水文模型与实地监测揭示印度Hindon流域重金属动态变化机制及其生态风险

针对印度Hindon流域农业-工业复合生态系统中重金属污染溯源与迁移机制不明确的问题，印度理工学院鲁尔基分校团队通过整合SWAT水文模型与ICP-MS重金属质量预算分析，揭示了流域内52%重金属负荷由河水输送，并发现季风期水文不确定性对污染物迁移的关键调控作用，为数据稀缺地区的污染治理提供了创新方法论框架。

　　

在印度北部快速工业化的背景下，Hindon流域作为恒河-亚穆纳河间重要的农业走廊，正面临严峻的水质危机。该流域394公里的河道承载着大量来自电镀、制药和制革业的工业废水，同时农业径流携带的农药残留不断输入，导致水体中锰（Mn）、铁（Fe）、铬（Cr）、铅（Pb）等13种重金属严重超标。更棘手的是，气候变化导致的水文条件波动使得污染物迁移规律难以预测，传统监测方法在数据稀缺的未测量流域效果有限。印度理工学院鲁尔基分校的研究团队通过创新性地耦合水文建模与实地监测，首次系统揭示了水文过程与重金属动态的耦合机制。

研究团队采用土壤和水评估工具（SWAT）构建月尺度水文模型，利用2010-2022年气象数据和2023年实地测量的68个采样点数据，通过SUFI-2算法进行参数优化，最终实现纳什效率系数（NSE）0.76的模拟精度。关键技术创新在于将水文模型输出的河流流量预测值与电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）测定的重金属浓度相结合，建立了包含河流、灌渠和污水排放口的三相质量预算方程。

研究结果部分，水文模拟显示2018-2022年间流域年均降雨量下降至809.98 mm，导致地表径流锐减78%，而2023年异常季风使土壤含水量翻倍至206.22 mm。重金属分析发现：1）克里希尼河（Krishni）在季风前砷（As）浓度达0.014 mg/L，超过WHO标准2.8倍；2）卡利河（Kali）工业区排水口铅（Pb）负荷占该子流域总量的68.26%；3）水文相关性分析揭示河流流量与金属负荷呈强正相关（r=1.00），而降雨则显示显著稀释效应（r=-0.97）。质量预算计算表明，尽管季风后总负荷下降14%，但河水仍贡献52.3%的污染物输送，其中Hindon干流在下游莫汉纳加尔堰附近形成富集热点，铁（Fe）浓度持续超过2.1 mg/L。

这项发表于《Journal of Hydrology: Regional Studies》的研究，其核心价值在于建立了适用于数据稀缺流域的污染监测新范式。通过揭示水文波动对重金属迁移的放大效应（如季风后灌渠贡献率从17.24%骤增至26.62%），研究为靶向治理提供了科学依据：建议在卡利河中游工业区优先建设污水处理设施，同时在克里希尼河农业区实施生态拦截措施。该方法论框架可推广至全球类似流域，特别是面临"监测-治理"脱节问题的发展中国家河流系统。研究同时警示，气候变化下的水文极端事件可能加剧污染物扩散风险，未来需将沉积物-地下水耦合过程纳入模型体系。