在 managed aquifer recharge（人工含水层补给）框架中，创新性地结合使用被动式和主动式分布式温度传感技术来估算水分渗透速率

《Journal of Hydrology》：Innovative use of passive and active Distributed temperature Sensing for estimating infiltration rates in a managed aquifer recharge framework

本研究通过结合被动和主动分布式温度传感技术（DTS），利用埋置于 loess 土壤的光纤电缆监测 infiltration rate 空间异质性，揭示低渗透性土壤中 MAR 系统的水文动态。实验表明主动加热 DTS 能有效克服被动方法对自然温度波动的依赖，显著提高入渗率估算精度，为低渗透性地区 MAR 设计提供可靠技术支撑。

　　在面对全球气候变化和人类活动对地下水可用性带来的双重挑战时，人工补给地下水（Managed Aquifer Recharge, MAR）正逐渐成为一种重要的可持续水资源管理策略。随着对水资源需求的增加，特别是在夏季等用水高峰期，MAR技术能够有效缓解地下水供需失衡的问题。该技术通过将水有意地补给至含水层，以供后续提取或提供环境效益，已被广泛应用于提高地下水资源的储存能力，并确保水质的长期可靠性。MAR不仅有助于应对水资源短缺，还为水资源的净化提供了天然屏障，特别是在低渗透性土壤覆盖的区域，这一过程能够去除污染物，提升水质。

然而，MAR系统的设计与实施依赖于对土壤渗透能力的准确评估。土壤渗透能力是衡量地下水补给效率的关键指标，其受土壤质地的显著影响。例如，粗粒土壤如砂或砾石，由于其较大的孔隙结构和较高的连通性，通常表现出较高的渗透率。相反，细粒土壤如黏土含量超过10%的土壤，其孔隙较小且连通性差，导致渗透能力较低。因此，在传统观点中，这类低渗透性土壤通常被认为不适合用于MAR设计，因为它们难以有效传输水分。然而，随着研究的深入，人们逐渐认识到，尽管低渗透性土壤的补给速率较低，但通过扩大补给面积，仍可以实现有效的含水层补给。此外，低渗透性层还能作为天然过滤器，去除水中的污染物，从而提高水质的稳定性。

在这一背景下，传统的测量方法，如使用单环或多环渗水仪，虽然能够提供局部的渗透率估算，但存在一定的局限性。例如，多环渗水仪虽然能够减少侧向水流的影响，但其测量结果可能因侧向水流而被高估。因此，为了更准确地评估土壤的渗透特性，研究者们开始探索更为先进的技术手段，如利用热作为示踪剂的方法。热示踪法能够克服传统方法的不足，提供更高分辨率的渗透率估算，并适用于更广泛的区域。例如，一些研究通过在地下水井中安装传感器，记录温度变化，从而评估MAR系统的补给过程。这种方法不仅能够揭示地下水的动态变化，还能为水资源管理提供重要的数据支持。

近年来，分布式温度传感（Distributed Temperature Sensing, DTS）技术因其高分辨率、高精度的温度监测能力而受到越来越多的关注。DTS技术通过光纤电缆实现沿其长度的温度分布测量，能够捕捉地下水在补给过程中的温度变化。例如，某些研究利用DTS技术分析补给盆地和渗水池中的温度数据，以评估地下水的补给速率。DTS技术能够记录昼夜温度波动，从而反映地下水的动态变化。这种技术被称为“被动DTS”，因为它主要依赖于自然温度变化进行监测。然而，被动DTS在低渗透性土壤中的应用存在一定的局限性，例如在低渗透率条件下，热响应的灵敏度较低，且测量结果受到自然温度波动的影响。

为了弥补被动DTS的不足，研究者们开发了“主动DTS”方法，即通过向光纤电缆的钢铠中注入电流，产生人工热源。这种方法能够提供更精确的地下水流动数据，并且不受自然温度波动的干扰。主动DTS技术已被成功应用于河流等水体的监测，但其在MAR系统中的应用仍处于探索阶段。因此，本研究旨在通过结合被动DTS和主动DTS两种方法，对低渗透性土壤覆盖的MAR试点区域进行补给速率的评估。通过在渗水测试过程中，利用埋设在渗水盆地底部的光纤电缆，同时记录自然温度变化和人工加热后的温度响应，研究人员能够更全面地了解地下水的动态变化。

研究结果显示，被动DTS和主动DTS方法在评估补给速率方面各具优势。被动DTS能够捕捉初始阶段的补给速率，而主动DTS则能够进一步评估持续补给过程中的变化。通过对比两种方法的数据，研究人员发现，补给速率在测试初期显著高于后期，这表明在低渗透性土壤中，补给过程具有显著的时间变化特征。因此，结合被动DTS和主动DTS的方法能够更准确地描绘地下水补给的时空变化，从而为MAR系统的优化设计提供依据。此外，研究还发现，DTS技术能够有效揭示低渗透性土壤中地下水的流动路径和速率，为水资源管理提供了重要的工具。

