的影响。
然而，尽管农田在全球土地利用和地球系统中扮演着举足轻重的角色，但我们对全球作物种植空间模式的近期演变，以及哪些作物在这些变化中 “贡献” 最大，却知之甚少。此前的研究虽有所尝试，但都存在种种不足。有的数据集空间和时间覆盖范围有限，难以全面评估本世纪以来作物特定的变化；有的利用卫星图像和遥感数据绘制的结果，与官方统计数据不一致，且未结合灌溉状态和作物类型信息；还有的数据集虽有较好的时间覆盖，但空间分辨率粗糙，在空间明确的评估或建模中作用受限。在这样的背景下，为了深入了解全球作物种植的奥秘，来自美国特拉华大学（University of Delaware）等多个机构的研究人员开展了一项极具意义的研究。
研究人员构建了一个新的次国家作物特定灌溉和雨养收获面积统计数据库，并将其与全球网格化土地覆盖产品相结合，开发出了 2000 - 2015 年 23 种作物类别的全球网格化（5 弧分）灌溉和雨养作物面积（MIRCA-OS）数据集。这一成果意义非凡，它支持人们深入洞察自本世纪初以来灌溉和雨养农田变化的详细空间模式，为农业、水资源管理、土地利用变化、气候影响和可持续发展等广泛的全球评估，提供了更坚实的基础。该研究成果发表在《Scientific Data》上。
在研究方法上，研究人员首先确定了多种数据来源。利用全球行政区域（GADM）的官方行政边界来划定空间单元；从国际（如 FAOSTAT、AQUASTAT、CountrySTAT、EUROSTAT）和国家（如美国农业部国家农业统计局 USDA NASS、各国农业和 / 或水资源部）等多渠道收集收获面积统计数据；作物生长周期信息则取自全球作物日历数据集，部分作物使用特定的日历数据。此外，还采用了格网化的全球环境历史数据库（HYDE）数据集的农田范围数据，以及其他相关的格网化数据。然后，对数据进行预处理，将作物特定收获面积数据重新分类，并对所有格网化输入数据集进行空间预处理。最后，通过空间降尺度方法，将行政单位的作物数据分配到 5 弧分的网格单元中，在分配过程中采用了逐步优先策略，以确保数据的合理性。
下面来看研究结果。在数据记录方面，MIRCA-OS 数据集包含多种数据产品。作物日历（CC）以 CSV 格式呈现，记录了各空间单元的作物收获面积统计和种植、成熟月份等信息；每月生长面积网格（MGAG）以 NetCDF 格式，展示了 5 弧分空间分辨率下作物的每月生长面积；最大每月生长面积网格（MMGAG）和最大每月种植面积网格（MMCAG），分别从不同角度反映了作物的生长和种植情况，均为 Geotiff 格式；年度作物收获面积网格（AHAG）则体现了年度作物收获面积，同样为 Geotiff 格式。这些数据产品均在 HydroShare 平台上公开可用。
在技术验证环节，研究人员进行了多方面的评估。在时间连续性评估中，通过拟合线性回归和计算均方根百分比误差（RMSPE），发现大多数作物的 MIRCA-OS 像素值与线性回归预测值偏差不大，灌溉区域的时间变化比雨养作物小，但也存在一些例外情况。在全球比较中，将 MIRCA-OS 数据集与其他全球和区域数据产品对比，结果表明，与 MIRCA2000 数据集相比，两者在空间分布和收获面积大小上有较好的一致性，但不同作物间存在差异；与 GloRice (I) 数据集对比，在水稻收获面积上，两者相关性较高，但一致性随时间略有下降。在大陆层面（欧洲）和国家层面（美国、巴西）的比较中，与相应的数据产品对比，也呈现出不同程度的一致性和差异。
综合来看，MIRCA-OS 数据集在评估作物特定的灌溉和雨养面积变化方面取得了重要进展。但研究也存在一定的局限性，如输入数据集存在不确定性，部分国家缺乏一致且空间细分的作物特定灌溉收获面积数据；使用的静态月度作物日历无法完全反映实际种植和收获时间的变化。不过，这一研究成果依然为全球相关领域的研究和决策提供了宝贵的数据支持，未来随着数据的不断完善和技术的进步，有望进一步提升对全球作物种植变化的理解和应对能力，为全球可持续发展贡献更大的力量。
