地中海气候多样性地区五十年的地下水变化：解析影响水量和水质的自然因素与人为因素

《Science of The Total Environment》：Five decades of groundwater change across a diverse Mediterranean climate region: Disentangling natural and human drivers of water quantity and quality

葡萄牙四个水文地质单元及15条河流流域的440万次地下水观测分析显示，水质从北向南呈梯度恶化，自然因素（如气候变暖加剧岩-水相互作用）与农业、城市活动（如硝酸盐、氯化物浓度升高）共同作用。季节性变化显示冬季污染输入增加，长期趋势表明南部的Algarve地区因灌溉扩张出现水位下降和盐入侵风险。研究强调需整合气候与土地利用监测框架，制定针对性管理策略。

　　地下水在地中海地区的分布受到气候变化和人类活动的双重压力，但关于长期、大规模的水质动态评估仍较为有限。这项研究利用了葡萄牙境内2,501个监测站点超过440万次观测数据，时间跨度为1970年至2024年，覆盖了89,015平方公里的区域，涉及15个国家级和国际级流域以及4个主要的水文地质单元。通过定制的数据提取流程和空间统计方法，研究者探讨了水质变化与气候梯度、季节循环和土地利用类型之间的趋势和模式，重点关注了32项地下水水质参数，涵盖物理化学、微生物学和营养指标。研究结果显示，地下水质量从北向南呈现出明显的退化趋势。这种模式部分归因于地质因素和温度对岩石与水相互作用的影响，导致矿物溶解，特别是钙、钠和镁的浓度增加。相比之下，受大规模土地利用模式影响较大的参数，如硝酸盐、氯化物和钾，对气候梯度的响应较弱，其浓度更紧密地与人为活动相关，通常与农业、牧业和城市土地利用有关。这些发现表明，地下水已显示出与农业活动相关的退化迹象，强调了需要结合气候和土地利用因素的综合监测框架，以实现对地中海地下水系统的更有针对性的保护和修复。

地下水是全球战略资源，对于人口供水、经济发展以及敏感生态系统的维持至关重要，特别是在干旱时期。它约占全球淡水资源的30%，是家庭、农业和工业用水的重要来源。在许多地区，尤其是半干旱地区，地下水往往是最后的淡水资源。例如，在欧洲，地下水提供了27个欧盟成员国（EU—27）65%的饮用水和25%的灌溉用水，但并非所有欧盟地下水体都达到了良好的水质状态。气候变化正在加剧全球与水质相关的现有问题，地中海和亚热带地区尤为脆弱。在这些地区，降水通常集中在秋季和冬季，导致土壤中积累的养分突然释放到河流、湖泊和地下水系统，同时气候变化又加剧了干旱条件。

地下水的水量和质量受到多种因素的影响，包括自然和人为因素，理解这些因素如何相互作用对于有效的水资源管理至关重要。例如，土地利用和覆盖（LULC）对地下水系统状况有重要影响，农业活动增加了地下水的非点源污染风险。此外，地质组成、季节性气候变化和生物地球化学过程等背景自然驱动因素也决定了资源在区域和地方的状况。在世界范围内，已经开展了大量研究，旨在区分影响地下水的自然和人为因素。例如，在北美，1998年Kolpin等人已经检测到超过一半的美国流域浅层地下水含有农药，突显了土地利用的影响。近年来，Huang等人在中国南方珠江三角洲的研究表明，过去三十年的广泛工业化与高浓度重金属和硝酸盐污染有关，硝酸盐污染主要来源于生活污水和工业废水泄漏。此外，他们还发现人为和自然过程共同影响了地下水的化学动态，导致粒状和裂隙含水层的水质变化。

在欧洲，也有多个研究尝试达到同样的目标。Abduljaleel等人在匈牙利的Drava泛滥平原（1990–2018年）的研究发现，造林和城市扩张减少了地下水补给和水位。Patekar等人在克罗地亚南部喀斯特流域的研究显示，集约农业和肥料使用正在损害地下水质量。在丹麦，Foster和Bjerre的研究发现，尽管采取了缓解措施，集约农业仍是硝酸盐淋失的主要来源。Van Huijgevoort等人在荷兰Veluwe地区的研究探讨了气候变化和土地利用对大型地下水储量的影响，时间范围从历史时期（1850–2016年）到未来（2036–2065年），揭示了补给率、蒸发和污染水平的变化。

