在我们脚下有着一个极其复杂的系统，它将金属运送到地壳，并经历着无数影响日常生活的化学反应。这些环境相互作用影响着一切，从利用土壤生产食物的能力，到饮用水的清洁程度，再到如何减缓气候变化。人类对地球地下环境有着巨大的影响（通过采矿、化石燃料开采、灌溉和能源废料储存等）人类必须应对随之而来的环境问题，然而，我们却看不到它。
为了深入研究土壤，许多研究人员使用复杂的建模方法，来解释微生物之间的相互作用以及植物如何吸收和返回水分和营养物质等因素。这些生物地球化学方法（地球科学和其他领域的基本工具）是斯坦福大学地球、能源和环境科学学院(Stanford Earth)地球系统科学副教授凯特•马赫(Kate Maher)研究的主要内容。Maher解释了现代科学家在研究污染物运输和塑造地球表面的过程中，是如何将无形变为有形的。
什么是反应性传输建模？
为了做到这一点，使用建模和可视化，结合了最新数学技术、传感技术和大量数据。地球生命包括人类喝的大部分水有相当一部分是作为地下水度过的。当水流经地面时，与复杂的矿物表面、有机物和微生物相互作用，最终影响营养物质和污染物如何通过环境系统运输。地下水系统从地表下几米延伸到几公里，因此模型是研究无形水的唯一工具。反应迁移模型(RTMs)是一种先进的算法，它结合了对流体流动、迁移过程和生物地球化学反应的描述。
以计算溶质、矿物甚至微生物群落在空间和时间上的变化。这些模型已经建立了几十年，以不断纳入最先进的描述运输过程以及生物地球化学。从某种意义上说，它们是一个图书馆，包含了很多知识，从地下水流动的物理学到微生物代谢的细节。反应和传输必须同时计算，因为它们经常强烈地相互作用，这对于受人类活动影响的系统尤其重要。例如，在许多受地下水污染影响的地点，一种常用的净水方法是注入有机碳，使微生物发生反应。
但如果油井附近有太多的微生物生长，堵塞了孔隙空间，这种尝试可能会失败。通过使用模型来模拟清理策略，这些站点的科学家可以设计出更好的策略来清理水。反应迁移模型的另一个关键特性是能够在很长时间范围内(甚至是数千年到数百万年)对流程进行建模。这些模型帮助我们了解岩石溶解形成土壤的速度，或化学气候成分——从植物和微生物在溶解矿物质中的作用，到雨水中二氧化碳转化为碳酸氢盐的速度，后者是控制大气长期碳循环中的一个关键过程。
反应性传输建模有哪些应用？
我们周围看到的大多数景观都包含着地球过去的遗产，这对于理解今天和未来发生的人为驱动或自然干扰至关重要。有时，地球科学家在古代岩石中发现了令人费解的信号，他们想知道这些信号可能告诉我们关于过去数百万至数十亿年地球环境的什么信息。由于需要跨越各种不同的时间尺度和过程，反应性传输几乎已经进入地球科学的每一个领域。核废料储存一直是一项非常重要的应用，因为需要预测各种废料包在未来未知气候情景下数十万年的稳定性。
地下水污染是另一个关键领域，环境清理策略，特别是那些涉及微生物或其他工程干预的策略，需要在部署之前对每个站点进行模拟和理解。在受污染的现场，反应迁移模型被用作确定清理策略范围和制定监管指南的工具。一个重要的例子是使用模型来了解世界各地砷污染情况。最后，地质碳储存，包括向深层地质层注入大量的二氧化碳，已经成为另一个领域，在那里，模型被用来估计有多少二氧化碳溶解在地下水中，又有多少可能成为不溶性的，从而更永久地封存起来。
这些技术如何帮助理解气候变化或实现气候解决方案？
人类向海洋大气系统中注入碳的速度，大约是地球吸收碳能力的70倍。地球通过一系列的反应来吸收碳，这些反应包括土壤中矿物质的溶解和海洋中石灰石的沉淀。一个关键的问题是：如何才能模拟这个自然过程，安全地储存人类排放的二氧化碳？在一些岩石中，二氧化碳永远不会形成矿物质，它总是有可能迁移到饮用水供应中或回到大气中。
土壤是另一个关键区域，土壤碳是地球表面或近地表最大的碳库。因此对土地利用变化以及与气候变化有关的温度和土壤湿度变化特别敏感。目前许多用于预测未来碳循环的地球系统模型（包括政府间气候变化专门委员会(IPCC)使用的模型）都包含了对土壤碳转化的过时描述，而且没有对微生物进行明确的处理。为了解决这一问题，使用反应迁移模型的科学家们正在积极地寻找，提高土壤碳在地球系统模型中的代表性方法。
这可以从干旱对微生物的影响到土壤矿物质在固碳中的作用，最终目标是减少土壤对气候变化反应的不确定性。大多数主流反应迁移模型都是由美国能源部国家实验室的科学家建立和维护，这意味着培训机会相对较少，这个领域仍然很小，大学里只有几个项目。考虑到这些模型的巨大潜力，使用反应迁移模型（RTMs）的科学家正试图，通过开发新的教育机会来解决这一问题。
研究作者一直热爱计算机科学，然而，在西部山区长大也非常关心环境。在研究生院的第一门课是地球动力学，在寻找研究主题时，发现了反应性传输模型，并完全被吸引住了。反应迁移模型利用了各种领域的知识和专业知识，因此很少有人能够完全理解模型的数值和概念基础。总会有人对场地的历史、微生物代谢或线性代数库有更多的了解，因此利用质量、动量和能量守恒控制方程来推导极限情况的能力也非常重要。
