自然生態：土地沉降與地下水高需求地區之間的聯係

圖片來源：Pixabay
密蘇裏科技大學（Missouri University of Science and Technology）的研究人員發現，從地下蓄水層中過度抽水會導致周圍的土地下沉，並導致街道、橋梁和其他基礎設施受損，地下水儲存量減少以及飲用水的汙染。他們正在使用一種被稱為機器學習的人工智能方法來表示下沉，即所謂的土地沉降，以幫助水政策官員做出明智的決定。
密蘇裏科技大學地球科學及地質與石油工程係水文學助理教授Ryan Smith博士說，氣溫上升、降水模式變化以及對淡水需求的增加，都為蓄水層帶來了額外的壓力。更為頻繁和極端的幹旱以及洪水事件降低了捕獲和儲存水的能力。由於地表水供應有限，人口迅速增長，高價值作物等對水資源的大量需求，美國西部地區受到此方麵的打擊尤其嚴重。
Smith介紹道，傳統測量地下水開采區域土地沉降的方法不僅耗時，而且價格昂貴，並可能會導致錯誤或產生間隙。相反，機器學習可以量化能夠廣泛獲得的地下水數據與土地沉降之間的關係，因而可以用來預測未來的沉降。這些數據包括土地表麵與植物的蒸發率，土地使用和沉積物厚度。


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為了開展研究，Smith和他的博士生Sayantan Majumdar收集了通過衛星和地麵GPS站獲得的美國西部的水文和沉降數據，包括來自加利福尼亞州、亞利桑那州和內華達州的數據。
加利福尼亞州占美國西部總沉降量的75%。地下水灌溉著加州中央穀地數百萬英畝的農田，這塊450英裏長的農田種植著全國三分之一的水果和蔬菜。它是受沉降影響最嚴重的地區之一。據Smith和Majumdar的模型估計，穀地大麵積的土地每年下沉超過兩英寸，穀地部分地區下沉速度的測量值接近每年一英尺。
Smith介紹道：“土地沉降 影響了基礎設施--房屋、橋梁和運河。運河斷裂或將不能正常工作。加利福尼亞州也在建設穿越山穀的高速鐵路，所以這些信息能夠幫助他們進行規劃。"”


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Smith補充道，潛在的砷浸出是沉降帶來的間接問題。由於抽水降低了用於灌溉的淺層蓄水層的水位，當地人轉向更深層的水以獲得飲用水供應。從較深的承壓蓄水層抽水會導致含砷粘土壓實，因此汙染物將釋放到蓄水層中，使得飲用水中的砷含量上升到危險水平。Smith說，這些蓄水層中的水已經有數千年的曆史，並且它們不會很快得到補充。
Smith和Majumdar正在擴展他們的方法以用於估計其他水文條件下的結果，如高用量蓄水層的地下水需求，包括堪薩斯州的高原蓄水層、亞利桑那州的盆地和山脈蓄水層以及美國南部的密西西比河衝積蓄水層，其結果可能會影響世界各地和密蘇裏州的地下水管理。
Smith認為：“密蘇裏州東南部的濕潤地區農作物對地下水的需求量很大，密西西比衝積平原地區的官員可以利用我們所了解到的星空体育官网入口网站來提前規劃地下水需求。我們希望與農業界合作，實現雙贏。”
Smith和Majumdar寫了一篇關於該研究的論文。他們的研究成果發表在美國地球物理聯盟（AGU）的出版物Water Resources Research上。
作者：Nancy Bowles
翻譯：汪亞及
審校：董子晨曦
引進來源：密蘇裏科技大學
引進鏈接：https://phys.org/news/2020-09-links-regions-high-groundwater-demand.html


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