基于新型模型的中国松嫩平原西部地下水环境风险早期预警

《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Groundwater environmental risk early warning based on a novel model in western Songnen Plain, China

地下水环境风险预警模型研究构建了PQLRT模型，整合污染源负荷、水质与水位趋势、生态风险及演变趋势，在吉林松嫩平原应用。结果显示74.2%区域水位下降，63.4%水质恶化，47.1%区域存在严重生态风险，提出分级管控方案以保障水资源安全。

　　在当前全球水资源日益紧张的背景下，地下水作为重要的淡水资源，其环境风险的识别和预警对于保障生态安全和实现可持续利用具有重要意义。然而，现有的地下水环境风险预警系统往往局限于地下水质量和脆弱性等因素，忽略了生态系统的耦合影响，导致对风险的识别不够全面。为了弥补这一缺陷，本文提出了一种新的地下水环境风险预警模型——PQLRT模型，该模型综合考虑了地下水污染风险（P）、地下水质量趋势（Q）、地下水水位趋势（L）、生态风险（R）以及生态系统演变趋势（T）等多个维度，旨在更准确地评估区域地下水环境风险。

研究区域选定为吉林省松嫩平原西部，该地区是中国重要的商品粮生产基地和能源开发区域，同时也是湿地和湖泊资源分布密集的生态敏感区。该区域的生态环境对全球气候变化表现出高度的响应性，同时由于特殊的地形条件和地下水与地表水之间的强耦合关系，其水文过程呈现出独特的特征。长期以来，该地区的农业和工业活动对地下水系统造成了显著影响，表现为地下水水位持续下降、硝酸盐污染、土壤盐碱化以及植被退化等问题。这些问题不仅威胁到地下水的可持续利用，也对区域生态系统的稳定性构成挑战。因此，构建一个能够综合反映地下水环境风险的多维度预警模型显得尤为重要。

PQLRT模型的构建基于对地下水污染风险、地下水质量变化趋势、地下水水位变化趋势、生态风险以及生态系统演变趋势的系统分析。其中，地下水污染风险主要由污染源负荷决定，而污染源负荷的分布则与土地利用类型密切相关。研究发现，干地作为污染源负荷较高的土地类型，在研究区域内占据了较大比例，主要原因是长期施用化肥和农药导致农业投入物逐渐渗入地下水系统。相比之下，水稻田虽然污染源负荷更高，但其面积较小，仅占研究区域的5.7%。此外，部分高污染源负荷区域仅占研究区域的0.2%，这些区域往往位于靠近河流的地带，其污染问题更加突出。这些污染源的分布特征表明，农业活动是地下水污染的主要来源，而人口密度则是生态风险的主要驱动因素。因此，在构建地下水环境风险预警模型时，必须充分考虑这些因素的综合影响。

地下水质量趋势和水位趋势是模型中动态因素的重要组成部分。地下水质量的下降通常与污染物的迁移和累积有关，而地下水水位的下降则往往与地下水的过度开采密切相关。研究结果表明，大约63.4%的地下水质量出现了恶化趋势，而地下水水位下降的区域则占到了74.2%。这表明，地下水系统正面临严峻的环境压力，特别是在农业和工业活动集中的地区，地下水污染和水位下降的问题尤为严重。同时，生态系统的演变趋势也显示，约79.5%的生态系统出现了增强趋势，这可能与人类活动和自然环境变化的综合作用有关。值得注意的是，虽然生态系统的演变趋势显示出一定的改善，但这种改善并不能掩盖地下水系统所面临的整体风险。

生态风险是地下水环境风险预警模型中的重要组成部分，其主要受到人口密度、土地利用类型和水资源利用方式的影响。研究发现，生态风险整体处于较低水平，但这一结论并不意味着生态系统的稳定性得到了充分保障。实际上，生态系统的脆弱性使得其对地下水环境变化的反应更为敏感。例如，地下水水位的下降可能导致湿地生态系统功能的退化，进而影响区域的生态平衡。因此，在进行地下水环境风险评估时，必须将生态系统的演变趋势纳入考量，以全面反映地下水环境系统的风险特征。

