综述文章

评估西非流域土地利用与土地覆盖变化及城市化对水资源胁迫的影响：一项系统性方法学综述

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DOI：

10.3791/72287

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2026年9月25日

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1Digital Research and Expertise Unit (Unité de Recherche et d'Expertise Numérique), Virtual University of Côte d’Ivoire (Université Virtuelle de Côte d’Ivoire), 2VM Group Multiservices

本文内容

摘要

本文系统比较了用于评估西非流域土地利用和土地覆被变化及城市化对水资源胁迫影响的主要实验技术，量化了每种技术的应用频率、所报告的性能指标以及各国之间的证据分布情况。

摘要

水资源胁迫是西非地区主要的环境与社会经济制约因素之一，在该地区，人口增长、农业扩张、土壤硬化、水文气候变异性以及对地表水和地下水日益加剧的开发压力正在迅速改变流域功能。评估土地利用与土地覆盖（LULC）变化及城市化的影响，需要将景观空间动态与观测或模拟的水文响应相联系的方法论途径。本综述对西非地区使用的主要技术进行了比较与批判性分析，包括：仪器化流域与实地观测、受控的野外与实验室实验、卫星遥感与多时相分析、以地下水为导向的方法、概念性、半分布式、基于物理过程及地表-地下一体化水文模型、统计与机器学习方法，以及耦合土地利用与气候情景的混合方法。文献检索与筛选过程遵循透明的、基于PRISMA的协议，共纳入51项研究，其中35项研究聚焦于西非地区。在西非的研究中，基于遥感驱动的水文模型占据主导地位，占35项研究中的15项（43%），主要使用SWAT、ACRU、WaSiM、CEQUEAU、SHETRAN、HydroGeoSphere和ParFlow-CLM等模型；报告的纳什-萨特克利夫效率系数（NSE）、Kling-Gupta效率系数（KGE）以及决定系数通常介于0.6至0.9之间，根据标准评估准则，该结果属于满意至极佳水平。统计与机器学习研究占35项中的8项，而针对城市化与地下水的研究仍较为稀缺。此外，35项研究中有8项源自同一研究网络，因此若干区域结论建立在一个较为狭窄且部分非独立的证据基础之上。In situ观测网络对于过程理解仍至关重要，但受限于高昂成本与站点密度低；纯卫星遥感方法在湿润-半湿润地区则受云层覆盖与光谱混淆问题的制约。未来最具前景的发展方向在于多源、多尺度的综合框架，整合有针对性的观测设备、卫星时间序列、一体化水文模型、区域发展情景、系统性不确定性分析，并与水资源管理与规划相关方共同构建知识体系。

引言

由于气候变化、人口增长、农业扩张、快速城市化以及生态系统退化的共同影响，西非地区的水资源正面临日益加剧的压力。区域水资源诊断表明，人均水资源量正在下降，不同用水需求之间的竞争日益激烈，且对干旱、洪水及水文气候极端事件的敏感性不断上升1，2。在萨赫勒和苏丹地带，近几十年来观测到的水文变化轨迹常常呈现悖论现象：尽管年降水量并未以相同幅度增加，但多个流域的径流量和洪水事件却有所增加，这使得人们对土地利用变化和地表状态转变所起作用重新产生关注3，4。最近的研究还报告，在跨境的贝努埃流域，气温与干旱日数同时上升，进一步加剧了西非集水区的水文气候压力5。在尼亚美，气候变化与快速人口增长共同作用下的极端降雨演变，进一步加剧了最易受洪水影响社区的脆弱性6。

“水胁迫”一词在此处采用广义定义，涵盖地表水与地下水可利用性的不足、植被和农业可用土壤水分的减少、以补给为代价的快速径流增加、河流流量不规律性加剧，以及流域尺度上用水获取与分配的紧张关系。这一操作性定义尤其适用于西非地区，该地区的脆弱性不仅与年均水量有关，还与降雨强烈的季节性、监测网络的不连续性、农牧混合经济的普遍性以及城市边缘区的快速扩张密切相关2,3。另一种互补的视角则强调用水强度与用水灵活性，灌溉、生活用水、水库蓄水以及能源生产之间的用水模式存在显著差异7。因此，城市供水以及大型沿海和萨赫勒地区大都市的水安全正日益成为区域规划中的结构性关切问题。

