中国科学院提出新方法：融合生态建模精准预测干旱区地下水溶质分布

科研人员提出了融合生态建模思想的 groundwater 研究新范式。这一项研究由中国科学院东北地理与农业生态研究所的研究团队主导，旨在解决干旱区地下水溶质（如 Na+、K+、SO42-、Cl-）分布精准模拟的难题。浅层地下水溶质运移是导致土壤盐碱化的主要原因之一，进而威胁土地生产力和生物多样性，严重时甚至会影响人类的生存环境。 为此，该团队将生态学领域的物种分布模型（SDM）创新性地应用于地下水溶质的空间预测中，结合传统水文模型与机器学习技术，开发了一套针对大尺度干旱区的地下水溶质分布模拟模型。此方法通过大规模采样工作，收集了浅层地下水、深层地下水及地表水等样本，建立了一个包括地形、气候、水力联系、土壤性质以及人类活动在内的五维数据库。 研究人员巧妙地将溶质浓度比喻为生态系统中物种的“适生性”，以此为基础利用物种分布模型来探索不同溶质在地下水系统内的分布规律。此外，研究还引入了端元混合分析、随机森林等先进算法，有效地克服了野外测量数据稀缺的问题，大大提高了模型的预测准确度，超过了传统的空间插值方法30%以上。 研究结果显示，浅层地下水中主要离子如 Na+、K+、SO42- 和 Cl- 的浓度受到地表水质的影响较大；而 Ca2+ 的分布则更多与深层地下水有关联；人 类活动，特别是农业灌溉行为，也是影响这些离子浓度上升的关键因素；在自然环境要素里，降雨与蒸腾作用共同决定了溶质在水体间的传递情况。 此成果在线发布于《Water Resources Research》国际期刊上，并得到了多个国家及地方基金的支持。东北地理所联合河南大学等单位共同完成了该项研究。 业内人士认为，该研究不仅为理解浅层地下水溶质运移机理提供了一个全新的视角，还为实际操作中识别高盐区域及优化地下水资源管理提供了强有力的技术支持。这表明，跨学科的合作可以有效推动环境科学的发展和应用，特别是面对像地下水盐分积累这样复杂的生态问题时。中国科学院作为国家级科研机构，在地球环境科学领域一直保持着高水平的研究和创新能力。此次研究再次展示了其在全球水资源研究方面的实力和贡献。