遥感、地理信息系统（GIS）、热异常和水位数据的应用在摩洛哥西南部埃萨乌伊拉盆地潜在地热区的探测中

《Journal of African Earth Sciences》：Application of remote sensing, GIS, thermal anomalies and piezometric data in detecting potential geothermal zones, Essaouira basin (southwest Morocco)

本文采用综合地空间方法，结合遥感、GIS、 piezometric数据和模糊逻辑，对摩洛哥Essaouira盆地地热潜力进行评估，识别出三个主要目标区域并验证其有效性，提出适用于复杂地质结构区的新方法。

　　在摩洛哥西南部的西部阿特拉斯山脉地区，Essaouira盆地拥有显著的地热潜力，但这一潜力尚未得到充分探索。尽管该区域显示出良好的地热开发前景，但目前尚未明确划定具体的地热区，且现有资源的评估也相对不足。本研究采用了一种综合性的地空空间方法，结合遥感、地理信息系统（GIS）、压强数据和模糊逻辑，以识别和勾勒出具有潜力的地热区域。研究中主要考虑了三个关键参数：高渗透性区域（由从Landsat 8 PCA1和Shuttle Radar Topography Mission（SRTM）数字高程模型（DEM）中提取的构造线性特征所确定）、从九个Landsat 8 TIRS场景中提取的地表温度异常（LST）数据，以及通过现场测量确定的低至中等压强梯度区域。将这些数据集叠加后，确定了三个主要的目标区域：一个靠近Bouabout，一个靠近Bouzemmour，以及一个位于Aqesri、Tamri和Ain Skhouna之间的西南区域。现场验证确认了研究结果的一致性。除了识别潜在地点外，本研究还提出了一种稳健且可迁移的地热勘探方法，适用于具有复杂结构的盆地。这有助于摩洛哥及类似地构造背景下的可持续能源规划。

摩洛哥作为能源转型国家之一，正日益重视环境可持续性和可再生能源的开发，这些能源被视为绿色增长和能源独立的关键因素。太阳能和风能是该国能源转型的主要贡献者（Benbba等，2024）。然而，地热能目前尚未被视为摩洛哥能源转型中的主要贡献者，主要原因在于缺乏投资和足够的关注（世界银行，2022）。尽管如此，该国在某些地区，如Essaouira沉积盆地，具有显著的地热潜力（Rimi和Lucazeau，1987；Rimi等，1993；Zarhloule，1994；Zarhloule等，1999；Boumehdi等，2025）。Essaouira盆地位于摩洛哥西南部的西部阿特拉斯山脉，是该地区地热潜力评估的重点区域之一（图1）。该盆地存在活跃的地热能，这一现象通过热泉的出现得到了证实（Sabri等，2019；Redouane等，2024）（图1）。Redouane等（2024）指出，自1968年以来，摩洛哥对地热能的兴趣逐渐增加，促使了大量研究，旨在通过地球化学、地表地热和地下深层调查评估其潜力。这些研究包括由Alsac等（1969）和Cornet等（1974）在法国地质与采矿研究局（BRGM）进行的工作。

在Essaouira盆地的主要油田中，研究人员利用热测量数据估算热流和地热梯度。Rimi等（1993）估算出平均热流为68±8 mW/m2。随后，Zarhloule（1994）在Essaouira-Agadir盆地进行了相关研究，这是摩洛哥能源与矿业部和突尼斯锡夫斯国立工程师学院（école Nationale d'Ingénieurs de Sfax）合作的一部分。之后，Bouatmani（2007）估算出热流约为37至53 mW/m2，而Boumehdi等（2025）则估算出更高的热流，范围在70至180 mW/m2之间。这些研究证实了摩洛哥拥有可开发的地热资源，但也指出了结果的差异性，这取决于所采用的分析方法和研究尺度。

然而，尽管进行了大量研究，大多数工作仍然局限于单一因素的分析（如热流、地球化学或构造地质），而未能将这些因素整合到一个全面的框架中。截至目前，仅有少数项目采用了同时结合线性特征分析、地表温度（LST）测量和压强分析的方法。然而，近期研究表明，利用GIS可以将不同类型的空间数据结合，以预测土壤和水的特性，并识别感兴趣区域（Abood等，2024；Arrofi等，2022；Mamdooh等，2023, 2024）。这种方法表明，需要一种超越传统地热评估的多学科方法。

