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土地沉降与地下水高需求地区之间的联系


图片来源:Pixabay
密苏里科技大学(Missouri University of Science and Technology)的研究人员发现,从地下蓄水层中过度抽水会导致周围的土地下沉,并导致街道、桥梁和其他基础设施受损,地下水储存量减少以及饮用水的污染。他们正在使用一种被称为机器学习的人工智能方法来表示下沉,即所谓的土地沉降,以帮助水政策官员做出明智的决定。
密苏里科技大学地球科学及地质与石油工程系水文学助理教授Ryan Smith博士说,气温上升、降水模式变化以及对淡水需求的增加,都为蓄水层带来了额外的压力。更为频繁和极端的干旱以及洪水事件降低了其捕获和储存水的能力。由于地表水供应有限,人口迅速增长,高价值作物等对水资源的大量需求,美国西部地区受到此方面的打击尤其严重。
Smith介绍到,传统测量地下水开采区域土地沉降的方法不仅耗时,而且价格昂贵,并可能会导致错误或产生间隙。相反,机器学习可以量化能够广泛获得的地下水数据与土地沉降之间的关系,因而可以用来预测未来的沉降。这些数据包括土地表面与植物的蒸发率,土地使用与沉积物的厚度。

图片来源:Pixabay
为了开展研究,Smith和他的博士生Sayantan Majumdar收集了通过卫星和地面GPS站获得的美国西部的水文和沉降数据,包括来自加利福尼亚州、亚利桑那州和内华达州的数据。
加利福尼亚州占美国西部总沉降量的75%。地下水灌溉着加州中央谷地数百万英亩的农田,这块450英里长的农田种植着全国三分之一的水果和蔬菜。它是受沉降影响最严重的地区之一。据Smith和Majumdar的模型估计,谷地大面积的土地每年下沉超过两英寸,谷地部分地区下沉速度的测量值接近每年一英尺。
Smith介绍到:“土地沉降影响了基础设施—房屋、桥梁和运河。运河断裂或将不能正常工作。加利福尼亚州也在建设穿越山谷的高速铁路,所以这些信息能够帮助他们进行规划。”

图片来源:Pixabay
Smith补充到,潜在的砷浸出是沉降带来的间接问题。由于抽水降低了用于灌溉的浅层蓄水层的水位,当地人转向更深层的水以获得饮用水供应。从较深的承压蓄水层抽水会导致含砷黏土压实,因此污染物将释放到蓄水层中,使得饮用水中的砷含量上升到危险水平。Smith说,这些蓄水层中的水已经有数千年的历史,并且它们不会很快得到补充。
Smith和Majumdar正在扩展他们的方法以用于估计其他水文条件下的结果,如高用量蓄水层的地下水需求,包括堪萨斯州的高原蓄水层、亚利桑那州的盆地和山脉蓄水层以及美国南部的密西西比河冲积蓄水层,其结果可能会影响世界各地和密苏里州的地下水管理。
Smith认为:“密苏里州东南部的湿润地区农作物对地下水的需求量很大,密西西比冲积平原地区的官员可以利用我们所了解到的知识来提前规划地下水需求。我们希望与农业界合作,实现双赢。”
Smith和Majumdar写了一篇关于该研究的论文。他们的研究成果发表在美国地球物理联盟(AGU)的出版物Water Resources Research上。
作者:Nancy Bowles
翻译:汪亚及
审校:董子晨曦
引进来源:密苏里科技大学
本文来自:中国数字科技馆
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