For the last 6 decades, the Nile Valley region has been subjected to expanding reclamation, advancing agricultural and human activities. Extreme changes in the groundwater regime and land cover have been detected. Evaluation and mapping of groundwater and its controlling factors as important environmental factors have been assessed and managed based on their Spatio-temporal distribution and effect on the hydrologic properties. Visual MODFLOW and GIS database modeling are applied to simulate and predict the future aquifer response due to increased pumping rates to match the continuous need for water resources. Two pumping scenarios are proposed. The first scenario assumes that the current extraction rates continue without modification over the next 50 years. The second scenario assumes to increase the pumping rates by 50% from those of the first scenario. An obvious decline in groundwater heads is resulting in both scenarios. It reaches 20 m in the first scenario while it exceeds 30 m in the second one. Results obtained from the model have been merged with remote sensing data under GIS framework. GIS model using the weighted overlay approach is applied to produce the groundwater potentiality map, classified to five potential zones; very good, good, intermediate, poor, and very poor, the model showed that zone of very good recharge will decrease with time and disappear with increase pumping rate by 50% while the poor and very poor zones increase with time. There is a reciprocal relationship between the human and geological factors on the efficiency of the aquifer.

在过去的 6 年里，尼罗河谷地区一直在扩大开垦，推进农业和人类活动。已经检测到地下水状况和土地覆盖的极端变化。地下水及其控制因素作为重要环境因素的评价和制图已根据其时空分布和对水文特性的影响进行评估和管理。可视化 MODFLOW 和 GIS 数据库建模用于模拟和预测由于提高抽水率以满足对水资源的持续需求而导致的未来含水层响应。提出了两种泵送方案。第一种情况假设当前的开采率在未来 50 年内保持不变。第二种情况假设抽水率比第一种情况提高 50%。地下水水头的明显下降导致了这两种情况。在第一种情况下达到 20 m，而在第二种情况下超过 30 m。从模型中获得的结果在 GIS 框架下与遥感数据进行了融合。GIS模型采用加权叠加法制作地下水潜力图，分为五个潜力区；非常好、好、中等、差和非常差，模型显示非常好的补给区会随着时间的推移而减少，并随着抽水率增加 50% 而消失，而差和非常差的区域会随着时间的推移而增加。人为因素和地质因素对含水层效率的影响存在相互关系。地下水水头的明显下降导致了这两种情况。在第一种情况下达到 20 m，而在第二种情况下超过 30 m。从模型中获得的结果在 GIS 框架下与遥感数据进行了融合。GIS模型采用加权叠加法制作地下水潜力图，分为五个潜力区；非常好、好、中等、差和非常差，模型显示非常好的补给区会随着时间的推移而减少，并随着抽水率增加 50% 而消失，而差和非常差的区域会随着时间的推移而增加。人为因素和地质因素对含水层效率的影响存在相互关系。地下水水头的明显下降导致了这两种情况。在第一种情况下达到 20 m，而在第二种情况下超过 30 m。从模型中获得的结果在 GIS 框架下与遥感数据进行了融合。GIS模型采用加权叠加法制作地下水潜力图，分为五个潜力区；非常好、好、中等、差和非常差，模型显示非常好的补给区会随着时间的推移而减少，并随着抽水率增加 50% 而消失，而差和非常差的区域会随着时间的推移而增加。人为因素和地质因素对含水层效率的影响存在相互关系。从模型中获得的结果在 GIS 框架下与遥感数据进行了融合。GIS模型采用加权叠加法制作地下水潜力图，分为五个潜力区；非常好、好、中等、差和非常差，模型显示非常好的补给区会随着时间的推移而减少，并随着抽水率增加 50% 而消失，而差和非常差的区域会随着时间的推移而增加。人为因素和地质因素对含水层效率的影响存在相互关系。从模型中获得的结果在 GIS 框架下与遥感数据进行了融合。GIS模型采用加权叠加法制作地下水潜力图，分为五个潜力区；非常好、好、中等、差和非常差，模型显示非常好的补给区会随着时间的推移而减少，并随着抽水率增加 50% 而消失，而差和非常差的区域会随着时间的推移而增加。人为因素和地质因素对含水层效率的影响存在相互关系。该模型表明，非常好的补给区会随着时间的推移而减少，并随着抽水率增加 50% 而消失，而差的和非常差的区会随着时间的推移而增加。人为因素和地质因素对含水层效率的影响存在相互关系。