《Ecohydrology & Hydrobiology》：Improving water footprint assessment in agriculture: A high-resolution SWAT model study of the Ceyhan Basin, Türkiye
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现有水足迹（WF）研究时空分辨率不足，评估不准确。研究人员针对土耳其塞汉河流域，用 SWAT 水文模型提升 WF 估算。结果显示作物 WF 空间差异大，有明显季节性变化。该研究为流域水资源管理提供依据，助力制定合理策略。
在当今世界，随着人类活动的不断扩张，环境问题愈发严峻。就像工业革命后，人类对自然资源的过度开发与利用，引发了气候变化、生物多样性锐减，还有淡水稀缺等一系列棘手难题。淡水，作为生命之源，其合理利用和管理至关重要。水足迹（Water Footprint，WF）这一概念应运而生，它成为评估淡水使用情况、引导可持续水资源管理的关键工具。然而，以往的 WF 研究却存在诸多短板。许多研究在空间和时间分辨率上表现欠佳，导致区域用水评估的结果不够精确。比如，在计算过程中，传统方法常基于理想条件下的蒸散量和当前生产条件下的作物产量，这使得两者之间存在偏差，进而高估了 WF。而且，以往研究在区域适用性上也大打折扣，全球尺度的研究难以精准应用到具体地区。
在这样的背景下，土耳其塞汉河流域面临的水资源问题愈发突出。该流域农业景观丰富多样，但水资源却日益稀缺。大量的灌溉用水、季节性的高需水量以及陈旧落后的灌溉基础设施，共同造成了严重的水资源浪费。据统计，流域内约 193,682 公顷的农田依赖灌溉，每年耗水量高达约 1733.8 hm3，其中大部分集中在下游子流域。然而，尽管农业产出可观，水资源分配却效率低下，周期性的干旱更是让水资源管理雪上加霜。因此，为了破解这些难题，提升该地区的水资源管理水平，研究人员开启了一项极具意义的研究。
来自国外的研究人员，以塞汉河流域为研究对象，开展了基于高分辨率 SWAT 水文模型的水足迹评估研究。他们希望通过这项研究，精准找出流域内水资源压力大、用水效率低的区域；制定空间优化的作物种植分布建议，在保证农业生产力的同时，减少水资源消耗；深入分析农业水足迹的月度变化，掌握季节性用水规律；评估绿色水足迹（green WF）和蓝色水足迹（blue WF）的空间分布，为针对性的水资源管理提供支持。最终，他们的研究成果发表在了《Ecohydrology 》上。
研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。其中，SWAT 水文模型是核心技术。该模型能整合地形、土壤性质、作物种植模式等多方面数据，通过模拟水循环过程中的水文参数，实现对水资源状况的精细化分析。同时，研究人员对绿色水足迹的计算方法进行了优化，不再简单地将雨养条件下的蒸散量认定为绿色水足迹，而是综合考虑雨养和灌溉两种条件来确定，以此提升计算的准确性。此外，研究人员还收集了流域内多个观测站的长期数据，用于模型的校准和验证，确保研究结果的可靠性。
下面来看看具体的研究结果：
- 作物水足迹的空间变异性：研究发现，流域内不同作物的水足迹存在显著的空间差异。部分作物的水足迹差异可达五倍之多。例如，棉花的水足迹最高，达到 2822 m3/t；而玉米虽然水足迹数值并非最高，但却是淡水消耗量最大的作物，达 289 亿 m3。这种空间差异反映了不同作物的需水特性以及流域内不同区域的水资源条件差异。
- 绿色水足迹与蓝色水足迹的空间分布：蓝色水足迹在流域北部表现更为突出，这是由于北部降水不足，农业生产对灌溉用水的依赖程度较高；而在南部地区，绿色水足迹占主导地位，这得益于相对充足的降水和更适宜的自然条件，使得作物生长对自然降水的利用更为充分。
- 水足迹的时间变化趋势：从时间上看，秋 / 冬播作物的水足迹在 5 月达到峰值，春播作物则在 7 月出现水足迹高峰。夏季时，玉米、向日葵、棉花和土豆等作物对灌溉用水的需求极高，这也凸显了夏季水资源管理的紧迫性和重要性。
综合以上研究结果，研究人员得出结论：本研究通过高分辨率的水文模型分析，有效弥补了传统 WF 研究的不足。所绘制的高分辨率 WF 分布图，能够清晰地展示流域内水资源的利用状况，为制定科学合理的水资源管理策略提供有力支持。例如，根据水足迹的空间分布，合理调整作物种植区域，减少高水足迹作物在水资源紧张地区的种植面积；依据水足迹的时间变化规律，优化灌溉计划，在作物需水高峰期合理调配水资源。这些策略有助于提升塞汉河流域的水资源利用效率，实现水资源的可持续管理。同时，该研究的方法和成果也为其他地区开展类似研究提供了重要的参考和借鉴，推动了全球水资源管理领域的发展。
