《Water》：An Integrated GIS and Remote Sensing Approach for Assessing Rainfall Volume and Groundwater Recharge in Wadi AS SAHBAA, Saudi Arabia
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水安全是沙特阿拉伯王国发展和稳定面临的重大挑战，影响着水部门以外的其他经济部门。水资源不足正导致经济和社会危机；解决这一问题对该国的增长和稳定至关重要。本研究旨在通过一个两级方法管理沙特阿拉伯中部（Wadi AS SAHBAA）的水资源。第一级涉及利用PERS
水安全是沙特阿拉伯王国发展和稳定面临的重大挑战，影响着水部门以外的其他经济部门。水资源不足正导致经济和社会危机；解决这一问题对该国的增长和稳定至关重要。本研究旨在通过一个两级方法管理沙特阿拉伯中部（Wadi AS SAHBAA）的水资源。第一级涉及利用PERSIANN-CCS-CDR数据从卫星图像中提取降雨量，以预测未来降雨强度。第二级侧重于使用地理信息系统（GIS）和遥感技术监测地下水补给。该研究进一步试图理解受气候变率影响的暴雨行为，并应用地理信息学技术进行定量分析。结果表明，Wadi AS SAHBAA流域的年降水量为116.6毫米/年，平均年降水量为9.7毫米。2019年记录了最高降水量，达到222.3毫米，平均年降水量为18.5毫米。2013年至2019年间，AS SAHBAA地区因强风暴事件降雨增加；然而，在2020-2022年期间下降。此外，2021年记录了最低年降水量53.8毫米，平均年降水量为4.5毫米，可能与COVID-19大流行导致的风暴活动减少有关。该研究使用多种方法估算降雨对地下水的补给，并得出结论，2013-2022年期间的平均入渗量在1.59-36.63毫米之间变化，约占降雨总量的1.03%至28.5%。这反映在地下水储存容量上，每年大约在1.65至38.27百万立方米之间。本研究为监测降水和地下水补给提供了一个框架，并为区域发展和可持续水资源管理提供了实用建议。
**论文解读：基于集成GIS与遥感的Wadi AS SAHBAA地区降雨量及地下水补给评估**
**研究背景与问题**
全球水资源管理，尤其是干旱地区，面临严峻挑战。沙特阿拉伯王国（KSA）作为典型干旱区，水资源安全是发展稳定的核心问题，地下水占全国供水需求的80%，但过度开采和气候变化导致非可再生地下水储量快速枯竭。尽管已有大量研究关注干旱区降水估算和地下水补给，但存在关键空白：多数研究依赖单一地面观测或单源卫星数据，缺乏长期高分辨率卫星降水产品（如PERSIANN-CCS-CDR）与水文和地下水补给评估的集成；缺少将气候变率、降水动态与地下水补给过程联系起来的综合时空分析；降水模式和补给系数之间的定量关系尚未建立；卫星降水数据在干旱环境中的不确定性评估不足。因此，本研究旨在通过集成卫星降水数据（PERSIANN-CCS-CDR）与多种地下水补给估算方法，评估沙特中部Wadi AS SAHBAA流域的降水时空变异性和地下水补给过程，为数据稀缺的干旱区提供可持续水资源管理框架。该研究发表在《Water》期刊。
**关键技术与方法**
研究人员主要采用以下关键技术方法：1) 使用PERSIANN-CCS-CDR（基于人工神经网络的遥感信息降水估算-云分类系统-气候数据记录）卫星降水产品，空间分辨率0.04°，时间分辨率3小时，提取2013-2022年降雨数据。2) 利用SRTM（航天飞机雷达地形测绘任务）数字高程模型（DEM）提取流域边界和子流域地形特征。3) 基于地质图和FAO土壤类型图，分析地表岩性和土壤类型对入渗的影响。4) 应用三种经验公式估算地下水补给率：Tonder和Kirchner（1991）方法、Singh（1973）方法、Chandra和Saxena（1975）方法，以及基于流域特征的漏失时间法和渗流法计算总入渗量。5) 通过反距离权重（IDW）插值生成降雨空间分布图，并利用实测气象站数据（Riyadh站）进行卫星数据验证（R2=0.81）。
