摘要
本文对数字孪生（DTs）在可持续地下水资源管理领域的文献进行了系统性回顾。这一研究领域发展迅速，相关文献正从概念框架快速向应用导向的系统转变。通过PRISMA 2020方法筛选出的文献被分为七个子主题：人工智能与机器学习基础、数字孪生架构与框架、含水层规模的数字孪生应用、农业与水-能源-食物（WEF）关联的数字孪生、流域及城市水资源管理、传感技术、监测与物联网基础设施，以及治理、韧性和社会水文学。这种结构表明，该领域正从单纯的监测与预测向集成决策支持方向发展，其中结合了基于过程的模型、机器学习替代方法、实时传感技术和优化算法，以支持干旱缓解、海水入侵控制、灌溉管理、气候适应和流域规划等任务。在所研究的文献中，最常见的成果包括构建混合模型架构、利用数字孪生实现观测与控制之间的闭环，以及越来越多的人认识到地下水管理需要纳入治理机制、利益相关者决策过程和社会水文反馈。然而，该领域仍面临一些关键挑战，如不确定性量化、模型与数据流之间的互操作性、在数据稀缺环境中的适用性，以及在实际操作条件下的验证局限性。未来的研究应重点关注基于物理原理的可解释人工智能技术、可扩展的数字孪生架构、与社会水文学和治理框架的更紧密融合，以及能在多种水文地质和制度背景下表现出稳健性能的实地验证案例。
