中国科学院空天信息创新研究院遥感与数字地球全国重点实验室、海南空天信息研究院的卢静、蒋敏、郑超磊、贾立等研究人员，于2025年在《national remote sensing bulletin 遥感学报》期刊发表了题为“遥感估算中国三大粮食作物蒸散耗水时空变异特征”的研究论文。此项研究旨在通过遥感技术手段，深入探究中国玉米、水稻、小麦这三大粮食作物在不同生长阶段、不同农业区域以及不同时间尺度下的蒸散耗水规律及其时空变化特征，以期为优化农业灌溉制度、提升水资源利用效率提供关键的科学依据和数据支撑。
学术背景与研究目的 作物蒸散发（Evapotranspiration， ET）是其水分消耗的主要方式，准确估算作物耗水对于应对干旱风险、保障粮食安全至关重要，尤其是在水资源紧张的农业主产区。传统上，基于地面观测站（如涡动相关系统）或过程模型（如AquaCrop）的方法在研究大区域尺度作物耗水时面临数据稀疏、模型复杂、参数依赖性强等局限。随着卫星遥感技术的进步，一系列全球或区域尺度的遥感蒸散发产品（如MOD16, PML-V2, GLEAM, ETMonitor等）为宏观、动态监测地表水分消耗提供了新的途径。尽管已有研究针对特定区域或单一作物的耗水规律展开探索，但受限于高时空分辨率蒸散发数据、精细作物分布与物候信息的缺乏，在全国尺度上系统比较不同作物、不同区域、不同生长阶段的耗水差异特征的研究尚属空白。因此，本研究利用高时空分辨率的遥感蒸散发与作物物候数据，旨在系统地揭示2001年至2019年间，中国九大农业区内三大粮食作物在年、生长季及关键物候期日尺度上的蒸散耗水时空分异规律，为精细化农业水资源管理提供决策支持。
详细工作流程 本研究采用了“分区域多时间尺度累积统计分析方法”，其整体框架清晰，主要包含以下几个核心步骤：
第一步：数据准备与预处理。 研究采用了三个核心数据集。首先，蒸散发数据来源于中国科学院空天信息创新研究院研发的ETMonitor模型生成的全球1公里日尺度产品。该模型基于能量平衡、水分平衡和植物生理过程，能估算土壤蒸发、植被蒸腾等多种蒸散发分量，并在灌溉农田等复杂下垫面表现出较高的精度（均方根误差RMSE < 1 mm/d）。其次，作物分布与物候数据来源于北京师范大学发布的全国1公里三大粮食作物物候数据集（2000-2019年）。该数据集基于GLASS叶面积指数产品，利用拐点法和阈值法识别出玉米（三叶期、抽穗期、成熟期）、小麦（返青期/出苗期、抽穗期、成熟期）和水稻（插秧期、抽穗期、成熟期）三个关键物候期。通过物候期和种植制度（如返青期日期区分冬春小麦，种植区重叠区分单/双季稻），进一步细化了作物类型（如冬小麦、春小麦、早稻、晚稻、单季稻）。第三，空间单元采用了中国九大农业区划（东北平原区、北方干旱半干旱区等）作为分析基础，其空间分布图显示了三大作物种植区主要集中在中国东部及南部平原。
第二步：多时间尺度蒸散耗水提取与统计。 研究设计了三个关键的时间尺度进行分析：1) 年尺度：累积每年1月1日至12月31日的日蒸散发数据，得到年蒸散耗水量。2) 生长季尺度：根据物候数据确定每种作物的生长季起止日期（如玉米从三叶期到成熟期），累积该时段内的日蒸散发数据，得到生长季蒸散耗水量。3) 关键物候期日尺度：直接提取每个作物像元在三个关键物候期当天（如抽穗期）的日蒸散发值。随后，在九大农业区的空间单元内，对不同作物类型在不同时间尺度上的蒸散耗水量进行空间平均统计。
第三步：时空特征与变化趋势分析。 研究运用了多种统计指标来量化分析：1) 平均值：用于反映多年平均状况或区域平均状况。2) 标准差和变异系数：分别用于衡量蒸散耗水量在时间序列上或空间分布上的绝对离散程度和相对变化程度。变异系数越大，表明时间波动或空间差异越显著。3) 年际变化率：采用线性回归拟合2001-2019年时间序列的斜率，以量化蒸散耗水量的长期变化趋势（增速或降速）。这一流程完全基于遥感反演的数据产品，通过空间叠加、时间累积和分区统计方法实现，并未涉及自行开发的特殊算法或实验设备，但其研究框架和指标体系的组合应用，是针对大尺度作物耗水对比研究的有效且系统的方法。
主要研究结果 研究取得了多方面细致的发现，清晰地揭示了三大粮食作物耗水的时空格局：