**研究结果**
**3.1 卫星图像降雨估算**
**3.1.1 年降水量**：通过PERSIANN-CCS-CDR数据提取的年降水量显示，研究期间平均年降水总量为116.6 mm/年。2019年最高（222.3 mm），2021年最低（53.8 mm），后者与COVID-19大流行导致的风暴活动减少有关。年际变化幅度达13.6%-104.9%，2020年较2019年骤降59.6%。
**3.1.2 平均年降水量**：平均年降水量为9.7 mm/年，2019年最高（18.5 mm），2021年最低（4.5 mm）。空间上，降雨主要集中在流域北部和东部，西部和极东部较少。2013-2019年降雨增加，2020-2022年下降，2022年回升至6.6 mm。
**3.1.3 月平均降水量**：11月降雨最多（25.22 mm），其次为4月（17.3 mm）、3月（15.6 mm）和5月（12.82 mm）。夏季（6-8月）降雨极少。2018年11月降雨量高达75.6 mm。
**3.1.4 季节平均降水量**：春季降雨最多（平均17.6 mm），2019年春季达41.0 mm；冬季次之（10.2 mm），2019年冬季23.8 mm；秋季第三（9.2 mm），夏季最少（2.3 mm）。
**3.1.5 月最大降水量**：11月最大降雨量平均100.2 mm，2018年11月达247 mm。冬季各月最大降雨量均较高。
**3.1.6 月最小降水量**：4月最小降雨量平均4.8 mm，春季最小降雨量平均2.77 mm，冬季和秋季更低。
**3.1.7 年分析**：逐年分析显示，降雨量波动显著，2018年较2017年增加104.9%，2020年较2019年减少59.6%。COVID-19疫情期间（2020-2021）降雨显著减少。
**3.2 地下水补给**
三种方法估算的入渗率差异显著：Tonder和Kirchner方法平均1.59 mm（占降雨1.03%），Singh方法平均11.86 mm（9.3%），Chandra和Saxena方法平均36.63 mm（28.5%）。入渗量随降雨量变化，2019年最高（入渗率1.78-30.4%），2021年最低（0.07-24.6%）。地下水储存容量每年约1.65-38.27百万立方米。漏失时间法平均补给量2.39百万立方米/年，总补给量301.07百万立方米；渗流法平均1.42百万立方米，总178.62百万立方米；总盆地入渗法平均3.81百万立方米，总479.7百万立方米。空间上，流域中部和下游入渗率较高，北部和西部子流域补给量最大（因面积大）。
**讨论与结论**
讨论部分指出，降雨变异性与气候变率和人类活动（如COVID-19封锁）密切相关，卫星数据与地面观测高度相关（R2=0.81），验证了PERSIANN-CCS-CDR的可靠性。地质和土壤条件（如石灰岩、砂岩渗透性差异）显著影响入渗。Singh（1973）方法被认为最适合研究区。结论翻译如下：本研究利用卫星图像和数字数据集监测云覆盖、估算降水并评估Wadi AS SAHBAA流域2013-2022年地下水补给。PERSIANN-CCS-CDR算法提供了高分辨率降雨估计，建立了降水和补给的定量关系。结果显示降水时空变异显著，年降水量116.6 mm/年，平均9.7 mm，补给率1.59-36.63 mm（占降雨1.03%-28.5%），地下水储存容量1.65-38.27百万立方米/年。卫星数据与地面实测强相关（R2=0.81），强调了遥感价值及地面校准的必要性。研究为可持续水资源管理、农业规划、人工补给和城市发展提供了实用建议，可推广至其他阿拉伯半岛干旱区。
