近日，我院陈能汪教授领衔的“环境过程与系统模型”团队在Water Research上发表题为“Prioritizing ecological restoration in hydrologically sensitive areas to improve groundwater quality”的研究论文。该研究从水文连通性视角，通过全国范围随机取样、机器学习和地理空间运算等多学科方法，发现在水文敏感区优先生态修复可有效提升地下水水质，相关研究成果可为生态环境治理提供有益参考。

研究背景

国家“双碳战略”的实施推动了一系列生态修复与保护措施的开展。“植树造林”和“退耕还林还草”等绿色工程被认为是缓解气候变化和水质恶化问题的重要途径。根据《全国国土绿化规划纲要（2022-2030年）》，“十四五”期间，我国拟规划完成造林种草等国土绿化5亿亩。然而，利用有限的资金重点在哪些区域进行绿化有助于发挥生态修复“四两拨千斤”的作用，实现环境和经济的“双赢”，值得深入研究。

研究成果

研究人员首先对全国范围90个站位地下水营养盐（硝氮、氨氮、无机磷）和重金属（钒、铬、锰、铁、钴、镍、铜、砷、锶、钼、镉、铅）进行取样分析（图1）。

图1 地下水采样站位图

随后，结合全球和国家土壤属性数据库，应用机器学习方法（随机森林），外推了取样站位周边土壤饱和导水率的分布，进一步基于地理空间分析获取了水文敏感区的空间分布（图2）。

图2 水文敏感区计算流程图

(注：Bulk density，容重；Silt，粉土；Clay，黏土；SOC，土壤有机碳；RF model，随机森林模型；TWI，地形湿度指数；Ksat，土壤饱和导水率；Soil thickness，土壤厚度；STI，土壤地形指数；HSAs，水文敏感区)

最后，从水文连通性的角度分析了水文敏感区土地利用（尤其是自然用地占比）与地下水水质的关系。研究结果表明，水文敏感区是营养盐和重金属从地表向地下水迁移的热点区域（图3）。

图3 基于水文敏感区的生态修复改善地下水水质概念图

在占陆地面积约20%的水文敏感区内增加自然用地占比，能够显著减少地下水营养盐和重金属浓度（p < 0.05），且这一效果与在全域增加自然用地的做法相当。未来在水文敏感区内优先进行生态修复（如“造林种草”）有助于实现环境（改善地下水水质）和经济（减少治理资金投入）的“双赢”。

研究团队

我院2019级博士生王曜（现香港大学博士后）为论文第一作者，陈能汪教授为论文通讯作者，海洋与地球学院王德利教授为共同通讯作者。合作者包括香港大学罗新研究助理教授、我院谭巧国教授、研究助理余镒琦、硕士生傅玉琪，以及海洋与地球学院硕士毕业生郑辰禾。感谢我院2012-2018级本科生和硕博研究生协助采集了地下水样品。该研究获得国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目（51961125203）和福建省水利科技项目（MSK202301; MSK202313）的资助。

论文来源

Wang, Y., Yu, Y.Q., Luo, X., Tan, Q.G., Fu, Y.Q., Zheng, C.H., Wang, D.L.* and Chen, N.W.* (2024) Prioritizing ecological restoration in hydrologically sensitive areas to improve groundwater quality. Water Research, 252: 121247.

文、图 | 王   曜

责任编辑 | 陈能汪

排版 | 曾   鹏