在实验过程中，研究人员选择了一个位于比利时利日地区上方的渗水盆地作为研究对象。该盆地覆盖的是赫斯拜耶石灰岩含水层，这是瓦隆地区最重要的地下水资源之一。该含水层每年为利日市提供约1500万立方米的地下水，主要通过抽水井和排水廊道进行供应。然而，该含水层正面临数量和质量上的威胁，地下水储量正在减少，水质也受到影响。因此，研究者希望通过MAR技术对该含水层进行补给，以恢复其水量并提升水质。

在实验设计中，研究人员采用了一种结合被动DTS和主动DTS的方法。具体而言，被动DTS方法用于监测自然温度变化，以评估初始阶段的补给速率。研究人员在渗水测试开始时，记录了渗水盆地底部的温度变化，以分析地下水在进入土壤时的渗透过程。而在24小时后，研究人员通过向光纤电缆的特定区域注入电流，产生人工热源，以进一步评估持续补给过程中的变化。这种方法能够提供独立于自然温度波动的高分辨率数据，从而更准确地反映地下水的流动特性。

通过DTS数据的分析，研究人员能够绘制出渗水盆地内的补给分布图。这些数据不仅揭示了地下水在不同时间点的流动情况，还能够帮助研究人员识别补给过程中的关键区域。例如，在测试初期，地下水主要集中在盆地的某些区域，而随着时间的推移，补给逐渐扩散至整个盆地。这种时空变化的识别对于优化MAR系统的运行至关重要，因为不同的区域可能具有不同的渗透能力，从而影响整体补给效率。

此外，研究还发现，DTS技术在低渗透性土壤中的应用具有显著的优势。首先，被动DTS能够捕捉地下水在进入土壤时的自然温度变化，从而提供初始阶段的补给速率信息。然而，被动DTS在低渗透性土壤中的热响应灵敏度较低，这可能导致数据的不确定性。因此，主动DTS方法的引入能够有效弥补这一不足，提供更精确的补给速率数据。通过人工加热，研究人员能够更清晰地观察地下水的流动路径，并评估其在不同时间点的渗透能力。

研究结果表明，结合被动DTS和主动DTS的方法能够更全面地评估地下水的补给过程，特别是在低渗透性土壤中。这种方法不仅能够提高数据的准确性，还能够增强对补给动态的理解。通过分析不同阶段的DTS数据，研究人员能够识别补给过程中的关键因素，例如土壤结构、水分渗透路径以及地下水流动速率的变化。这些信息对于优化MAR系统的运行和管理具有重要意义，因为它们能够帮助决策者制定更有效的水资源补给策略。

在讨论部分，研究人员进一步分析了被动DTS和主动DTS方法在评估补给速率方面的差异。首先，他们评估了不同模型参数对补给速率估算的影响，以确定数据的可靠性。其次，他们解释了被动DTS和主动DTS方法之间结果差异的原因，即这两种方法所捕捉的补给动态不同。被动DTS主要反映地下水在自然条件下的流动情况，而主动DTS则能够提供更精确的补给速率数据，因为它不受自然温度波动的影响。此外，研究人员还探讨了不同区域的渗透率差异，以确定哪些区域更适合进行MAR补给。

研究还发现，DTS技术在低渗透性土壤中的应用具有良好的前景。首先，被动DTS能够提供连续的温度数据，以反映地下水的动态变化。然而，其数据的准确性可能受到自然温度波动的影响。因此，主动DTS方法的引入能够提供更精确的补给速率数据，从而增强对地下水流动过程的理解。此外，DTS技术能够有效识别低渗透性土壤中的补给路径，这对于优化MAR系统的运行至关重要。

综上所述，本研究通过结合被动DTS和主动DTS方法，对低渗透性土壤覆盖的MAR系统进行了深入的评估。研究结果表明，DTS技术能够有效捕捉地下水的动态变化，特别是在低渗透性土壤中，这种方法能够提供高分辨率、高精度的补给速率数据。通过分析不同阶段的温度变化，研究人员能够更全面地了解地下水的流动路径和速率，从而为MAR系统的优化设计提供依据。此外，研究还强调了DTS技术在长期监测中的应用潜力，特别是在应对气候变化和人类活动对地下水带来的挑战方面。随着技术的不断进步，DTS方法有望成为未来水资源管理的重要工具，为可持续水资源利用提供科学支持。