基于浓度–流量滞后（concentration–discharge hysteresis）的二元喀斯特含水层补给过程解析——以斯洛文尼亚西南部 Malen??ica 与 Unica 泉为例

《Journal of Contaminant Hydrology》：Using concentration–discharge hysteresis to infer recharge processes in karst springs: A case study of the Malen??ica and Unica springs, SW Slovenia

　　

浓度–流量滞后（concentration–discharge hysteresis）被用于比较两个喀斯特泉。高频监测（high-frequency monitoring）捕捉了二元喀斯特含水层（binary karst aquifer）中的补给信号。泉响应反映了自源补给（autogenic recharge）和外源补给（allogenic recharge）的不同份额。水质滞后（water quality hysteresis）显示了事件尺度上水化学和细菌的变化。研究结果支持对喀斯特饮用水源（karst drinking-water sources）进行更好的保护规划。

研究人员围绕斯洛文尼亚西南部 Planina karst polje 南缘的 Unica 河两个主要喀斯特泉——Malen??ica 泉和 Unica 泉，利用浓度–流量滞后（concentration–discharge hysteresis，指同一流量可对应两个水质浓度值的非线性关系）推断补给过程。Malen??ica 泉流量为 1.0–11.2 m³/s，是区域重要饮用水源；Unica 泉发源于 Planinska Jama 洞，流量从数百 L/s 至超过 90 m³/s。两泉共享大部分补给区，补给区约 820 km²，由消水河（sinking streams，地表水进入地下的河段）和复杂地下水流构成。Pivka 河在西侧经 Postojnska Jama 消水；Rak 河从 Cerkni?ko polje 等岩溶洼地经消水洞流向 Malen??ica 和 Unica 泉。Planinska Jama 为 Rak 和 Pivka 两洞流地下汇合处。问题在于，喀斯特含水层非均质性强，自源补给（autogenic recharge，指喀斯特区内降水直接扩散入渗补给）和外源补给（allogenic recharge，指相邻非可溶岩区地表水经消水洞集中注入）的比例、通道和停留时间不同，导致泉水理化与微生物特征快速变化，低频或单一参数监测难以识别补给来源与污染风险。因此，研究人员开展该研究以比较不同水文条件下两泉补给行为，并服务于 Malen??ica 饮用水源保护。

关键技术方法：研究人员在四个水文年（2016-10-14至2020-08-30）于六个监测点开展工作，包括 Malen??ica 泉、Unica 泉、Rak 消水河、Pivka 消水河、Planinska Jama 内 Rak channel 和 Pivka channel。以半小时间隔高频监测温度（T）、电导率（EC，转换为特定电导率 SpC）和水压（Pw）。用 Onset HOBO U24 与 U20 记录，WTW 现场电导仪校准；用 SonTek FlowTracker2 和 RiverSurveyor M9 偶尔测流建立水位–流量关系；Malen??ica 流量和 Postojna 气象站降水来自 ARSO。2019-11-02至2020-01-22暴雨事件采集144个水样，由 Eurofins ERICo 分析 Ca、Mg、Cl^?、浊度和异养好氧细菌。数据分析包括描述统计、归一化、滞后图和滞后指数（hysteresis index，HI）计算，选取5个低流量事件与6个高水位事件。

研究结果：
3.1 各监测点水温度（T）与特定电导率（SpC）比较：Pivka 和 Rak 消水河 T 均值最高、标准差最大、范围最宽，受气温影响明显；含水层和泉中极端值被削弱。Pivka 消水河 SpC 离散最大、均值最高，影响 Pivka channel；Rak 消水河影响 Rak channel；Malen??ica 泉 SpC 均值最低、离散最小。
3.2 典型低流量和高水位事件的 SpC 滞后图：对11个事件计算 HI。Rak 消水河 SpC 稳定，HI 低，顺、逆时针均有；Rak channel 和 Malen??ica 在高水位为顺时针（clockwise，CW），低流量为逆时针（counter-clockwise，CCW）。Pivka 消水河相反，高水位为 CCW，低流量为 CW；Pivka channel 与 Unica 泉低流量相似，高水位 Unica 为 CW 而明显不同。结论是高水位泉和通道曲线相似，混合强；低流量两泉方向相反，Unica 受 Pivka 消水河主导，Malen??ica 与 Pivka 无联系，指示 Javorniki 山储存矿化水，Rak 消水河也可能补给。
3.3 2019年11月暴雨事件中选定理化与微生物参数的滞后图：分析 SpC、T、浊度、[Ca²⁺/Mg²⁺]比、Cl^?和细菌，分四阶段。Malen??ica 第一阶段参数变化小，指示自源补给；第二阶段 T、SpC、Cl^?上升，细菌和浊度略增，为储存水流出；第三阶段稀释和混合，第四阶段回初值。Unica 第一阶段排出储存水，第二阶段 Pivka 消水河高浊度、高细菌影响占主导；后续阶段也受 Pivka 主导。Pivka 消水河动态最强，反映 flysch 地表水与间歇岩溶泉交替；Rak 消水河与 Rak channel 在第一阶段 SpC 和 Ca/Mg 比不同，指示白云岩洼地与石灰岩 Javorniki 山补给差异。Malen??ica 的高 [Ca²⁺/Mg²⁺]比和约8.8 °C 稳定温度指示 Javorniki 储存水，细菌和浊度低，第三阶段略增可能与 Rak 消水河影响有关。

