基于改进WOFOST模型与遥感数据同化的区域多作物水足迹量化研究

针对农业水资源短缺与粮食安全挑战，研究人员通过改进WOFOST模型（嵌入动态水平衡模块）结合EnKF数据同化技术，量化了内蒙古盐碱区玉米、甜菜和向日葵的水足迹（WF）。结果显示模型模拟精度（NSE>0.85）显著提升，揭示了作物WFgreen与WFblue的空间分异规律，为区域水资源优化管理提供科学依据。

　　

随着全球水资源短缺与粮食安全矛盾加剧，农业用水效率优化成为关键科学问题。中国作为农业大国，约60%的水资源消耗于农业生产，但传统水足迹（Water Footprint, WF）量化方法依赖田间实测数据，难以实现区域尺度动态评估。内蒙古科尔沁左翼中旗作为典型盐碱化农区，亟需精准的作物水分利用分析工具。针对这一需求，研究人员开展了基于改进WOFOST模型与遥感数据同化的多作物水足迹量化研究，成果发表于《Agricultural and Forest Meteorology》。

研究团队通过三项关键技术突破传统局限：首先，基于Python Crop Simulation Environment (PCSE)重构WOFOST模型，嵌入Penman-Monteith方程和Richards方程实现多层土壤水动态追踪（C-WOFOST）；其次，采用集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter, EnKF）同化遥感获取的叶面积指数（LAI）和土壤水分（SM）数据；最后整合ArcGIS与U-Net算法实现像素级区域分析。

研究区域
选择内蒙古通辽市科尔沁左翼中旗1.33×10³公顷盐碱农田（121°08′–123°32′E，43°32′–44°32′N），涵盖花吐古拉镇和图布信镇两个典型区域，基于2021-2022年田间试验与遥感数据开展研究。

C-WOFOST模型构建
模型通过生成对抗网络（GAN）扩充训练数据，新增动态水平衡模块后对玉米、甜菜、向日葵的LAI和SM模拟NSE值均超过0.8。同化后作物产量决定系数（R2）分别提升32.7%、69.4%和43.6%，显著改善空间异质性模拟能力。

结论
研究发现：（1）玉米水足迹最高（WFgreen 441.47 m3/t，WFblue 395.49 m3/t），甜菜最低且绿蓝水贡献均衡；（2）环境梯度导致WFblue东部高、WFgreen西部高的空间格局；（3）盐碱区宜优先种植低耗水作物（如甜菜），对玉米等需优化灌溉或选耐盐品种。该研究首次实现区域尺度多作物水足迹的像素级动态量化，为农业水资源精准管理提供范式。

讨论指出，C-WOFOST模型通过耦合遥感数据同化与机理模型优势，突破传统WF研究在时空分辨率上的局限。研究结果直接支撑联合国SDG 6（清洁饮水和卫生设施）和SDG 2（零饥饿）目标，尤其对全球约8.3亿公顷盐碱地的可持续开发具有指导意义。未来可扩展至其他生态脆弱区，推动智慧农业水管理技术革新。