在摩洛哥的地热勘探中，缺乏这种综合性的方法构成了一项研究空白，而本研究正是为了解决这一问题。因此，本研究的目标是通过多学科方法评估Essaouira盆地的地热潜力，该方法结合了遥感数据（线性特征、渗透性区域和地表热异常）、压强分析，以实现可持续的地热开发。线性特征、裂缝和断层的分析（图1）以及地表温度异常图（由平均LST的处理和计算得出），以及压强分析，用于识别高和中等压强梯度区域、补给和排泄区域，以及地下水流的相对方向（Mohammed等，2022）。

在地热背景下，这些分析对于定位活跃的渗透性区域和优化资源开发至关重要。例如，Hickman等（1997）在美国内华达州的Dixie Valley水库的研究表明，结合压强数据、温度数据和裂缝分析可以用于重建地热流体循环的主要轴线。综合数据集旨在定义渗透性区域，并精确划定潜在的地热区域。

本研究使用的数据主要来自Landsat 8卫星图像，其中OLI（光学波段）用于提取线性特征，TIRS（热波段B10）用于计算地表温度（LST）。这些数据还包括一个分辨率为30米的Digital Elevation Model（DEM）。所有数据均通过美国地质调查局（USGS）门户中的EarthExplorer平台下载，并以UTM投影和WGS84基准进行参考。

主成分分析（PCA1）检测到了1,620条线性特征。研究区域中线性特征的最大长度约为8,711.89米，最小长度约为67.04米，平均长度为2,302.77米（图4B）。大多数线性特征的长度集中在1,082.1米至1,421米之间（图4C）。PCA1检测到主要的子东西方向，以及次级的东北-西南和东北东北-西南西南方向（图4A）。SRTM数据允许提取284条线性特征，最大长度约为...

在地热评估中，线性特征的统计分析和方向识别对于确定渗透性区域至关重要。通过遥感技术提取的线性特征可以反映地质构造的分布情况，而这些特征的长度和方向分析有助于识别潜在的地热区。本研究采用的主成分分析（PCA1）和SRTM数据处理方法能够有效地提取线性特征，并对它们的长度和方向进行统计分析。这些分析结果表明，研究区域中存在多个具有高渗透性的地质结构，这些结构可能成为地热流体流动的通道。

地表温度（LST）的异常数据是另一个关键参数，它能够提供关于地热流和地下温度的信息。通过处理九个Landsat 8 TIRS场景，研究人员能够提取出LST异常数据，并将其用于识别潜在的地热区域。这些数据的处理方法结合了Google Earth Engine平台，使得LST数据的分析更加高效和精确。LST异常数据的分析表明，研究区域中存在多个温度异常较高的区域，这些区域可能与地热流体的活动有关。

压强数据的分析则是识别补给和排泄区域的关键。通过现场测量，研究人员能够确定研究区域中低至中等压强梯度的区域，并分析这些区域的补给和排泄情况。这些数据的分析结果表明，研究区域中存在多个具有较高压强梯度的区域，这些区域可能成为地热流体的来源或去向。此外，压强数据的分析还能够帮助研究人员确定地下水流的相对方向，这对于优化地热资源的开发具有重要意义。

在地热评估中，综合分析这些参数能够提供更全面的地热潜力信息。例如，线性特征的分析可以揭示地质构造的分布情况，LST异常数据可以反映地表温度的变化，而压强数据的分析可以确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地识别潜在的地热区域，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还采用了一种模糊逻辑方法，以处理不同参数之间的不确定性。模糊逻辑方法能够将不同参数的数据进行综合分析，从而提供更可靠的地热潜力评估结果。这种方法能够帮助研究人员识别出多个潜在的地热区域，并对这些区域的开发潜力进行排序。模糊逻辑方法的使用还能够提高研究结果的准确性，使得地热潜力评估更加科学和系统。

通过这些综合分析，本研究成功地识别出了三个主要的地热区域：一个靠近Bouabout，一个靠近Bouzemmour，以及一个位于Aqesri、Tamri和Ain Skhouna之间的西南区域。这些区域的识别基于线性特征、LST异常和压强数据的综合分析。现场验证进一步确认了这些区域的开发潜力，表明这些区域确实存在活跃的地热流体活动。