土地利用和土地覆盖（LULC）变化通过多种机制影响水文过程：植被覆盖的移除或退化、耕地扩张、土壤压实、地表结皮、不透水地表的形成、人工排水系统的改变、湿地破碎化以及地表水与地下水交换的中断3,4,8,9。在城市环境中，建设用地和道路的增加会加速径流汇集，加剧洪峰，并改变入渗过程；在农村地区，耕地扩张和森林砍伐可能增加径流、侵蚀和淤积，同时根据土壤和地形条件的不同，可能减少蒸散发或地下水补给3,4。对这些影响的严格评估不能依赖单一类型的工具：西非的研究综合运用了实地观测、实验流域、遥感技术、集总式降雨-径流模型、分布式地表-地下耦合模型、卫星重力测量和地下水同位素示踪技术，以及日益增多的统计方法和机器学习方法。

然而，很少有综述在西非背景下明确比较这些方法，尤其关注其诊断由土地利用/覆被变化（LULC）和城市化引发的水资源胁迫的能力，且现有的区域性综述很少报告可重复的检索方案或对其所总结证据的定量描述10,11,12。因此，本综述旨在实现五个互补的目标：（i）通过透明的基于PRISMA的检索协议13，识别用于评估西非流域中土地利用/覆被变化和城市化对水资源胁迫影响的主要实验技术；（ii）利用定量指标（Nash-Sutcliffe效率（NSE）；Kling-Gupta效率（KGE）；决定系数R2；总体分类精度；Cohen’s kappa系数），比较各方法的原理、报告性能、数据需求及局限性；（iii）按国家、时期、方法学类别和研究团队对证据基础的分布情况进行量化，并说明支持每一区域结论的独立研究团队数量；（iv）讨论各类方法在空间与时间尺度以及数据稀缺条件下的适用性；（v）为未来研究和决策支持提出可操作的决策框架与方法学方向。本综述围绕八类方法学展开，随后进行多准则比较分析、构建决策框架，并讨论面临的挑战、机遇与研究优先方向。

综述与观点

综述方法学：检索方案、纳入标准与筛选流程

一项系统性、基于PRISMA的方案指导了文献的识别、筛选和选择过程13。检索涵盖Scopus、Web of Science核心合集、ScienceDirect、Wiley在线图书馆、MDPI以及Google Scholar（前200条按相关性排序的结果），还包括HAL、IRD/Horizon、WASCAL和FAO/AQUASTAT等知识库，以及地区性大学档案馆，语言为法语和英语；同时对纳入文献的参考文献列表进行了回溯筛查。应用了两个布尔检索式，一个以主题为导向，另一个以方法为导向；两者及其针对不同平台的调整版本和各来源的检索结果数量均完整列于表1中。检索时间范围为1979年至2026年，首次检索于2026年1月12日进行，最终更新于2026年4月17日完成。

记录仅在满足以下全部四项标准时方可纳入：属于西非流域，或方法明确可转移至数据匮乏的西非条件下；明确而非附带性地处理土地利用与土地覆被（LULC）变化或城市化问题；方法描述可复现，包括数据来源、模型及校准策略；以及经过同行评审或具有可追溯的灰色文献状态。若研究纯属概念性、仅限于水质或生态、位于该区域之外、缺乏可转移的方法学内容，或无法获取全文，则予以排除。标题和摘要由两位作者独立筛选，分歧由第三位作者裁定。数据提取内容包括流域及国家、面积、研究时段、方法学类别、模型或算法、输入数据、校准与验证变量、报告的指标、水文变化以及不确定性处理方式。各阶段的筛选数量见图1，提取的证据见表2。研究被分为八个分析类别，每个研究归入其主要贡献的方法学类别，次要贡献类别单独记录，以确保所有贡献均被保留。

证据基础的定量特征

该文献库包含51条记录，其中35条来自西非地区，16条为其他地区的方法学或比较性参考文献。在35条西非记录中，地理分布不均：贝宁8条（23%），布基纳法索和尼日尔各5条（各占14%），塞内加尔3条（9%），加纳和科特迪瓦各2条（各占6%），跨境的莫诺河与贝努埃河流域各1条（各占3%），另有8项区域性研究（23%）无特定国家定位。马里、几内亚、塞拉利昂、利比里亚、多哥和冈比亚均无专门的流域研究。文献发表时间较新：2条记录早于2010年，9条发表于2010至2019年间，24条（69%）发表于2020年及以后（表3）。

