2025年水文地質(zhì)智能計(jì)算熱點(diǎn)回眸

原文發(fā)表于《科技導(dǎo)報(bào)》2026 年第1 期 《 2025年水文地質(zhì)智能計(jì)算熱點(diǎn)回眸 》

水文地質(zhì)智能計(jì)算是融合物理機(jī)理與人工智能的新一代科學(xué)范式。《科技導(dǎo)報(bào)》邀請(qǐng)中國礦業(yè)大學(xué)（北京）地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院董東林教授團(tuán)隊(duì)和中國科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院林剛副研究員撰寫文章，回顧了2025年水文地質(zhì)學(xué)在地下水資源評(píng)價(jià)、礦區(qū)水害防控及污染遷移修復(fù)等核心應(yīng)用領(lǐng)域，正從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)邁向物理信息融合，從局部技術(shù)突破轉(zhuǎn)向構(gòu)建“數(shù)據(jù)感知?知識(shí)挖掘?模擬決策”的完整技術(shù)體系；指出盡管在一些方面仍存在挑戰(zhàn)，智能計(jì)算已顯著提升了地下水滲流模擬、地表?地下水耦合等復(fù)雜問題的預(yù)測精度與決策可靠性。未來隨著人工智能與大模型技術(shù)更深層次地融入機(jī)理研究，有望構(gòu)建更高精度、可解釋、可信任的智能模擬系統(tǒng)與預(yù)警體系。

水文地質(zhì)學(xué)是研究地下水?dāng)?shù)量、質(zhì)量時(shí)空變化規(guī)律，以及如何合理利用或防治其危害的學(xué)科。近年來，水文地質(zhì)學(xué)的研究方向從傳統(tǒng)的找水勘察，擴(kuò)展到了更廣泛的資源與環(huán)境領(lǐng)域，發(fā)展趨勢呈現(xiàn)出更注重多學(xué)科交叉和生態(tài)環(huán)境問題。

回顧2025年，水文地質(zhì)學(xué)在全球合作、學(xué)科交叉和技術(shù)創(chuàng)新上向前邁了一大步，精準(zhǔn)體現(xiàn)了從“方法探索”到“解決實(shí)際問題”的范式轉(zhuǎn)變，研究主題都緊扣“可持續(xù)管理”“氣候變化”和“變化環(huán)境”等現(xiàn)實(shí)問題。同時(shí)，AI與智能計(jì)算已深度滲透到所有水文地質(zhì)前沿主題的研討中，中國水文地質(zhì)學(xué)研究也正積極擁抱智能計(jì)算，致力于構(gòu)建更精細(xì)、更智能的地質(zhì)數(shù)字孿生體系，以科技創(chuàng)新支撐水資源的安全與可持續(xù)管理。

1 范式轉(zhuǎn)型：從方法探索到解決實(shí)際問題

2025年水文地質(zhì)學(xué)研究的范式轉(zhuǎn)型是氣候變化和技術(shù)革命雙重壓力下的必然演進(jìn)，致力于解決如何充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)和AI等新興技術(shù)應(yīng)對(duì)變化環(huán)境下的水文響應(yīng)與可持續(xù)管理、區(qū)域特色水文地質(zhì)與資源利用等關(guān)鍵科學(xué)問題。

1.1 變化環(huán)境下的水文響應(yīng)與可持續(xù)管理

Gantayat等指出在全球氣候變化、人口增長和環(huán)境污染等多重壓力下，傳統(tǒng)的水文地質(zhì)學(xué)研究范式已不足以解決日益復(fù)雜的水資源安全問題。

為了應(yīng)對(duì)氣候變化與極端事件，應(yīng)重點(diǎn)量化氣候變化對(duì)地下水補(bǔ)給、更新速率和水質(zhì)的長期影響，分析干旱與洪水等極端水文事件下地下水系統(tǒng)的響應(yīng)與恢復(fù)力。2025年11月，《氣候變化科學(xué)十大新洞見（2025/2026）》發(fā)布，標(biāo)志著這一科學(xué)認(rèn)知已成為全球氣候治理的核心議題之一。2025年，多項(xiàng)研究、多次重要會(huì)議均聚焦變化環(huán)境下的水文響應(yīng)與可持續(xù)管理問題，地下水與氣候變化的研究已不僅是學(xué)術(shù)前沿，更是直接關(guān)系到水安全、糧食安全和生態(tài)安全的緊迫現(xiàn)實(shí)需求，正在驅(qū)動(dòng)科學(xué)研究、國際合作與管理政策的深刻變革。

