北师大程昌秀团队发表黄河流域主要作物1公里耗水量和灌溉量数据集

• ：程昌秀团队
        
• ：2026-10-12

近期，北京师范大学程昌秀团队通过生态网络云平台（https://www.nesdc.org.cn）发布了黄河流域主要作物1公里耗水量和灌溉量数据集，用户可在线访问获取数据。相关研究成果以A 1-km Dataset of Water Consumption and Irrigation for Major Grain Crops in the Yellow River Basin Based on the Crop Water Production Function为题发表在Scientific Data期刊。

黄河流域是中国重要粮食产区，粮食产量约占全国35.33%，但水资源短缺严重，人均水资源仅为全国平均的27%，农业用水压力大，准确估算主要粮食作物耗水与灌溉对水资源管理和粮食安全至关重要。然而，以往前向逻辑方法（如作物水文模型、机器学习、作物系数法）难以充分模拟管理措施等关键过程，反向逻辑遥感反演虽覆盖全过程却受混合像元效应限制，导致缺乏空间精细且准确的数据集。研究团队收集2000年以来黄河流域及周边1200余条田间试验数据（小麦534条、玉米623条、大豆69条），结合多源高空间分辨率产量数据，将反向逻辑作物水分生产函数（CWPF）从田间扩展到流域尺度，并结合土壤水量平衡原理，制备了2000-2020年五年间隔、1 km分辨率的黄河流域小麦、玉米、大豆耗水与灌溉数据集。经过田间数据和地级市统计验证，最优CWPF的nRMSE为10.90%，耗水数据集nRMSE为11.55%，灌溉与统计值R²=0.7727、RMSE=0.1197 km³/yr，总体精度高。数据集特征明显：（1）空间上，小麦和玉米耗水在西北和东部较高、中部较低；大豆南部高、北部低；小麦灌溉一般高于玉米和大豆，玉米灌溉由西北向东南递减；（2）时间上，2000—2020年三种作物耗水及总耗水多呈增加或无显著趋势，几乎不减少，小麦增加更明显，而灌溉显著变化区域少于耗水；（3）与作物系数法、ACEA模型生成的耗水量数据集及现有灌溉数据集相比，本数据集分辨率达1 km，空间细节和精度更优，并能随作物实际种植分布动态调整，同时提供90%置信区间。此数据集可填补黄河流域主要粮食作物高分辨率耗水与灌溉数据空白，为水资源优化配置、水-粮协同、粮食安全和可持续水资源管理提供科学依据。

图1 数据集的生成、验证和对比框架

图2 本研究与两种常用方法生成的作物耗水量数据集对比

图3 本研究与两套现有灌溉量数据集对比

该项研究工作和数据制备得到国家自然科学基金专项项目（42041007）的资助。

论文信息：Wang, Z., Cheng, C., Dai, K. et al. A 1-km Dataset of Water Consumption and Irrigation for Major Grain Crops in the Yellow River Basin Based on the Crop Water Production Function. Sci Data 13, 833 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-07194-3

数据链接： 黄河流域主要作物1km耗水量和灌溉量数据集