近日，中国农业大学土地科学与技术学院廖人宽教授团队在应用合成DNA示踪剂反演地下含水层水文参数方面取得重要进展。相关成果在美国地球物理学会（AGU）旗下地球科学领域旗舰期刊Geophysical Research Letters（Nature Index收录期刊）上发表研究论文 Synthetic DNA Fragments as High-Resolution Tracers for Hydrological Parameter Inversion。

准确识别地下含水层的水文地质参数对污染物迁移模拟和水资源管理至关重要。然而，在实际应用中，点位测量数据有限，难以全面表征如渗透系数场（K）等与污染物迁移密切相关参数的空间分布特征。需借助参数反演方法，通过示踪剂的穿透时间或浓度等间接信息重建地下结构。尽管已有多种算法（如旅行时间反演、地统计联合反演）可用于K场的反演，但传统离子型和染料型示踪剂在低浓度下检测灵敏度有限，其迁移行为存在差异，且易受背景干扰和信号重叠影响，难以获得高质量的观测数据，导致反演解不确定性增加。

该研究提出采用人工合成DNA片段作为新型水文示踪剂，并结合高灵敏度的qPCR技术，实现示踪信号的高分辨率检测，为提升参数反演的分辨率与可靠性提供新的技术路径。通过二维沙箱试验（图1），获取DNA与传统染料两类示踪数据，分别应用于两种参数反演框架开展对比分析：其一为基于穿透时间的反演方法（tracer travel time-based inversion，TTTI）；其二为将TTTI结果作为先验条件引入水力层析成像（hydraulic tomography inversion，HTI）中的联合反演方法（TTTI+HTI）。

图1.沙箱装置示意图及人造含水层中五种不同沙砾材料的分布（编号1–20为自右下方起依次标注的砂层）

在基于穿透时间的反演中，DNA示踪剂凭借更高的检测灵敏度，能够在染料信号难以探测的低渗透区域维持稳定响应。其通过特异性引物实现序列识别，可支持多个DNA示踪信号的独立检测且无交叉干扰。相较于染料示踪剂，DNA示踪剂因尺寸可控、结构统一，具有更稳定、可预测的迁移行为。这些特点显著改善了观测数据的质量与稳定性，进而提高反演效果。独立抽水降深预测结果表明（图2），基于DNA示踪剂数据反演所得的K场在两次实验中的R²值显著优于染料数据反演结果。

图2.不同反演K场条件下的模型预测与实测水位降深对比。K场分别来源于：(a, b) 第一次和第二次实验中的DNA示踪穿透时间反演；(c, d) 第一次和第二次实验中的染料示踪穿透时间反演

本研究提出并应用了一种基于两步法的联合反演方法，系统评估DNA与传统染料示踪剂在地下水建模中的适用性。该方法首先通过穿透时间反演（TTTI）获取初始K场，并将其作为先验信息引入稀疏布井条件下的水力层析成像（HTI）过程中，以提升模型的空间分辨率。通过独立抽水实验，对不同K场的模拟能力进行了对比（图3）。结果表明，DNA示踪剂两步反演模型在两次实验中均表现稳定（R²=0.79和0.76），预测性能明显优于染料示踪剂。相比之下，由于前一次背景值的干扰，染料示踪剂模型在第二次实验中表现出明显退化（R²=0.56）。上述结果强调了高质量先验信息对联合反演性能的关键作用。  

图3.不同反演K场条件下的模型预测与实测水位降深对比。K场分别来源于：(a) 高密度均匀布井条件下的水力层析成像；(b) 多示踪井布设条件下的水力层析成像；(c, d) 第一次和第二次实验中融合DNA示踪结果的两步法反演；(e, f) 第一次和第二次实验中融合染料示踪结果的两步法反演

该研究首次验证了合成DNA示踪剂在降低水文参数反演不确定性中的优势，构建了融合穿透时间反演与水力层析成像的两步法框架，具备良好的可拓展性与工程应用潜力，为高分辨率地下结构识别与多源数据融合建模提供了新的技术路径与理论支持。

中国农业大学土地科学与技术学院博士研究生李鑫林为第一作者，廖人宽教授为通讯作者，美国加州大学河滨分校Jirka Šimůnek教授、北京林业大学韩玉国教授和复旦大学仰大勇教授为合作作者。该研究得到国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费资助。