1.2 區(qū)域特色水文地質(zhì)與資源利用

區(qū)域特色水文地質(zhì)與資源利用研究不只關(guān)注地下水本身，更關(guān)注將地質(zhì)規(guī)律與區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略相結(jié)合，研究地下水開發(fā)利用管理與當(dāng)?shù)睾诵馁Y源（地表水、能源、生態(tài)、糧食）的協(xié)同關(guān)系。

1）跨界含水層：跨界含水層指跨越多國邊界、共享水資源且面臨復(fù)雜管理挑戰(zhàn)的特定區(qū)域。跨界含水層研究是一個(gè)多系統(tǒng)、跨尺度、機(jī)理復(fù)雜的難題。

在建模問題上，跨界含水層仍是一個(gè)無法被標(biāo)準(zhǔn)化的復(fù)雜系統(tǒng)，而該系統(tǒng)的最終演化路徑，主要取決于模型本身無法控制的跨國政治博弈。因此，跨界含水層模型因其獨(dú)特的地質(zhì)構(gòu)造、補(bǔ)給機(jī)制和人為干擾，幾乎無法直接套用到另一個(gè)地區(qū)。此外，建模過程必須同時(shí)包含水文過程、化學(xué)過程、社會(huì)過程和氣候過程。這些系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制不同、過程復(fù)雜，強(qiáng)行耦合會(huì)帶來巨大的不確定性和計(jì)算負(fù)擔(dān)。

2）關(guān)鍵氣候響應(yīng)區(qū)：區(qū)域水文地質(zhì)研究重點(diǎn)關(guān)注以北極/高寒區(qū)和干旱/半干旱區(qū)為代表的全球關(guān)鍵氣候響應(yīng)區(qū)。2025年，相關(guān)研究明確了活動(dòng)層加深如何改變地下水流路徑，將原先被凍結(jié)的有機(jī)碳和古老地下水釋放。但仍然存在傳統(tǒng)手段在極寒、偏遠(yuǎn)地區(qū)難以部署和維持的問題。對(duì)于干旱/半干旱區(qū)，研究的核心是極端水文事件和水壓力加劇背景下，地下水資源的可持續(xù)性。另外的熱點(diǎn)進(jìn)展是將地下水人工補(bǔ)給作為核心適應(yīng)策略，研究其效率與生態(tài)影響。

因此，對(duì)關(guān)鍵氣候響應(yīng)區(qū)的研究，正推動(dòng)形成“氣候應(yīng)力—地下水流系統(tǒng)響應(yīng)—資源與生態(tài)效應(yīng)—適應(yīng)性管理”的全鏈條研究新范式，智能計(jì)算在這些研究方向中已成為不可或缺的關(guān)鍵賦能工具。

3）特定地貌類型：2025年對(duì)喀斯特、河流盆地與海岸帶等特定地貌的研究，已從靜態(tài)描述邁入系統(tǒng)性認(rèn)知與復(fù)雜性管理的新階段。“喀斯特生物多樣性計(jì)劃”被列為聯(lián)合國教科文組織（UNESCO）國際科學(xué)10年項(xiàng)目，致力于構(gòu)建跨中國西南、地中海、美國東南部的跨國觀測網(wǎng)絡(luò)與協(xié)作平臺(tái)。對(duì)河流盆地的探索則通過深鉆計(jì)劃和地層模擬，致力于從萬年尺度理解氣候與地貌演化的耦合規(guī)律。海岸帶管理則進(jìn)入“立體分層”空間精細(xì)化時(shí)代，通過明確的生態(tài)評(píng)估和多尺度關(guān)聯(lián)研究來指導(dǎo)實(shí)踐。

4）礦山水文系統(tǒng)：采礦業(yè)是一個(gè)大規(guī)模、高強(qiáng)度、不可逆地?cái)_動(dòng)地下天然水循環(huán)和地質(zhì)環(huán)境的人類活動(dòng)。礦山水文地質(zhì)研究一直是水文地質(zhì)領(lǐng)域的核心突破點(diǎn)和重點(diǎn)方向。當(dāng)前研究仍存在以下難點(diǎn)：

