科尔多瓦大学的一个团队使用机器学习模型发布了安达卢西亚到2100年的蒸散量预测，该模型可以根据气温获得该数据

在气候危机的背景下，气温不断上升(2023年7月是1880年以来最热的月份)，降水模式不断变化，一方面导致暴雨事件，另一方面导致干旱，因此至关重要预测未来情景以规划适应和缓解行动。

气候影响最重要的领域之一是农业。参考蒸散量是一种水文参数，用于量化土壤和覆盖物通过蒸发而损失的水量，而参考作物(草)则通过蒸腾作用，是计算作物需水量的关键，因为它可以准确量化大气的“蒸发能力”仅考虑气候参数。

为了估计未来的这一参数及其对农田需水量的影响，科尔多瓦大学农村工程、土木建筑和工程项目系的一个团队由研究人员胡安·安东尼奥·贝利多(JuanAntonioBellido)和哈维尔·埃斯特维兹(JavierEstévez)组成和AmandaGarcía制作了一系列地图，其中包含安达卢西亚截至2100年的参考蒸散量预测。

在地图所示的未来，我们看到参考蒸散量将增加，从当前数据的1,300毫米至1,600毫米增加到2100年的1,9000毫米。到2100年，将需要更多的水来减轻耕地的蒸发和蒸腾损失。地区。

“通过这项工作，我们看到参考蒸散量显着增长，尽管生成的模型可能存在不确定性，但该变量的上升趋势以强劲的方式显示出来，”哈维尔·埃斯特维兹解释说。

未来如何计算?

为了进行这些预测，该团队开发了几种基于机器学习的预测模型，从而可以仅使用一个非常简单且测量成本低廉的变量：气温来预测参考蒸散量。

通常，为了估算参考蒸散量，需要完整的站，但由于需要在某一点测量太阳辐射、相对湿度、气温和风速，因此站的成本较高且维护需求较大，但站的密度较高不可行。

因此，通过这些新模型，“通过非常经济且能够非常准确可靠地测量的变量(例如气温)，我们可以确定参考蒸散量”，从而促进这一过程。

为了使这些模型在未来的场景中有效，他们使用了1999年至2022年分布在安达卢西亚122个气象站的数据进行了训练。一旦对其性能进行评估，这些模型就会得到验证并应用于仅使用气温来获得参考蒸散量预测，生成2023年至2100年的地图，这预示着整个西班牙南部地区的蒸散量将会增加。

作为2023-2100年期间模型输入的气温数据是基于IPCC(政府间气候变化专门委员会)采用的温室气体排放和浓度RCP情景的预测。在最坏的情况下，高排放(RCP8.5)，参考蒸散量将上升至1,900毫米，而在缓解情景(RCP5.4)下，参考蒸散量将上升至1,700毫米。

从模型获得的结果对于最坏的情况更为准确，因为它最接近迄今为止产生的排放量。无论哪种情况，都很明显的是参考蒸散量趋势不断增加。

这项工作公开共享数据和模型，以便研究界和农业界都可以使用它们，提供了未来的愿景和工具来预测农业领域气候危机带来的变化，从而能够对付他们。

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