基于多源遥感的中国新疆耕地扩张水资源压力诊断

《International Journal of Remote Sensing》：Diagnosing water resource pressure from cropland expansion using multisource remote sensing in Xinjiang, China

　　

摘要：干旱区绿洲的耕地扩张会增加有限水资源的压力。然而，传统的土地覆盖分析无法判断新垦耕地是否产生了与灌溉相关的地表响应，也无法判断这种扩张是否发生在强水分约束条件下。为此，研究人员开发了一个多源遥感框架，用于诊断2015—2024年中国新疆地区与耕地扩张相关的水资源压力。首先利用年度耕地轨迹识别持续性新垦耕地；随后结合Landsat衍生的绿洲冷却效应（Oasis Cooling Effect, OCE）变化与转换后的耕地持续性，构建了灌溉相关诊断指数（Irrigation-related Diagnostic Index, IDI），并评估其与独立IrriMap_CN灌溉数据集的空间一致性；最后将新垦耕地比例、IDI和水文气候水分约束整合为1 km分辨率的耕地扩张水资源指标（Cropland Expansion Water-Resource Indicator, CEWRI）。结果显示，耕地面积从2015年的58,823.5 km2增加到2024年的78,184.2 km2，净增32.91%，大部分新垦耕地位于现有绿洲边缘。转换后，新垦耕地的OCE平均增加了2.93°C。IDI与独立绘制的灌溉数据呈正相关：Spearman’s ρ从1 km尺度下的0.463上升到20 km区块聚合后的0.786；其在2019年区分灌溉与非灌溉像元的能力中等（受试者工作特征曲线下面积，AUC = 0.701）。高和极高CEWRI等级包含了57.64%的持续性新垦耕地面积。这一结果表明，与扩张相关的水资源压力集中在耕地扩张、灌溉相关热响应和水分约束同时发生的区域。该框架是一个区域筛选工具：它识别出应更详细评估灌溉取水量和水文风险的优先区域。

基于多源遥感的中国新疆耕地扩张水资源压力诊断：论文解读

1. 研究背景与科学问题

干旱区覆盖地球约41%的陆地表面，支撑着全球超过三分之一的人口。受人口增长和粮食需求驱动，这些水资源有限的地区已成为全球农业扩张的前沿阵地。然而，灌溉农业在贡献全球约40%粮食的同时，也消耗了约70%的淡水抽取量。随着灌溉向更干旱、水文更封闭的流域扩张，本就已普遍枯竭的地表水和地下水系统面临的压力日益加剧。

中国新疆维吾尔自治区是这一全球趋势的典型缩影。其内陆盆地农业高度依赖沿盆地边缘分布的灌溉绿洲，水源主要来自冰川融水、积雪融水和山区降水。在气候变化背景下，新疆已成为亚洲增长最快的农业边疆之一。国家主导的土地开垦计划、不断扩大的商品市场以及对灌溉基础设施的大量投资，已将大片沙漠边缘和牧场转变为农田，使新疆成为中国最大的棉花产区和重要的粮食供应地。

尽管针对耕地扩张监测和基于绿洲冷却效应（Oasis Cooling Effect, OCE）的灌溉诊断各自取得了进展，但它们通常被作为独立任务处理。关于耕地动态的研究能够绘制新农田出现的位置和时间，但很少将这些扩张轨迹与转换后一致的灌溉相关蒸散发热信号联系起来。反之，OCE研究描述了绿洲农业的蒸发冷却效应，但通常未将此响应与扩张轨迹或水平衡约束相结合，也未检验热指标是否与独立绘制的灌溉地图一致。因此，现有研究尚无法共同回答三个相互关联的问题：耕地扩张发生在何处？新垦耕地是否产生了与灌溉相关的冷却响应？这种扩张是否发生在强烈的水分约束之下？

