意大利1公里分辨率作物特异性雨养与灌溉区域及绿蓝水需求图谱：AIDA模型的构建与应用

为解决气候变化背景下农业水资源管理精细化需求，意大利米兰理工大学团队开发了AIDA(Agricultural Irrigation Demand Analyzer)模型，整合10-100米高分辨率土地覆盖数据与灌溉强度图，构建了意大利全境1公里分辨率的作物特异性雨养/灌溉区域图谱及绿蓝水(ETa/It)需求模型。该成果通过WATNEEDS水文模型量化作物生长季水分动态，与省级统计数据的线性相关性>75%，误差<20%，为气候变化适应性水资源规划提供生物物理基准。

　　

随着全球气候变化加剧，水资源短缺已成为威胁粮食安全的核心问题。农业作为全球70%淡水资源的消耗主体，其灌溉管理精细化程度直接影响水资源利用效率。意大利作为地中海农业大国，近年遭遇历史性干旱事件，暴露出传统水资源管理体系的脆弱性。然而，现有国家水文模型（如BIGBANG）仅关注水资源总量评估，缺乏对作物特异性需水规律的解析，难以支撑精准灌溉决策。这一矛盾在降水模式改变、温度升高的背景下愈发凸显，亟需建立高精度的农业水资源需求分析工具。

米兰理工大学团队在《Scientific Data》发表的研究，通过开发AIDA（农业灌溉需求分析器）模型系统，首次实现了意大利全境1公里分辨率的作物特异性水资源需求图谱。研究整合了10米分辨率EUCROPMAP作物分类数据、100米CORINE土地覆盖数据及ISTAT农业普查数据，结合GMIE-100和GMIA灌溉范围数据集，构建了包含22类作物的雨养/灌溉区域分布图。利用WATNEEDS分布式水文模型，基于2013-2023年MERIDA气象数据和SoilGrids土壤参数，以日尺度计算作物实际蒸散发（ET_a）与灌溉需求（I_t），最终输出绿水资源（降水贡献的土壤水分）与蓝水资源（灌溉补充）的空间分布。

关键技术方法
研究采用多源数据融合策略：①将EUCROPMAP的10米数据与CORINE 100米数据通过3弧秒网格（约100米）对齐，采用线性校正（如小麦类合并公式：wheat_AIDA=common wheat_EUCROPMAP+durum wheat_EUCROPMAP）解决分类差异；②基于ISTAT普查数据对果树类进行比例分配（如橄榄树校正系数1.538）；③利用GMIE与GMIA的加权灌溉范围（权重0.9:0.1）进行作物优先级灌溉分配。WATNEEDS模型通过Hargreaves-Samani方程计算参考蒸散发（ET₀），结合FAO-56作物系数（K_c）和WorldCereal物候数据实现日尺度水分平衡模拟。

作物分布制图验证
通过省级统计验证显示，82.3%的作物面积（如小麦、玉米）拟合优度R²>0.75且误差<20%。区域尺度验证中，伦巴第水稻田（图3）与艾米利亚-罗马涅蔬菜地（图4）的空间匹配度较高，但葡萄园存在系统性高估。

灌溉需求分析
与ISTAT数据对比显示，谷物类灌溉面积高估12%，而果树类低估23%（图7b）。蓝水需求计算中，水稻因未考虑淹灌实践被低估，经20-50%灌溉效率校正后与统计值吻合（图7c）。模型成功捕捉到2022年干旱事件中玉米绿水资源下降23%与蓝水需求上升17%的响应特征（图8a）。

结论与意义
该研究创建了目前最精细的意大利农业水资源需求空间数据库，其创新性体现在：①首次实现国家尺度作物特异性绿蓝水分离量化；②揭示干旱年份作物水分胁迫的时空异质性（如2022年波河平原玉米ET_a缺口达1.8σ）；③为区域差异化灌溉政策提供基准（如蔬菜蓝水需求被高估需结合本地效率参数）。局限性包括未考虑复种制度、温室农业及毛细水上升作用，未来可通过纳入区域农艺实践数据进一步优化。该成果为地中海气候区农业水资源适应性管理提供了可扩展的方法框架。