基于自组织映射法识别城郊土壤-水系统中的多源污染

《Environmental Pollution》：Identification of multi-source pollution in peri-urban soil-water systems based on a self-organizing map

本研究针对城乡结合部多源重金属污染问题，采用自组织映射（SOM）与K-means聚类分析，揭示了铅冶炼、非金属矿物工业及农业活动导致的土壤-地下水复合污染特征，明确了污染迁移机制及酸雨增强迁移效应，提出了基于空间分异的精准治理策略。

　　

范祺英|于启龙|徐北一|谢润志|李阳|王星星

南京工业大学交通工程学院，中国江苏省南京市，211816

摘要

发展中国家的城郊地区在识别多源重金属污染方面面临挑战，这是因为主要工业排放物的掩盖效应。本研究调查了长期铅冶炼和煤炭产业对城郊环境中重金属的特性、来源及其迁移情况，发现固体和水体污染严重。铅冶炼厂周围的土壤/沉积物中，重金属含量超过背景值的90-100%，其中铅（Pb）超过风险筛查值的50%，砷（As）超过71%，镉（Cd）超过93%，锌（Zn）超过36%，铅的含量最高达到了监管限值的116.3倍。地表水的污染更为严重，大多数河流样本中的溶解砷含量超标，超过50%的样本中重金属浓度升高。预处理的SOM方法成功解析了不同环境介质中的多种污染源。在土壤/沉积物中，发现了三种模式：一是受到冶炼污染严重的表层，主要含有铅、砷、镉和锌（S-I）；二是富含铬（Cr）和镍（Ni）的土壤/沉积物（S-II）；三是保持接近背景水平的深层土壤（S-III）。水体分为五类：受冶炼排放严重影响的河水（W-IV）；含有高浓度硫酸根离子（SO₄^2-）、氯离子（Cl^-）和锌的浅层地下水（W-III）；受农业影响的地下水（W-II）；含有高浓度锰（Mn）的还原性水体（W-V）；以及受人为影响极小的深层地下水（W-I）。Hydrus-1D模拟显示，虽然非饱和带会减缓金属迁移，但酸雨会显著增强这一过程（1.4-16.5倍）。Ca·Mg-HCO₃向Ca·Mg-HCO₃·SO₄的水化学变化，以及通过断层的含水层混合，突显了工业活动对地下水的长期影响。本研究为多源污染系统中的准确污染源识别提供了可靠的方法论框架，并为有针对性的修复策略提供了支持。

引言

城郊地区在城市化进程中起着关键作用，是连接城市和农村系统的动态区域（Haldar等人，2024年）。然而，城市化导致的农业与工业混合使用加剧了土壤、地下水等环境介质的污染风险（Li等人，2023年；Sahana等人，2023年；Ticau等人，2023年）。与城市/农村地区不同，城郊地区的污染情况更为复杂（Sahana等人，2023年；Waldman等人，2017年）：工业排放、农业非点源污染和生活污水共同作用，导致土壤和地下水污染（Bai等人，2022年；Gao等人，2022年）。土壤和地下水质量直接影响居民健康（Chen等人，2023年；Guo等人，2020年），而多源污染的隐蔽性和空间异质性使得风险控制变得复杂。例如，工业重金属可能渗入含水层（Zeng等人，2023年），农业硝酸盐/农药通过径流/泄漏造成非点源污染（Sun等人，2024年），从而导致复杂的地下水污染。因此，准确识别多源污染的来源和空间分布对于追踪污染源、进行风险评估和制定控制策略至关重要（Liu等人，2024a；Warren-Vega等人，2023年；Yin等人，2023年），同时明确污染下的地下水水文地球化学演变有助于揭示污染物迁移机制（Guo等人，2020年；Zhang等人，2018年）。

常用的方法如主成分分析（PCA）（Li等人，2020年）和因子分析（FA）（Liu等人，2024b）可以降低数据维度并识别关键污染因素，而聚类方法（层次聚类分析（HCA）（Liu等人，2016年）；模糊C均值（FCM）（Dogruparmak等人，2014年）；K均值（Mao等人，2021年）则根据污染物浓度对样本进行分组。判别分析（DA）（Steinhorst和Williams，1985年）可以验证聚类结果并区分自然来源和人为来源。尽管这些方法有一定价值，但现有的污染源识别方法存在固有局限性。线性技术如PCA和FA在应用于城郊地区典型的复杂非线性多源污染数据集时往往会产生误导性的结果（Bai等人，2022年）。这些方法基于线性变量关系的假设（Ma和Zhu，2013年），而复杂的污染物（如重金属、硝酸盐、农药）通常通过吸附和络合等过程产生非线性相互作用，严重扭曲了污染源的贡献估计。此外，多源微量污染的重叠信号使得这些方法无法区分不同污染源之间的细微差异，导致污染物分类错误，从而影响污染源分配的准确性。

近年来，自组织映射（SOM）这种无监督机器学习技术已成为强大的环境数据分析工具（Alotaibi和Nassif，2024年；Chen等人，2025年；Kohonen，1982年）。它能够处理多源污染数据中的非线性和高维度问题，通过拓扑映射揭示隐藏的污染源相关性（Kohonen，1982年；Licen等人，2023年；Yin，2008年），非常适合用于城郊地区。与传统方法不同，SOM不需要预先定义污染源数量，能够自适应地对污染物进行聚类，客观地揭示复合污染的空间结构。将聚类（如K均值）应用于SOM的输出结果可以克服其最佳聚类数量的限制，这种混合方法提高了分类效果并有助于解释空间污染模式（Li等人，2025年；Luo等人，2022年）。结合地理信息系统（GIS）可以可视化空间模式并辅助污染过程的解释。

