新技术识别“最优饲草带”助力保障北方干旱区饲草安全

北方干旱区一直面临水资源短缺与饲草安全保障的双重挑战，而中国科学院空天信息创新研究院王树东团队研发的人工智能与遥感融合一体化技术，为破解这一难题带来了突破性进展。该技术通过多维度创新，实现了公里尺度最优饲草带的精准识别，为北方干旱区饲草安全提供了坚实的技术支撑，相关成果已发表于国际权威期刊《水研究》。 技术创新：多维度突破传统局限该技术的核心优势体现在数据融合、智能算法与评估模型三个层面的协同创新：跨源数据融合框架：整合卫星遥感观测数据、生态水文过程模型模拟结果及地面实测数据，大幅降低对高密度地面采样点的依赖。例如，通过卫星遥感获取大范围植被覆盖与水资源分布信息，结合生态水文模型模拟水分循环过程，再以少量地面实测数据校准，形成全方位数据支撑。高精度智能反演算法：采用集成学习、迁移学习等机器学习方法，对灌溉用水量、植被净初级生产力、土壤有机碳等关键生产要素进行精准反演，反演精度超90%。同时，引入分布对齐与分位映射技术，消除43%的区域偏差，使最优饲草带位置识别准确度达85%以上。三维协同优化模型：突破传统评估单一指标的局限，构建“水资源消耗-土壤固碳效益-饲草产能产出”三维评估体系，将生态效益、经济收益与用水成本纳入统一框架，并以“一图可视化”形式呈现，管理者可直观掌握优先种植区域及投入产出比，高效调配资源。 实践价值：生态与生产双赢在黄河中游典型区域的实证研究中，该技术已展现出显著的应用价值：破解资源约束难题：北方干旱半干旱流域水资源刚性约束突出，技术通过精准识别低耗水、高产能的饲草种植区域，在严守生态红线的前提下提升土地综合产能。例如，在黄河流域可优先选择土壤固碳能力强且灌溉需求低的地块种植饲草，实现水资源高效利用。支撑重大战略实施：为黄河流域生态保护和高质量发展、国家粮草安全提供科学决策工具。技术生成的量化评估结果，可直接用于退化土地修复规划、饲草产业布局优化，助力区域农业高质量发展与生态系统功能恢复的双赢。低成本可复制推广：相较于传统依赖大量地面采样的评估方式，该技术成本更低、效率更高，具备向内蒙古—宁夏生态过渡带、河西走廊—塔里木盆地绿洲边缘等干旱区推广的潜力，且对非洲萨赫勒地区、南亚及西亚等全球干旱半干旱区域的类似问题具有参考价值。 未来展望：拓展农业生态应用边界该技术的突破不仅局限于饲草带识别，其方法论还可延伸至水土保持、生态修复等领域。例如，通过调整评估指标，可用于精准识别水土保持关键区域或生态修复优先地块。随着技术的进一步成熟，有望构建覆盖北方干旱区的饲草种植动态监测网络，实时优化种植方案，为应对气候变化、保障粮食安全提供更灵活的技术支撑。