开发一种用于识别适合雨水收集以改善灌溉条件的地点的模型：以Ngerengere流域为例

《Agricultural Water Management》：Development of a model for identifying suitable sites for rainwater harvesting for enhancing irrigation: A case study of Ngerengere Catchment

本研究开发了一个基于GIS的模型，整合土壤质地、土地利用、降雨量、区域面积和坡度等参数，确定尼格伦杰雷流域适合的雨量收集场位置及对应灌溉方法。模型经30个现有储水场验证，预测准确率达84%，结果显示10%区域非常适宜，84%较适宜，6%不适宜，并推荐滴灌、喷灌和地表灌溉。

　　在气候变化背景下，雨水收集对于农业生产的可持续性至关重要。随着干旱季节水资源短缺问题的加剧，许多依赖雨水灌溉的国家面临严重的经济和粮食安全挑战。在非洲地区，这种水资源紧张甚至引发了国家间的冲突，例如埃及。与此同时，坦桑尼亚也因水短缺问题而受到负面影响，限制了其向可持续发展迈进的步伐。在Ngerengere流域，水资源短缺已经导致居民之间的纠纷以及牲畜死亡等严重后果。因此，如何科学地识别适合建设田间雨水收集水库的地点，并选择合适的灌溉方法，成为提升农业灌溉效率的关键。

本研究旨在填补这一空白，开发一个基于地理信息系统（GIS）的模型，用于识别田间雨水收集水库的适宜地点，并进一步推荐适合的灌溉方法。该模型综合考虑了土地利用、土壤类型、降雨量、坡度和研究区域等五个关键参数，输出包括一个水库选址适宜性地图和一个对应的灌溉方法适宜性地图。通过使用Google Earth Pro的高分辨率图像，研究者识别了30个现有的水库位置，并用这些数据对模型进行了校准和验证，最终获得了84%的预测准确率。结果显示，Ngerengere流域中，6%的区域不适合建设水库，84%的区域适合，10%的区域适宜程度适中。同时，12%、61%和23%的区域分别适合滴灌、喷灌和地表灌溉。这一结果不仅为当地农业发展提供了数据支持，也为其他类似地区的水资源管理提供了借鉴。

### 研究背景与意义

全球范围内，由于水资源短缺，许多依赖雨水灌溉的国家经济发展受到严重影响，导致粮食安全问题。特别是在非洲，水资源紧张已经成为区域间冲突的重要诱因。对于坦桑尼亚而言，Ngerengere流域的水资源问题尤为突出，不仅影响了农业生产力，还引发了居民间的矛盾。为了应对这一挑战，一些研究已经开始探索如何通过遥感技术和多标准分析方法来识别适合建设雨水收集设施的区域。例如，在埃塞俄比亚的Kilte Awlaelo地区，研究者利用遥感数据和GIS技术识别出95%的区域适合雨水收集。而在伊拉克的Al-Anbar地区，有49%的区域被认为适合雨水收集。此外，在乌干达的热带环境中，研究者评估了地表灌溉的适宜性，发现57.5%的区域适合该方法。然而，这些研究主要集中在单个参数的适宜性评估，未能综合考虑多个因素对水库选址和灌溉方法选择的共同影响。

因此，本研究构建了一个集成模型，结合了多个关键因素，不仅评估了水库选址的适宜性，还进一步推荐了适合的灌溉方法。这一模型的开发具有重要意义，因为它能够提高水资源利用效率，减少农业用水的浪费，同时为决策者提供科学依据，支持精准的水资源管理和可持续农业发展。通过整合多种参数，该模型避免了单独评估各个因素所带来的局限性，提高了整体规划的准确性和可行性。

### 研究方法与实施过程

研究采用了ArcGIS 10.8作为主要工具，构建了一个包含四个步骤的模型：数据获取与处理、参数图层排序、多标准评估以及模型校准和验证。在数据获取阶段，研究者从可靠的来源下载了多个参数的数据，包括降雨量（2014–2023年）、数字高程模型（DEM）用于计算坡度、土壤图用于评估土壤类型，以及遥感影像用于分析土地利用/土地覆盖情况。这些数据的分辨率分别为5公里、1公里、30米和10米，为模型提供了足够的精度支持。

数据处理阶段，研究者将这些数据转换为矢量图层，并进行了标准化处理。具体而言，将10年的降雨数据通过栅格计算器工具计算出年均降雨量，然后将其转换为点状数据，并通过IDW插值工具生成连续的降雨量表面。土壤图被转换为TIF格式，土地利用/土地覆盖图则保持不变。DEM数据被用于计算坡度，并进一步用于划定Ngerengere流域的边界。通过“提取掩膜”工具，研究者将所有参数数据提取到Ngerengere流域范围内，形成了最终用于模型分析的矢量数据集。