讨论部分总结：
4.1 高频监测数据分析：描述统计仅显示两泉微小差异，SpC–流量滞后更清晰。高水位时两泉和两通道均 CW，初始 SpC 稳定表示储存水流出，峰前新水使 SpC 下降，退水回归；消水河形状不同，说明高水位时泉的自源补给占主导。低流量时 Unica 与 Pivka 一致，Malen??ica 为 CCW 且与 Rak channel 相似，指示 Javorniki 矿化储存水，Rak 消水河可能为源。Pivka 消水河高水位 CCW 因 flysch 地表水快速输入，退水时间歇岩溶泉比例增加；低流量无此影响故为 CW。Rak 消水河 HI 低且方向中性，限制其判断。
4.2 2019年11月暴雨事件数据分析：两泉差异在第一、二阶段最明显。Malen??ica 指示自源补给和储存水；Unica 先排出储存水，随后 Pivka 消水河高浊度、高细菌水占主导，Rak channel 也有贡献但难与自源补给区分。第三阶段两泉多数参数下降，浊度与微生物差异保持；第四阶段回归。Pivka 消水河最动态；Rak 消水河与通道差异反映岩性。
4.3 进展与局限：高频 SpC 易实施，滞后图提供传输信息，适用于二元喀斯特含水层，可识别外源补给和污染风险。局限是需补给区 SpC 差异显著；同一事件不同参数可能呈现不同方向；仅一个完整事件限制解释；需先验地质、水文和污染知识。SpC 可识别 Pivka 影响，Rak 区需 [Ca²⁺/Mg²⁺]比；浊度和细菌指示低质量消水河。参数选择应基于预期对比，多参数互补优于单参数。

结论部分翻译：浓度–流量滞后（concentration–discharge hysteresis）分析被证明可有效表征两个喀斯特泉的补给行为，并解释其汇水区内水的传输和混合。对该区域良好的水文地质理解以及已知的地下水连接为解释曲线异同提供了坚实基础。主要创新在于将滞后图联合应用于汇水区内多个位置，包括消水河（sinking streams）、水流活跃洞穴（water-active caves）和泉。分析涵盖在不同前期和水文条件下发生的多个暴雨事件，并纳入若干理化、化学和微生物参数。这不仅能够比较喀斯特系统不同部分的响应，还能评估哪些监测参数对识别补给来源和水传输提供最有用信息。对于所研究的含水层，结果为 Malen??ica 和 Unica 泉的自源补给（autogenic recharge）和外源补给（allogenic recharge）的时空分布提供了新认识。在高水位条件下，整个监测地下水流系统观察到相对相似的特征，表明水力连通性更强、不同补给来源水混合更强烈。相反，在低流量条件下观察到显著差异。两个泉对单个补给事件的响应在时间和幅度上均不同，反映了自源补给和外源补给相对贡献以及水在喀斯特系统中传输的差异。滞后分析还为水资源保护规划提供了重要信息。Malen??ica 泉作为区域重要水源，相比 Unica 泉对消水河影响的脆弱性更低。初始阶段较高比例的自源补给允许对消水河潜在负面影响产生时间延迟。然而，自源补给区潜在的污染可能危及 Malen??ica 泉水水质，因为在该暴雨脉冲初始阶段流量仍低，稀释效应可忽略。因此，在规划水保护措施时考虑这些特征很重要。特征性滞后响应以及所识别的消水河、洞穴溪流和泉水水质之间的联系，可用于识别与潜在污染水快速传输相关的水文情势。对选定参数进行重复高频监测，并与流量和汇水区观测一起解释，可进一步支持 Malen??ica 泉预警系统的开发。