在年尺度蒸散耗水特征方面：结果显示，中国三大粮食作物种植区的年蒸散耗水量呈现明显的由南向北递减的空间格局，全国平均值为468毫米，空间变异系数达0.6，表明区域差异显著。一个关键发现是，在严重依赖灌溉的北方干旱半干旱区、黄淮海平原区和黄土高原区，作物年蒸散耗水量超过了年降水量，这直接印证了灌溉活动对区域水循环和地表蒸散发的显著增强效应。从变化趋势看，2001-2019年间，大部分种植区的年蒸散耗水量呈增加趋势，且北方增速明显高于南方，其中黄土高原区的增速最为显著。这种增加与降水增加、气候变暖以及作物种植与灌溉面积的扩张等因素有关。此外，年内日蒸散耗水的时空变异在冬季比夏季更为显著。
在生长季蒸散耗水特征方面：研究发现，玉米和水稻在整个生长季的蒸散耗水量总体相当（平均值分别为344毫米和334毫米），且均明显大于小麦（227毫米）。不同类型作物间也存在差异：单季稻的生长季耗水量大于早稻和晚稻；春小麦的生长季耗水量大于冬小麦。从空间占比看，作物单个生长季的蒸散耗水量占全年总量的比例在北方一年一熟区（可达75%）远高于南方多熟制地区（可低至35%），这直接反映了种植制度（复种指数）的影响。从变化趋势看，玉米生长季蒸散耗水量的年际增速总体大于小麦和水稻，尤其在黄土高原区增速显著，这可能与玉米对气候变化敏感、需水旺盛以及种植面积北扩有关。
在关键物候期日蒸散耗水特征方面：研究精细刻画了不同作物在关键生育阶段的日耗水强度。玉米：抽穗期日蒸散耗水量最高，接近4毫米/天，显著高于三叶期和成熟期。小麦：抽穗期与成熟期的日蒸散耗水量总体相当（约3毫米/天），均高于返青期或出苗期（约1-1.5毫米/天）。水稻：不同类型水稻的日耗水动态模式不同：早稻从插秧期、抽穗期到成熟期，日蒸散耗水量呈逐渐增加趋势；晚稻则呈现相反趋势，插秧期最高；单季稻则在抽穗期日蒸散耗水量最大（约4毫米/天），其次是插秧期。这些结果揭示了作物生理需求与气候条件（水热同期）共同作用下的日尺度耗水规律。
上述结果层层递进：年尺度结果勾勒了宏观地理与时间趋势；生长季结果聚焦于作物生命周期的总耗水，并连接了种植制度差异；关键物候期日尺度结果则深入到作物水分需求最关键的生理阶段，提供了灌溉管理的精准时间窗口信息。所有结果共同支撑了最终结论，即中国不同区域、不同作物的蒸散耗水存在显著且规律的时空分异。
研究结论与价值 本研究系统揭示了2001-2019年中国三大粮食作物蒸散耗水的时空变异特征：1) 空间上呈南多北少格局，灌溉显著提升了北方旱区蒸散量；2) 时间上大部分地区呈增加趋势，北方增速更快；3) 玉米和水稻生长季总耗水大于小麦，且玉米增速最快；4) 不同作物在关键物候期的日耗水强度存在显著差异。这些结论深化了对中国农业耗水宏观规律的认识。
其科学价值在于，首次在全国尺度上，综合利用高分辨率遥感蒸散发与物候数据，实现了对三大主粮作物多时间尺度（年、生长季、关键日）耗水特征的系统性对比分析，填补了该研究领域的空白。应用价值显著，研究结果可直接为制定差异化的、基于作物生长阶段的精准灌溉方案提供关键参数和科学依据，例如，可根据不同区域、不同作物在抽穗期等需水关键期的高耗水特征来优化灌溉时间与水量分配，有助于提高农业水分利用效率，促进水资源可持续管理。
研究亮点 本研究的突出亮点体现在三个方面：首先，研究对象的系统性与对比性：首次在全国九大农业区框架下，同步对比分析了玉米、水稻、小麦三大主粮作物，并进一步区分了作物亚型（如冬/春小麦，单/双季稻），使结论更全面、细致。其次，多时间尺度的综合分析视角：创新性地将年际趋势、生长季总量和关键物候期日强度三个时间尺度有机结合，从宏观趋势到微观生理阶段，完整刻画了作物耗水的时空动态。最后，数据与方法的高效整合：充分发挥了高时空分辨率遥感数据（ETMonitor蒸散发产品、GLASS物候产品）在大区域范围监测中的优势，构建了一套可复现的“数据提取-分区统计-多尺度分析”的研究范式，为类似大尺度农业水文研究提供了方法论参考。
其他有价值的内容 论文在讨论部分也坦诚指出了研究的局限性及未来方向。重点提及了当前遥感蒸散发模型在估算水稻耗水时可能存在的系统偏差。由于水稻田下垫面为水层，其蒸发过程与植被-土壤混合下垫面存在物理差异，而现有模型（包括ETMonitor）对此的特殊考虑可能仍不充分。作者建议未来需利用更多水稻田站点观测数据进行模型校正与验证，并发展针对水体-植被混合像元的专用蒸散发估算方案，以进一步提高水稻耗水估算的精度。这指明了该领域一个重要的技术改进方向。