Remote sensing-based estimation of evaporation losses from agricultural reservoirs across Morocco

方法

Sentinel-2影像提取水面，Penman-Monteith偏差校正，ERA

发现

年蒸发损失从142.1增至204.7（+44%），与水库总面积强相关（R²=0.96）。

机会点

可拓展至其他缺水区，融合高分辨率影像与多源气象改进小水库蒸发估算。

分布式农业水库提高了灌溉灵活性，但其总体蒸发损失在水资源核算中仍缺乏充分体现。量化这些损失对于评估缺水地区分散式储水的水资源成本至关重要。本研究综合卫星观测、基于野外的水量平衡估算和气象再分析资料，评估了2020—2025年摩洛哥20个流域农业水库的蒸发情况。利用Sentinel-2影像，结合互补光谱指数、时间重现性、空间滤波和目视质量控制，绘制了年度开阔水面分布图。以Benguerir一处配备观测设施的水库蒸发估算值为基准，评估了三种气象学公式。采用野外观测对Penman-Monteith估算值进行经验偏差校正，并以ERA5-Land强迫数据在全国范围应用。共识别出70,000余座农业水库。估算年蒸发损失从2020年的142.1增至2025年的204.7，增幅达44%。在各流域间，蒸发量与水库累计水面面积高度相关（R² = 0.96），而南部流域的蒸发量与降水量之比最高。在代表蒸发模型残差不确定性的全部10,000次Monte Carlo实现中，全国尺度的增长趋势均持续存在。估算结果仍受限于单点校准、年度水面制图以及排除面积小于1,000 m²的水库。这些发现揭示了分散式农业储水的累积蒸发成本，并说明为何农场尺度水库应在流域和国家水资源收支中得到明确体现。该框架将局地观测与国家评估相联系，为数据稀缺、水资源紧张地区的蒸发损失管理提供依据。