半干旱山前系统中传统灌溉实践与地下水补给动态的关联研究 中文标题：传统灌溉驱动半干旱山前系统地下水补给的时空动态与可持续性研究

本研究针对半干旱地区山前带地下水补给量难以量化的问题，通过整合20年灌溉引水数据和遥感蒸散发数据，采用修正的水均衡方法，揭示了摩洛哥高阿特拉斯山前区重力灌溉对地下水补给的关键作用。研究发现上游区域因传统水权分配获得更多水源，维持了约90%月份的正补给潜力，而中下游则持续赤字。尽管洪水年份存在局部补给事件，但所有区域均呈现补给量显著下降趋势。该方法与水位波动法估算结果高度吻合（差异5–14%），证实了灌溉作为主要补给驱动因素的主导地位，强调了在气候与人为压力下传统灌溉系统的脆弱性，为统筹保护传统灌溉与推广适应性措施（如人工补给和气候智能农业）提供了科学依据。

　　

在全球半干旱地区，高山系统被誉为“水塔”，通过雪冰融水在干旱季节维持河流径流与地下水补给，对区域水资源安全具有战略意义。山前带作为盆地含水层的主要补给区，其地下水补给过程尤其受到传统地表灌溉 practices 的显著影响。然而，在气候变化与人类活动加剧的背景下，这些古老而精巧的水资源利用系统正面临严峻挑战：积雪减少、气温上升、降水模式改变以及不断增长的水资源需求，都可能导致灌溉水源短缺、补给量下降，进而威胁区域水安全与农业生计。位于摩洛哥高阿特拉斯山前的哈乌兹（Haouz）含水层是摩洛哥最大的冲积含水层，也是当地农业与生活用水的重要来源，但该区地下水补给量长期以来因水文监测数据缺乏、补给过程复杂且不可见，仍存在较大不确定性。以往研究多采用粗略假设（如灌溉水量的30%补给含水层）进行估算，忽略了灌溉实践、土地利用与土壤特性的时空变异性。因此，准确量化山前区灌溉驱动的地下水补给动态，对理解区域水循环、优化水资源管理具有重要意义。

在这一背景下，由H. Bouimouass、Y. Ouassanouan、M.W. Baba和A. Chehbouni等研究人员开展了一项系统研究，论文发表在《Agricultural Water Management》上。研究以摩洛哥高阿特拉斯山前的乌里卡（Ourika）流域为研究对象，聚焦于传统重力灌溉系统对地下水补给的影响。该灌溉系统由一系列称为“seguia”的渠系组成，沿河流呈鱼骨状分布，水资源分配遵循历史水权制度，上游用户优先于下游社区。

为开展本研究，作者整合了多源数据与多种分析方法，主要包括以下关键技术：

1. 1.
   使用区域农业开发办公室（ORMVAH）提供的2000–2020年月尺度灌溉引水（ID）数据；
2. 2.
   利用MODIS遥感产品MOD16A2获取500米分辨率的8天实际蒸散发（ET）数据，基于Penman-Monteith算法；
3. 3.
   采用Mann-Kendall趋势检验与Sen’s斜率估计分析ID与ET的长期变化；
4. 4.
   建立简化水均衡模型（WB）估算月潜力地下水补给（R_pm），公式为R_pm = IR_dm ? (ET_m ? ET_g)，其中引入地下水贡献系数（GWC）校正蒸散发组成；
5. 5.
   应用水位波动法（WTF）估算实际补给量，依据监测井数据与含水层给水度（S_y）；
6. 6.
   通过敏感性分析评估忽略降雨、土壤水储量变化及GWC不确定性的影响；
7. 7.
   使用土壤桶模型量化土壤水储量（ΔS）对补给估算的调节作用。

研究区域面积为132 km2，根据水权分配与seguia分布划分为上游区（Z1）、中游区（Z2）和下游区（Z3），并利用两个监测井（P1、P2）进行验证。

3.1. 灌溉引水（ID）的时空动态分析

上游区（Z1）在2001–2020年间获得总引水量267.5 Mm3（占52%），而下游区（Z3）仅获得15.2 Mm3（3%），表明上游因传统水权享有明显分配优势。引水集中在雪融季节（3–5月），干旱季节引水量从上游至下游锐减。Mann-Kendall分析显示，Z1引水有轻微但不显著的下降趋势（τ = ?0.063, p=0.15），但2010–2020期间较前十年减少66%（Z1）和88%（Z2），反映水源供应减少。

3.2. 蒸散发（ET）的时空动态分析

Z2区总ET最高（244.6 Mm3），Z1最低（114.0 Mm3），但单位面积ET在Z1与Z2相近。Z2与Z3的ET呈显著上升趋势（τ ≈ 0.10, p=0.02），可能与地下水灌溉增加有关。ET峰值出现在3–5月，与作物生长季和雪融期一致。

3.3. 传统灌溉产生的潜力地下水补给

水均衡计算表明，仅Z1存在持续正补给（153.6 Mm3），89%月份R_pm > 0；Z2与Z3多数月份为负值。月补给厚度在Z1达?5–78.6 mm，Z2为?11.3–152.7 mm。所有区域均呈现补给显著下降趋势（Z2最显著，τ = ?0.20, p<0.00001），佐证了水资源减少与ET增加的双重压力。敏感性分析显示，忽略降雨与土壤储水变仅引入≤12%（Z1）和≤24%（Z2）的偏差，证实灌溉的主导作用；GWC变化影响约±6%。

3.4. 水位波动法（WTF）的补给估算

在2006–2010验证期内，P1井（上游）WTF补给总量1877 mm，P2井（中游）1425 mm，事件集中在湿季。与WB法相比，差异为13.8%（Z1）和4.9%（Z2），两者高度一致。S_y敏感性测试表明，其变异是WTF法主要不确定性来源，但不影响补给事件的时间分布。

本研究通过多方法融合，揭示了传统灌溉 practices 在山前地下水补给中的核心作用。上游区因水权优势获得更丰沛水源，维持了较高的补给潜力，而中下游则面临持续性水分亏缺，依赖地下水灌溉弥补表面水不足，导致ET增加与补给减少。研究强调，尽管洪水年份可带来局部补给事件，但长期趋势表明，补给量下降已成为不可忽视的现实，这与区域气候干暖化、雪冰资源减少及地下水超采密切相关。

该研究的政策意义深远：首先，它量化了灌溉驱动的补给量，纠正了以往经验系数的偏差，为区域水均衡研究提供了可靠方法；其次，结果凸显了传统水权制度下水资源分配的空间不公，以及下游地区面临的水安全风险；最后，研究呼吁将传统灌溉系统纳入综合水资源管理战略，通过保护 ancestral practices 与推广适应性措施（如人工补给（MAR）与气候智能农业），增强系统韧性。在未来工作中，需布设更高时空分辨率的监测网络，结合遥感与物联网技术，以精准捕捉灌溉与补给的动态过程，为可持续水资源管理提供支撑。