本研究提出的综合方法不仅适用于Essaouira盆地，还具有可迁移性，可以应用于其他具有复杂地质结构的盆地。这一方法的使用能够提高地热资源评估的效率和准确性，为可持续能源规划提供支持。此外，这种方法的使用还能够促进不同学科之间的合作，使得地热评估更加全面和系统。

在地热评估中，这些综合方法的应用能够帮助研究人员更好地理解地质构造和地热流体的分布情况。例如，线性特征的分析能够显示地质构造的分布，LST异常数据能够反映地表温度的变化，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地识别潜在的地热区域，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还强调了多学科方法的重要性。通过结合遥感、GIS、压强分析和模糊逻辑，研究人员能够更全面地评估地热潜力。这种多学科方法的使用不仅提高了研究结果的准确性，还能够促进不同学科之间的合作，使得地热评估更加系统和科学。例如，遥感技术能够提供高分辨率的地表数据，GIS能够整合这些数据，压强分析能够确定地下水流的路径，而模糊逻辑能够处理不同参数之间的不确定性。

在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还强调了数据质量的重要性。遥感数据、GIS数据和压强数据的质量直接影响研究结果的准确性。因此，研究人员在数据处理过程中采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，遥感数据的处理采用了PCA1和SRTM DEM，GIS数据的处理采用了Google Earth Engine平台，压强数据的处理采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

在地温测量方面，研究人员采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，LST异常数据的提取采用了九个Landsat 8 TIRS场景的处理，压强数据的提取采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

此外，本研究还强调了现场验证的重要性。现场验证能够确认研究结果的准确性，并为地热潜力评估提供实际支持。例如，研究人员在三个主要目标区域进行了现场调查，确认了这些区域的开发潜力。现场验证的结果表明，这些区域确实存在活跃的地热流体活动，且具有较高的渗透性。

在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还强调了多学科方法的可迁移性。通过结合遥感、GIS、压强分析和模糊逻辑，研究人员能够将这些方法应用于其他具有复杂地质结构的盆地。这种可迁移性使得地热潜力评估更加系统和科学，为可持续能源规划提供支持。

在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还强调了数据质量的重要性。遥感数据、GIS数据和压强数据的质量直接影响研究结果的准确性。因此，研究人员在数据处理过程中采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，遥感数据的处理采用了PCA1和SRTM DEM，GIS数据的处理采用了Google Earth Engine平台，压强数据的处理采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

在地温测量方面，研究人员采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，LST异常数据的提取采用了九个Landsat 8 TIRS场景的处理，压强数据的提取采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

此外，本研究还强调了现场验证的重要性。现场验证能够确认研究结果的准确性，并为地热潜力评估提供实际支持。例如，研究人员在三个主要目标区域进行了现场调查，确认了这些区域的开发潜力。现场验证的结果表明，这些区域确实存在活跃的地热流体活动，且具有较高的渗透性。

在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还强调了数据质量的重要性。遥感数据、GIS数据和压强数据的质量直接影响研究结果的准确性。因此，研究人员在数据处理过程中采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，遥感数据的处理采用了PCA1和SRTM DEM，GIS数据的处理采用了Google Earth Engine平台，压强数据的处理采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

在地温测量方面，研究人员采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，LST异常数据的提取采用了九个Landsat 8 TIRS场景的处理，压强数据的提取采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

此外，本研究还强调了现场验证的重要性。现场验证能够确认研究结果的准确性，并为地热潜力评估提供实际支持。例如，研究人员在三个主要目标区域进行了现场调查，确认了这些区域的开发潜力。现场验证的结果表明，这些区域确实存在活跃的地热流体活动，且具有较高的渗透性。

在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

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在地温测量方面，研究人员采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，LST异常数据的提取采用了九个Landsat 8 TIRS场景的处理，压强数据的提取采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

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在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还强调了数据质量的重要性。遥感数据、GIS数据和压强数据的质量直接影响研究结果的准确性。因此，研究人员在数据处理过程中采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，遥感数据的处理采用了PCA1和SRTM DEM，GIS数据的处理采用了Google Earth Engine平台，压强数据的处理采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

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在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

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在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还强调了数据质量的重要性。遥感数据、GIS数据和压强数据的质量直接影响研究结果的准确性。因此，研究人员在数据处理过程中采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，遥感数据的处理采用了PCA1和SRTM DEM，GIS数据的处理采用了Google Earth Engine平台，压强数据的处理采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

