综合远程传感,机器学习和物理化学参数的综合方法,以检测不可充电含水层系统中的水力动力学条件和地下水质量恶化
Mohamed Hamdy Eid1,2, Ali Shebl3,4, Mustafa Eissa5,6
1Institute of Environmental Management, Faculty of Earth Science, University of Miskolc, 3515, Miskolc, Egyetemváros, Hungary.
Heliyon
|July 18, 2024
概括
西瓦绿洲的地下水质量正在下降,原因是过度开采和不良灌,导致土地退化. 可持续的水资源管理,包括滴灌和混合地下水层水,对该地区至关重要.
科学领域:
- 水文地质学 水文地质学
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
背景情况:
- 非可充电的含水层系统在维持地下水质量方面面临着挑战.
- 西瓦绿洲经历了土地覆盖面的变化,影响了水资源.
- 对农业的过度开采加剧了水质问题.
研究的目的:
- 为了检测Siwa绿洲的水力动力学条件和地下水质量恶化.
- 评估土地覆盖变化对水资源的影响.
- 提出可持续的水资源管理战略.
主要方法:
- 远程传感,机器学习和物理化学分析的整合.
- 对52个水样进行物理,化学和微量金属参数分析.
- 利用数字海拔模型和支向量机器进行土地覆盖率预测.
主要成果:
- 地下水质量从淡水 (Ca-Mg-HCO3) 恶化到盐水 (Na-Cl) 层.
- 超盐湖面积显著增加,降低了耕地.
- 浸水与由于矿物沉而降低的土壤透率有关.
结论:
- 用于洪水灌的地下水过度提取是环境风险的主要驱动因素.
- 浅层水层 (TCA) 由于盐度和度不适合灌.
- 地下滴灌和混合浅 (TCA) 和深 (NSSA) 水库水是推的管理策略.
