综述：通过关键参数和管理工具探索地下水质量及其保护与恢复

（编辑推荐）本综述系统梳理了2015-2024年地下水质量评估的关键理化参数（pH、电导率EC、硝酸盐NO3-）和微生物指标（大肠杆菌E. coli），对比了DRASTIC模型、人工神经网络（ANN）等评估工具，提出可持续政策、社区教育等管理策略，为跨学科水资源研究提供循证依据。

　　

地下水质量评估的关键参数

作为地球上98%液态淡水的储存库，地下水支撑着全球50%人口的饮用水需求和43%的灌溉用水。理化参数中，pH值（6.5-8.5理想范围）调控金属污染物迁移，电导率反映农业活动导致的盐渍化，硝酸盐浓度>50 mg/L指示化肥渗透。微生物方面，大肠杆菌和粪大肠菌群检出率高达80%，人类腺病毒(HAdV)和拟杆菌HF183标记物可精准溯源40%的人为污染。值得注意的是，塞尔维亚和波兰分别有50%和70%饮用水依赖地下水，而葡萄牙80%地下水用于灌溉，凸显区域差异性。

定量评估工具的创新应用

DRASTIC模型通过七项水文地质参数（如含水层深度D、净补给量R）评估脆弱性，指数>200代表极高风险。加拿大水质指数(CCME-WQI)将结果划分为五级，其计算公式F₁（超标范围）+F₂（超标频率）+F₃（超标幅度）实现动态评价。机器学习领域，随机森林(RF)和XGBoost算法预测灌溉水质指数(IWQI)的均方根误差(RMSE)低于传统方法，而熵权水质指数(EWQI)通过概率矩阵P_ij=X_ij/∑X_ij计算参数权重，提升评估精度。

保护与修复的实践策略

热带地区研究表明，农林复合系统可使强降雨（>20 mm/d）下的土壤排水量提升13倍。美国通过SWAT模型验证，水稻轮作使地下水补给率增加60.1%。意大利开发的决策支持系统(DSS)整合土壤处理数据，优化人工回灌工程设计。屋顶雨水收集(RWH)和定量微生物风险评估(QMRA)技术可降低90%的病原体传播风险。GRACE卫星数据显示，实施施肥时空优化模型后，硝酸盐淋失量减少27%。

现存挑战与未来方向

当前研究存在三大局限：1）仅21%文献涉及新兴污染物（如PFAS和微塑料）；2）纵向监测数据不足，难以捕捉季节性波动；3）78%案例集中于欧洲和北美，缺乏全球代表性。建议整合实时传感器网络，建立跨区域数据库，并将社会经济学参数纳入评估体系。

管理工具的多维应用

地理信息系统(GIS)绘制的地下水脆弱性地图，结合Piper三线图解析水化学类型，已应用于阿尔及利亚70%农村供水系统。随机森林算法对重金属污染指数(NPI)的预测准确率达89%，而人体健康风险模型(HHRA)显示，铬Cr⁶⁺的口服致癌风险值>10^-4时需立即干预。

创新性技术突破

纳米比亚采用重力恢复与气候实验(GRACE)数据，实现地下水储量变化的月度预警。德国开发的XGBoost模型通过泰勒展开式目标函数：Obj(θ)=∑L(y_i,?_i)+Ω(θ)，将灌溉水质预测误差控制在±5%以内。

政策建议与实践启示

建立基于ANN的早期预警系统，将粪大肠菌群检测周期从72小时缩短至6小时。推行"智慧农业"计划，通过土壤湿度传感器将灌溉效率提升35%。社区参与式监测网络在法国使地下水违规开采率下降41%。

跨学科整合路径

水文地球化学过程（如离子交换Ca²⁺+2Na⁺→2Na⁺+Ca²⁺）需与机器学习结合。西班牙案例显示，整合社会行为数据的模型使管理政策采纳率提高60%。

技术经济可行性

人工回灌设施建设成本约$120/m³，但可降低30%水处理费用。RWH系统投资回报期约2.5年，特别适合希腊等地下水灌溉占比45%的地区。

全球协作框架

建议参照WHO/FAO标准建立跨国数据库，目前塞尔维亚49%灌溉用水的监测数据已实现云端共享。中国开展的流域级AI预测模型，将水质评估效率提升400%。