2. 研究目的与意义

为将耕地扩张制图与灌溉相关的水资源诊断联系起来，研究人员开发了一个面向新疆2015—2024年的集成遥感框架。该框架通过连接年度耕地轨迹、转换后的热响应、独立灌溉地图和区域水分约束，构建了灌溉相关诊断指数（IDI）和耕地扩张水资源指标（CEWRI）。该研究的核心意义在于提供了一个区域筛选工具，能够识别出耕地扩张、灌溉相关热响应和高水分约束三者重叠的区域，从而确定应进行更详细灌溉取水量和水文风险评估的优先区域，为干旱区绿洲农业的水资源管理提供科学依据。

3. 关键技术方法

研究人员采用了一套多源遥感数据与方法体系。首先，利用年度STGP-OCE新疆耕地产品（基于光谱、纹理、地貌和物候特征结合OCE获得）进行像素级时间序列堆叠与轨迹分类，识别出2015至2024年间稳定的、新增的、流失的和波动的耕地，其中新垦耕地定义为转换后至少连续两年保持为耕地的像元。其次，基于Landsat 8/9 Collection 2 Level-2影像计算夏季地表温度（Land Surface Temperature, LST），推导绿洲冷却效应（OCE），并通过比较新垦耕地转换前后各两年的平均OCE变化（ΔOCE），量化其与灌溉相关的热响应。在此基础上，将ΔOCE、转换后OCE和耕地持续性分数加权组合，构建灌溉相关诊断指数（IDI），并利用IrriMap_CN年度灌溉地图（2015—2019年）对IDI进行外部一致性评估。再次，综合TerraClimate数据中的年降水量（P）和潜在蒸散发（Potential Evapotranspiration, PET）计算的水分亏缺与干旱指数，以及基于JRC全球地表水数据集计算的距稳定水体距离，构建了水分约束指数（Water Constraint Index, WCI）。最后，将新垦耕地比例、IDI和WCI三个归一化指标相乘，得到1 km网格尺度的耕地扩张水资源指标（CEWRI），并按百分位数阈值划分为低、中、高、极高四个压力优先级等级。

4. 研究结果

4.1. 耕地扩张的时空格局

通过年度耕地轨迹分类发现，2015至2024年间，新疆稳定耕地面积最大（56,823.50 km2），而新垦耕地面积为11,548.70 km2，约为流失耕地面积的11.5倍。总耕地面积从2015年的58,823.5 km2增至2024年的78,184.2 km2，净增32.91%。空间上，新垦耕地主要作为较小的空间聚集斑块，沿现有绿洲带边缘分布，而非孤立地散布于沙漠内部，表明近期扩张主要在已有绿洲农耕系统内部及其周边发生。

4.2. OCE响应与灌溉相关热特性

通过对比新垦耕地转换前后的OCE变化，研究发现所有转换年份队列的转换后OCE均超过转换前，平均ΔOCE达到2.93°C，表明绿洲冷却效应在转换为耕地后显著增强。基于此构建的IDI在新垦耕地上的总体均值为0.586，高值区散布于新疆北部、天山山前和南部绿洲边缘部分地区。通过与IrriMap_CN独立灌溉数据的对比验证，IDI在1 km网格尺度上与平均灌溉面积分数呈中等正相关（Spearman’s ρ = 0.463），在20 km空间区块聚合后相关性显著增强（ρ = 0.786），且在2019年区分灌溉与非灌溉像元的AUC值为0.701，证明IDI在区域尺度上进行相对比较是合适的。

4.3. 水分约束的空间格局

基于TerraClimate和JRC数据构建的WCI显示，2015至2024年间，新疆年均降水量远低于潜在蒸散发，平均年水分亏缺达851.57 mm，表明耕地扩张始终处于水分受限的环境中。空间上，WCI在全疆大部分地区较高，但存在区域差异。大多数新垦耕地落在高WCI等级中，几乎没有位于低WCI区域的耕地。其中，北部平原开垦区（NPR）和南部绿洲灌区（SOI）拥有大面积新垦耕地，而东部干旱过渡带（EAT）虽WCI最高，但耕地扩张规模很小。