在葡萄牙南部，Penha等人的研究显示，农业区导致地下水硝酸盐浓度升高，而城市区则增加了氯化物和钠的浓度，突显了土地利用在塑造地下水化学方面的作用。对六个具有不同土地利用类型的地下水井样本进行了分析，建立了橄榄园和葡萄园与不同物理和化学参数之间的相关性，表明不同的土地利用类型对水质有不同影响。Zeferino等人在葡萄牙北部沿海地区（Esposende-Vila do Conde硝酸盐敏感区）的研究发现，尽管已有减少氮的措施，但由于农业氮负荷和养分残留，未来二十年内硝酸盐浓度超过50 mg/L的情况预计将持续。Mansilha等人在葡萄牙北部一个近郊地区研究了多个与小型公共供水系统相连的泉的化学组成，特别是在2017年10月发生重大森林火灾之后，检测到了高浓度的硫酸盐、氟化物、氮和pH值的变化，以及铁、锰和铬的高浓度，尤其是在降水事件之后。

尽管欧洲和葡萄牙在区域和地方层面已有较多关于地下水动态的研究，但在国家层面的全面、大规模、长期研究仍然极为有限，尤其是在地中海地区，预计气候变化将加剧水质退化。然而，这类研究对于制定有效的国家策略至关重要。

本研究是首次聚焦于葡萄牙整个地中海气候和土地利用梯度的地下水状态长期趋势分析。该研究的一个主要局限是现有研究在该地区缺乏同时记录水量和水质的数据，我们通过使用全面的全国数据集来解决这一问题。研究结果扩展了之前在相同地区进行的表层水研究。本研究旨在为水资源规划和管理提供实际价值，并通过提供可用于创建基于风险的污染管理计划的知识，提高利益相关者的参与度，同时帮助理解主导因素与影响之间的关系。

研究区域涵盖了葡萄牙大陆的4个主要水文地质单元和15个国家级和国际级流域，总面积为89,015平方公里。研究数据由葡萄牙环境局（APA）维护的监测站支持。图1展示了监测站的地理分布，与地下（水文地质单元；左图）和地表（流域；右图）水系统叠加。大规模的空间和时间覆盖对于区分地下水污染的来源和影响至关重要。

水文地质系统被分为4个单元，这些分类与国家和欧洲层面的官方分类一致：（a）古老山脉（Maci?o Antigo），（b）西部边缘（Orla Ocidental），（c）Tejo-Sado流域，（d）南部边缘（Orla Meridional）。每个水文地质单元包含多个含水层和较少产水区域，这些区域虽然产水能力较低，但可能支持低需求用途，如小村庄、独立房屋和小花园。葡萄牙的含水层系统主要为多孔和喀斯特型，其中多孔环境面积最大，为26,000平方公里（占全国领土的29.4%），其次是喀斯特地下水，面积为5,500平方公里（占6.2%）。将水文地质单元划分为4个主要类别是基于地质构成的。

由于含水层的规模，分析不应局限于基本的水文地质单元，其中一些单元面积仅5平方公里。由于数据是国家层面收集的，分析单个含水层可能会分散大量信息，从而削弱统计分析的稳健性。关键的是，数据仍然反映了定义含水层的相同岩层，即使它们对应的是较低产水的区域。

本研究涉及的15个流域被分为8个更广泛的集群，遵循葡萄牙在欧洲水框架指令（WFD）下实施的水文区域分类，即较小的流域被归入相邻的较大流域系统。划分方式如下：Minho和Lima（集群1），Cávado、Ave和Le?a（集群2），Douro（集群3），Vouga、Mondego和Lis（集群4），Tejo和Ribeiras do Oeste（集群5），Sado和Mira（集群6），Guadiana（集群7），以及Ribeiras do Algarve（集群8）。

为了表征葡萄牙全国范围内地下水质量的大型模式，并区分自然与人为驱动因素以支持管理，我们从APA的公开数据库中汇编了一个广泛的数据集，这些数据库可通过国家水资源信息系统（SNIRH）访问。由于数据库系统限制，每次下载只能处理50个站点-参数组合，因此开发了定制脚本来自动化和优化数据检索和处理流程，以克服这一技术障碍，这可能是该地区大型研究有限的部分原因。完整的数据集存档在ZENODO（https://doi.org/10.5281/zenodo.15472032），包括（i）数据提取、处理和汇编的完整脚本集，以及（ii）所有图表的交互式HTML格式。数据检索算法也公开可用（https://github.com/ue-hydro/eyedrop_data_extract）。

