Diagnosing water resource pressure from cropland expansion using multisource remote sensing in Xinjiang, China

方法

融合Landsat绿洲冷岛效应、耕地持续性、灌溉数据与水文气候约束构建指数。

发现

2015-2024年新疆耕地净增32.91%，扩张相关水压力集中于绿洲边缘。

机会点

可将该区域筛查框架迁移到其他干旱灌区，并结合地面灌溉取水量验证IDI精度。

干旱绿洲的耕地扩张可能加剧有限水资源的压力。然而，传统土地覆盖分析无法揭示新开垦耕地是否产生了与灌溉相关的地表响应，也无法判断扩张是否发生在强水资源约束条件下。本研究构建了一个多源遥感框架，用于诊断2015年至2024年中国新疆耕地扩张所伴随的水资源压力。我们首先利用逐年耕地轨迹识别持续存在的新增耕地，然后将Landsat反演的绿洲冷却效应（oasis cooling effect, OCE）变化与转换后耕地持续性相结合，构建灌溉相关诊断指数（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，我们将新增耕地比例、IDI和水文气候水资源约束整合为1 km分辨率的耕地扩张水资源指标（Cropland Expansion Water-Resource Indicator, CEWRI）。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%，且大部分新增耕地分布在现有绿洲边缘。转换后，新开垦耕地的OCE平均升高2.93°C。IDI与独立制图灌溉呈正相关：Spearman's ρ在1 km尺度为0.463，聚合至20 km区块后升至0.786。其在2019年区分灌溉与非灌溉像元的能力为中等（受试者工作特征曲线下面积，AUC = 0.701）。CEWRI高和极高等级占持续新增耕地面积的57.64%。这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资源约束共同出现的区域。该框架是一种区域筛查工具，可识别需要更详细评估灌溉取水和水文风险的优先区域。