• 一是，廢棄礦井水?巖相互作用的物理化學(xué)耦合機(jī)理復(fù)雜，如何將室內(nèi)試驗(yàn)獲得的損傷系數(shù)、參數(shù)敏感性結(jié)果可靠地外推至現(xiàn)場尺度。

• 二是，水資源保護(hù)與共伴生礦產(chǎn)高效開采之間存在目標(biāo)沖突，如何實(shí)現(xiàn)多資源的協(xié)同勘查與綠色開發(fā)，缺乏系統(tǒng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和優(yōu)化模型。

2 關(guān)鍵技術(shù)：大模型、多模態(tài)與不確定性量化

未來水文地質(zhì)建模的核心是將地學(xué)機(jī)理、領(lǐng)域知識(shí)深度嵌入到大模型架構(gòu)中，并通過多模態(tài)數(shù)據(jù)與不確定性量化，構(gòu)建出既高效又可靠、既智能又可解釋的“水文地質(zhì)智能體”。

2.1 從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到物理信息融合

現(xiàn)有研究證明，水文地質(zhì)研究在物理信息融合方面已超越概念，成為解決高維、非線性、多過程耦合等核心挑戰(zhàn)的實(shí)用路徑。

1）地下水滲流精細(xì)模擬與參數(shù)反演：研究人員提出了基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河渠系統(tǒng)地下水滲流模型（PI?RGSM），實(shí)現(xiàn)了單次訓(xùn)練即可預(yù)測不同參數(shù)組合下流場的強(qiáng)大泛化能力，解決了在數(shù)據(jù)稀缺區(qū)同時(shí)進(jìn)行“流場模擬”與“參數(shù)反演”的難題，同時(shí)，模型還能滿足水流方程的約束，模擬非均質(zhì)、裂隙介質(zhì)中的流動(dòng)與遷移。

2）地表?地下水耦合過程與復(fù)雜系統(tǒng)模擬：最新的研究通過自然系統(tǒng)的高度復(fù)雜性及數(shù)值模型與智能技術(shù)的深度融合，建立了統(tǒng)一的控制方程并對(duì)沉積物?上覆水耦合系統(tǒng)進(jìn)行同步求解。在上述統(tǒng)一框架中還可以直接植入氮循環(huán)等反應(yīng)過程，實(shí)現(xiàn)從純水力模擬到水?生態(tài)耦合過程模擬的跨越。

2.2 大模型、多模態(tài)與不確定性量化

2025年，水文地質(zhì)智能計(jì)算在大模型、多模態(tài)與不確定性量化3個(gè)關(guān)鍵技術(shù)方面，已從概念探索進(jìn)入解決具體科學(xué)問題、提升業(yè)務(wù)能力的深化應(yīng)用階段。

1）水文地質(zhì)大語言模型：2025年的研究進(jìn)展表明，在大模型應(yīng)用方面，主要聚焦于自動(dòng)化編碼、多源報(bào)告信息抽取與知識(shí)圖譜構(gòu)建3大方向，當(dāng)前正從通用向領(lǐng)域?qū)Ｓ眠~進(jìn)，嘗試將專業(yè)知識(shí)注入通用模型。

2）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：當(dāng)前，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的研究前沿已超越了單純追求算法創(chuàng)新，轉(zhuǎn)向以水文地質(zhì)物理機(jī)制為核心驅(qū)動(dòng)。這一轉(zhuǎn)變旨在通過物理規(guī)律引導(dǎo)多源數(shù)據(jù)的融合過程，從而提升對(duì)地下水系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、參數(shù)及動(dòng)態(tài)過程更機(jī)理化、更透徹的認(rèn)知水平，為水資源管理與地質(zhì)安全保障提供了全新的技術(shù)支撐。然而，跨模態(tài)數(shù)據(jù)的對(duì)齊、標(biāo)準(zhǔn)化與統(tǒng)一表征是當(dāng)前的主要瓶頸。