按方法学类别划分的分布情况，如报告所示 表4，同样不均衡：统计与机器学习8项（23%），概念性与半分布式建模7项（20%），分布式与集成建模5项（14%） 原位 观察法3项（9%），以遥感为主要方法3项（9%），混合情景链3项（9%），区域综合3项（9%），以及地下水导向方法2项（6%）。若计入次要贡献，遥感技术出现在20项研究（57%）中，水文模型出现在15项研究（43%）中，二者共同构成该领域的方法学核心。

有两个因素决定了区域结论的确定程度。受控实验几乎未作为主要研究方法被采用，仅有一项记录基于样地尺度的测量15，因此分布式模型中的水动力参数大多是外推而来，而非本地实测获得。此外，研究数据集也并非完全独立：8 项记录（占 23%）源自一个以波恩大学和西非科学中心（WASCAL）项目为核心的研究网络16,17,18,19,20,21,22,23，因此这些研究之间的一致性在一定程度上反映了共享数据、模型链条和参数化方案，而非独立重复验证的结果。

针对主要结论，有6项研究18,20,24,25,26,27（涵盖4个国家和4个流域系统，但仅来自3个相互独立的研究团队）支持“耕地扩张和植被覆盖退化会增加地表径流和产水量，同时减少蒸散发或地下水补给”的发现。撒赫尔地区地表径流增加与地表状态退化相关的结论，得到了3个独立研究团队3,4,15的支持。关于城市化是驱动水资源胁迫变化因素的论断，仅基于来自3个研究团队的3条记录6,28,29，且全部集中在尼亚美，因此本文将其列为合理但重复性较弱的结论。

原位观测与仪器化流域

直接观测仍是将景观变化与水分胁迫关联起来的最可靠依据。萨赫勒地区长期的观测序列表明，地表状态、土壤退化以及裸露地表的扩张在多个流域观测到的快速产流过程中发挥了重要作用3,4。20世纪60年代至70年代末期对尼亚美城市集水区的开创性测量记录到径流系数高达百分之几十，响应时间约为一小时，这与不透水性、道路网络及排水系统组织密切相关28。在农村和农牧集水区，仪器观测主要用于校准和验证模型。达诺、库福、韦梅、白沃尔特河和邦萨流域提供了降水、气温、土壤湿度、径流，以及偶尔的地下水数据，用于水平衡、补给和径流分析16,24,25,26,30，而在贝宁北部对降水与径流的联合分析则区分了年际变率与长期趋势23。在测站稀疏的地区，通过遥感蒸散发、土壤湿度以及GRACE反演储水量对土壤与水评估工具（SWAT）进行多目标验证，可增强水平衡估算的可靠性并降低等效性问题21。

原位 数据采集过程而非代理指标，以解析事件响应、阈值、季节性以及降雨、径流与补给之间的滞后关系。其局限性包括网络密度低、协议异质性、序列中断、维护成本高，以及难以外推至更大范围或跨界系统。在35条西非记录中，仅有3条（9%）主要基于原位测量，这一基础极为有限，而所有其他方法均依赖该类数据进行验证。

受控的野外与实验室实验

对照实验虽不如模型研究突出，但对理解作用机制至关重要。实验内容包括入渗试验、容重和结构稳定性测定、饱和导水率、径流小区观测，以及在农田、休耕地、稀树草原、裸地和城市化地表之间的对比观测；在萨赫勒地区，这些实验揭示了地表结皮、草本植被覆盖减少和水流汇集导致径流量增加的机制。3,4在布基纳法索一个小型半干旱流域中进行的嵌套式坡面至集水区尺度测量表明，随着观测尺度的增大，径流系数系统性降低，从而量化了制约坡面尺度结果向流域模型外推的尺度依赖性。在城市水文学领域，西非地区的研究仍以描述性为主，缺乏实验性工作，依赖于基于偶发事件的观测设备而非连续监测，这削弱了对城市化特有影响的归因能力9,28其他持续监测的开发中流域的经验表明，从一开始就设计好开发前和开发后的监测，能够显著提高归因分析的准确性31此类实验可分离特定过程并实现合理的参数化，但仍依赖于具体地点，且与连续监测和模型模拟相结合时最为有效。