数据集覆盖了从1970年起的水量观测和从1990年起的水质观测，涵盖了2,501个监测站或采样点。数据集包括超过36项参数，涵盖物理化学指标、潜在有害金属、有机污染物和微生物元素。数据集包含总计4,461,107次记录的观测，并包括水量和水质参数，如表1所示。水位数据的参考基准为平均海平面。

虽然所有分析均针对所有参数，且结果可在ZENODO数据集中找到，但为了清晰和简洁，本研究仅呈现了一部分结果。结果选择的标准包括：空间和时间数据覆盖范围，仅保留具有足够时间分辨率和跨多个流域空间代表性的参数，以确保研究的稳健性和有效性；参数的重要性，优先选择支持地下水水量和质量综合评估的参数，包括微生物、营养和金属，以便检测流域间的空间变化以及近年来的长期时间趋势；以及有助于区分自然与人为驱动因素的参数，从而支持有效的全国管理策略。

研究方法应用于表1中列出的32项水质参数。尽管完整的分析结果可通过ZENODO获取，但本文仅展示了部分结果。地理数据来自OpenStreetMap（Bennett, 2010）。

在分析水文地质单元和流域的空间模式时，采用了两种空间聚合标准：水文地质单元和流域。这两种方法都旨在识别地下水状态的时空模式。然而，基于水文地质单元的分析侧重于区分与含水层系统和地质构造相关的差异，而基于流域的分析则旨在阐明河流-含水层相互作用和不同气候条件下的差异。所有分析遵循从北到南的纬度梯度方法，以捕捉气候对区域地下水水量和质量模式的影响。

鉴于数据集的广泛性，对每个数据点进行详细质量控制是不可行的。为了减少异常值的影响并确保稳健的中心趋势估计，采用了中位数和百分位数。在水文地质单元或流域层面的聚合分析按照纬度组织，并通过专题地图和箱线图可视化，显示最小值、最大值以及25%、50%和75%的四分位数。由于监测站的测量频率、运营时间和数据可用性存在差异，有些站点已经停用，而有些则较新（见表1），因此在地图散点图中使用了与数据量成比例的符号大小，以强调具有更长时间覆盖的记录。

虽然所有分析都针对所有参数进行，且结果可在ZENODO数据集中找到，但为了清晰和简洁，本文仅呈现了一部分结果。结果选择的标准包括：空间和时间数据覆盖范围，仅保留具有足够时间分辨率和跨多个流域空间代表性的参数，以确保研究的稳健性和有效性；参数的重要性，优先选择支持地下水水量和质量综合评估的参数，包括微生物、营养和金属，以便检测流域间的空间变化以及近年来的长期时间趋势；以及有助于区分自然与人为驱动因素的参数，从而支持有效的全国管理策略。

在研究水文地质单元和流域的空间模式时，采用了两种空间聚合标准：水文地质单元和流域。这两种方法都旨在识别地下水状态的时空模式。然而，基于水文地质单元的分析侧重于区分与含水层系统和地质构造相关的差异，而基于流域的分析则旨在阐明河流-含水层相互作用和不同气候条件下的差异。所有分析遵循从北到南的纬度梯度方法，以捕捉气候对区域地下水水量和质量模式的影响。

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虽然所有分析都针对所有参数进行，且结果可在ZENODO数据集中找到，但为了清晰和简洁，本文仅呈现了一部分结果。结果选择的标准包括：空间和时间数据覆盖范围，仅保留具有足够时间分辨率和跨多个流域空间代表性的参数，以确保研究的稳健性和有效性；参数的重要性，优先选择支持地下水水量和质量综合评估的参数，包括微生物、营养和金属，以便检测流域间的空间变化以及近年来的长期时间趋势；以及有助于区分自然与人为驱动因素的参数，从而支持有效的全国管理策略。

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虽然所有分析都针对所有参数进行，且结果可在ZENODO数据集中找到，但为了清晰和简洁，本文仅呈现了一部分结果。结果选择的标准包括：空间和时间数据覆盖范围，仅保留具有足够时间分辨率和跨多个流域空间代表性的参数，以确保研究的稳健性和有效性；参数的重要性，优先选择支持地下水水量和质量综合评估的参数，包括微生物、营养和金属，以便检测流域间的空间变化以及近年来的长期时间趋势；以及有助于区分自然与人为驱动因素的参数，从而支持有效的全国管理策略。

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在研究水文地质单元和流域的空间模式时，采用了两种空间聚合标准：水文地质单元和流域。这两种方法都旨在识别地下水状态的时空模式。然而，基于水文地质单元的分析侧重于区分与含水层系统和地质构造相关的差异，而基于流域的分析则旨在阐明河流-含水层相互作用和不同气候条件下的差异。所有分析遵循从北到南的纬度梯度方法，以捕捉气候对区域地下水水量和质量模式的影响。