PQLRT模型的构建不仅考虑了地下水污染风险、地下水质量趋势、地下水水位趋势、生态风险以及生态系统演变趋势，还结合了这些因素之间的相互作用。通过这种多维度的分析，模型能够更准确地识别地下水环境风险的来源和演变趋势，从而为区域地下水环境风险的管理提供科学依据。研究结果表明，地下水环境风险主要受到人类活动和气候条件的双重影响。其中，人类活动，尤其是农业和工业的过度开发，是地下水污染和水位下降的主要原因，而气候条件则通过影响降水和蒸发量，间接加剧了地下水系统的压力。

在模型的应用过程中，研究区域被划分为不同级别的风险区域，包括无风险、轻度风险、中度风险、严重风险和极高风险区域。这些区域的划分基于对各项指标的综合评估，特别是地下水污染风险、地下水质量趋势、地下水水位趋势、生态风险以及生态系统演变趋势的分析。研究发现，中度风险区域占到了研究区域的29.8%，严重风险区域则占到了47.1%，而极高风险区域则占到了13.3%。这些数据表明，地下水环境风险在研究区域内呈现出明显的空间异质性，部分区域的风险水平较高，需要采取更为严格的管理措施。

在实际应用中，PQLRT模型能够为地下水环境风险的管理提供多层次的控制方案。首先，基于对地下水污染风险的识别，可以采取针对性的污染防控措施，如优化农业投入物的使用、加强工业废水处理等。其次，针对地下水质量趋势和水位趋势的变化，可以制定相应的水资源管理策略，如限制地下水的过度开采、实施人工补给等。最后，基于生态风险和生态系统演变趋势的分析，可以采取生态修复措施，如恢复湿地生态系统、保护植被等。这些措施的综合实施将有助于缓解地下水环境风险，提升区域的水资源安全和生态安全。

此外，PQLRT模型的构建还为类似地区的地下水环境风险评估和管理提供了可复制的方法论。由于地下水环境风险的识别和预警具有高度的地域依赖性，因此需要结合具体区域的水文地质条件、土地利用特征以及生态系统的演变趋势来构建适合本地的预警模型。本文提出的PQLRT模型不仅适用于松嫩平原西部，也可以为其他半干旱地区提供参考。通过这种模型的应用，可以更全面地识别地下水环境风险，为区域水资源的可持续利用和生态系统的保护提供科学支持。

在实际操作中，PQLRT模型的构建和应用需要依赖于大量的数据支持，包括地下水水质监测数据、地下水水位变化数据、土地利用类型数据以及生态系统演变数据等。这些数据的获取和分析对于模型的准确性至关重要。同时，模型的构建还需要结合区域的实际情况，如人口密度、农业活动强度、工业布局等，以确保模型能够真实反映地下水环境风险的现状和趋势。因此，在模型的应用过程中，必须注重数据的全面性和准确性，以及模型的灵活性和适应性。

地下水环境风险的识别和预警不仅是科学研究的重要课题，也是政府和相关管理部门需要重点关注的问题。通过建立科学合理的预警模型，可以为政策制定者提供有力的数据支持，帮助其制定更加有效的水资源管理政策。例如，针对地下水污染风险较高的区域，可以实施更为严格的污染物排放控制措施；对于地下水水位下降严重的区域，可以采取地下水补给和水资源调配等措施；而对于生态风险较高的区域，则需要加强生态保护和修复工作。这些措施的实施将有助于缓解地下水环境风险，提升区域的水资源安全和生态安全。

在当前全球气候变化和人类活动加剧的背景下，地下水环境风险的识别和预警显得尤为迫切。通过构建多维度的地下水环境风险预警模型，可以更全面地反映地下水环境系统的复杂性，为区域水资源的可持续利用和生态系统的保护提供科学支持。同时，这种模型的构建也为其他类似地区的地下水环境风险评估和管理提供了可借鉴的经验。因此，PQLRT模型的提出和应用具有重要的理论和实践意义。