卫星遥感与多时相土地覆盖分析

遥感是分析土地利用与土地覆盖（LULC）变化最常用的方法，在35项西非研究记录中有20项（57%）采用了该方法。Landsat 因其长时间序列数据和免费获取优势而占据主导地位；Sentinel-2 提高了分类区分能力，而 Sentinel-1 雷达、MODIS、ALOS、衍生的数字高程模型（DEMs）以及无人机技术则提供了补充8,22,32。处理流程通常包括大气校正、季节性合成、光谱指数计算、监督分类、精度评估以及变化-转移分析33，其中随机森林、支持向量机和深度神经网络已逐步取代最大似然分类器。在塞内加尔河流域，结合随机森林与多层感知机-马尔可夫模型的 Landsat 数据被用于预测巴芬（Bafing）和法莱梅（Falémé）流域未来的土地利用变化32；在韦梅（Ouémé）流域，土地变化模型（Land Change Modeler）量化了向耕地和居民点的转化过程22。云平台显著加快了时间序列数据的处理速度8,12。

第二代运行产品可直接作为水文约束条件使用，但在区域尺度上仍未得到充分应用。粮农组织（FAO）WaPOR 数据门户每十天提供一次覆盖全非洲的实际蒸散发数据，空间分辨率为 250、100 和 30 米；针对十四个涡动协方差观测站的大陆尺度验证结果显示，整体决定系数 R2 为 0.61，均方根误差为 1.04 mm d-1 34。土壤湿度产品（如 SMAP 和欧洲空间局气候变化倡议项目产品）以及降雨产品（如 CHIRPS、TAMSAT 和 IMERG）提供了多变量验证所需的互补变量35,36。在所分析的 35 项研究记录中，仅有 1 项使用了卫星蒸散发产品作为校准约束条件21，这是本文所识别出的最显著的未充分利用机遇。

已知的局限性包括几内亚和半湿润地区雨季的云层覆盖、休耕地、退化稀树草原与农作物之间的光谱混淆，以及次级城市区域较小的空间范围。报告的精度参差不齐：本研究所纳入的区域研究中，总体分类精度通常为80–90%，Cohen's kappa系数约为0.75–0.90；但部分数据集也包含未提供精度评估的变化检测分析，且对城市水压力最为关键的建成区和裸土类别的逐类精度很少被单独列出。这些不确定性会进一步传递至径流、蒸散发和地下水补给的估算结果中，因此，对格网化降雨数据产品的验证是该区域研究中至关重要的一步35,36,37。

以地下水为导向的方法：重力测量法、示踪剂法和补给区制图

地下水支撑着西非大部分农村和城乡结合部的供水，然而它却是研究中最受忽视的部分：在35项研究记录中，仅有2项将其作为主要研究对象，仅基于河流径流进行模型校准仍是常规做法。目前有三类方法可弥补这一不足。首先是卫星重力测量法。重力恢复与气候实验（GRACE）及其后续任务提供了空间分辨率约为300公里的全球陆地水储量月度异常数据，通过去除模型模拟的土壤水分和地表水组分，可从中分离出地下水异常。该方法应用于尼日尔南部含水层时，在测压水位记录稀疏的地区成功估算了储水量变化和补给量38；若采用反演方式使用，同一信号还可约束河流径流无法识别的内部水平衡组分21。由于卫星观测足迹与流域尺度不匹配，该方法仅适用于大型流域，除非应用降尺度技术。

环境示踪剂构成第二类方法：稳定同位素、氯离子质量平衡法，以及在条件允许时的氚或放射性碳测年法，可用于区分通过土壤剖面的弥散性补给与通过池塘、内陆河谷及城市洼地的集中性补给；这一区分对于理解萨赫勒悖论以及判断城市化是否提高或降低净补给量至关重要。在半干旱沿海含水层中建立的综合同位素分析、遥感与模型模拟研究设计，可直接推广应用于该地区39。第三类方法是结合遥感与地理信息系统（GIS）的补给量制图，该方法对数据需求最低，但仅能提供相对补给潜力而非体积补给量，且需通过钻孔出水量进行验证12。地表–地下综合模型可显式模拟补给过程，但成本显著更高27,29。