目前，SOM在污染源识别中的应用主要集中在单一环境介质上，如土壤、水或大气。例如，SOM已被有效用于分析土壤中重金属（如镉、铅）和有机污染物（如多环芳烃）的空间分布，并通过成分聚类识别其来源（Guagliardi等人，2022年；Romanic等人，2018年；Zeng等人，2024年）。在地下水研究中，SOM有助于划分可溶性污染物（如硝酸盐、挥发性有机化合物）的污染羽流，并对不同水文单元的污染程度进行分类（Zeng等人，2024年）。同样，大气研究利用SOM对颗粒物（PM2.5、PM10）的化学成分进行聚类，并对排放源（如工业源、交通源）进行分类（Costa等人，2022年）。然而，SOM在研究多介质污染系统（特别是识别土壤-地下水系统中的污染源和迁移路径）中的应用仍处于初级阶段。这一差距在复杂的城郊污染区域尤为明显，迫切需要系统性的跨介质研究来揭示污染物的命运和迁移机制，从而为精准的预防和修复策略提供依据。

研究区域以中国最大的铅冶炼厂之一为主（年产量超过30万吨；图1a中的红色虚线框），周围分布着村庄和农田。该地区还拥有大量的非金属矿产工业，如化肥厂和耐火材料设施。冶炼厂以北约2公里处分布着煤炭开采和加工企业。该地区的铅冶炼污染引起了公众的广泛关注。已进行了大量研究，以评估冶炼活动对土壤、沉积物和植物中的重金属污染（特别是铅）（Ma等人，2021年；Xing等人，2020年）。尽管一些研究表明并非所有重金属（如铬）都来自铅冶炼厂（Li等人，2020年；Zhu等人，2018年），但仍需进一步研究以更好地了解该地区的复合污染来源和途径。此外，研究区域的地下水资源包括浅层第四纪含水层和深层喀斯特系统，是济源市重要的饮用水来源。明确多介质系统中复合污染物的来源和迁移路径，以及了解地下水系统内的相关水文地球化学演变过程，对于准确评估污染风险和有效保护水资源至关重要。

本研究的目标是利用SOM和K均值聚类方法识别城郊地区土壤-地下水系统中的多源污染物，并评估重金属从土壤向地下水的迁移潜力。首先，对土壤-水系统中的化学指标（包括重金属）进行统计分析，以描绘污染特征。其次，结合SOM和K均值聚类方法将采样点分为具有不同元素特征的组。第三，根据SOM聚类结果中的元素组成和空间分布，识别土壤、地表水和地下水中的主要污染源，并研究污染物在不同介质间的迁移过程以及工业活动对地下水地球化学演变的影响。最后，使用Hydrus-1D模型验证厚非饱和层对重金属从表土垂直迁移的抑制作用。同时讨论了将复合污染源归因于单一主导来源的合理性。

采样与分析

研究区域位于河南省济源盆地西北部，属于典型的城郊化地区。该地区具有温带季风气候，冬季寒冷干燥，夏季炎热多雨。地形呈盆地状。环境采样覆盖了约25平方公里的区域。从冶炼厂西侧到东南侧5平方公里范围内共收集了14个土壤样本，大部分样本来自农田。

土壤-水系统中的污染特征

土壤中普遍存在重金属污染，90-100%的样本超标（Shao和Zhou，1998年）。镉（Cd）、砷（As）、铅（Pb）和锌（Zn）的超标率分别为93%、71%、50%和36%，超过了MEE（2018年）制定的风险筛查值，最高浓度达到监管限值的3.5-116.3倍。垂直分布分析显示，污染主要集中在表土（0-40厘米深度）。

城郊土壤/沉积物中的污染源与迁移

聚类分析（SOM-KM）将固体样本分为三类，揭示了多种污染源。超过90%的样本（S-I组、S-II组）显示出显著的人为重金属富集，而最深层土壤（S-III组，深度60-70厘米）中的污染物浓度接近背景值。

从空间上看，S-I组包括冶炼厂3公里半径范围内的表层土壤（深度小于40厘米）和Zhulong河沉积物（图3）。这些样本显示出严重的污染。

结论

本研究揭示了受冶炼厂影响的城郊环境中严重的多源重金属污染。通过应用经过适当预处理的自组织映射（SOM）并进行winsorization和对数变换，减轻了主要污染物的掩盖效应，揭示了除了铅冶炼活动之外的其他污染源。分析表明，冶炼是地表土壤和河流中铅、砷、镉和锌富集的主要来源。

作者贡献声明

李阳：方法论。王星星：监督、方法论。徐北一：写作——审稿与编辑、资金获取、正式分析。谢润志：可视化、方法论。范祺英：写作——初稿撰写、可视化、方法论、正式分析。于启龙：写作——初稿撰写、方法论、数据整理

未引用参考文献

USEPA，1995年。

利益冲突声明

? 作者声明没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究的资金由中国国家重点研发计划（2023YFC3708802）、国家自然科学基金（资助编号41807189）、中国地质调查局（资助编号DD20160310）以及广东省土壤与地下水污染控制重点实验室（资助编号2017B030301012）提供。