3）不確定性量化：面對(duì)水文地質(zhì)固有的多源不確定性（地質(zhì)結(jié)構(gòu)、參數(shù)、邊界條件），2025年水文地質(zhì)智能計(jì)算的研究重點(diǎn)從“追求單一最優(yōu)預(yù)測”轉(zhuǎn)向了“提供可靠的預(yù)測區(qū)間”。有研究提出了“物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?不確定性”（PINN?UU）框架，將物理方程與參數(shù)不確定性空間統(tǒng)一求解，能夠在觀測數(shù)據(jù)極少甚至缺失的情況下，直接給出模型預(yù)測的概率分布。另有研究提出了一種全新反演方法（空間信息場生成器?集合平滑器（ES?SIFG）），專門針對(duì)小樣本、非均質(zhì)含水層條件，提升參數(shù)識(shí)別與不確定性量化的能力。

2.3 開源、平臺(tái)與算力

水文地質(zhì)智能計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施已從提供單一工具，發(fā)展為支撐“物理機(jī)理—AI—數(shù)據(jù)—算力”閉環(huán)的協(xié)同生態(tài)，正加速整個(gè)學(xué)科從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，邁向更可靠、更智能、更具業(yè)務(wù)價(jià)值的物理信息融合新階段。

為了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的物理過程模擬與AI計(jì)算方法相結(jié)合，2025年出現(xiàn)了多個(gè)具有代表性的開源工具箱和平臺(tái)。如SMASH v1.0，可微分、可區(qū)域化的高分辨率水文建模框架，HydroModPy是一款基于Python的開源工具箱，這2種工具使研究者能更專注于融合方法本身，而非底層編碼。

3 前沿應(yīng)用場景

2025年水文地質(zhì)智能計(jì)算的核心研究范式已從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)邁入了物理信息深度融合的新階段，在地下水滲流精細(xì)模擬與參數(shù)反演、地表?地下水耦合過程與復(fù)雜系統(tǒng)模擬等復(fù)雜場景中初步實(shí)現(xiàn)了從“黑箱預(yù)測”到“機(jī)理可信模擬”的跨越。然而，支持大模型的全面應(yīng)用，如何將復(fù)雜的水文地質(zhì)機(jī)理系統(tǒng)地編碼為機(jī)器可理解、可計(jì)算的約束條件，如何構(gòu)建可用于大模型訓(xùn)練的AI就緒數(shù)據(jù)集，以及如何建立與現(xiàn)有工程設(shè)計(jì)和管理規(guī)范相銜接的標(biāo)準(zhǔn)與流程等關(guān)鍵問題仍有待解決。

本文以淺埋煤層采空區(qū)特殊下墊面地表?地下水耦合過程與復(fù)雜系統(tǒng)模擬場景為例，提出了建立多源數(shù)據(jù)、多物理過程、多時(shí)空尺度模型的動(dòng)態(tài)耦合與協(xié)同智能計(jì)算框架。

1）場景介紹：黃河流域形成了一種特殊的下墊面類型——采空塌陷和地裂縫，引起了流域水文環(huán)境和水文地質(zhì)條件的變化。傳統(tǒng)的地下水?地表水耦合模型較少考慮這種裂隙應(yīng)力對(duì)巖（土）體滲透性的影響，嚴(yán)重影響了模型的模擬精度（圖1）。

圖1 采空區(qū)特殊下墊面“地表水?采動(dòng)裂隙?地下水”耦合過程示意

有研究表明，不考慮裂隙發(fā)育特征，傳統(tǒng)的水文模型在洪水過程的預(yù)測預(yù)報(bào)中誤差會(huì)放大至70%以上，甚至?xí)耆АＱ芯恳钥咭昂恿饔驗(yàn)槔岢鏊牡刭|(zhì)智能計(jì)算技術(shù)框架，在“保水采煤”“生態(tài)修復(fù)”和“煤炭保供”等多目標(biāo)間，提供基于模擬推演和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的量化權(quán)衡依據(jù)（圖2）。