概念性与半分布式水文建模

水文建模是从土地利用动态到可测量水文响应的最主要途径，当所有模型家族合并统计时，35项研究记录中有15项（43%）采用了该方法。UHP、SWAT以及农业集水区研究单位模型（ACRU）等概念性与半分布式模型在过程描述、校准可行性与数据需求之间实现了平衡，能够用于测试土地利用和气候情景16,18,20,24,25,26,30,40。模型性能报告依据原始文献提供，并参照标准指南进行解读，其中月尺度纳什-萨特克利夫效率系数（NSE）高于0.50为可接受，高于0.65为良好，高于0.75为很好，同时径流的百分比偏差应控制在±25%以内14。Cornelissen 等人对西非贝宁的一个热带流域研究表明，模型选择本身是不确定性的重要来源，且良好的历史模拟表现并不能保证未来情景模拟的稳健性16。

案例研究对相关变化进行了量化。SWAT 模型显示，白沃尔特河流域自然覆盖减少导致地表水和基流下降，同时蒸散发增加24。在Bonsa流域，ACRU模型将约39%的森林损失与溪流流量最高增加37%相关联25。在2000年至2011年间，库福河流域耕地面积增加了34%，而稀树草原、农林复合系统和森林面积减少了24–60%，地表水上升了11 mm，地下水补给和蒸散发分别下降了3.2 mm和10.6 mm26。在布基纳法索内陆山谷，将土地利用模型与水量平衡模拟模型（WaSiM）耦合，得到气候模型对总径流的影响范围为-44%至+95%，该范围大于土地利用变化本身的影响20。这些模型的优势在于能够进行数值实验，而此类实验在流域尺度上无法实现。其局限性则在于结构方面：水文单元的表征、参数区域化、数字高程模型（DEM）和土壤数据质量，以及校准过程中的等效性问题17,30。由于地下水和土壤湿度观测资料稀缺，模型校准通常只能依赖于径流数据；在表2汇总的建模研究中，仅有少数研究针对多个变量进行校准。

分布式、基于物理过程及地表-地下过程一体化模拟

当研究目标不仅限于径流，还包括入渗、土壤水分、地下水位、地表径流和侧向通量的耦合行为时，基于物理过程且具有集成性的模型便显得尤为重要20,27,29。在达诺流域，WaSiM 模型针对流量、土壤含水量和地下水位进行了联合率定与验证，三个变量的决定系数（R2）、纳什效率系数（NSE）以及Kling-Gupta效率系数（KGE）均介于0.6至0.9之间，是该地区为数不多的真正意义上的多变量验证案例之一18；在同一流域，SHETRAN 模型仅对流量进行模拟时，其模拟结果的效率系数为0.66至0.7919。高分辨率的 HydroGeoSphere 模型被应用于尼阿美一个半干旱城市流域，将地表与地下水流视为完全耦合系统，结果表明，单纯提高气候模型的分辨率并不能显著提升模拟性能29。

在韦梅河三角洲，ParFlow-CLM 模型联合模拟了径流、蒸散发、地下水位深度和土壤湿度，从而将评估范围扩展至简单模型无法获取的变量27。这种改进的优势在于物理过程的一致性，代价则是需要更多的输入数据、计算资源、模型校准和结果解释。这类模型占所统计的35项研究记录中的5项（14%），在设有观测设备的试点流域以及水文压力显著的城市地区具有相当大的应用潜力41。

统计学与机器学习方法

统计学方法在观测与基于过程的模型之间占据中间位置，通过将景观度量或覆盖类型与水文指标关联、检测断点以及估计趋势来发挥作用；在西非流域中，这些方法通常作为水文模型的补充，而非取而代之42。机器学习在三个层面上发挥作用。第一是土地覆盖制图，其中随机森林及相关算法可提高分类与变化检测的精度8,22,32。第二是数据预处理：利用决策树、随机森林和极端梯度提升法对缺失的气象序列进行插补43，以及对降水预测结果进行统计降尺度44。第三层面即水文预测本身，在区域上发展最为不足。在留一法区域化中，基于大样本流域联合训练的长短期记忆（LSTM）网络优于在目标流域上校准的概念性模型，将无资料流域预测（PUB）问题重新定义为数据聚合而非参数转移45；一种全球性的编码器-解码器LSTM模型在无资料流域中表现达到或超过了现有预报系统，尤其在包括萨赫勒地区在内的数据稀疏区域提升最为显著46。本研究集合中尚无研究将此类模型应用于西非流域，因此基于尼日尔河、沃尔特河和塞内加尔河流域汇合的径流记录开展区域性LSTM与PUB实验成为一项迫切任务，但前提是需存在一个尚未建立的、公开的区域流域属性与径流序列数据集。机器学习能够良好处理非线性关系、复杂交互作用以及多源数据融合，适用于精细的城市分类。然而其可解释性低于基于过程的模型，性能依赖于训练数据的质量，且在剧烈的土地利用变化或气候变化情景下的外推能力仍存在不确定性12。

