地下水开采强度对非均质海岸含水层海水入侵监测设计的动态影响机制研究

针对传统监测网络设计难以应对开采强度与含水层非均质性双重不确定性的问题，研究人员融合地统计建模、深度神经网络(DNN)代理模型和最大信息最小冗余(MIMR)准则，构建了海岸含水层监测网络优化框架。结果表明开采强度固定时监测井应集中于含水层底部，而强度不确定时需倍增监测点并移向中层，为海岸带水资源管理提供了创新性决策工具。

　　

随着全球海岸带人口激增和经济发展，地下水开采导致的海水入侵问题日益严峻。这种盐淡水界面失衡会引发淡水资源退化、土壤盐渍化等连锁生态危机，而传统监测网络因忽视开采强度波动和含水层非均质性，难以捕捉动态入侵规律。现有优化方法如空间插值、地统计学等面对密度驱动的复杂水流系统时表现局限，亟需开发兼顾成本效益与鲁棒性的新型监测方案。

中国某研究团队在《Journal of Hydrology》发表的研究中，创新性地整合了三大技术模块：首先采用地统计方法生成随机非均质相结构，通过变量密度流(SEAWAT)模型模拟盐分运移；继而构建DNN代理模型，建立水力传导场、开采强度与监测点盐浓度的高维映射；最终基于香农熵理论，应用最大信息最小冗余(MIMR)准则结合蒙特卡洛模拟完成网络优化。关键技术包括高维参数化的三维数值建模（46,080网格）、二元相结构的地质统计学表征，以及兼顾计算效率与精度的DNN回归预测。

数值模型开发
通过三维理想案例（100 cm×60 cm×60 cm）验证框架有效性。模拟显示含水层二元相结构的空间变异显著影响盐分分布，当开采强度从0.5增至2.0 L/min时，盐淡水混合带宽度扩大1.8倍，界面抬升速率非线性增长。

海水入侵模拟
100次蒙特卡洛模拟揭示：开采强度固定时，仅需8-10口监测井即可稳定联合熵值，最优点位集中于含水层底部（占比78%）；而考虑开采不确定性时，监测井数量需增至16-20口，且高信息增益点位向中层迁移（x=45-65 cm区域熵增益提升37%）。

结论
该研究首次量化了开采强度与非均质性对监测网络的耦合影响：①熵增益随监测井数量呈确定性增长，与地质结构无关；②高强度开采会压缩最优监测网络规模，但需提高垂向分辨率；③开采不确定性使监测成本倍增，且改变最优空间布局。这些发现突破了传统均质假设的局限，为动态变化环境下的海岸带监测提供了可推广的"数字孪生"优化范式，对应对气候变化下的水资源安全挑战具有重要实践价值。