摘要
随着气候变化影响的加剧，水资源管理变得愈发重要。这就需要以较高的空间和时间分辨率来监测水资源状况。满足这一需求的一种方法是利用环境中的地震噪声采用被动地震探测技术。在本研究中，我们提出了一种新的方法，即利用时间序列概率层析技术来监测奥地利尼克尔斯多夫市的一项水利抽水试验。我们在2023年初部署了一组密集的节点式地震传感器，持续记录了大约4个月的地震噪声。为评估抽水作业对地下参数的影响，我们利用训练生成的噪声数据，以每日的时间分辨率进行了跨维度概率层析分析。研究结果显示，地下水位的变化与剪切波速度之间存在明显关联。我们认为这是由于地下水抽水导致饱和度发生变化所引起的。通过绘制这些时空变化图，可以实现对水资源的监测，从而弥补基于单井的点状测量方法的不足。这种方法有助于更深入地了解地下水动态，比如外部水源对地下水的补给情况。
通俗总结
随着气候变化给水资源管理带来更多挑战，我们的研究提出了一种新方法，即利用地球的自然振动来监测与地下水位变化相关的地下状况。在奥地利尼克尔斯多夫进行的一项抽水试验中，我们部署了一组低成本且数量众多的地震传感器，持续4个月记录地震波的传播情况。我们根据这些数据绘制出了地下波速在空间和时间上的变化图，这些变化与土壤饱和度的变化密切相关。研究发现的地下水位波动与波速之间的明显关联表明，该方法能够有效监测抽水作业导致的土壤含水量变化。除了能够弥补单一井点测量与大规模地下水评估之间的差距外，这种方法还是一种实用且经济高效的工具，有助于在气候变化背景下更好地管理水资源。
利益冲突声明
作者声明不存在与本研究相关的利益冲突。
数据获取说明
支持本研究的数据可见于Kramer等人的研究（2026年），但由于相关法律法规以及维也纳大学气象与地球物理系与北布尔根兰供水协会之间的保密协议，这些数据无法向公众或科研界公开。如需获取这些数据，请联系相应作者，说明您的研究目的以及打算如何使用这些数据。在获得所有数据提供方（奥地利地质局、北布尔根兰供水协会以及维也纳大学气象与地球物理系）的同意后，我们将为您开放数据访问权限。