混合方法与耦合的土地利用-气候情景

过去十年中最显著的趋势是模型融合：将多时相制图、未来变化预测、校准后的水文模型和区域气候情景相结合，以分离气候变化、土地利用变化及其交互作用的影响10,18,20,47。Yira 等人在达诺流域应用此类耦合方法，评估了五种土地利用情景下的产水量和径流量18。在洛博流域，研究人员结合土地变化模型器（Land Change Modeler）、CORDEX 模型和 CEQUEAU 模型，量化了对水库入流的影响，展示了此类模型链在水库管理和城市供水中的实际应用价值47。水资源评估与规划模型（WEAP）被应用于莫诺流域，以分析气候、土地利用与覆被变化（LULC）以及社会经济发展对水资源和水力发电的影响48。

混合框架最适合支持决策制定，因为它们能够回答具体问题：如果城市化持续下去，径流会发生什么变化？如果稀树草原变为耕地，地下水补给又会如何变化？其缺点在于分类、情景转换、气候模型和水文结构等环节的不确定性会不断累积，因此需要进行敏感性分析和多模型集合评估17,40在报告变幅的情况下，气候模型项通常主导土地利用项20因此，若在规划中仅呈现集合平均值而未提供其离散范围，则具有误导性。

方法的比较分析

方法比较必须考虑科学问题的多样性：某些技术用于测量，另一些则用于制图、解释或模拟。不存在单一最优的方法，只有在特定问题、尺度、数据类型以及所研究的水分胁迫形式下更合适或较不合适的组合（图2）。为避免使用定性描述，表5中的比较在资料允许的情况下均以文献报道的量化指标表示：模拟类方法采用纳什效率系数（NSE）、肯德尔优良指数（KGE）、决定系数（R2）和百分偏差，分类类方法采用总体精度和科恩 kappa 值，并依据既定阈值进行解读14。直接观测法在其测量范围内最为可靠，但其空间代表性依赖于监测网络的覆盖情况，且样地尺度的径流系数无法外推至流域尺度15。模型可提供空间分布信息，在西非地区的校准与验证中，NSE、KGE 和 R2 多数落在0.6–0.9范围内，按标准准则判断为良好至极好14,18,19；但这些结果大多基于径流数据获得，而多变量验证表明，相似的径流模拟结果可能对应显著不同的内部水平衡过程16,21。遥感技术能有效检测状态转换，当结合多源数据序列、地面验证和稳健算法时，分类精度可达80–90%，kappa值接近0.75–0.90；但当类别间光谱特征相近时，性能明显下降33。在塞内加尔河流域使用21种不同方法对潜在蒸散发公式化处理所表现出的模型敏感性，提示在情景比较中应保持谨慎49。

最优的成本-覆盖权衡方案结合了免费影像、开放的气候数据集、简化的模型以及最少的径流观测数据，这解释了SWAT模型在结合Landsat和Sentinel分类数据时在区域尺度上的成功应用8,24,26,30。尽管密集观测网络和综合模型在表征级联机制（如扩散性城市化、补给减少和湿地改变）方面能力最强，但其成本仍然较高27,29。对于尼日尔河、塞内加尔河和沃尔特河流域等跨境流域，仅依赖本地化方法是不足的，最适宜的设计应结合卫星基准数据、严格的率定、有针对性的野外信息以及系统性的不确定性报告11,39。

方法选择的操作决策框架

上述比较通过图3中的四个连续筛选步骤，转化为一种明确的选择流程，可供流域管理机构和研究联盟共同使用。第一步是提出问题。记录发生了何种变化仅需进行遥感轨迹分析，并辅以正式的精度评估。而将变化归因于土地利用与土地覆盖（LULC）而非气候因素，则至少需要采用反事实设计：一组模拟固定土地利用而气候变化，另一组则相反。检验未来可选方案需要构建情景链。量化地下水响应则需要明确的地下结构表征，或采用重力测量法或示踪剂方法，因为基于径流校准的模型无法有效约束补给过程。

