科研资讯
首页  >  科研资讯  >  正文
南水北调工程稳定了北京的地下水位(经典文献解读)

发布时间:2022-12-06

南水北调工程作为中国最重要的水利工程之一,从提出到实施运行整整花了半个多世纪,而实施此工程的一个重要原因就是为了解决华北平原地下水问题。经过数年的运行,南水北调工程已经为北方带来了大量的洁净水资源,但是它所带来的华北地下水水位恢复的效果尤其是精确量化的效果还缺乏研究。针对此关键科学问题,清华大学的龙笛等研究人员于2021年在Nature Communications上发表题为“South-to-North Water Diversion stabilizing Beijing’s groundwater levels”研究论文。

受长江流域环境水科学研究公众号邀请,中国地质大学(武汉)袁松虎教授课题组戴恒研究员对本文进行了解读。


第一部分:内容解读

摘要:中国北方地区地下水的过度开采是一个严重的问题,地下水位的大幅度下降导致了城市供水短缺、农业生产不可持续、负面的环境效应。解决地下水超采的方法之一就是从湿润的南方地区引水,但是这种引水工程对地下水的影响还很大程度上是未知的。在此研究中,我们在考虑气候变化和政策影响的前提下,展示了南水北调中线工程恢复北京地区地下水储量的效果。结果显示调往北京的水总共恢复了大约3.6立方千米的地下水储量,占到了2006-2018年间地下水储量恢复总量的40%。同时降雨量的增加对地下水储量的恢复有约2.7立方千米(约30%)的贡献,政策导致的农业灌溉减少(约2.8立方千米,30%)也起到了类似的效果,我们预测地下水的这种恢复趋势在未来十年会继续保持。类似于调水工程的工程学方法和手段,将在未来对水资源可持续利用和管理起到越来越重要的作用。


研究背景:地下水作为重要的全球水资源,对半干旱地区来说尤其重要,占到了全球用水量的26%和全球农业灌溉水量的40%。地下水超采对全球都是一个严重的问题,而华北平原则是世界上地下水超采最严重的地区之一。根据地下水位和GRACE卫星数据,1983-1993年间华北平原地下水年均超采3.5立方千米,2003-2010年间更是达到了8.3立方千米,这种严重的超采已经极大的影响到了包括北京地区在内的广大华北地区的浅层和深层含水层。作为中国首都和超大型城市,因为大量的农业灌溉、城市化加剧、气候相对干旱,严重的缺水已经影响北京的发展和其中2150万居民(2018年数据)的生活超过20年,北京平原的平均地下水水位已经从2000年的地下15米以每年平均0.7米的速度下降到了2014年的地下26米,结合对未来降雨和地下水补给情况,以及极端气候包括干旱和热浪等情况的预测,北京的供水状况将进一步恶化。

GRACE卫星通过观察地球重力场的变化来监测特定地区总储水量的变化,它的数据显示中国北方地区总水量在降低而南方地区则在增加,因此解决华北平原和北京地区缺水问题的办法之一就是从湿润的南方引水,南水北调工程因此从2002年开始实施,工程计划从长江沿西、中、东三条输水线路年调水45立方千米至北方,此项研究的目的即是量化评估南水北调中线工程对北京地区地下水储量的影响。南水北调中线工程计划年调水量9.5立方千米,长期目标为2030年达到年调水13立方千米,其源头为长江最大支流汉江中游的丹江口水库,调水补给中国北方河南河北地区及北京天津等20多个城市(图1a)。

相比以往研究,此项研究的创新点在于使用了基于物理过程的水文模型量化分析了南水北调工程的效果并考虑了极端气候和政策(如限制了灌溉用水量)等因素的作用,同时预测了这些因素对未来南水北调工程的影响。

结果部分:

论文首先分析了北京地区历年来的地表水、地下水、降雨的数据(图1b,c),分析发现在南水北调工程竣工以前北京地下水水位一直保持下降趋势,只有在2011-2012年间因为2012年的高降雨短期上升过,在南水北调中线工程开始投入使用的2015-2019年间地下水水位则一直保持稳定上升(5年内上升3米),原因在于降雨增加和地下水开采减少。

为了理解北京对地下水开采采取限制的原因并构建未来地下水开采情景,论文分析了北京具体的每年和每季度的供水和用水量(图2和图3)。结果显示北京地下水使用量从20032018年稳定下降,从占总用水量的70%减少到42%(图2),主要原因在于:(1)南水北调工程调水替代地下水作为家庭用水来源,(2)农业上抽取地下水灌溉受到了政府的限制。同时,北京的工农业用水都在下降,减轻了地下水开采的压力,这也是自用井抽水量和水源井抽水量都在下降的主要原因(图3)。因为经济社会的发展和人民生活水平的提高,北京的家庭和环境用水均有小幅上升,但是北京的再生水利用和调水量都在稳步提升,尤其是南水北调中线工程投入使用后,调水量大增,弥补了这些缺口。因为价格较高,调水目前主要用于家庭和工业用水,暂未用于农业,80%的农业用水仍来自于地下水,剩余20%则依赖于较低质量的再生水。


