基于物理信息神经网络温度反演的潮汐溪流地下水—地表水交换时空格局与潮汐光谱特征

《Limnology and Oceanography》：Spectral signatures of tidal forcing: Spatiotemporal patterns of groundwater–surface water exchange in a tidal creek system

　　

潮汐溪流中的地表水—地下水（SW–GW）交换受海洋、陆源和人为强迫的复杂相互作用控制。尽管如此，潮汐对SW–GW通量及流向控制的光谱特征仍认识不足，主要原因是缺乏能够在较长时间尺度上同时解析潮汐时间尺度入渗和排泄的方法。在本研究中，研究人员应用一种新型物理信息神经网络（PINN）将深度分辨的沉积物温度时间序列反演为荷兰Texel岛一条潮汐溪流沿线连续、高分辨率的达西通量，沿溪布设8个探头并观测51 d。通量反演显示，堤坝—闸门系统将溪流分为两个水文上不同的隔室：受潮汐影响、净入渗的向海区（日均交换+0.22至+0.46 m d^?1）和受气象与陆源过程调制的向陆区，后者具有持续净地下水排泄（?0.07至?0.06 m d^?1）。频谱和小波分析显示，SW–GW交换谱由日潮K1分潮主导（占总谱功率15.6–43.0%），半日潮M2周期仅间歇出现。大潮—小潮周期对通量振幅施加半月调制（大潮—小潮比=1.11–1.26），表明在主导日潮和半日潮分潮之外还存在次级但系统性的控制。总体而言，研究表明，将温度测量与反演建模相结合可在较长时间内解析潮汐溪流中高度瞬态的SW–GW交换，并将其与潮汐信号和海岸景观内位置等外部强迫联系起来。

潮汐溪流中的地表水—地下水（SW–GW）交换是盐沼物理与生物地球化学功能的基础过程，受潮汐淹没、地下水补给、降水与蒸散、人类压力及气候变化等多重强迫影响。盐沼作为地下水依赖生态系统（GDEs），具有重要碳储存和营养截留功能；SW–GW交换调控根区土壤饱和度、氧气可利用性、孔隙水盐度和营养循环，并影响温室气体源汇。潮汐淹没被认为是潮汐影响系统SW–GW交换的主要机制：涨潮时水位上升可在溪岸和平台形成向下的水头梯度，驱动表层水入渗；退潮时水头反转，驱动地下水向溪流排泄。然而，现有研究仍存在三个关键问题：第一，缺乏数周至数月乃至完整季节尺度的潮汐影响系统SW–GW交换速率数据；第二，数值模型很少以足够时间分辨率的现场数据验证；第三，能够以足以解析半日潮至大潮—小潮周期的时间分辨率量化入渗和排泄的方法仍具方法学困难。基于此，研究人员选择荷兰北海岸Texel岛De Slufter盐沼潮汐溪流，利用长期、深度分辨温度观测结合PINN反演，识别潮汐强迫在SW–GW交换中的光谱印记，并检验交换速率受半日潮和日潮控制、潮汐光谱印记沿溪空间异质且受堤坝—闸门导致的新鲜—盐水系统突变影响等假设。该研究的意义在于，将温度示踪与反演建模结合，可长时间解析高度瞬态的SW–GW交换，并把地下交换与潮汐信号及海岸景观位置联系起来。

技术方法概括：研究区为荷兰Texel岛De Slufter盐沼潮汐溪流；沿溪布设8个温度探头（S型0–30 cm，L型0–115 cm），于2024年6月18日至8月7日以15 min间隔获取51 d深度分辨沉积物温度序列；采集沉积物样品测定孔隙度和有效热导率，并采用热脉冲法测定热导率。以热传导—对流方程为约束，采用PINN反演达西通量（Darcy flux，单位面积地下水体积流量），并与开放海潮位信号比较；用快速傅里叶变换（FFT）和Morlet连续小波变换（CWT）分析功率谱密度（PSD）及非平稳性，并以一阶自回归（AR1）红噪声谱检验显著性；潮位数据来自Rijkswaterstaat。样本来源为De Slufter潮汐溪流现场观测。

