基于熵权水质指数与多元统计分析的印度奥里萨邦Mahanadi流域地表水质量综合评价及污染控制策略研究

本研究针对印度奥里萨邦Mahanadi流域地表水污染问题，综合运用PIS、NPI、EWQI和PCA等多元统计方法，结合GIS空间分析技术，系统评估了2019-2024年间11个监测点的水质状况。研究发现72.73%样本存在TDS、浊度和大肠菌群超标，揭示了农业活动和城市化对水体的复合污染效应，为流域水资源可持续管理提供了科学依据。

　　

随着印度奥里萨邦Mahanadi河流域城市化进程加速，地表水面临农业径流、工业排放和生活污水的多重压力。世界卫生组织数据显示，发展中国家80%的疾病与饮用水污染相关，而该流域作为重要的灌溉和饮用水源，其水质恶化已威胁到400万居民的健康。尤其令人担忧的是，流域内普遍存在浊度、溶解固体和大肠菌群超标现象，但传统水质评估方法存在主观赋权偏差，难以准确反映复合污染特征。

为破解这一难题，Abhijeet Das团队在《Water-Energy Nexus》发表研究，创新性地整合了熵权理论、多元统计和空间分析技术。研究团队2019-2024年间采集了11个监测点的13项水质参数，包括pH、TDS、Mg²⁺、HCO₃^-等关键指标。通过建立污染指数(PIS)、硝酸盐污染指数(NPI)和熵权水质指数(EWQI)三层评估体系，结合主成分分析(PCA)降维技术和GIS空间插值，系统解析了污染源空间分布特征。

关键技术方法包括：1) 基于APHA标准的水化学分析；2) 逆距离加权(IDW)空间插值构建污染分布图；3) 熵权法确定参数客观权重；4) PCA提取主导污染因子。样本来源于流域内具有代表性的11个地表水监测点，涵盖农业区、城市排放口等关键节点。

【水质参数特征】

检测发现HCO₃^-为主要阴离子，Mg²⁺为优势阳离子。100%样本的浊度(8.2-24.5 NTU)和TDS(82.3-205 mg/L)超过WHO限值，Z-7监测点大肠菌群高达7200 MPN/100ml，显示严重微生物污染。

【PIS评估结果】

空间分析显示东北部中度污染，东南部极严重污染。Z-7点PIS值达3.2，属"极高污染"，81.82%样本处于中度以上污染水平，主要归因于化肥淋溶和工业废水。

【NPI分级特征】

45.45%样本处于显著/极显著污染状态，Z-7点NPI值3.78最高。农业施肥被确认为主要硝酸盐来源，特别是在砂质土壤易渗透区域。

【EWQI与PCA分析】

PCA提取的4个主成分累计解释87.6%方差，PC1(48.99%)主导因子为Cl^-(0.75)、SO₄^2-(0.87)等。EWQI显示72.73%样本水质"差"或"极差"，验证了PCA权重模型的可靠性。Bland-Altman分析证实EWQI与PCA-WQI具有良好一致性(偏差-16.55±42.27)。

该研究首次在Mahanadi流域建立多指标协同评估框架，证实工业排放和农业活动是水质恶化的双重驱动因素。提出的生物排水(bio-drainage)和咸水养殖等创新方案，为类似流域的综合治理提供了范式。值得注意的是，研究发现的Mg-HCO₃型水质特征，为理解岩石-水相互作用机制提供了新证据。未来需重点关注雨季污染扩散规律，并开发适应高浊度水体的低成本处理技术。