为了深度分析地下水储量变化的原因和背后的机理,研究者构建了一个高分辨率的水文模型(CWatM-MODFLOW)来模拟北京地下水储量的变化,为了简化复杂地下水系统,模型设置地下水含水层为单层结构。此模型能够在考虑降雨条件和不确定性的情况下较为精确的再现年度和季度地下水储量的改变,主要的误差可能是由含水层等数据的不确定性导致(图4)。

为了精确量化输水工程、限制农业用水、降雨变化等因素对于地下水储量的贡献,研究者建立并模拟了3种不同的情景及这些情景下的地下水储量变化情况(图5),在这些虚拟情景下,地下水用水量不受实际储水量的限制,并且地下水储水量数据经过了处理以最大化的消除季节变化导致的影响。3种情景中,情景1假设完全没有输水,情景2假设完全没有输水且政府没有农业政策上的改变,情景3假设没有输水没有政策改变且降雨也没有变化。这3种情景的设置递进式的去除了输水、政策、降雨3个地下水的重要影响因素,以此来通过对应的模型预测结果来精确计算和评估这3个因素对地下水储量改变的作用。结果显示南水北调中线工程、政策导致的农业用水减少、降雨的改变3个因素共同作用已经逆转了地下水储量降低的趋势,其中调水工程贡献了地下水储量恢复总量的40%,同时降雨量的增加对地下水储量的恢复有约30%的贡献,政策导致的农业灌溉减少也起到了类似的效果。


基于以上结果,此研究进一步构建了4种未来的降雨和用水情景,这4种情景是2种降雨情景(保持2000-2018年平均降雨量540mm year-1和更高的降雨量580mm year-1)和2种用水情景(保持2018年用水量和更低的90%2018年用水量)的组合。基于以上4种情景,研究者预测了直至2030年的北京地下水状况变化(图6)。结果显示,4种情景下北京地区地下水超采状况都极有可能将于10年内完全恢复,未来的降雨和用水量都对恢复速度有较大的影响。


基于以上结果,由于海洋蓝藻产生的氧气可能是大氧化事件的主要驱动因素,进一步模拟大氧化事件前的缺氧环境中蓝藻的产氧规律。结果表明,在缺氧条件下,PCC7367的产氧效率远高于现代氧气水平下PCC7367的产氧效率(图5)。而与前人研究结论不同的是,Fe(II)的存在并不会显著影响PCC7367的产氧效率。


方法部分:

研究者介绍了High-resolution Community Water Model couple with MODFLOW这种模拟工具,其中Community Water Model (CWatM)由国际应用系统分析研究所(奥地利)开发,此模型配合适当的数据很擅长描述大尺度(地区尺度)下的受空间非均质性影响的水文过程,此模型包含了复杂的水量需求的计算模块,尤其适用于计算人类活动影响下的水量特别是地下水储量的改变。值得注意的是,CWatMMODFLOW在此研究中虽然被耦合使用,但是它们的空间网格大小并不一致,这也是研究者控制计算量和不同数据来源所导致的。在模型的校正中,研究者们用到了Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)这种软件工具,研究者们同时也介绍了regional climate model (RCM)在设置不同情景中的应用。


第二部分:贡献解读

背景问题:华北平原特别是北京等特大城市附近区域的地下水超采及形成的漏斗区一直是我国所面临的重大问题,作为中国最重要的水利工程之一,南水北调工程从提出到实施运行整整花了半个多世纪,而实施此工程的一个重要原因就是为了解决华北平原地下水问题。经过数年的运行,南水北调工程已经为北方带来了大量的洁净水资源,但是它所带来的华北地下水水位恢复的效果尤其是精确量化的效果还缺乏研究。

核心发现:通过建立考虑不确定性情景的大尺度水文过程数值模型,得出了精确的南水北调中线工程对北京地区地下水储量恢复的贡献值(40%),同时也精确量化了限制农业灌溉和降雨增加等因素对地下水储量恢复的影响(均为约30%),证明了南水北调工程对地下水恢复的重要作用,同时也精确预测了未来数十年内不同气候降雨和用水情景下北京地下水储量的变化规律,为管理者提供了宝贵的信息和数据。


原文来源Long, D., Yang, W., Scanlon, B.R. et al. South-to-North Water Diversion stabilizing Beijing’s groundwater levels. Nat Commun, 11, 3665(2020).https://doi.org/10.1038/s41467-020-17428-6.


受译者能力所限,本译文难免有欠准确之处,敬请读者谅解。如有不妥之处,请读者与中国地质大学(武汉)生物地质与环境地质国家重点实验室戴恒研究员联系,邮箱:daiheng@cug.edu.cn