机器学习在地下水科学中的前沿进展与挑战

摘要

地下水是全球淡水资源的重要组成部分，是保障可用水资源安全、生态系统稳定与人类社会可持续发展的关键支撑。作为一个深埋地下、动态变化且高度非均质的自然系统，地下水系统的观测、建模与管理长期面临诸多挑战，例如监测点位分布稀疏和分布不均、物理过程高度非线性等。近年来，随着以机器学习方法为主的人工智能技术在特征提取、高维非线性建模和优化求解等多方面展现出的巨大潜力，推动地下水科学正逐步迈向数据驱动与智能建模相融合的新阶段。本文围绕地下水科学中的三类核心科学问题——要素刻画、过程建模与管理优化，系统性综述了机器学习在地下水研究中的典型应用场景与前沿进展，涵盖含水层结构刻画、水位水量与水质分析、正演预测、反向模拟、机制融合与地下水水资源管理等，并在此基础上归纳了以“科学问题-数据驱动-模型选取-结果分析”为核心的机器学习方法在地下水科学中的研究框架。针对当前研究仍面临的若干关键挑战，如物理约束融合不足、模型泛化能力弱、结果可解释性差等问题，本文进一步探讨了未来的发展方向，包括多源异构数据融合、物理先验嵌入与因果推理方法等。本文旨在为地下水科学中机器学习方法的应用提供研究框架，并为融合机器学习的地下水智能化发展进行展望。

关键词

地下水科学 / 机器学习方法 / 研究框架 / 前沿进展

基金资助

国家自然科学基金面上项目(42272276,42472318)