研究结果如下。温度时间序列与沉积物热性质：通过L型探头温度序列发现明显垂向分层，浅层呈日周期振荡，深层振幅衰减并出现相位滞后，最深传感器显示观测期逐渐增温；S型探头各深度信号紧密耦合，日周期波动贯穿整个剖面并伴随振幅衰减和相位移动。沉积物孔隙度范围为0.31–0.38，有效热导率范围为1.60–1.98 W m^?1 K^?1；后续反演采用孔隙度0.34和有效热导率1.85 W m^?1 K^?1。达西通量反演：PINN成功反演所有探头位置的达西通量，但每个探头约需1200万次迭代达到收敛，观测损失为1.30×10^?3至6.53×10^?3。S型探头通量动态强，范围为?1.52至+1.48 m d^?1，主要显示与K1日潮一致的日周期，M2半日潮信号间歇出现；盐沼L型探头通量振幅较低（?0.14至+0.67 m d^?1），仍有K1周期但振幅减弱；淡水湿地L1、L2无清晰潮汐振荡，表现为净负通量。平均交换率显示S型探头净入渗为+0.27至+0.46 m d^?1，盐沼L型为+0.22至+0.23 m d^?1，淡水湿地L型为?0.06至?0.07 m d^?1。频谱与小波分析：通过潮位与通量谱比较，潮位信号中O1、K1、M2显著，S2也显著但功率较低，M2主导潮位信号；通量谱则在盐沼探头由K1日潮主导，K1占总谱功率15.6–43.0%（S1最高43.0%，L3仅2.1%），M2和S2在通量谱中强烈衰减且仅间歇出现；淡水湿地探头谱呈对数—对数空间近线性衰减，符合红噪声或幂律过程，表明低频地下水排泄和气象强迫控制。小波分析显示S型探头通量振幅在大潮时增大、小潮时减小，大潮—小潮振幅比为1.11–1.26；M2通量功率与大潮包络呈弱正相关（r=0.14–0.24）。这些结果说明盐沼SW–GW交换高度动态且受潮汐控制，但地表潮汐光谱在进入地下时被重新组织，K1主导而M2/S2被过滤；堤坝—闸门构成水力不连续，分隔潮汐泵送的净入渗盐沼与受陆源和气象调制的持续净排泄淡水湿地。

讨论部分总结：PINN反演可解析潮汐振荡对交换的影响，并识别潮汐强迫的光谱印记。作者提出三点主要观察：盐沼SW–GW交换受潮汐控制但地表潮汐光谱被显著过滤，K1日潮主导而M2/S2强烈衰减且间歇出现；堤坝—闸门形成鲜明水力不连续，盐水盐沼为潮汐泵送净入渗区，淡水湿地为相对静稳、受气象和陆源过程调制且持续净排泄区；大潮—小潮调制是次级但系统性的控制。作者将K1主导归因于沉积物对高频强迫的低通滤波、传感器垂向间距对M2/S2小振幅温度的解析限制以及热示踪灵敏度限制，并指出该K1主导特征与Sohn et al. (2026)的观测一致。研究还指出，淡水湿地K1功率跨堤坝衰减约两个数量级，盐沼探头51 d累计净入渗约+11至+23 m³ m^?2，淡水湿地净流入约?2至?4 m³ m^?2。局限性包括：51 d观测不足以稳健解析约14.8 d的大潮—小潮周期；PINN每个探头约1200万次迭代、单GPU约12 h，计算负担限制更长序列和更大网络应用；热示踪采用一维垂直假设，所报通量应理解为沉积物—水界面的垂直交换而非总SW–GW交换，侧向和河岸储存需多维模型与水平观测；S型和L型探头整合不同深度窗口。研究结论译述：潮汐溪流SW–GW交换高度动态并受潮汐控制，但地表潮汐光谱印记被显著过滤，盐沼探头由K1日潮主导（占总谱功率15.6–43.0%），M2和S2半日潮分潮强烈衰减且仅间歇出现；堤坝将盐水、潮汐泵送、净入渗盐沼与淡水、受气象调制且持续净地下水排泄的湿地分隔；大潮—小潮周期对通量振幅形成次级但系统性的调制（S型探头大潮—小潮比=1.11–1.26）。总体而言，将温度测量与反演建模结合可在较长时间内解析潮汐溪流中高度瞬态的SW–GW交换，并将其与潮汐信号和海岸景观位置等外部强迫联系起来。