自组织映射与NETPATH逆模型整合揭示匈牙利西迈切克地区铀及有毒金属污染风险

研究人员针对匈牙利西迈切克历史铀矿区多含水层系统污染问题，整合自组织映射(SOM)与NETPATH逆模型，结合水化学、同位素(δ1?O–δ2H)及多元统计分析，揭示了断层驱动的含水层混合机制，量化了岩溶含水层(≤66%)与BCF(82%)对新生代含水层的补给贡献，发现砷、铀、氟化物是主要健康威胁，为复杂水文地质条件下的污染治理提供新范式。

　　

在匈牙利历史悠久的铀矿开采区西迈切克，地下水系统正面临前所未有的挑战。这片地质结构复杂的区域分布着基底、博达粘土岩(BCF)、二叠纪-三叠纪(PT)、岩溶和新生代五大含水层，断层网络如同隐藏的地下高速公路，可能正在悄无声息地输送着铀和有毒金属污染物。当地居民长期依赖这些地下水作为饮用水源，但日益严重的污染威胁着公众健康，特别是对儿童等敏感人群。更令人担忧的是，传统的水质评估方法难以揭示多含水层系统中污染物迁移的复杂机制，这给精准防控带来了巨大困难。

为破解这一难题，匈牙利佩奇大学的研究团队开展了一项创新性研究，他们巧妙地将机器学习与水文地球化学模型相结合，研究成果发表在环境科学领域权威期刊《Journal of Hazardous Materials》上。研究人员采集了92个地下水样品，运用自组织映射(SOM)进行无监督聚类分析，结合NETPATH逆模型量化含水层混合比例，并整合稳定同位素(δ1?O–δ2H)示踪、水化学图解和多元统计等方法，系统评估了非致癌健康风险。

关键技术方法包括：1) 多含水层系统采样与严格QA/QC质量控制；2) 自组织映射(SOM)机器学习聚类识别水文地球化学特征；3) NETPATH逆模型量化含水层混合比例；4) 稳定同位素(δ1?O–δ2H)区分现代与古补给水源；5) 熵权-CRITIC混合加权的水质指数(WQI)评估；6) 美国EPA推荐的健康风险评估模型计算危害商(HQ)和危害指数(HI)。

水文地球化学特征
通过Piper和Chadha图解发现，新生代、岩溶和蒸发岩含水层以Ca-Mg-HCO₃型水为主，反映碳酸盐溶解过程；而BCF/PT含水层则呈现Na-HCO₃和Na-Cl型水特征，指示硅酸盐风化和离子交换作用。同位素分析揭示新生代和岩溶含水层接受现代补给，而BCF和基底含水层则储存古水文信号。

污染来源与迁移机制
主成分分析(PCA)提取的7个主成分解释了78.48%的方差：PC1反映碳酸盐与粘土矿物相互作用的对抗性模式；PC2揭示采矿和农业污染特征；PC5突出氟化物与重金属的共现性。离子比值分析发现铀与碳酸盐的络合作用导致阳离子缺失现象，证实了CaUO₂(CO₃)₃^2-等可溶性络合物的形成。

含水层混合量化
SOM-NETPATH创新整合模型显示，南部地区新生代含水层接受显著比例的BCF(82%)和PT(38.3%)含水层补给，断层系统是污染物迁移的主要通道。区域性模型表明，新生代含水层40.1%来自自身补给，28.6%来自BCF，13.5%来自PT含水层，证实了深部污染源的贡献。

健康风险格局
健康风险评估(HRA)显示，BCF含水层96%样品危害指数(HI)>1，砷(HQ_max=329.7)是首要风险因子；PT含水层93.7%样品超标，铀(HQ_max=14.8)构成特殊威胁。儿童风险水平普遍高于成人2-3倍，反映出更高的暴露敏感性。

这项研究的意义不仅在于揭示了西迈切克地区独特的地下水污染机制，更重要的是建立了一套适用于复杂多含水层系统的风险评估框架。通过机器学习与水文地球化学模型的深度融合，研究人员首次量化了断层控制的含水层混合比例，为类似矿区的地下水管理提供了可迁移的方法论。研究发现铀的迁移与碳酸盐络合作用密切关联，这一认识对放射性污染治理具有重要指导价值。该成果对保障匈牙利乃至全球矿区饮用水安全、制定精准修复策略具有重要实践意义，其创新性的SOM-NETPATH整合方法更为水文地质领域研究开辟了新途径。