维多利亚vic119地下水数值模拟融合创新团队在Journal of Hydrology期刊上发表论文“Spatial-temporal behavior of precipitation driven karst spring discharge in a mountain terrain”，提出了北方岩溶地区降水驱动泉水流量的时空模式。

喀斯特地区的泉水流量可以反映水文过程时空变化的综合效应。识别这些过程及背后的机理是岩溶地区地下水可持续发展和管理的巨大挑战。为了解释岩溶区泉水流量的过程及其背后机理，作者将长短时记忆神经网络模型（LSTM）与Shapley 附加解释模型(SHAP)进行耦合建立泉水流量的可解释模型，并将其应用于娘子关泉流域。结果表明，泉域内最大子区的降水入渗量是驱动泉水流量的主要因素，其中12个月内的降水量对泉水流量的影响最为显着。基于SHAP分析，作者根据各个补给子区的地貌和岩溶含水层特征，将流域降水驱动泉水流量分为三种模式：首先，在沟壑发育强烈的河谷地区，地层与岩溶含水层之间的水力联系较强，高强度的降水（年降水为678mm及以上）驱动泉水流量。其次，在坡度陡峭的山区，岩溶含水层埋藏较深，强降水往往成为地表径流，中等强度以下的降水（年降水介于350mm-550mm）补给泉水流量。第三，在岩溶含水层埋藏较浅的地下水排泄区，地下水水位决定降水与补给之间的关系（图1）。

此外，作者研究了各子区降水对最大泉水流量和中等泉水流量的补给特征和泉域内各子区的贡献大小。结果表明，最大泉流量的补给并非来自泉域内局部的最大降水，而是来自泉域内大范围的高强度降水；中等级别的泉水流量补给来自于泉域内中等降水（图2）。

图2：子区域降水对娘子关流域泉水流量最大值（a）和中值（b）的贡献 

该项研究由维多利亚vic119和美国亚利桑那大学的科研人员合作完成。天津市水资源与水环境重点实验室郝永红教授为该文的通讯作者，我校硕士研究生宋协慧为第一作者。该项目得到了国家自然科学基金面上项目（42072277）资助。

论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022169422006916?dgcid=author