研究人员开发了一种计算机模型，可以预测美国东南部四种主要作物的产量:棉花、玉米、高粱和大豆。该工具旨在帮助农民和政府水资源管理者在面对气候变化的情况下就作物选择和灌溉技术做出明智的决定。
“由于气候变化，东南部的季节性降雨量预计会与我们过去看到的有很大的波动，”北卡罗来纳州立大学的博士生、该研究论文的第一作者Hemant Kumar说。
“例如，我们可能会看到更多的干旱时期，以及夏季更多的强降雨时期。我们的模型利用气候、地下水和农业数据来做两件事:帮助水资源管理者在每个县的基础上有效利用可用水资源;并帮助各县的农民找到通过有效利用水和能源实现作物产量最大化的方法。我们发现，使用赤字灌溉策略，而不是传统的灌溉技术，可以通过每年减少14%(245,000英亩-英尺)的抽水水量来增加利润。”
研究人员称之为区域水文经济优化建模框架(RHEO)的新工具利用了大量数据。该模式包括长期和季节性降雨预报;美国地质调查局的地下水位数据;各县土壤特征;每一种作物的耗水量;县级基础上的灌溉成本;来自美国农业部的农作物价格数据;以及其他农业研究人员提供的作物生产预算数据。
库马尔说:“所有这些数据都被输入到RHEO，然后RHEO就可以预测每一种作物在县级基础上的单位面积产量。”例如，它可以预测一个县每英亩能种植多少蒲式耳的玉米、大豆、高粱或棉花。它还可以预测每种作物的灌溉成本，并将这些因素考虑在内，预测哪种作物和灌溉策略最有利可图，对环境最可持续。”
在他们发表在《水资源研究》上的论文中，研究人员通过将该模型应用于乔治亚州西南部21个县31年来的历史数据，展示了该模型的实用性。
Kumar说:“我们发现RHEO能够预测我们的四种目标作物中的每一种作物的可变性，并确定可以降低相关成本的灌溉策略。”“最终，这项概念验证工作表明，RHEO可用于减少与抽取地下水相关的能源消耗，提高用水效率并提高作物产量。”
研究人员指出，RHEO模型目前针对用于概念验证演示的21个县进行了校准。将该工具应用于东南部的其他地区将要求他们使用与每个地区相关的数据。
库马尔说:“然而，我们愿意与水资源管理者和农业工业团体合作，使整个东南部的利益相关者都能获得RHEO。”“我们认为这项工作很重要，并希望看到人们使用这个工具。
“气候变化增加了与农业相关的不可预测性，但我们乐观地认为，这个工具将帮助种植者和水资源管理者应对这种增加的不确定性。”
