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基于改进CCME-WQI指数的胶州湾北部沿海含水层海水入侵十年动态评估与机制解析
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年05月14日 来源:Ecological Indicators 7.0
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为解决沿海含水层海水入侵(SWI)威胁加剧的问题,研究人员创新性地将加拿大环境部长理事会水质指数(CCME-WQI)改进为包含8项水化学指标的综合评估体系,应用于胶州湾北部(NCRJB)孔隙与裂隙含水层的十年动态研究。结果表明:孔隙含水层90.11%样本呈现严重SWI,裂隙含水层入侵程度显著增加;改进方法较传统氯离子单指标更能识别离子交换和淡化过程,为全球海岸带地下水管理提供了灵敏可靠的评估工具。
海岸带含水层作为连接海洋与陆地生态系统的关键界面,正面临日益严重的海水入侵威胁。胶州湾北部区域(NCRJB)作为中国东部典型沿海地带,其地下水系统在维持区域生态平衡和支撑经济社会发展中具有重要作用。然而,气候变化导致的降水模式改变、海平面上升,叠加城市化进程中的地下水超采和土地利用变化,使得该区域含水层盐渍化问题不断加剧。传统评估方法如单一氯离子(Cl-)指标存在明显局限,难以捕捉复杂的离子交换机制和水岩相互作用,亟需建立更全面的评估体系来指导海岸带水资源管理。
针对这一科学问题,来自潍坊大学和青岛测绘研究院的研究团队创新性地改进了加拿大环境部长理事会水质指数(CCME-WQI),通过整合8项关键水化学参数(Cl-、Na+、SO42-、TDS、EC、SAR、A和BEX),构建了能同时反映盐度变化和地球化学过程的多指标评估框架。研究基于2010-2011年和2020年两个时期采集的131组地下水样本(孔隙含水层91组,裂隙含水层40组),结合水文地球化学相演化图(HFE-D)和主成分分析(PCA)等技术,系统揭示了NCRJB地区海水入侵的十年动态规律。该成果发表于《Ecological Indicators》,为海岸带含水层保护提供了方法论创新和实践指导。
研究团队采用多学科交叉方法开展系统调查:通过GPS定位采样点并测定原位参数(pH、EC等);运用离子色谱(ICS-600)分析主要离子含量;基于改进CCME-WQI计算框架量化SWI程度;结合HFE-D解析水文地球化学相演变;采用PCA识别主导控制因子;最后通过ArcGIS空间分析揭示入侵格局演变。所有分析均遵循中国国家标准(HJ/T 164-2004等),确保数据可靠性。
3.1 水化学基本特征
孔隙含水层呈现稳定的Na-Cl型水化学特征,中位总溶解固体(TDS)达12,450 mg/L,显著高于裂隙含水层(1,085 mg/L)。2020年采样显示孔隙含水层pH中位数升至8.5,反映持续碱化趋势。裂隙含水层离子组成从2011年的Na+>Ca2+转变为2020年的Ca2+>Na+,硝酸盐(NO3-)浓度显著增加(34.22→48.21 mg/L),暗示人为污染加剧。
3.2 溶质来源与控制因素
Gibbs图解显示孔隙含水层受蒸发浓缩主导,裂隙含水层主要受岩石风化控制。Na+/Cl-摩尔比分析表明82.2%孔隙含水层样本比值<1,接近海水特征(0.86)。钠吸附比(SAR)与电导率(EC)的强相关性(r=0.63-0.99)证实阳离子交换在盐化过程中的关键作用。PCA提取出两个主成分:PC1(61.88%方差)代表"海水入侵因子",PC2(12.16%)反映"人为-地球化学耦合效应"。
3.4 海水入侵定量评估
改进CCME-WQI将SWI影响分为5级,结果显示孔隙含水层89.75%样本属"严重入侵",裂隙含水层入侵程度从2011年的17.39%升至2020年的35.29%。与传统氯离子指标相比,新方法在39个样本(29.77%)中给出更严格的分类,尤其对裂隙含水层早期入侵更敏感。空间分析显示东部沿海孔隙含水层持续严重盐化,而裂隙含水层入侵范围向西北扩展。
4.3 驱动机制解析
自然因素方面,2008-2023年研究区年均温上升1.3°C,2019年降水量降至458.6mm,叠加3.96mm/年的海平面上升,共同加剧水力梯度。人为活动影响显著:城市化使不透水面积增加30%,无节制的地下水开采引发水位骤降,养殖业碱性废水导致pH升高,农业施肥使硝酸盐超标。潮汐通道缺乏闸控导致海水沿向毛河上溯5km。
该研究通过改进CCME-WQI框架,首次实现了对胶州湾北部含水层海水入侵过程的系统量化与机制解析。方法学创新体现在:① 整合8项指标提升评估灵敏度,尤其对早期入侵识别优势明显;② 通过SAR和BEX等参数揭示阳离子交换等关键过程;③ 验证了该方法在异质性含水层中的适用性。实践意义在于为海岸带管理提供三方面指导:优先在东部沿海建设海水淡化厂替代地下水;在盐-淡水过渡带设置旋喷桩截渗墙;建立涵盖水位、盐度的实时监测网络。研究同时警示,若不控制当前发展模式,裂隙含水层盐化将加速蔓延,威胁区域水安全。未来需通过季节性采样完善数据库,并探索机器学习在阈值优化中的应用,进一步提升评估精度。
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