解碼水

從冰川融化到降水模式，再到蒸發速率，國際原子能機構的同位素水文學工作者正通過收集、分析和共享數據，更好地了解水的來源、歷史和流動情況。新的工具和方法使研究人員能夠以前所未有的精度分析水資源數據，為有效的水資源管理、氣候建模和環境決策提供關鍵信息。

“水資源數據是明智政策和理性投資的支柱。”世界氣象組織秘書長塞萊斯特·索洛表示，“沒有數據，我們就如同盲人。洪水和干旱的預警系統，以及水庫、灌溉計劃和排水系統等水利基礎設施的設計，都依賴于數據。同位素水文學提供了一個獨特的視角——通過追蹤水源和水流路徑，幫助我們可持續地管理共享水資源。”

隨著全球水資源數據網絡的擴展，同位素水文學正迅速邁入大數據領域。人工智能和機器學習模型正在為水資源研究帶來新的見解，改進預測能力，以及填補數據空白。

原子能機構的一項研究運用人工智能分析了來自91個國家1257個湖泊的同位素數據，結果顯示：這些湖泊約 20% 的入水量因蒸發而損失，而在約10% 的情況下，湖泊的蒸發損失極為嚴重，超過總入水量的40%。這意味著許多湖泊無法彌補蒸發損失，這使它們面臨隨時間逐漸消失的風險。“我們利用人工智能確定了蒸發的主要驅動因素。”該研究的第一作者、原子能機構同位素水文學家Yuliya Vystavna表示，“根據氣候類型（熱帶、亞熱帶、溫帶、大陸帶或寒帶）的不同，蒸發的驅動因素也有所差異。”該研究運用人工智能模型確定哪些湖泊面臨最大的消失風險。

原子能機構的另一項研究利用機器學習模型識別影響水動態的因素，并估算全球45個流域中“年輕水比例”（即水齡小于三個月的水）的情況。“年輕水比例”可反映水在環境中的儲存和釋放方式，揭示水的滯留和流動模式。這有助于加深了解河流如何應對天氣變化和土地變化，使社區能夠更好地為洪澇和干旱做準備，并更有效地管理水資源。“通過了解這些動態變化，我們能更好地適應氣候變化和土地利用模式演變帶來的挑戰，確保河流持續為生態系統和人類社會提供必不可少的服務。”原子能機構物理和化學科學司司長Tzanka Kokalova-Wheldon表示。

專家們認為，利用人工智能和機器學習分析水資源數據，有望顯著改善可持續水資源管理的決策過程。為推進這項工作，原子能機構、聯合國教科文組織以及國際理論物理中心近期開發了一個將人工智能與水文和同位素數據相結合的框架。

氚是氫的一種天然存在的放射性同位素，存在于水中，半衰期約為12.3年，它對于識別近期補給的地下水和評估地下水的污染脆弱性非常重要。通過繪制這種可追蹤形式的氫同位素在降雨和降雪中的分布圖，研究人員能夠深入了解近期水的運動情況和水源信息。原子能機構利用過去十年收集的數據，繪制了降水中的氚分布圖，以優化采樣、確定大氣數據缺口和支持含水層脆弱性研究。

科學家們利用這些分布圖，通過對比降水和地下水中的氚含量，了解降水到達含水層的速度以及兩者之間的相互作用。當地下水中的氚含量與降水中的氚含量高度匹配時，這可能表明含水層存在快速補給，意味著含水層水源充足，但同時也容易受到污染，因為污染物很容易沿著相同的路徑進入含水層。而當地下水中的氚含量遠低于當地降水中的氚含量時，則可能表明這些水已在地下安全儲存了數十年甚至更久，且未受到污染。

N₂O激光光譜法是一項新技術，能夠對與氮循環（氮在空氣、土壤、水和生物體之間的移動）有關的同位素進行高精度測量，可有助于追蹤污染源。由于不同的氮源（如化石燃料燃燒、農業排放和自然過程）具有獨特的同位素特征，科學家們能夠識別并區分人為污染源和自然污染源。例如，在印度，化肥使用量在30年間增加了兩倍，原子能機構的科學家利用該技術研究了農業對水資源系統的影響。他們的研究結果顯示，在季風季節，硝酸鹽污染會激增，此時暴雨會將化肥沖入河流和湖泊，使其水質惡化。科學家們通過追蹤同位素，能夠精準定位污染來源，這可能會促使農民和政府采取更清潔的實踐，從而改善水質和空氣質量。

隨著技術能力和數據收集方法的不斷進步，原子能機構正積極探索水資源數據分析的新工具和新方法，以支持可持續的水資源管理戰略。“通過將尖端技術與全球范圍內數十年收集的水資源數據相結合，我們不僅僅是在研究水資源，更是在賦能各國對這一最寶貴的資源做出明智決策。”原子能機構地理空間數據專家Stefan Terzer-Wassmuth表示。