华北泽州盆地地下水污染源解析与健康风险的多维耦合评估：基于水地球化学特征与多元统计的整合研究

为解决华北泽州盆地地下水复合污染源精准识别难题，研究人员创新性融合水地球化学特征分析与多元统计方法（PCA-RSR模型、Mahalanobis距离等），构建了异常污染检测耦合体系，实现污染源识别准确率>90%，并首次同步评估重金属（As、Hg等）与石油污染物的健康风险，为区域地下水靶向治理提供科学范式。

　　

华北地区作为中国重要的能源基地，长期面临地下水污染与资源短缺的双重压力。泽州盆地作为典型的工矿集中区，其地下水不仅是当地居民饮用水的主要来源，更承载着农业灌溉和生态维持的重要功能。然而，随着工业化进程加速，该区域地下水已遭受重金属和有机污染物的复合侵袭，传统单一检测方法难以精准识别复杂污染源，更缺乏对多污染物协同健康风险的系统评估。这一现状直接制约着区域水资源可持续利用与公众健康保障。

针对这一科学难题，中国国家重点研发计划支持的研究团队在《Environmental Pollution》发表最新成果。研究人员创新性地将水地球化学特征分析与多维统计方法深度耦合，通过整合Mahalanobis距离、检出率法、熵权法和主成分分析(PCA)构建"四维异常检测体系"，突破了传统方法仅针对常规离子或单一污染物的局限。研究首先采用Gibbs图解和Piper三线图解析区域水化学类型空间分异规律，发现HCO₃-Ca型水主导农业矿区（源自硅酸盐/碳酸盐矿物溶解与逆向离子交换），而SO₄·Cl-Na型水集中于工业污染区。

关键技术方面，团队建立"PCA-聚类分析"双验证模型：通过主成分降维提取6个关键因子（累计方差贡献率82.3%），结合层次聚类将污染源归为三大类（工业排放、矿业活动、农业面源），经实地验证准确率达91.7%。改进的PCA-秩和比(PCA-RSR)评估模型显示，66%样本水质达标但存在局部高风险点，其中As、Hg等7种重金属与石油污染物构成主要威胁。

健康风险评估揭示惊人发现：砷(As)的非致癌危害指数达7.248（儿童）和3.653（成人），致癌风险分别为0.006和0.156；石油污染物成人致癌风险达0.00104，均超安全阈值。通过离子比例系数与土地利用类型交叉验证，证实煤矿排水和电子垃圾是重金属主要来源，而石油污染与工业园区空间分布高度吻合。

该研究开创性地实现了四重突破：首次建立地下水异常检测的多方法耦合框架；开发可验证的污染源识别技术路径；构建改进的PCA-RSR区域水质评价模型；完成重金属-有机物复合污染协同风险评估。研究成果不仅为泽州盆地编制了精准的"污染地图"，更在全球工矿区地下水治理领域提供了可复制的技术范式。特别是提出的"检测-溯源-评估"全链条研究方法，对实现联合国可持续发展目标(SDGs)中清洁饮水和卫生设施目标具有重要实践意义。未来，该团队计划将这套方法体系推广至黄河流域其他工矿集中区，为区域高质量发展提供水安全保障支撑。