KNOXVILLE, TN, 24 mai 2025 /24-7PressRelease/ -- Une étude récente a révélé un modèle novateur basé sur des données qui démêle la consommation d'eau d'origine humaine et naturelle dans les terres agricoles, éclairant ainsi la durabilité des écosystèmes lacustres arides.

Les terres sèches, couvrant 42 % de la surface terrestre de la planète et soutenant 38 % de la population mondiale, sont en première ligne de la bataille pour les ressources en eau limitées. L'expansion incessante de l'agriculture a exercé une pression immense sur ces écosystèmes fragiles, de nombreux lacs en fin de course se rétrécissant ou disparaissant complètement en raison d'une irrigation excessive. L'urgence de développer des stratégies de surveillance et de gestion avancées n'a jamais été aussi grande, l'utilisation durable de l'eau devenant un déterminant clé de la sécurité alimentaire et de l'équilibre écologique dans les régions arides.

Publié dans le Journal of Remote Sensing le 1er avril 2025, une nouvelle étude (DOI : 10.34133/remotesensing.0496) réalisée par des chercheurs de l'Académie chinoise des sciences et des collaborateurs internationaux présente un modèle à la pointe de la technologie capable d'isoler la consommation d'eau naturelle et d'origine humaine dans les terres agricoles. L'étude se concentre sur le bassin du lac Ebinur en Chine, une région aride où la croissance agricole a de plus en plus mis à l'épreuve les ressources en eau. En exploitant la télédétection et l'apprentissage machine, le modèle offre une clarté sans précédent sur les motifs d'utilisation de l'eau, fournissant des informations exploitables pour une gestion durable des ressources.

Au cœur de cette recherche se trouve une approche sophistiquée pour distinguer l'évapotranspiration (ET) des terres agricoles en ses composants naturels (ETn) et d'origine humaine (ETh). Le modèle a démontré une précision remarquable, avec des valeurs R² comprises entre 0,88 et 0,96, révélant qu'en 2019, les activités humaines étaient responsables de 77 % de la consommation d'eau des terres agricoles. Une constatation frappante a été que restaurer le lac Ebinur à sa superficie optimale de 800 km² nécessiterait 0,29 km³ d'eau supplémentaire par an — un indicateur frappant des ravages de l'expansion agricole sur les réserves d'eau régionales.

En utilisant des images satellites Sentinel-2, des algorithmes d'apprentissage profond et d'apprentissage machine, les chercheurs ont surveillé les dynamiques des terres agricoles et des lacs de 2003 à 2019. Un régresseur de forêt aléatoire a été entraîné pour modéliser la relation entre les facteurs environnementaux et l'ET naturel, atteignant une haute précision prédictive. L'étude a révélé que les terres agricoles dans le bassin du lac Ebinur ont augmenté de 50,65 % durant la période d'étude, entraînant une hausse de 61 % de la consommation totale d'eau. Notamment, l'ETh a connu une nette hausse après 2013, corrélant avec une rapide augmentation des terres agricoles irriguées. Ces résultats ont été rigoureusement validés en utilisant des données de niveau d'eau de la base de données DAHITI et des mesures d'eau de surface du jeu de données mondial sur l'eau de surface (GSWD).

"Notre modèle fournit un outil transformateur pour comprendre les interactions complexes entre les activités humaines et les processus naturels dans la consommation d'eau agricole, et son impact sur le stockage de l'eau des lacs en fin de parcours dans les terres sèches," a déclaré le Dr Hongwei Zeng, auteur principal de l'étude. "C'est une étape cruciale vers une gestion durable de l'eau dans les régions arides, où l'équilibre délicat entre agriculture et préservation des écosystèmes devient de plus en plus précaire."

En combinant des données satellites haute résolution avec des techniques avancées d'apprentissage machine, l'étude offre un nouveau paradigme pour la gestion des ressources en eau. La capacité du modèle à quantifier et à distinguer entre l'utilisation d'eau naturelle et celle d'origine humaine peut éclairer les politiques visant à freiner l'irrigation excessive tout en garantissant la sécurité alimentaire. En regardant vers l'avenir, les applications potentielles incluent la surveillance de l'eau en temps réel, des stratégies d'irrigation optimisées, et des efforts de conservation proactifs pour prévenir la dessiccation des lacs dans des régions stressées en eau telles que l'Asie centrale et au-delà.

Cette recherche marque une étape pivôtale vers une gestion durable de l'eau dans les environnements arides, offrant un chemin basé sur les données pour relever l'un des défis environnementaux les plus pressants de notre époque.

Références
DOI
10.34133/remotesensing.0496

URL de la source originale
https://spj.science.org/doi/10.34133/remotesensing.0496

Informations de financement
Ce travail a été soutenu par les Fondations nationales des sciences naturelles de Chine (42071271, 41991232 et 42471319), et l'Association de promotion de l'innovation des jeunes de l'Académie chinoise des sciences (2022125).

Journal
Journal of Remote Sensing

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