第二个因素是尺度。在约100 km2以下，尤其是在城市汇水区域，事件尺度的过程占主导地位，此时应采用综合的地表-地下水模型或基于事件的城市模型，前提是排水系统和不透水面积比例的制图精度高于通常可获得的土地覆被分类。在约100至10,000 km2的范围内，半分布式模型在数据投入方面具有最佳的效益回报。对于大于10,000 km2的区域或跨界流域，区域化或汇总性方法、受卫星数据约束的水资源核算以及大样本机器学习成为切实可行的选择45,46。

第三个筛选标准是数据可获得性，应以诚实而非理想化的方式应用。至少三年的同步径流和降雨记录可使传统校准成为可能；对于更短或不连续的记录，则需采用基于卫星的蒸散发、土壤湿度和总水储量的客观函数21,34；若无径流记录，则需在从 donor 流域进行区域化推移与集合机器学习预测之间做出选择，同时应传播而非隐藏不确定性。第四个筛选标准是决策时间范围和可用资源，每种分支路径在表5中均对应一项指示性成本。将该框架应用于样本数据集时，暴露出两种常见的不匹配情况：一是在数据仅支持半分布式模型的情况下却使用了完全分布式模型，二是将城市化归因于过于粗略而不适用于推断的聚落分类。

挑战与机遇

第一个挑战是输入数据的质量。不连续的水文气象序列、测站密度低，以及对地下水位、土壤湿度、取水量和径流量的观测稀少，导致不得不依赖衍生产品和插值方法，而适用于西非地区的卫星降雨产品、填补方法和降尺度技术仅能部分缓解这一问题35,36,37,43,44。第二个挑战是因果归因：水资源胁迫的变化轨迹同时受到气候变率、极端降雨增强、土地利用与覆被变化（LULC）、城市化、灌溉取水、淤积以及水利基础设施等多重因素的影响，而本文综述的建模研究中，仅有少数开展了所需的因子分解实验设计。

第三个挑战是尺度问题，此处需要谨慎表述证据的平衡性。西非的城市化具有分散性和不连续性，其特点是正式建成区、非正式定居点、未铺装道路以及混合排水系统的共存，常被视为加剧水资源紧张的驱动因素；然而，在所有研究中仅有3项（9%）将其作为主要研究对象，且均集中在尼亚美6,28,29，相比之下，有15项研究以农业扩张为主要关注信号。因此，关于城市化影响的有力结论所依据的基础远比关于耕地扩张的论述薄弱：尽管城市水文过程的一般机制已有充分确立9,31，但其在西非流域的具体影响程度仅在极少数案例中得到量化。这一空白亟需填补，而非直接得出结论，亟需更精细的城市地图数据，以区分不透水表面、建筑密度、道路状况、低洼地区以及入渗区域8。第四个挑战是多变量验证：水资源紧张会影响河流径流、土壤湿度、蒸散发、地下水补给以及地下水位深度，因此应综合多个变量以减少等效性问题50。

三个机遇尤为突出：日益便捷地获取免费影像、地形数据、气候产品以及业务化的蒸散发和土壤湿度产品，这些资源有助于提升研究的可重复性34；融合耦合现场观测、卫星产品、模型与机器学习的数据融合；以及区域化方法，为建立水文-区域观测站开辟了道路39.

建议的研究方向包括加强观测流域建设，优先覆盖本数据集中尚未包含的国家；推广不确定性分析、多模型比较和系统性指标报告；整合取水、基础设施和用水活动；开发能够反映西非地区正式与非正式基础设施的城市水文模型；公开发布区域大样本数据集；以及与水资源管理者、规划人员和农民共同构建情景方案11.

