自组织映射与蒙特卡洛模拟耦合预测铅锌矿区地下水重金属衰减的生态风险

为解决铅锌矿区地下水重金属污染生态风险预测难题，南京生态环境部科研团队创新性整合自组织映射(SOM)聚类分析与蒙特卡洛模拟技术，系统评估了典型矿区Mn、As等重金属的时空分布特征。研究发现Cd、As等元素在尾矿库周边呈现极高生态风险(RI≥448)，通过Domenico模型预测70年后砷风险值仍超标准56倍，为矿区生态修复提供了关键靶点识别与风险量化方法。

　　

随着金属矿产资源的持续开发，矿区地下水重金属污染已成为全球性环境难题。采矿活动每年通过废水、尾矿等途径向环境释放大量铜、砷等有毒金属，导致地下水系统严重退化。尤其令人担忧的是，现有研究多聚焦于污染现状评估，对重金属在含水层中的长期衰减规律及生态风险演变缺乏有效预测手段。更棘手的是，传统评价方法受主观参数设定限制，难以客观反映复杂地质条件下污染物的迁移转化特征。

针对这一科学瓶颈，生态环境部南京环境科学研究所的研究团队创新性地将人工智能与概率模型相结合，以江西典型铅锌矿为研究对象，构建了"污染特征识别-高风险点位定位-生态风险预测"的全链条评估体系。这项发表于《Ecotoxicology and Environmental Safety》的研究，首次实现了矿区地下水重金属污染的智能聚类与动态风险预测。

研究团队采用自组织神经网络(SOM)对36个水样进行多维降维分析，结合K-means算法优化聚类；运用Domenico解析模型量化污染物迁移规律，引入蒙特卡洛模拟处理参数不确定性；最后通过潜在生态风险指数(RI)进行时空动态评估。所有样本均来自矿区18个监测井的干湿两季采样，涵盖Cu、As等9种重金属指标。

重金属统计特征分析
数据显示Mn、Fe、As在干湿两季均呈现显著富集，平均浓度超标192-1835倍。变异系数分析揭示Cu、Cd、As、Al受人为干扰最显著(CV>3.8)。Pearson相关性证实Cu-As-Al-Fe存在稳定同源关系(r≥0.97)，反映铜铁矿物的共同释放机制。

SOM聚类与风险热点识别
通过5×6神经元矩阵可视化呈现污染物关联特征，发现Zn-Pb-Cd与Cu-As-Fe分别形成独立聚类簇。K-means将监测点划分为三类，其中C1类点位(GW04)RI均值高达58238.65，As贡献超90%。空间分析显示尾矿库周边11.11%点位存在极高生态风险(RI≥448)。

生态风险动态预测
以最大As浓度(55600 μg·L^-1)为初始值，蒙特卡洛模拟显示70年后风险值仍达13565（超标56倍）。敏感性分析确定水力系数(K)和梯度(i)为关键参数(|S|=7.94E-02)，这为后续可渗透反应墙(PRB)设计提供了理论依据。

这项研究开创性地建立了矿区地下水重金属"智能诊断-风险预测"技术体系。SOM聚类有效解决了传统方法参数主观性强的问题，而Domenico-蒙特卡洛耦合模型首次实现了重金属衰减过程的概率化预测。研究发现As的长期生态风险缓减主要依赖水力参数调控，这一结论为矿区修复工程优化提供了量化依据。该成果不仅为铅锌矿区生态治理提供了科学工具，其方法论框架也可推广至其他类型矿山的环境风险评估中。特别值得注意的是，研究揭示的地下水自净化能力(200年后As风险值降至0.84)远优于土壤介质，这一发现为制定差异化修复策略提供了重要参考。