Knoxville, Tennessee, 24 de mayo de 2025/24-7 Pressrease/ -Un estudio reciente revela un modelo innovador basado en datos que propaga el consumo de agua natural inducida por humanos en las tierras de cultivo, proporcionando nuevas ideas sobre la sostenibilidad de los ecosistemas áridos del lago.

Dry Land cubre el 42% de la superficie terrestre y apoya el 38% de la población mundial, y está a la vanguardia de la batalla contra los escasos recursos hídricos. La despiadada expansión de la agricultura ejerce una gran presión sobre estos ecosistemas frágiles, y muchos lagos de cola se encogen por completo o desaparecen debido al exceso de irrigación. La urgencia de desarrollar estrategias avanzadas de monitoreo y gestión nunca ha sido más que grande, ya que el uso sostenible del agua se ha convertido en un determinante clave de la seguridad alimentaria y el equilibrio ecológico en áreas áridas.

Publicado en Revista de teledetección El 1 de abril de 2025, investigadores de la Academia de Ciencias y Colaboradores Internacionales de China propusieron un modelo de vanguardia que puede aislar el agua natural y impulsada por los humanos en las tierras de cultivo. La investigación se centra en la cuenca del lago Ebenil en China, una región árida donde el crecimiento agrícola se está volviendo cada vez más tenso. Al aprovechar la teledetección y el aprendizaje automático, el modelo proporciona una claridad sin precedentes sobre los patrones de uso del agua y proporciona información procesable sobre la gestión de recursos sostenibles.

En el corazón de este estudio hay un enfoque complejo para distinguir la evaporación de las tierras agrícolas (ET) en componentes naturales (ETN) e inducidos por humanos (ETH). El modelo mostró una excelente precisión, con valores de r² que van desde 0.88 a 0.96, lo que indica que para 2019, las actividades humanas habían causado el 77% del uso del agua de las tierras de cultivo. Un descubrimiento sorprendente es que la restauración del lago Ebinier a su área de superficie óptima de 800 km, se requieren 0.29 km³ adicionales de agua anualmente, un indicador distintivo de la expansión agrícola a base de tarifas de las reservas de agua regionales.

Los investigadores monitorearon Farmland y Lake Dynamics de 2003 a 2019 utilizando imágenes satelitales Sentinel-2, aprendizaje profundo y algoritmos de aprendizaje automático. La relación entre los factores ambientales y el ET natural está entrenado para lograr una alta precisión de predicción. El estudio encontró que durante el período de estudio, las tierras de cultivo en la cuenca del lago Ebiniel aumentaron en un 50,65%, promoviendo el 61% del volumen total de agua. Vale la pena señalar que ETH ha visto un fuerte crecimiento después de 2013, que se asocia con el rápido crecimiento de las tierras de cultivo regadas. Estos hallazgos se verificaron rigurosamente utilizando datos de nivel de agua de la base de datos Dahiti y el conjunto de datos de agua superficial global (GSWD).

“Nuestro modelo proporciona una herramienta transformadora para comprender las interacciones complejas entre las actividades humanas y los procesos naturales en el agua agrícola, y su impacto en el almacenamiento de agua del lago al final de las tierras secas”, dijo el Dr. Hongwei Zeng, autor principal del estudio. “Este es un paso crítico para lograr la gestión sostenible del agua en áreas áridas donde el delicado equilibrio entre la agricultura y la conservación del ecosistema se vuelve cada vez más inestable”.

Al combinar datos satelitales de alta resolución con técnicas avanzadas de aprendizaje automático, la investigación proporciona un nuevo paradigma para la gestión de recursos hídricos. La capacidad de este modelo para cuantificar y distinguir entre agua natural y impulsada por los humanos puede proporcionar políticas que garanticen la seguridad alimentaria para las políticas destinadas a frenar el exceso de irrigación. Mirando hacia el futuro, las aplicaciones potenciales incluyen monitoreo del agua en tiempo real, estrategias de riego optimizadas y esfuerzos de conservación activa para evitar que los lagos se seque en áreas prensadas por el agua como Asia Central y otros lugares.

El estudio marca un paso crítico hacia la gestión sostenible del agua en entornos áridos, proporcionando un enfoque orientado a datos para abordar uno de los desafíos ambientales más apremiantes de la época.

referirse a

doi
10.34133/remotaSensing.0496

URL de origen original
https://spj.science.org/doi/10.34133/remotesensing.0496

Información de financiación
Este trabajo fue obtenido por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (42071271, 41991232 y 42471319), y la Asociación de Promociones de Innovación Juvenil de la Academia de Ciencias de China (2022125).

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