近日，中国科学院空天信息创新研究院（空天院）遥感与数字地球全国重点实验室研究员王树东带领的生态水文遥感团队，在亚洲高山区地下水储量反演、归因与预测方面取得重要进展。研究团队针对亚洲高山区流域观测稀缺、过程复杂与跨境治理的共性难题，整合多源卫星遥感、地球系统模式与可解释人工智能，系统反演了近二十年地下水储量时空变化，解析主要驱动因素，并开展未来风险情景评估。
亚洲高山区被称为“亚洲水塔”，对下游十余个国家数亿人口的农业灌溉、城市供水与生态安全至关重要。随着气候变暖和人类取水强度的持续上升，地下水这一关键“缓冲库”的长期安全正面临多重不确定性。基于此，研究团队构建了“知识引导的数据驱动”评估体系，利用多源遥感数据反演近二十年地下水储量变化，基于轻量化Transformer深度学习框架刻画山地水文的记忆与滞后效应，结合可解释性机器学习方法实现机理一致归因。该体系既发挥了遥感覆盖广、时空连续性强的优势，又在模型结构中嵌入物理知识与可解释性约束，有效克服了复杂地形导致的缺测、地形效应干扰以及人类用水统计不完备等问题。
研究结果显示，2003~2020年间，亚洲高山区约三分之二区域出现地下水储量下降，年净损失约–24.2 Gt。恒河-布拉马普特拉、印度河和阿姆河等下游人口密集、灌溉强度大的流域下降最为显著，而部分高寒内陆区则呈现储量回升的局地差异格局。进一步归因表明，气候因子影响了近一半的地下水储量变化，冰冻圈过程仍具有重要影响；人类取水因素在下游灌溉带中的贡献占比高，且在2010年后呈加速增强趋势。上述结论经数千口地下水井监测与多源观测交叉验证，具有良好的稳健性与可信度。
研究团队在典型社会经济路径与保持用水强度不变的假设条件下，开展未来演变分析，结果表明亚洲高山区整体地下水储量下降趋势仍将延续。受冰川消融与冻土变化影响，部分区域在2060年代可能出现短期补给缓冲，但该效应不可持续，随后存在再次加速下降的风险，尤其需关注下游高强度灌溉区的脆弱窗口期。因此，应避免对“冰冻圈缓冲”的短期依赖，提前布局节水增效、人工回补与生态修复等综合措施，以提升区域水资源韧性。
相关成果以“Assessing groundwater sustainability across high mountain Asia using remote sensing”为题，发表于英国皇家物理学会旗下环境领域旗舰期刊 Environmental Research Letters《环境研究快报》，王树东为通讯作者。该研究工作由空天院牵头，联合国内外多家单位完成，受到国家重点研发计划和国家自然科学基金重点项目资助。
论文链接：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ae2e1b
图1 亚洲高山区流域范围和水文分布特征以及研究所采用的轻量化深度学习框架
图2 亚洲高山区主要流域地下水储量变化与未来演变趋势
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