海岸带地下水质量季节性变异与健康风险的混合解析：自然-人为驱动下的源解析与风险评估

针对海岸带地下水受自然-人为因素复合污染的关键问题，研究人员创新性整合BP-ANN（反向传播人工神经网络）、PMF（正矩阵分解）和基于二维蒙特卡罗模拟（2D-MCS）的HHRA（健康风险评估）模型，揭示了海水入侵（贡献率49.5%）、生活污水（HI>1优先控制源）等季节性污染特征，为海岸带水资源管理提供量化依据。

　　

海岸带地下水作为维系区域生态与民生的重要资源，正面临海水入侵与人为污染的双重威胁。在全球气候变化和快速城市化背景下，中国福建东山岛这类典型海岸带区域的地下水系统呈现显著的季节性水质波动，其中硝酸盐超标和重金属污染引发的健康风险尤为突出。传统研究方法受限于数据离散性和模型不确定性，难以精准量化多源污染的贡献率及其动态变化特征。

为破解这一难题，研究人员采用多模型融合的创新思路，通过采集2017-2019年216份水样的季节性监测数据，首次将BP-ANN机器学习算法与受体模型PMF相结合，并引入二维蒙特卡罗模拟优化健康风险评估。技术路径涵盖：1）基于水化学类型（Cl·HCO₃·SO₄–Na干季/Cl·HCO₃·SO₄–Na·Ca·Mg湿季）的Gibbs图解分析；2）PMF-Pearson联合源解析；3）2D-MCS驱动的致癌/非致癌风险分级评估。

研究结果揭示：

1. 水质季节性特征

   BP-ANN模型显示25.9%样本属IV-V类水，干季污染更显著（77.8%达标率vs湿季83.3%），TDS峰值达2826.38 mg/L印证海水入侵主导作用。

2. 污染源贡献分解

   PMF解析五类源：海水入侵（干季49.5%/湿季41.8%）、水岩作用（23.0%/28.8%）、生活污水（13.4%/19.5%）、农业活动（11.6%/8.0%）和工业废水（2.5%/1.9%），其中生活污水是HI>1的首要风险源。

3. 健康风险异质性

   2D-MCS模拟显示硝酸盐HQ值（危害商）儿童群体超阈值3.2倍，干季风险较湿季高47%；致癌风险（NCR）中人为源贡献率达68%。

这项发表于《Journal of Hazardous Materials》的研究，通过机器学习与环境模型的深度耦合，首次量化了海岸带地下水污染的"自然-人为"驱动权重。其创新性体现在：1）建立季节性源解析数据库；2）开发PMF-ANN联合优化算法；3）提出基于2D-MCS的动态风险评估框架。研究成果为海岸带制定"干季重点防控生活污水、湿季防范农业面源污染"的分区治理策略提供了科学依据，对实现联合国SDG6清洁饮水目标具有重要实践价值。