基于正矩阵分解的印度科钦工业带沉积物重金属源解析与生态风险评估

本研究针对印度科钦工业带水体沉积物中重金属污染问题，通过火焰原子吸收光谱（FAAS）检测Cr、Pb、Cu、Fe含量，结合污染指数（HPI/SFI/MPI）、富集因子（EF）及生态风险指数（ERI/ORI/TRI）等多维度评估，揭示Pb工业排放与多金属复合污染特征，PMF模型解析出三大污染源，为河口生态系统治理提供科学依据。

　　

通过火焰原子吸收光谱（Flame Atomic Absorption Spectroscopy）对印度科钦工业区表层沉积物的重金属分析显示，铬（Cr）、铅（Pb）、铜（Cu）和铁（Fe）的最高浓度分别达1.42 mg/kg、2.87 mg/kg、1.75 mg/kg和68.74 mg/kg。重金属污染指数（HPI）、单因子指数（Single-Factor Index）与污染指数（MPI）一致表明所有点位均存在严重污染，其中Pb、Fe和Cu的污染因子（Contamination Factor）均指向重度污染水平。富集因子（Enrichment Factor, EF）分析进一步证实Pb具有显著人为输入来源，而Cr和Cu呈现中度富集特征。

尽管重金属浓度升高，生态风险指数（Ecological Risk Index, ERI）、整体风险指数（Overall Risk Index, ORI）、可能效应浓度（Probable Effect Level, PEL）、平均PEL商数及毒性风险指数（Toxic Risk Index, TRI）均显示当前生物风险较低，因多数金属浓度仍低于生态毒理学阈值。重金属指标间强正相关性（r > 0.90）印证了污染模式的空间一致性。

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）解析出98.62%的方差贡献率，明确Pb与Cu为主导污染因子。正矩阵分解（Positive Matrix Factorization, PMF）模型识别出三大主要污染源：富铁工业排放源、地质/城市背景源，以及以Pb和Cr为主的多金属高风险源。本研究强调了工业排放与城市径流对沉积物质量的叠加效应，亟需在该脆弱河口系统实施针对性修复与长期监测策略。