海水淹没土壤中溶质运移与环境影响的综合研究：实验、数值模拟与机器学习的启示

《Journal of Hazardous Materials Advances》：Solute Transport and Environmental Impacts in Seawater-Flooded Soils: Insights from Experiments, Numerical Modeling, and Machine Learning

本研究针对海水淹没导致沿海农田土壤盐渍化、养分失衡及水体污染等问题，通过室内土柱实验结合Hydrus-1D数值模拟与决策树（DT）、随机森林（RF）和极端梯度提升（XGB）三种机器学习模型，系统分析了美国南佛罗里达州两种典型钙质土壤（Biscayne和Krome）中阳离子（Na+、Mg2+、K+、Ca2+）和养分（P、TP、NH4-N、NO3-N）的释放规律。结果表明，海水淹没显著促进磷和铵态氮的释放，机器学习模型在模拟溶质运移方面优于传统水文模型，为沿海农业土壤盐渍化治理与面源污染防控提供了新方法。

　　

随着全球气候变化加剧和海平面上升，沿海农业土壤面临日益频繁的海水淹没威胁。海水入侵不仅导致土壤盐渍化，更会改变土壤中营养元素的平衡，引发一系列环境问题：盐分胁迫影响作物生长，氮、磷等养分的异常释放可能污染地下水和地表水体，加剧水体富营养化风险。美国佛罗里达州南部沿海农业区因其低海拔特征和活跃的水文过程，成为受此问题影响的典型区域。然而，关于海水淹没如何影响该地区特有钙质土壤中溶质运移规律，以及如何有效模拟这一复杂过程，仍缺乏系统研究。

为深入探究这一问题，Girma Worku Awoke等人在《Journal of Hazardous Materials Advances》上发表了题为“海水淹没土壤中溶质运移与环境影响的综合研究”的论文。研究团队选取南佛罗里达州两种典型农业土壤（Biscayne和Krome），通过室内土柱实验，模拟了淡水与海水淹没条件下（1、7、14、28天）土壤孔隙水中多种溶质的动态变化。研究整合了室内实验、水文数值模拟（Hydrus-1D）与三种机器学习模型（决策树DT、随机森林RF、极端梯度提升XGB），系统评估了不同方法在模拟溶质运移中的表现。

关键技术方法包括：通过室内土柱实验模拟海水淹没过程，定期采集孔隙水样品；利用电感耦合等离子体光学发射光谱法（ICP-OES）和分段流动分析技术测定阳离子和养分浓度；应用Hydrus-1D模型模拟饱和条件下水分和溶质运移；采用三种机器学习算法（DT、RF、XGB）建立预测模型，以电导率（EC）和pH等作为预测变量。

3.1. 海水淹没土壤中磷的浓度变化

研究发现，海水淹没显著提高了两种土壤中磷（P）和总磷（TP）的孔隙水浓度。在Biscayne土壤中，海水淹没使P和TP浓度分别增加82%和56%；在Krome土壤中分别增加14%和7%。这种释放主要归因于海水中的硫酸盐与土壤中的铁结合形成铁硫化物，减少了磷的固定位点，同时高pH条件增加了铁磷化合物的溶解度。土壤柱底部浓度最高，表明长期接触海水的深层土壤化学变化最为显著。

3.2. 海水淹没土壤中铵态氮和硝态氮的运移

海水淹没使孔隙水铵态氮（NH₄-N）浓度显著上升，Biscayne和Krome土壤分别增加1.8倍和8.5倍。这源于海水钠离子与土壤胶体上铵离子的交换作用，以及厌氧条件下反硝化作用和异化硝酸盐还原为铵（DNRA）过程的增强。相反，硝态氮（NO₃-N）浓度无显著变化，可能与反硝化作用导致其转化为气态氮或铵态氮有关。

3.3. 海水淹没土壤中钙、钾、钠和镁的运移

海水淹没引起显著阳离子交换反应。钠（Na⁺）和镁（Mg²⁺）因海水输入浓度急剧增加，而钙（Ca²⁺）和钾（K⁺）从土壤颗粒解吸进入孔隙水。Biscayne土壤中Ca和K浓度分别增加8.3倍和6.5倍；Krome土壤中增幅更大，分别达34.1倍和18.1倍。钠离子在土壤中的吸附进一步促进了其他阳离子的释放。

3.4. 使用Hydrus-1D模拟饱和土壤中的溶质运移

Hydrus-1D模型在模拟镁运移方面表现良好（Biscayne土壤R²=0.94，Krome土壤R²=0.86），但对钠的模拟精度较低（R²为0.56-0.78）。模型对磷、钾等养分的模拟效果不佳，表明在完全饱和及高盐条件下，其传统参数化和物理机制可能需要改进。

3.5. 使用机器学习模型模拟饱和土壤中的溶质运移

在三种机器学习模型中，XGB算法综合表现最优，对P、TP、NH₄-N、Ca、K、Na、Mg的模拟R²值在0.53-0.84之间。随机森林（RF）次之，决策树（DT）相对较差。所有机器学习模型均未能有效模拟NO₃-N的动态，表明其转化过程涉及复杂生物地球化学机制，难以通过常规水质参数准确预测。

3.6. 海水淹没的环境影响及其意义

海水淹没导致土壤盐碱化、结构破坏、有机质分解减缓，进而降低土壤肥力和作物产量。溶质（尤其是氮、磷）释放至孔隙水可能通过径流或渗漏污染周边水体，加剧富营养化。同时，海水淹没土壤可能增强温室气体（如CO₂、N₂O）排放，对气候变化产生反馈作用。

本研究通过多方法整合，揭示了海水淹没下沿海钙质土壤中溶质运移的关键规律。结果表明，海水淹没显著促进磷和铵态氮的释放，并引发强烈的阳离子交换反应。在模拟方法上，数据驱动的机器学习模型（尤其XGB）展示出优于传统水文模型（Hydrus-1D）的预测能力，为大规模环境风险评估提供了新工具。研究结果对沿海农业区土壤盐渍化治理、面源污染防控及农业可持续发展具有重要指导意义。未来研究可聚焦于机器学习与过程模型的耦合，并加强硝态氮转化机制的深入探索。