孟加拉国Shitalakshya河水质的时空动态变化、质量评估与污染源解析及其对可持续发展的启示

推荐：研究人员针对Shitalakshya河因自然与人为活动导致的水质恶化问题，通过75公里河段10个站点的18项水质参数(WQPs)监测，结合加权算术水质指数(WAWQI)和主成分分析(PCA)，揭示了水质从"差"到"极差"的时空变化规律，证实工业废水与农业径流是主要污染源，为制定靶向治理策略提供了科学依据。

　　

在孟加拉国首都达卡周边，六条生命之河正面临前所未有的生态危机。其中Shitalakshya河作为200万人口的重要水源，承担着饮用水供应、农业灌溉、工业生产和水产养殖等多重功能，却因快速城市化和工业化陷入污染泥潭。全球范围内，超过80%的废水未经处理直接排入水体，发展中国家河流污染尤为严重，而南亚地区河流更成为有毒金属、有机物和生物污染物的"收纳场"。尽管联合国将清洁水纳入2030可持续发展目标(SDG-6)，但像Shitalakshya这样的河流，其水质时空变化规律和驱动因素仍缺乏系统研究，这严重制约着精准治理策略的制定。

针对这一科学难题，孟加拉达卡大学化学系的研究团队开展了为期两年的综合研究。通过建立10个采样站点、覆盖75公里河段的监测网络，采用离子色谱(IC)和标准化水质分析技术，系统评估了18个关键水质参数(WQPs)的时空变异特征。研究发现Shitalakshya河水质呈现明显的季节分异：夏季污染最严重(WAWQI=164)，雨季相对改善(WAWQI=68)；空间上城市河段(Kalagachhiya站WAWQI=127)显著劣于农村河段(Kapasia站WAWQI=93)。主成分分析(PCA)揭示工业废水排放(贡献度63.45%)和农业径流(21.6%)是核心污染源，具体表现为Cl^-、NO₃^-和SO₄^2-等离子浓度超标。该研究为南亚地区河流治理提供了首个整合水文化学与多变量统计的分析框架，相关成果发表在环境科学期刊《Heliyon》上。

研究团队采用多项关键技术：1)双月采样策略覆盖6个季节周期；2)离子色谱(IC)精确测定F^-、Cl^-等阴离子；3)加权算术水质指数(WAWQI)量化水质等级；4)主成分分析(PCA)解析污染源贡献；5)标准化质控流程确保数据可靠性。样本来自Shitalakshya河上下游10个代表性站点，涵盖城乡不同污染负荷区域。

研究结果展现出系统性发现：
3.1节显示季节性差异显著，夏季TSS达593±52 mgL^-1，春季NO₃^-峰值15.69 mgL^-1，反映旱季污染物富集效应；
3.2节空间分布表明Nobiganj站污染最重，TS达660±177 mgL^-1，Cl^-浓度28.15 mgL^-1，与工业密集区吻合；
3.4节WAWQI评估证实68%样本属"极差"等级，BOD(12 mgL^-1)、COD(14 mgL^-1)持续超标；
3.6节PCA解析出3-5个主成分，PC1(63.45%方差)载荷EC(0.99)、Cl^-(0.94)，确证工业污染主导。

这项研究开创性地构建了Shitalakshya河水质基线数据库，其价值体现在三方面：科学层面，首次整合水文地球化学与多变量统计，揭示离子污染与有机污染的耦合机制；应用层面，WAWQI与PCA联用模型可直接指导政府划定优先治理区；政策层面，研究为孟加拉国实现SDG-6目标提供技术路线，建议采取工业预处理、湿地修复和智能监测网络等组合措施。特别值得注意的是，该研究建立的"污染源-水质参数-生态风险"关联模型，可推广至全球发展中国家河流治理，对保障2.5亿依赖河流人口的饮用水安全具有深远意义。