【政策资讯】草原地下水"告急" JH｜揭示人类活动对华北地区生态脆弱草原地下水资源存储影响的加剧问题

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Unveiling the escalating impact of human activities on groundwater storage in ecologically fragile steppe, Northern China

· 年份： 2025

· 第一单位： 中国地质大学（北京）

摘要

地下水对于维持北方中国脆弱的草原生态系统中水资源安全和生态系统稳定至关重要。然而，在这些草原地区，地下水储量变化的驱动因素尚不明确，因为长期观测资料缺乏，因此气候变迁和人类活动如何影响地下水储量以及它们各自的贡献尚未充分得到表征。为了对抗草原沙化和保护地下水资源，我们需要更全面地理解大规模草原地区地下水储量变化的驱动因素及其定量贡献。在这里，我们利用NASA的GRACE/FO卫星数据估计了近二十年的地下水储量观测结果，并揭示了由于密集的人类活动和气候变迁，该区域显著的地下水储量减少（-4.4±0.1 mm/yr；0.89±0.02 km3/yr，p<0.05）。我们进一步将土地表面模型（同化GRACE/FO数据的CLSM-DA）和机器学习相结合，以识别和量化各种驱动因素对地下水储量减少的相对贡献。结果表明， 由于煤炭开采、地下水抽取及其他人类活动导致的水资源消耗是地下水储量减少的主要原因。 值得注意的是， 不断增加的人类活动对地下水储量产生了显著影响，过去二十年中几乎占了地下水储量减少总量的三分之二（-2.8±0.2 mm/yr，p<0.05） 。这项研究突显了人类活动增加对地下水储量减少的显著影响，强调了重视和保护地下水资源的重要性和紧迫性，以便更好地支持生态脆弱地区的生态系统稳定性。

实验设计

本研究采用多源数据和先进的跨学科方法来揭示北方草原地下水储量变化的驱动机制。研究团队首先利用NASA的GRACE/FO卫星数据，获取了近20年的陆地水储异常数据，通过水储平衡方法精准估算地下水储量变化。为了深入解析气候变化和人类活动对地下水储量的复杂影响，研究者创新性地构建了一个集成方法，巧妙融合了陆地表面模型(CLSM-DA)和机器学习方法。在实验设计上，研究者strategically设计了两个对比实验场景：

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