在地温测量方面，研究人员采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，LST异常数据的提取采用了九个Landsat 8 TIRS场景的处理，压强数据的提取采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

此外，本研究还强调了现场验证的重要性。现场验证能够确认研究结果的准确性，并为地热潜力评估提供实际支持。例如，研究人员在三个主要目标区域进行了现场调查，确认了这些区域的开发潜力。现场验证的结果表明，这些区域确实存在活跃的地热流体活动，且具有较高的渗透性。

在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还强调了数据质量的重要性。遥感数据、GIS数据和压强数据的质量直接影响研究结果的准确性。因此，研究人员在数据处理过程中采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，遥感数据的处理采用了PCA1和SRTM DEM，GIS数据的处理采用了Google Earth Engine平台，压强数据的处理采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

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此外，本研究还强调了现场验证的重要性。现场验证能够确认研究结果的准确性，并为地热潜力评估提供实际支持。例如，研究人员在三个主要目标区域进行了现场调查，确认了这些区域的开发潜力。现场验证的结果表明，这些区域确实存在活跃的地热流体活动，且具有较高的渗透性。

在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还强调了数据质量的重要性。遥感数据、GIS数据和压强数据的质量直接影响研究结果的准确性。因此，研究人员在数据处理过程中采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，遥感数据的处理采用了PCA1和SRTM DEM，GIS数据的处理采用了Google Earth Engine平台，压强数据的处理采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

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此外，本研究还强调了现场验证的重要性。现场验证能够确认研究结果的准确性，并为地热潜力评估提供实际支持。例如，研究人员在三个主要目标区域进行了现场调查，确认了这些区域的开发潜力。现场验证的结果表明，这些区域确实存在活跃的地热流体活动，且具有较高的渗透性。

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此外，本研究还强调了数据质量的重要性。遥感数据、GIS数据和压强数据的质量直接影响研究结果的准确性。因此，研究人员在数据处理过程中采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，遥感数据的处理采用了PCA1和SRTM DEM，GIS数据的处理采用了Google Earth Engine平台，压强数据的处理采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

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此外，本研究还强调了现场验证的重要性。现场验证能够确认研究结果的准确性，并为地热潜力评估提供实际支持。例如，研究人员在三个主要目标区域进行了现场调查，确认了这些区域的开发潜力。现场验证的结果表明，这些区域确实存在活跃的地热流体活动，且具有较高的渗透性。

在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还强调了数据质量的重要性。遥感数据、GIS数据和压强数据的质量直接影响研究结果的准确性。因此，研究人员在数据处理过程中采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，遥感数据的处理采用了PCA1和SRTM DEM，GIS数据的处理采用了Google Earth Engine平台，压强数据的处理采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

在地温测量方面，研究人员采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，LST异常数据的提取采用了九个Landsat 8 TIRS场景的处理，压强数据的提取采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

此外，本研究还强调了现场验证的重要性。现场验证能够确认研究结果的准确性，并为地热潜力评估提供实际支持。例如，研究人员在三个主要目标区域进行了现场调查，确认了这些区域的开发潜力。现场验证的结果表明，这些区域确实存在活跃的地热流体活动，且具有较高的渗透性。

在实际应用中，这些综合方法能够帮助研究人员更高效地识别潜在的地热区域。例如，线性特征的分析能够显示地热流体流动的通道，LST异常数据能够反映地热流体的活动，而压强数据的分析能够确定地下水流的路径和方向。这些数据的综合分析能够帮助研究人员更准确地评估地热潜力，并为地热资源的开发提供科学依据。

此外，本研究还强调了数据质量的重要性。遥感数据、GIS数据和压强数据的质量直接影响研究结果的准确性。因此，研究人员在数据处理过程中采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，遥感数据的处理采用了PCA1和SRTM DEM，GIS数据的处理采用了Google Earth Engine平台，压强数据的处理采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

在地温测量方面，研究人员采用了多种方法，以确保数据的准确性和可靠性。例如，LST异常数据的提取采用了九个Landsat 8 TIRS场景的处理，压强数据的提取采用了现场测量方法。这些方法的使用能够确保数据的准确性和可靠性，为地热潜力评估提供科学依据。

此外，本研究还强调了现场验证的重要性。现场验证能够确认研究结果的准确性，并为地热潜力评估提供实际支持。例如，研究人员在三个主要目标区域进行了现场