耦合机器学习与数据同化的多污染物地下水场地高效表征方法研究

为解决地下水污染场地数据稀疏性导致的参数反演难题，中国研究团队创新性地将Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation (ES-MDA)算法与Imputation Self-Organizing Map (ImpSOM)网络结合，构建了高效表征框架。该研究以苏州某垃圾填埋场为案例，成功实现2,4,6-三氯苯酚等污染源定位及水力传导场异质性刻画，计算效率提升85.6%，为污染应急管理提供新范式。

　　

地下水污染治理一直是环境领域的重大挑战。在苏州这样的经济活跃区域，垃圾填埋场渗漏导致的多污染物复合污染问题尤为突出。传统方法依赖有限观测井数据，难以准确刻画污染源位置和水力参数空间分布，而复杂数值模拟又面临计算效率瓶颈。这种矛盾严重制约了应急响应速度和修复方案制定。

针对这一难题，浙江大学等机构的研究团队在《Environmental Modelling》发表论文，提出了一种融合数据同化与机器学习的创新框架。研究以苏州某实际垃圾填埋场为对象，该场地检测到2,4,6-三氯苯酚、氯化物和硝酸盐氮超标。团队首先建立MODFLOW-MT3DMS地下水模型，随后引入改进的Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation (ES-MDA)算法进行参数反演，并开发基于ImpSOM的替代模型。结果表明，仅需8次迭代即可精确定位污染源，同时将计算效率提升85.6%，为复杂场地快速诊断提供了突破性解决方案。

关键技术包括：1) 基于现场钻孔和实验室分析构建三维水文地质模型；2) 采用ES-MDA算法进行多参数同步反演；3) 开发ImpSOM网络替代高耗能物理模型；4) 利用稀疏观测井数据验证时空预测精度。

研究结果
Site Selection and Hydrogeological Conditions
通过7口监测井数据确认含水层以砂层为主，水力传导系数为1.15×10^-4
m/s，建立了包含3种污染物的迁移模型。

Model Generalization
稳态流假设下，MODFLOW模拟水位误差<0.1米，R²
达0.97，证实模型可靠性。

Numerical Simulation of Groundwater
ES-MDA在8次迭代后成功识别污染源强度(误差<5%)和传导场异质性，突破传统方法需20+次迭代的限制。

Limitation
研究承认未考虑污染物面源扩散过程，且简化了含水层厚度(仅模拟2米砂层)，可能影响大范围预测。

Conclusion
该框架首次实现真实场地多污染物同步溯源与参数反演，ImpSOM替代模型使单次模拟耗时从小时级降至分钟级。研究为《地下水质量标准》(GB/T 14848-2017)的落地应用提供了技术支撑，特别适用于突发污染事件的快速决策。

讨论
相比传统MCMC方法，ES-MDA将计算量降低1个数量级；ImpSOM对缺失数据的鲁棒性解决了训练样本不足的痛点。但作者指出，未来需整合更多地球物理数据以提升面源污染预测能力。这项成果不仅推动了数据同化在环境领域的实用化进程，更为智慧水务系统中的实时污染预警提供了关键技术路径。