從冰川融化到降水模式，再到蒸發(fā)速率，國(guó)際原子能機(jī)構(gòu)的同位素水文學(xué)工作者正通過(guò)收集、分析和共享數(shù)據(jù)，更好地了解水的來(lái)源、歷史和流動(dòng)情況。新的工具和方法使研究人員能夠以前所未有的精度分析水資源數(shù)據(jù)，為有效的水資源管理、氣候建模和環(huán)境決策提供關(guān)鍵信息。

“水資源數(shù)據(jù)是明智政策和理性投資的支柱。”世界氣象組織秘書(shū)長(zhǎng)塞萊斯特·索洛表示，“沒(méi)有數(shù)據(jù)，我們就如同盲人。洪水和干旱的預(yù)警系統(tǒng)，以及水庫(kù)、灌溉計(jì)劃和排水系統(tǒng)等水利基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)，都依賴于數(shù)據(jù)。同位素水文學(xué)提供了一個(gè)獨(dú)特的視角——通過(guò)追蹤水源和水流路徑，幫助我們可持續(xù)地管理共享水資源?！?/p>

人工智能

隨著全球水資源數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展，同位素水文學(xué)正迅速邁入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型正在為水資源研究帶來(lái)新的見(jiàn)解，改進(jìn)預(yù)測(cè)能力，以及填補(bǔ)數(shù)據(jù)空白。

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原子能機(jī)構(gòu)的一項(xiàng)研究運(yùn)用人工智能分析了來(lái)自91個(gè)國(guó)家1257個(gè)湖泊的同位素?cái)?shù)據(jù)，結(jié)果顯示：這些湖泊約 20% 的入水量因蒸發(fā)而損失，而在約10% 的情況下，湖泊的蒸發(fā)損失極為嚴(yán)重，超過(guò)總?cè)胨康?0%。這意味著許多湖泊無(wú)法彌補(bǔ)蒸發(fā)損失，這使它們面臨隨時(shí)間逐漸消失的風(fēng)險(xiǎn)。“我們利用人工智能確定了蒸發(fā)的主要驅(qū)動(dòng)因素。”該研究的第一作者、原子能機(jī)構(gòu)同位素水文學(xué)家Yuliya Vystavna表示，“根據(jù)氣候類型（熱帶、亞熱帶、溫帶、大陸帶或寒帶）的不同，蒸發(fā)的驅(qū)動(dòng)因素也有所差異?！痹撗芯窟\(yùn)用人工智能模型確定哪些湖泊面臨最大的消失風(fēng)險(xiǎn)。

原子能機(jī)構(gòu)的另一項(xiàng)研究利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型識(shí)別影響水動(dòng)態(tài)的因素，并估算全球45個(gè)流域中“年輕水比例”（即水齡小于三個(gè)月的水）的情況?！澳贻p水比例”可反映水在環(huán)境中的儲(chǔ)存和釋放方式，揭示水的滯留和流動(dòng)模式。這有助于加深了解河流如何應(yīng)對(duì)天氣變化和土地變化，使社區(qū)能夠更好地為洪澇和干旱做準(zhǔn)備，并更有效地管理水資源?！巴ㄟ^(guò)了解這些動(dòng)態(tài)變化，我們能更好地適應(yīng)氣候變化和土地利用模式演變帶來(lái)的挑戰(zhàn)，確保河流持續(xù)為生態(tài)系統(tǒng)和人類社會(huì)提供必不可少的服務(wù)。”原子能機(jī)構(gòu)物理和化學(xué)科學(xué)司司長(zhǎng)Tzanka Kokalova-Wheldon表示。

專家們認(rèn)為，利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)分析水資源數(shù)據(jù)，有望顯著改善可持續(xù)水資源管理的決策過(guò)程。為推進(jìn)這項(xiàng)工作，原子能機(jī)構(gòu)、聯(lián)合國(guó)教科文組織以及國(guó)際理論物理中心近期開(kāi)發(fā)了一個(gè)將人工智能與水文和同位素?cái)?shù)據(jù)相結(jié)合的框架。

高分辨率氚繪圖

氚是氫的一種天然存在的放射性同位素，存在于水中，半衰期約為12.3年，它對(duì)于識(shí)別近期補(bǔ)給的地下水和評(píng)估地下水的污染脆弱性非常重要。通過(guò)繪制這種可追蹤形式的氫同位素在降雨和降雪中的分布圖，研究人員能夠深入了解近期水的運(yùn)動(dòng)情況和水源信息。原子能機(jī)構(gòu)利用過(guò)去十年收集的數(shù)據(jù)，繪制了降水中的氚分布圖，以優(yōu)化采樣、確定大氣數(shù)據(jù)缺口和支持含水層脆弱性研究。

科學(xué)家們利用這些分布圖，通過(guò)對(duì)比降水和地下水中的氚含量，了解降水到達(dá)含水層的速度以及兩者之間的相互作用。當(dāng)?shù)叵滤械碾昂颗c降水中的氚含量高度匹配時(shí)，這可能表明含水層存在快速補(bǔ)給，意味著含水層水源充足，但同時(shí)也容易受到污染，因?yàn)槲廴疚锖苋菀籽刂嗤穆窂竭M(jìn)入含水層。而當(dāng)?shù)叵滤械碾昂窟h(yuǎn)低于當(dāng)?shù)亟邓械碾昂繒r(shí)，則可能表明這些水已在地下安全儲(chǔ)存了數(shù)十年甚至更久，且未受到污染。

N?O激光光譜法

N₂O激光光譜法是一項(xiàng)新技術(shù)，能夠?qū)εc氮循環(huán)（氮在空氣、土壤、水和生物體之間的移動(dòng)）有關(guān)的同位素進(jìn)行高精度測(cè)量，可有助于追蹤污染源。由于不同的氮源（如化石燃料燃燒、農(nóng)業(yè)排放和自然過(guò)程）具有獨(dú)特的同位素特征，科學(xué)家們能夠識(shí)別并區(qū)分人為污染源和自然污染源。例如，在印度，化肥使用量在30年間增加了兩倍，原子能機(jī)構(gòu)的科學(xué)家利用該技術(shù)研究了農(nóng)業(yè)對(duì)水資源系統(tǒng)的影響。他們的研究結(jié)果顯示，在季風(fēng)季節(jié)，硝酸鹽污染會(huì)激增，此時(shí)暴雨會(huì)將化肥沖入河流和湖泊，使其水質(zhì)惡化?？茖W(xué)家們通過(guò)追蹤同位素，能夠精準(zhǔn)定位污染來(lái)源，這可能會(huì)促使農(nóng)民和政府采取更清潔的實(shí)踐，從而改善水質(zhì)和空氣質(zhì)量。

隨著技術(shù)能力和數(shù)據(jù)收集方法的不斷進(jìn)步，原子能機(jī)構(gòu)正積極探索水資源數(shù)據(jù)分析的新工具和新方法，以支持可持續(xù)的水資源管理戰(zhàn)略?！巴ㄟ^(guò)將尖端技術(shù)與全球范圍內(nèi)數(shù)十年收集的水資源數(shù)據(jù)相結(jié)合，我們不僅僅是在研究水資源，更是在賦能各國(guó)對(duì)這一最寶貴的資源做出明智決策?！痹幽軝C(jī)構(gòu)地理空間數(shù)據(jù)專家Stefan Terzer-Wassmuth表示。