实验室研发数据集入选赠送联合国全球水资源数据产品

　　3月22日至24日，联合国2023年水事会议在美国纽约联合国总部召开，本次大会是近50年来联合国层面规格最高、影响力最大的涉水专题会议。可持续发展大数据国际研究中心主任、中国科学院院士郭华东院士率代表团参会，分享中国科学家在水资源领域的科学知识和经验，并向联合国赠送了“全球水资源数据产品（2023版）”。

　　遥感科学国家重点实验室研发的三套数据产品入选本次赠送联合国的数据产品集，包括贾立研究员团队研发的“全球陆表蒸散发产品（2000-2021年，1公里分辨率）”和“全球农田水分利用效率产品(2001-2020年，1公里分辨率)”，以及牛振国研究员团队研发的“全球陆表水体动态产品 (2000-2020年，250 米分辨率)”。这三套数据产品体现了中国科学家在提高用水效率和水生态系统保护与恢复等方面取得的科研成果。数据产品的研发聚焦联合国2030年可持续发展议程中的清洁饮水和卫生设施、陆地生物、气候行动等多个可持续发展目标，受到了中国科学院“地球大数据科学工程”先导专项等项目的支持。 

　　

　　全球水资源数据产品目录

　　一、全球陆表蒸散发产品（2000-2021年，1公里分辨率）

　　陆表蒸散发是陆表水循环和碳循环的关键过程，是陆地水资源的重要支出项。准确估算陆表蒸散发不仅对地球系统和全球气候变化研究具有重要意义，而且在水资源有效开发利用、农作物需水生产管理、旱情监测预测、天气预报等方面具有重要应用价值。该产品时间分辨率为逐日，重点支撑“SDG 6.4.1 按时间列出的用水效率变化”、“SDG 6.4.2 用水紧张程度：淡水汲取量占可用淡水资源的比例”和“SDG 6.6.1 与水有关的生态系统范围随时间的变化”等SDG指标监测。

　　产品显示，2000-2021年间，全球陆表蒸散发整体呈增加趋势，但不同地理位置上存在显著差异，蒸散发增加区域与全球植被变绿及农田扩张区域基本吻合，蒸散发下降区域与降水减少引起干旱化加剧、森林野火（如亚马逊地区）和无序砍伐引起热带雨林植被受损、城市化扩张等因素有关。近20年间，中国蒸散发增加幅度小于降水增加幅度，表明中国水资源条件整体向好，有利于改善生态环境和保障社会经济发展。该数据集由贾立研究员团队郑超磊博士等为主研发。 

　　

　　全球陆表蒸散发年总量空间分布图(2020年，1公里分辨率)

　　二、全球农田水分利用效率产品(2001-2020年，1公里分辨率)

　　农业是三产中的用水大户，在水资源总量有限而用水需求不断增长的情况下，提高农田水分利用效率、减小单位生产力所需耗水量，是解决水资源短缺问题的重要途径之一。因此，农田水分利用效率与人类福祉和可持续发展目标等息息相关。该产品时间分辨率为逐年，重点支撑SDG 6.4.1“按时间列出的用水效率变化”，为制定水资源合理利用、农业可持续发展规划和政策提供科学数据支撑。

　　产品显示，全球热带地区农田水分利用效率最高，干旱半干旱地区和寒带地区次之，温带地区相对较低。2001-2020年间，全球农业区的农田水分利用效率呈明显增加趋势，但存在较大空间分布差异。中国农田水分利用效率增幅较大，主要与技术进步(田间管理、节水措施、育种等)及一定程度的气候变化因素共同作用下导致的作物生物量增加等有关。明晰农田水分利用效率空间分布及变化规律，能够助力水资源高效利用和农业可持续发展。该数据集由贾立研究员团队蒋敏博士等为主研发。 

　　

 　　全球农田水分利用效率空间分布图(2020年，1公里分辨率)

　　三、全球陆表水体动态产品 (2000-2020年，250 米分辨率)

　　陆表水体动态是水资源变化的重要指标之一，准确识别陆表水体动态可以精确反映地表水体分布随时间的变化过程。该产品时间分辨率为8日，重点支撑SDG 6.6.1（与水有关的生态系统随时间的变化）、SDG13.2.2（年温室气体总排放量）和SDG15.1.2（按生态系统类型划分的受保护区覆盖的陆地和淡水生物多样性重要遗址比例）。

　　产品显示，全球陆表水体面积的年内波动幅度呈现不显著下降特征，表明全球水体的年内季节性变化趋缓。在国际同类数据产品中，全球陆表水体动态产品在时间分辨率，空间分辨率和长时序覆盖方面具有综合优势。掌握全球陆表水体的动态变化，能够为水资源科学管理等提供重要的科技支撑，对于理解地球系统水循环特征及其对气候变化和人类活动的响应具有重要价值。该数据集由牛振国研究员团队研发。 

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　　http://data.casearth.cn/thematic/GWRD_2023

　　

　　数据引用

　　1、Chaolei Zheng, Li Jia, Guangcheng Hu. Global daily 1-km actual evapotranspiration from 2000 to 2021 (ETMonitor-1km_2000-2021), Beijing: International Research Center of Big Data for Sustainable Development Goals (CBAS), 2023. doi: 10.12237/casearth.640f012a819aec3f2b52a4b6.

　　2、Min Jiang, Chaolei Zheng, Li Jia. Global 1-km cropland water-use efficiency from 2001 to 2020 (GCWUE-1km_2001-2020), Beijing: International Research Center of Big Data for Sustainable Development Goals (CBAS), 2023. doi: 10.12237/casearth.640f0132819aec3f2b52a4bb.

　　3、Zhenguo Niu, Qianqian Han. Global 8-day/250-m surface water extent dynamics from 2000 to 2020 (GSWED250_2000-2020), Beijing: International Research Center of Big Data for Sustainable Development Goals (CBAS), 2023. doi: 10.12237/casearth.640f00f4819aec3f2b52a499.

　　参考文献：

　　1、Chaolei Zheng, Li Jia, Guangcheng Hu. 2022. Global Land Surface Evapotranspiration Monitoring by ETMonitor Model Driven by Multisource Satellite Earth Observations. Journal of Hydrology, 613: 128444. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128444

　　2、Chaolei Zheng, Li Jia. 2020. Global canopy rainfall interception loss derived from satellite earth observations. Ecohydrology, 13(2): e2186. https://doi.org/10.1002/eco.2186

　　3、Guangcheng Hu, Li Jia. 2015. Monitoring of evapotranspiration in a semi-arid inland river basin by combining microwave and optical remote sensing observations. Remote Sensing, 7(3), 3056-3087. https://doi.org/10.3390/rs70303056

　　4、Dandan Du, Chaolei Zheng, Li Jia, et al. 2022. Estimation of Global Cropland Gross Primary Production from Satellite Observations by Integrating Water Availability Variable in Light-Use-Efficiency Model. Remote Sensing, 14(7): 1722. https://doi.org/10.3390/rs14071722

　　5、Qianqian Han, Zhenguo Niu. 2020. Construction of the Long-Term Global Surface Water Extent Dataset Based on Water-NDVI Spatio-Temporal Parameter Set. Remote Sensing, 12, 2675. https://doi.org/10.3390/rs12172675