参数图层排序阶段，研究者采用了两种方法：百分比排序和等级排序。百分比排序通过专家意见，将各个参数按照其对水库选址的影响程度进行权重分配，其中降雨量、坡度、土壤类型和土地利用/土地覆盖分别被赋予不同的权重。等级排序则通过将四个参数归一化到1–5的评分体系，进一步细化适宜性等级。例如，降雨量低于100毫米的区域被归为1级（不适宜），而降雨量在101–400毫米之间被归为2级（轻微适宜），在401–600毫米之间为3级（适宜），在601–800毫米之间为4级（中度适宜），在801–1000毫米之间为5级（高度适宜）。坡度方面，0–2%的区域被归为5级，2.1–5%为4级，5.1–10%为3级，10.1–30%为4级，30.1%以上的区域被归为1级（不适宜）。土地利用/土地覆盖方面，树冠覆盖和农田被归为5级，灌木和草地为4级，稀疏植被为2级，水体和湿地为1级，而建成区则被归为1级以避免对居民区造成干扰。土壤类型方面，黏土含量超过20%的区域被认为适宜建设水库，其中黏土、砂质黏土和壤土分别适合地表灌溉、滴灌和喷灌。

在多标准评估阶段，研究者使用ArcGIS模型构建器设计了一个自动化模型。该模型接收参数数据，提取特定地点的参数图层，对其进行重分类，并将重分类后的图层进行叠加处理，最终生成水库选址适宜性地图和灌溉方法适宜性地图。通过模型构建器的连接工具，研究者将这些步骤有机地整合在一起，确保了模型的高效运行。在模型校准和验证阶段，研究者使用Google Earth Pro识别了30个现有的水库位置，并将其分为校准组和验证组，以评估模型的预测准确性。

### 模型运行与结果分析

模型运行后，首先生成了水库选址适宜性地图。根据模型分析，Ngerengere流域中，3.7%的区域被判定为不适宜建设水库，2.2%的区域适宜性适中，84.2%的区域适宜，10%的区域高度适宜。这表明，尽管存在部分不适宜的区域，大部分区域仍具备建设田间雨水收集水库的潜力。同时，模型还生成了灌溉方法适宜性地图，显示12.1%的区域适合滴灌，61.1%的区域适合喷灌，23.2%的区域适合地表灌溉。这一结果意味着，根据不同的地形和土壤条件，可以为不同区域推荐最适合的灌溉方式，从而提高水资源利用效率。

在模型校准阶段，研究者调整了土地利用/土地覆盖参数的权重，使得所有水库位置都被归类为适宜或适中的区域。校准后，15个校准水库中有13个被正确归类为适中适宜，2个被归类为适宜，而之前仅4个被归类为适宜。这表明，通过校准，模型的准确性得到了显著提升。在验证阶段，15个验证水库中有10个被归类为适中适宜，3个为适宜，2个为高度适宜，验证准确率达到了80%。此外，通过计算改进率和Kappa系数，研究者进一步验证了模型的可靠性。校准后的Kappa系数为0.81，验证阶段的Kappa系数为0.69，均表明模型具有较高的分类准确性。

在灌溉方法适宜性分析中，研究者根据模型输出的灌溉方法适宜性地图，进一步评估了不同区域的适宜性。结果表明，滴灌、喷灌和地表灌溉分别适合12.1%、61.1%和23.2%的区域。这一结果为当地农业规划提供了科学依据，有助于优化水资源配置，提高灌溉效率。通过将灌溉方法与水库选址相结合，研究者不仅考虑了水资源的收集潜力，还评估了不同灌溉方式在不同地形和土壤条件下的适用性，从而实现了对农业水资源管理的全面优化。

### 模型的局限性

尽管本研究开发的模型在识别水库选址和推荐灌溉方法方面表现出较高的准确性，但仍存在一些局限性。首先，该模型的权重体系基于专家意见，虽然能够反映当地实际情况，但在其他地区可能需要根据具体情况进行调整。其次，模型使用的数据分辨率（30米）适合区域尺度的规划，但在农场尺度的选址中可能不够精确。因此，该模型更适合用于流域级别的决策支持，而不适用于非常精细的田间选址。此外，降雨数据采用的是长期平均值，忽略了短期季节性变化，这可能影响模型对极端气候事件的预测能力。然而，长期平均数据有助于提供稳定的水资源分布图，支持可持续的农业发展。

### 结论与建议

本研究开发的GIS模型在Ngerengere流域中成功地识别了适合建设田间雨水收集水库的地点，并推荐了相应的灌溉方法。该模型不仅提高了农业水资源管理的科学性，还为决策者提供了高效的工具，减少了前期实地调查的成本和时间。通过整合多个参数，该模型能够更全面地评估水资源的适宜性，从而避免选择不合适的灌溉方法，提高农业生产的可持续性。

在未来的应用中，建议进一步推广该模型，特别是在具有相似地理和气候条件的其他地区。此外，应考虑将社会因素纳入模型评估体系，以提高模型的实用性。例如，研究者可以调查当地居民对雨水收集和灌溉方式的接受度，从而优化模型的参数权重，使其更符合实际需求。最后，建议在Ngerengere流域内优先建设田间雨水收集水库，并配套发展灌溉基础设施，以充分发挥模型的预测潜力，提高农业生产力和水资源利用效率。