圖2 采空區(qū)特殊下墊面應(yīng)用場景水文地質(zhì)智能計(jì)算技術(shù)框架

2）數(shù)據(jù)融合與數(shù)字孿生體：整合基礎(chǔ)地質(zhì)、基礎(chǔ)地理、水文地質(zhì)、工程地質(zhì)、水文氣象監(jiān)測、遙感影像等多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)AI?ready化處理，以獲取標(biāo)準(zhǔn)化的三維地質(zhì)模型、采動(dòng)裂隙網(wǎng)絡(luò)概率分布圖、時(shí)空連續(xù)的氣象水文場數(shù)據(jù)等。在此基礎(chǔ)上，將處理后的多源數(shù)據(jù)融合到統(tǒng)一的時(shí)空網(wǎng)格框架中，形成“數(shù)據(jù)立方體”。引入地學(xué)知識(shí)圖譜，建立數(shù)據(jù)間的語義關(guān)聯(lián)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)知識(shí)增強(qiáng)的數(shù)字孿生體。

3）智能任務(wù)規(guī)劃與多模型協(xié)同調(diào)度：該階段主要目標(biāo)是通過增強(qiáng)型智能體解析復(fù)雜任務(wù)，并動(dòng)態(tài)規(guī)劃、調(diào)度各類專業(yè)模型。根據(jù)任務(wù)設(shè)計(jì)工作流，考慮模型間的動(dòng)態(tài)耦合機(jī)制，確定在何種時(shí)間尺度、以何種數(shù)據(jù)格式進(jìn)行模型間信息交換等。

4）知識(shí)驅(qū)動(dòng)的專業(yè)模型與計(jì)算：引入物理約束的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，解決采動(dòng)裂隙?滲流關(guān)系無法精細(xì)模擬的問題；將巖體裂隙滲流理論作為內(nèi)在約束，利用歷史觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，輸出能夠等效表征裂隙應(yīng)力?滲流耦合關(guān)系的“等效滲透系數(shù)場”，解決了機(jī)理模型參數(shù)難以確定的難題。

5）情景推演、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與決策優(yōu)化：系統(tǒng)自動(dòng)生成多種預(yù)設(shè)情景（如極端降雨情景、不同礦區(qū)排水策略、不同廢棄礦山開發(fā)利用方案）。

6）閉環(huán)學(xué)習(xí)與優(yōu)化：平臺(tái)通過接收新的監(jiān)測數(shù)據(jù)，自動(dòng)啟動(dòng)同化流程，反向校正優(yōu)化核心專業(yè)模型，使數(shù)字孿生體的模擬能力不斷提升。另外，系統(tǒng)每次的模擬?驗(yàn)證循環(huán)，關(guān)鍵參數(shù)、模型配置和調(diào)度策略等都會(huì)整合進(jìn)智能體，通過不斷學(xué)習(xí)逐步提升模擬效率和準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)自我進(jìn)化。

以上關(guān)鍵步驟可以構(gòu)建一個(gè)能夠應(yīng)對(duì)采空區(qū)特殊下墊面極端復(fù)雜性的動(dòng)態(tài)、自適應(yīng)、持續(xù)成長的智能計(jì)算模型。

4 結(jié)論

通過對(duì)2025年水文地質(zhì)智能計(jì)算熱點(diǎn)回顧表明，水文地質(zhì)智能計(jì)算正從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向物理信息融合范式，從解決單一問題的“技術(shù)點(diǎn)”突破，邁向重構(gòu)從數(shù)據(jù)感知、知識(shí)挖掘到模擬決策的完整研究鏈條。下一步，要加快構(gòu)建集成“感知—模擬—決策”閉環(huán)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)、多物理過程、多時(shí)空尺度模型的動(dòng)態(tài)耦合與協(xié)同計(jì)算。展望2026年，期待水文地質(zhì)領(lǐng)域能夠涌現(xiàn)出更多具有原創(chuàng)性和突破性的成果。

本文作者：董東林、姚宇鵬、張婉秋、林剛

作者簡介：董東林，中國礦業(yè)大學(xué)（北京）地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院，教授，研究方向?yàn)樗牡刭|(zhì)與工程地質(zhì)；林剛（通信作者），中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所、中國科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，副研究員，研究方向?yàn)槟艿V資源水資源協(xié)同利用。

文章來 源 ： 董東林, 姚宇鵬, 張婉秋, 等. 2025 年水文地質(zhì)智能計(jì)算熱點(diǎn)回眸[J]. 科技導(dǎo)報(bào), 2026, 44(1): 70?77 .

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