Optimizing water allocation in irrigation districts for enhanced sustainability and climate resilience.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Demonstrates an integrated optimization approach for water-carbon-yield tradeoffs in agriculture using crop models and ML.

🏢実務担当者:Quantifies potential savings in water use and GHG emissions from coordinated irrigation allocation, useful for farm management and sustainability reporting.

🏛政策担当者:Provides evidence for national water and carbon reduction targets in agriculture sector.

はじめに 灌漑は農業生産性の向上に重要な役割を果たす。しかし、その一方で水消費と温室効果ガス（GHG）排出量を増加させ、この課題は気候変動によってさらに悪化している。多くの灌漑戦略が提案されているものの、大規模灌漑地区において作物収量の増加、水生産性の向上、炭素排出削減のバランスを取る可能性は依然として不明である。 目的 本研究は、大規模灌漑地区における調整された灌漑配分が、気候変動下において食料生産を維持しつつ、水利用効率の向上とGHG排出削減を同時に達成できるかを検証することにより、気候レジリエントな灌漑管理のための意思決定に関連し、拡張可能な基盤を確立することを目的とする。統合最適化の視点を用いて、食料安全保障を水保全およびカーボンニュートラル目標と整合させるための灌漑配分の達成可能な可能性と限界を明らかにする。 方法 本研究では、DSSAT作物モデルを用いて灌漑および気候条件下での主要作物の生物物理学的応答をシミュレートし、ランダムフォレストから水生産関数を抽出して迅速な予測を実現した。次に、NSGA-IIにより穀物収量、水生産性、温室効果ガス排出削減の間のパレート最適灌漑戦略を特定し、典型的な灌漑地域のデータを用いて較正および検証を行った。 結果 統合フレームワークを用いて、灌漑最適化により灌漑水生産性が11.84%向上し、水使用量が8.6%、GHG排出量が45.3%削減されることを示す。気候変動シナリオ下では、最適化された配分により灌漑量が6.9〜9.3%減少し、シナリオの3分の2で作物収量が増加し、最大31.3%の増加に達する。全国的に、作物水生産性は0.68%〜18.55%上昇し、GHG排出量は7.49%〜32.90%削減されると予測される。これらの結果は、調整された灌漑最適化が農業生産を水消費および炭素排出から効果的に切り離すことができることを示しており、食料安全保障を保護しつつ農業の持続可能性とカーボンニュートラル目標を推進するための堅牢かつ拡張可能な戦略としての可能性を強調するものである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

INTRODUCTION Irrigation plays a crucial role in enhancing agricultural productivity. However, it simultaneously increases water consumption and greenhouse gas (GHG) emissions, a challenge that is further exacerbated by climate change. While many irrigation strategies have been proposed, their potential to balance crop yield growth, water productivity improvement and carbon emission reduction in large-scale irrigation districts remains unclear. OBJECTIVES This study aims to establish a decision-relevant, scalable basis for climate-resilient irrigation management by testing whether coordinated irrigation allocation across large irrigation districts can jointly sustain food production while improving water-use efficiency and reducing GHG emissions under climate change. An integrated optimization perspective is used to delineate the achievable potential and limits of irrigation allocation for aligning food security with water conservation and carbon-neutrality goals. METHODS In this study, the DSSAT crop model was used to simulate the biophysical response of main crops under irrigation and climate conditions, and water production function was extracted from random forest to realize rapid prediction. Then, the Pareto optimal irrigation strategy among grain yield, water productivity and greenhouse gas emission reduction was identified by NSGA-II, and it was calibrated and verified under the data of typical irrigation areas. RESULTS Using an integrated framework, we show that irrigation optimization increases irrigation water productivity by 11.84%, while reducing water use by 8.6% and GHG emissions by 45.3%. Under climate change scenarios, optimized allocation decreases irrigation volume by 6.9-9.3%, with crop yields rising in two-thirds of scenarios, reaching gains of up to 31.3%. Nationwide, crop water productivity is projected to rise by 0.68%-18.55%, accompanied by a reduction in GHG emissions of 7.49%-32.90%. These results demonstrate that coordinated irrigation optimization can effectively decouple agricultural production from water consumption and carbon emissions, highlighting its potential as a robust and scalable strategy for safeguarding food security while advancing agricultural sustainability and carbon-neutrality objectives.

• semanticscholar https://doi.org/10.1016/j.jare.2026.01.055first seen 2026-07-15 05:53:52 · last seen 2026-08-10 05:26:04