4.4. 与耕地扩张相关的综合水资源压力

通过将新垦耕地比例、IDI和WCI相乘得到的CEWRI结果显示，高和极高压力优先级等级的细胞主要集中在主要绿洲扩张带。这两个等级合计包含了6,656.26 km2的新垦耕地，占纳入CEWRI分析的轨迹定义新垦耕地总面积（11,548.70 km2）的57.64%。从低到极高的CEWRI等级，新垦耕地比例均值从0.014增至0.318，IDI均值从0.413升至0.686，WCI均值从0.562增至0.618，CEWRI均值从0.072升至0.737。这表明高CEWRI值标志着集中连片的近期耕地扩张与更强的灌溉相关热响应及更大的水分约束同时发生的区域。

4.5. 组分关系与CEWRI的区域差异

进一步分析发现，随着新垦耕地比例的增加，IDI逐渐上升，而WCI变化范围较窄，CEWRI则上升最为陡峭。新垦耕地比例与IDI呈正相关（Spearman’s ρ = 0.38），表明两者虽有关联但在局地尺度上变异较大。在四个生态农业区中，天山山谷带（TMV）和南部绿洲灌区（SOI）拥有最高的高优先级份额（约64%），即其新垦耕地中落入高和极高CEWRI等级的比例最大，其次是北部平原开垦区（NPR，约50%）和东部干旱过渡带（EAT，约35%）。东部干旱过渡带（EAT）虽然背景WCI最高，但CEWRI并非最高，这证实了CEWRI反映的是新垦耕地集中度、灌溉热响应和水分约束三者的叠加，而非单纯的背景干旱程度。

5. 讨论与结论

讨论部分指出，本研究首次将耕地扩张轨迹与转换后的热响应及独立灌溉证据直接联系起来，超越了以往单独研究耕地扩张或灌溉诱导冷却的局限。CEWRI的结果表明，与耕地扩张相关的水资源压力不能仅由背景干旱程度推断，而是出现在土地转换、灌溉响应和水文气候约束共同发生的区域。这对干旱区绿洲农业的水资源管理具有直接启示：CEWRI作为一个有效的区域筛选工具，可以识别出需要进一步开展田间灌溉、地下水和流域水平衡详细评估的优先区域。研究同时承认了方法的局限性，包括IDI权重设定是基于概念而非经验校准、热信号可能受作物类型和物候影响、外部验证仅限于2015—2019年等，并建议未来工作应结合覆盖相近年份的灌溉图、蒸散发及地下水数据进行更深入评估。

研究结论部分翻译如下：

本研究开发了一个多源遥感框架，用于诊断新疆近期耕地扩张相关的水资源压力。该框架整合了耕地扩张、灌溉相关热响应和水分约束，以识别近期农业扩张伴随更大水资源压力的区域。

（1）尽管在2019年和2022年出现净减少，但耕地总体上仍在扩张，且空间集聚明显。总耕地面积从2015年的58,823.50 km2增加到2024年的78,184.20 km2，净增19,360.70 km2（32.91%）。新垦耕地主要出现在现有绿洲带周围，表明扩张是从已建立的灌溉区域向外延伸的。

（2）新垦耕地在转换后表现出更强的冷却效应。OCE的平均增幅为2.93°C，每个转换年份队列都显示出正的转换后冷却响应。这一结果与灌溉导致的蒸散发增加相一致。

（3）IDI与IrriMap_CN地图吻合：在1 km尺度上相关性中等（ρ = 0.463），在聚合至20 km区块后相关性更强（ρ = 0.786），且2019年区分灌溉与非灌溉像元的AUC为0.701。因此，IDI适用于区域尺度的相对比较。

（4）CEWRI在新垦耕地比例、IDI和WCI均高的重叠区域达到最高。在基线IDI权重（0.5/0.3/0.2）和百分位阈值（50th/80th/95th）下，高和极高等级包含了6,656.26 km2的轨迹定义新垦耕地，占CEWRI分析中所有轨迹定义新垦耕地的57.64%。这些等级标志着未来灌溉和水资源评估的优先区域。总体而言，CEWRI显示了与耕地扩张相关的水资源压力相对较高的区域。