基于OpenET产品与空间数据的犹他州灌溉渠系公司农业水量平衡及变异性研究

《Irrigation Science》：Agricultural water balance and variability in Utah irrigation canal companies with OpenET products and spatial data

　　

农业用水优化对于提升美国西部干旱区及其他缺水地区的供水安全至关重要。优化工作包括对灌溉渠系公司（ICC）管理的输水系统内农业取水量的评估，然而该尺度下的水量平衡方法十分匮乏。卫星数据为历史农业用水认知及优化潜力提供了洞察。研究人员将OpenET与gridMET的历史遥感数据，结合地理信息系统数据（田块/渠系分布与农业取水记录），针对犹他州北部三家ICC构建了水量平衡模型。该月尺度水量平衡模型以降水、灌溉及地下水毛细上升（CR）为流入项，以实际作物蒸散量（ETc act）、径流与深层渗漏（DP）为流出项，确定根区水分耗竭变化（?Dr）。水量平衡残差（WBR）作为水量平衡中未解析的部分进行计算，反映了径流、DP及其他未量化水文交换（CR仅在具备条件时考虑）。?Dr的空间分布由随机森林模型基于本地观测数据（ETc act与土壤含水量）捕捉。在研究区内，WBR在时空上（2020–2023年）每月介于0.01至2.7立方百米（12–2,210英亩-英尺）之间，峰值出现在灌溉高峰季（7–8月）。季节尺度（4–10月）下，WBR占所研究ICC所有水量平衡分量之和的5–29%，应作为示意性筛查区间解读。总体而言，该研究证明了在数据有限条件下近似ICC尺度水量平衡的可行性，并凸显了加强监测、数据收集与研究的必要。

研究背景方面，美国西部农业耗水约占多数流域可用水量的75%，犹他州依赖雪融水且气候干旱、人口压力增大，现有水文诊断工具多聚焦流域尺度，缺乏面向灌溉渠系公司（ICC）这一兼具运营、行政与法律意义的精细单元的分析手段；同时田间尺度历史灌溉记录匮乏，而ICC尺度聚合了农场信息，便于评估管理行为对用水与平衡的影响。在此背景下，研究人员选择将遥感蒸发量、网格气候、取水记录与经验根区模型耦合，以填补ICC尺度诊断工具空白。论文发表于《Irrigation Science》，其意义在于首次在犹他州将ICC作为分析单元，用多源数据近似水量平衡，为农业韧性管理提供筛查级依据而非再分配依据。

关键技术方法上，研究人员选取犹他州北部熊河盆地三家ICC（A、B、C合计约26.5 km2，以苜蓿为主），时间窗为2020–2023年灌溉季（4–10月）。遥感侧采用OpenET提供的30 m分辨率月尺度降水与ET_{c act}、gridMET的4 km最低温重采样至30 m；地面侧取Utah Climate Center站点和Vernal通量塔（2019–2023年EC-based ET_{c act}与多层土壤含水量）训练随机森林估算?Dr；行政侧取DWRi各ICC月取水Q、渠长与单次B1渠段渗流实测按比例缩放得灌溉量；空间侧用UGRC水体相关土地用途与县界ICC矢量做Zonal Statistics求和，并以DWRi申报灌溉面积做线性校正。?Dr模型以当月及上月降水、上月Tmin、当月ET_{c act}为预测变量，R2≈0.9但RRMSE≈149.6%，仅作经验近似。

研究结果部分，“Soil water content depletion water balance model from field to ICC scales”小节给出核心方程：灌溉=Q?L×渗漏率；?Dr=?P+ET_{c act}?灌溉?CR+径流+DP；合并未量化项后?Dr=?P+ET_{c act}?灌溉+WBR。WBR被明确定义为筛查指标，不代表可回收水量，因径流与DP可能作为回归流或回补地下水被下游重用。“Change of water depletion in the root zone (?Dr) model”小节指出Vernal站点训练的随机森林在转移应用中存在气候与灌溉管理异质性偏差，误差直接传播至WBR。“Agricultural water diversions (Q)”小节说明B1渠2024年8月渗流0.1 hm3/月（流量1.8 hm3/月、渠长10.8 km）按Q占比与渠长缩放至各ICC，Napan-Molina与Lasswell早期渗流估计会导致灌溉量为负，反映Q、面积、渗流任一输入不确定均会致不一致。“Soil water content depletion water balance model implementation”小节强调UGRC地图面积与DWRi申报面积差异达50–300%（缩放因子A=0.5、B=3.1、C=1.1），最终采用DWRi面积。

结果数据显示，峰值灌溉季（6–8月）降水2023年8月最高、2022年7月最低；ET_{c act}在2022–2023年7月及2021年6月最高，东部近山处低于西部平原；?Dr在2023年6月偏负（入大于出）、8月偏正，2021年旱年8月正?Dr最大。WBR绝对值月尺度ICC A为0.01–2.7 hm3、ICC B为0.03–0.5 hm3、ICC C为0.08–2.2 hm3，7–8月最高，季节占比5–29%。ICC B因位于平原径流少、且受prior appropriation“用或失”原则驱动需配水至ET_{c act}以上，WBR形态异于A、C。

讨论与结论翻译部分，研究人员指出：ICC尺度水量平衡可在数据受限下近似实现，WBR应仅作ICC内部未消耗、再分配或不确定水的管理向指示，不可直接等同于“节水”或可作权利转移的水；CR仅在场地条件支持时计入；?Dr经验模型、渗流比例缩放、面积定义差异、Q申报误差共同构成WBR主要不确定源；该研究为犹他及美国西部类似地区提供了识别需深入调查农业用水管理的技术基础，而非运营级再分配依据。研究证明以ICC为单元融合OpenET、gridMET、GIS与取水记录做筛查级诊断可行，未来需强化监测、现场渗流与土壤水观测以压缩WBR区间。