鉴于数据集的广泛性，对每个数据点进行详细质量控制是不可行的。为了减少异常值的影响并确保稳健的中心趋势估计，采用了中位数和百分位数。在水文地质单元或流域层面的聚合分析按照纬度组织，并通过专题地图和箱线图可视化，显示最小值、最大值以及25%、50%和75%的四分位数。由于监测站的测量频率、运营时间和数据可用性存在差异，有些站点已经停用，而有些则较新（见表1），因此在地图散点图中使用了与数据量成比例的符号大小，以强调具有更长时间覆盖的记录。

虽然所有分析都针对所有参数进行，且结果可在ZENODO数据集中找到，但为了清晰和简洁，本文仅呈现了一部分结果。结果选择的标准包括：空间和时间数据覆盖范围，仅保留具有足够时间分辨率和跨多个流域空间代表性的参数，以确保研究的稳健性和有效性；参数的重要性，优先选择支持地下水水量和质量综合评估的参数，包括微生物、营养和金属，以便检测流域间的空间变化以及近年来的长期时间趋势；以及有助于区分自然与人为驱动因素的参数，从而支持有效的全国管理策略。

在研究水文地质单元和流域的空间模式时，采用了两种空间聚合标准：水文地质单元和流域。这两种方法都旨在识别地下水状态的时空模式。然而，基于水文地质单元的分析侧重于区分与含水层系统和地质构造相关的差异，而基于流域的分析则旨在阐明河流-含水层相互作用和不同气候条件下的差异。所有分析遵循从北到南的纬度梯度方法，以捕捉气候对区域地下水水量和质量模式的影响。

鉴于数据集的广泛性，对每个数据点进行详细质量控制是不可行的。为了减少异常值的影响并确保稳健的中心趋势估计，采用了中位数和百分位数。在水文地质单元或流域层面的聚合分析按照纬度组织，并通过专题地图和箱线图可视化，显示最小值、最大值以及25%、50%和75%的四分位数。由于监测站的测量频率、运营时间和数据可用性存在差异，有些站点已经停用，而有些则较新（见表1），因此在地图散点图中使用了与数据量成比例的符号大小，以强调具有更长时间覆盖的记录。

虽然所有分析都针对所有参数进行，且结果可在ZENODO数据集中找到，但为了清晰和简洁，本文仅呈现了一部分结果。结果选择的标准包括：空间和时间数据覆盖范围，仅保留具有足够时间分辨率和跨多个流域空间代表性的参数，以确保研究的稳健性和有效性；参数的重要性，优先选择支持地下水水量和质量综合评估的参数，包括微生物、营养和金属，以便检测流域间的空间变化以及近年来的长期时间趋势；以及有助于区分自然与人为驱动因素的参数，从而支持有效的全国管理策略。

在研究水文地质单元和流域的空间模式时，采用了两种空间聚合标准：水文地质单元和流域。这两种方法都旨在识别地下水状态的时空模式。然而，基于水文地质单元的分析侧重于区分与含水层系统和地质构造相关的差异，而基于流域的分析则旨在阐明河流-含水层相互作用和不同气候条件下的差异。所有分析遵循从北到南的纬度梯度方法，以捕捉气候对区域地下水水量和质量模式的影响。

鉴于数据集的广泛性，对每个数据点进行详细质量控制是不可行的。为了减少异常值的影响并确保稳健的中心趋势估计，采用了中位数和百分位数。在水文地质单元或流域层面的聚合分析按照纬度组织，并通过专题地图和箱线图可视化，显示最小值、最大值以及25%、50%和75%的四分位数。由于监测站的测量频率、运营时间和数据可用性存在差异，有些站点已经停用，而有些则较新（见表1），因此在地图散点图中使用了与数据量成比例的符号大小，以强调具有更长时间覆盖的记录。

虽然所有分析都针对所有参数进行，且结果可在ZENODO数据集中找到，但为了清晰和简洁，本文仅呈现了一部分结果。结果选择的标准包括：空间和时间数据覆盖范围，仅保留具有足够时间分辨率和跨多个流域空间代表性的参数，以确保研究的稳健性和有效性；参数的重要性，优先选择支持地下水水量和质量综合评估的参数，包括微生物、营养和金属，以便检测流域间的空间变化以及近年来的长期时间趋势；以及有助于区分自然与人为驱动因素的参数，从而支持有效的全国管理策略。

在研究水文地质单元和流域的空间