结论

对西非流域土地利用与土地覆被（LULC）变化及城市化对水资源紧张影响的评估，已围绕一种结合遥感、水文建模和实地观测的方法论核心显著整合：在本文纳入的35项西非研究中，57%使用了遥感技术，43%采用了水文建模。现有研究一致表明，耕地扩张、自然覆被退化以及土壤逐步封化改变了水平衡，通常表现为径流和洪峰流量增加、入渗与补给相对减少、水流重新分配以及对水资源的季节性压力加剧39,48,51；这一结论得到来自4个国家的6项研究支持，但仅涉及3个相互独立的研究团队，因此应结合这一局限性加以解读。单一技术本身无法全面捕捉该现象的复杂性。In situ（原位）观测设备对于水文真实性验证和过程理解仍至关重要；遥感技术在捕捉大范围甚至跨境区域的土地动态方面不可或缺；概念性与半分布式水文模型可用于将空间变化转化为水文响应，并测试前瞻性情景；机器学习方法可提升分类、数据填补及某些预测能力；大样本模型为该地区大量无资料流域的预测提供了尚未验证的新路径；而基于物理过程或综合模型虽能最佳表征地表-地下过程，但需要大量数据、计算资源和专业知识。因此，方法论上的优势更多体现在评估设计的整体架构，而非任何单一工具，图3所提出的决策框架为此提供了一种明确的操作流程。

在西非背景下，最相关的策略是构建渐进式混合框架，将开放数据、有针对性的观测、可靠的制图、明确的区域情景、透明的水文模型以及系统性的不确定性分析相结合。这种方向在科学上是合理的，经济上更具可持续性，并且在区域规划、水库管理、防洪、含水层保护以及应对气候变化方面具有更高的可操作性。未来几年的优先任务必须是加强数据质量与开放性、模型间的比较、多变量验证、明确整合精细的城市动态和地下水系统（本综述发现这两方面在定量研究中代表性不足）、将证据基础的地理覆盖范围扩展到目前占主导地位的四个国家之外，以及与水资源管理者和区域利益相关方共同构建，以确保水资源压力诊断能够有效转化为规划和投资决策。

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图1：PRISMA 2020 流程图，展示文献的识别、筛选和纳入过程。 各数据库和知识库中识别出的文献数量、去重后数量、基于标题和摘要进行筛选的数量、全文评估数量、排除原因及最终纳入定性与定量分析的文献数量。检索时间范围为2026年1月12日至2026年4月17日。请点击此处查看此图的高清版本。

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图 2：将土地利用、土地覆被变化和城市化与水资源胁迫关联的概念图，并将八类方法论家族映射到因果链上。 驱动力（耕地扩张、森林砍伐、土壤压实与结皮、土壤封闭与排水改变）作用于水文过程（截留、蒸散发、入渗、径流生成、补给、河流-含水层交换），进而产生水资源胁迫的各个组分（地表水亏缺、地下水下降、土壤水分亏缺、径流不规律、洪峰）。每一类方法论家族被定位在其所观测、制图、解释或模拟的因果链层次上。请点击此处查看此图的放大版本。

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图3：西非流域选择方法组合的操作决策框架。 四个依次进行的筛选步骤，即科学问题、空间尺度、实际可获取的数据以及决策时间范围与资源，将引导推荐出一组合适的方法组合，同时明确每一分支所需的最低验证要求及预期的不确定性报告内容。请点击此处查看该图的放大版本。

表1：完整的检索式及其针对不同平台的调整。 在各数据库和知识库中使用的布尔检索式、字段限制、语言筛选条件、执行日期以及各来源返回的记录数量。请点击此处下载该文件。

表2：比较分析中考虑的代表性案例研究。 研究区域、国家、流域面积、研究时段、使用的主要方法、校准与验证变量、报告的性能指标（NSE、KGE、R2、百分比偏差、总体精度、Cohen’s kappa），以及每项研究对西非水资源胁迫评估的具体贡献。请点击此处下载该文件。

表3：按国家和时间段划分的西非纳入记录分布情况。 每个国家及每五年出版周期内的记录数量和比例，以及各国所采用的方法学类别。请点击此处下载该文件。

表4：按方法学类别划分的西非纳入记录的分布情况。 每一类方法作为主要方法的记录数量及占比、作为次要方法的记录数量，以及对应的国家。 请点击此处下载该文件。

表5：西非流域评估水分胁迫的主要实验技术的综合比较。 从五个维度进行比较：通过源研究中报告的性能指标反映的准确性与可靠性、成本与可行性、捕捉复杂性的能力、相关的空间与时间尺度，以及对区域背景的适用性。请点击此处下载该文件。

披露

作者声明本综述不存在任何利益冲突。

致谢

作者感谢他们的同事以及 VM Group Multiservices 对本文早期版本提供的宝贵反馈意见及经费支持。

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