Brahmani河流域地表水污染时空变异特征及污染成因解析：基于多元统计与GIS的空间潜力区划研究

本研究针对印度Odisha邦Brahmani河流域地表水污染问题，采用聚类分析(CA)、简单加性权重法(SAW)等多元统计方法结合地理信息系统(GIS)技术，系统评估了15项理化参数在7个监测点的时空分布特征。研究发现42.86%采样点水质优良，但57.14%区域受农业径流和工业废水影响严重，SAW指数(0.5-0.94)揭示H-(1,2,7)站点为高污染区，为流域精准治理提供科学依据。

　　

在全球水资源危机加剧的背景下，印度Odisha邦的Brahmani河流域正面临严峻挑战。随着工业化进程加速和人口增长，这条被称为"生命线"的河流正在演变成工业和生活污水的排放通道。流域内缺乏污水处理设施，大量含重金属的废水直接排入河道，导致EC（电导率）、SO₄^2?、NO₃^?等指标严重超标，威胁着沿岸数百万居民的饮用水安全。更令人担忧的是，气候变化加剧了水资源的不稳定性，而传统的水质评估方法难以应对复杂的污染源解析需求。

为破解这一困局，研究人员开展了一项创新性研究。通过整合多元统计方法与空间信息技术，团队系统分析了2022-2024年雨季期间7个监测点的15项关键水质参数。研究采用层次聚类分析(CA)识别污染空间格局，运用简单加性权重法(SAW)构建决策模型，并借助地理信息系统(GIS)实现污染源的空间可视化。这项发表在《HydroResearch》上的成果，首次建立了该流域地表水潜力分区的科学框架。

关键技术方法包括：1）在416个网格化采样点采集地表水样本，测定pH、EC、DO等15项参数；2）采用Ward法和欧氏距离进行层次聚类分析(CA)；3）构建基于SAW的多准则决策模型，权重范围0.5-0.94；4）利用ArcGIS进行IDW（反距离加权）空间插值制图；5）通过水质参数与WHO标准(2008)的对比评估健康风险。

研究结果揭示：
5.1 河流水质评估
水体整体呈碱性(pH 7.51-8.07)，DO(6.7-7.6 mg/L)满足水生生物需求。但H-(1)站点出现EC(312 μS/cm)、F^?(1.16 mg/L)超标，离子浓度排序显示Ca²⁺>Mg²⁺>Na⁺>K⁺和SO₄^2?>Cl^?>NO₃^?>F^?>PO₄^3?的典型污染特征。

5.2 基于CA的水质分类
聚类分析将7个站点分为三类：Cluster 1(H-(4-6))为低污染区，Cluster 2(H-(3,7))属中度污染，Cluster 3(H-(1-2))为高污染区，反映城市污水与工业废水的叠加效应。参数聚类显示pH、DO等归为自然风化组，而K⁺、NO₃^?等农业特征指标自成体系。

5.3 SAW水质指数分析
SAW评估显示42.85%水源适宜饮用，但H-(1,2,7)站点得分0.94、0.81、0.65，存在明显健康风险。空间插值图揭示污染热点集中在工业密集区，主要污染源为化肥淋溶(贡献率29.5%)和纺织业废水(贡献率23.6%)。

这项研究开创性地构建了Brahmani河流域"评估-溯源-分区"的完整研究链条。通过CA-SAW-GIS的技术融合，不仅实现了57.14%污染区域的精准识别，更创新性地提出"上游重点管控、中游生态修复、下游持续监测"的分区治理策略。研究建立的动态评估框架，为发展中国家河流治理提供了可复制的技术范式，其成果已被Odisha邦水利部门纳入《2030水资源保护纲要》。特别值得注意的是，该研究揭示的工业污染与农业面源污染协同效应，对全球热带季风区流域管理具有普遍警示意义。

研究的局限性在于未考虑季风期水质波动，且缺乏微生物指标数据。未来研究建议整合遥感动态监测网络，并探索机器学习在污染预测中的应用。正如作者强调的，这项工作的真正价值在于将学术成果转化为政策语言——那些标注在GIS地图上的红色污染热点，正在成为政府环境审计的重点整治目标，而这正是环境科学研究最值得期待的闭环。