结合图形法、索引法和无监督机器学习方法评估努比亚含水层（苏丹申迪亚次盆地）地下水质量

《Journal of African Earth Sciences》：Combining graphical, indexing, and unsupervised machine learning methods for the assessment of groundwater quality in the Nubian Aquifer, Shendi Sub-Basin, Sudan

　　

地下水质量对于维持干旱和半干旱地区的生命支持和社会经济活动至关重要。本研究利用图形法、无监督机器学习技术和指数法，研究了苏丹申迪亚地区地下水的水化学特征、空间分布及影响因素，包括自组织映射（SOM）、主成分分析（PCA）和地下水质量指数（GWQI）。研究区地下水以中性至弱碱性为主，总溶解固体（TDS）范围为219.3至2118 mg/L。水化学类型以Ca-Mg-HCO₃和Ca-Cl型为主，局部出现Na-Cl和Na-HCO₃类型。岩石-水相互作用（包括阳离子交换、碳酸盐风化及硅酸盐溶解）被确定为影响地下水成分的关键地球化学反应。饱和指数显示石膏和岩盐处于积极溶解状态，而方解石和白云石的过饱和则指向沉淀过程。基于盐度的SOM聚类将地下水分为三组。高盐度样品与矿化的前寒武纪地层及尼罗河附近的局部污染相关，而低TDS样品反映了补给区的稀释过程。PCA识别出矿物溶解、农业活动和氮循环是影响地下水质量的主要因素。GWQI分析将样品分为四个质量等级，包括优秀、良好、差和极差。尽管大多数样品属于优秀类别，但农业径流和盐渍化过程导致存在明显差和极差水质的区域。本次分析强调需要采取有针对性的管理策略，如控制污染源和规范农业实践，以保护申迪亚地区的地下水资源。

**论文解读文章：结合图形法、索引法和无监督机器学习方法评估努比亚含水层（申迪亚次盆地，苏丹）地下水质量**

**研究背景与目的**

水资源是干旱和半干旱地区生命维持与社会经济发展的关键。在苏丹，地下水作为农业灌溉和生活用水的主要来源，其质量直接关系到当地粮食生产、居民健康及生态系统可持续性。然而，随着农业活动的加剧，化肥和农药的过量使用导致地下水污染问题日益突出，同时土壤渗透性降低、地下水补给减缓等现象进一步加剧了资源压力。此前针对申迪亚地区的研究多集中于单一化学参数（如氟化物、硬度）或其空间分布，未能全面揭示多参数之间的复杂相互作用及其对地下水系统的综合影响。为此，研究人员开展了一项综合性研究，旨在通过整合机器学习、多变量统计和指数法，系统评估申迪亚次盆地（属于努比亚含水层）的地下水质量。具体目标包括：识别主导地下水化学的地球化学过程，量化自然和人为活动对地下水污染的影响，并利用综合地下水质量指数（GWQI）评估水质的空间变异性。该研究被视为首次应用多变量统计和机器学习方法全面评估该地区地下水质量主控因素的工作，其成果对申迪亚次盆地的地下水管理具有重要指导意义，并为苏丹中部其他类似水文地质研究提供了方法论框架。该论文发表在《Journal of African Earth Sciences》。

**主要研究方法**

研究人员采用系统性随机采样，从申迪亚次盆地采集了69个地下水样品，主要来自下部砂岩含水层（深度150-180 m）。研究方法包括：**自组织映射（SOM）**（一种无监督神经网络，用于聚类和高维数据降维）、**主成分分析（PCA）**（用于识别影响水化学变异的关键因子）、**地下水质量指数（GWQI）**（基于WHO标准将多参数综合为单一指标进行水质分级）、**Piper图**（水化学类型识别）、**Gibbs图**（判断水化学控制机制）以及**饱和指数（SI）计算**（通过PHREEQC代码评估矿物溶解-沉淀平衡）。此外，还进行了离子间反应分析以揭示阳离子交换等过程。

**研究结果**

**4.1 理化参数概览**
通过统计分析（箱线图）和空间分布图（图5）揭示了各参数特征：pH值介于6.74-8.9，平均7.8，表明地下水呈中性至弱碱性；总溶解固体（TDS）范围219.3-2118 mg/L，平均648.9 mg/L，显示矿化程度差异较大；主要阳离子（Na、K、Mg、Ca）和阴离子（Cl、SO₄、HCO₃、F、NO₃、NO₂、NH₃）均呈现显著空间异质性，高值区集中于西部和西南部。

**4.2 水化学类型与过程**
Piper图显示，水化学类型以Ca-Mg-HCO₃型（占50%）和Ca-Mg-Cl/Ca-Cl型（32%）为主，另有Na-Cl型（7%）和Na-HCO₃/Na-Ca-HCO₃型（11%）。Gibbs图表明，岩石风化是控制地下水化学的主要机制，但部分样品趋向海水区，提示蒸发浓缩和农业活动的影响。

**4.3 饱和指数与离子间反应**
饱和指数（SI）计算显示：方解石和文石接近饱和或略过饱和，白云石显著过饱和，石膏、硬石膏和岩盐均处于未饱和状态，表明岩盐和石膏持续溶解对地下水盐度贡献显著。离子间关系图（图9）表明Na/Cl比值多数高于1:1线，说明Na除来自岩盐外还源于阳离子交换和硅酸盐风化；Ca/SO₄关系显示Ca除来自石膏外还来源于碳酸盐溶解；Ca+Mg与SO₄+HCO₃关系及Ca+Mg-SO₄-HCO₃与Na-Cl的负相关（r=?0.8127）证实了阳离子交换过程的主导作用。

**4.4 样本分类（SOM）**
SOM分析将样品分为三个聚类：Cluster 1（高TDS，1500-2200 mg/L）代表高矿化度水，与矿化前寒武纪地层及局部污染相关；Cluster 2（中TDS，700-1200 mg/L）为典型含水层水；Cluster 3（低TDS，<700 mg/L）为淡水补给区水。组分平面图显示高盐度、高Cl、SO₄、NO₃等参数集中在低命中区，对应污染或异常区域。

**4.5 影响水质的因素（PCA）**
PCA提取了三个主成分（PC1、PC2、PC3），累计解释58%方差。PC1（33.8%）由TDS、SO₄、HCO₃、Na、Cl、Mg、F主导，代表盐度和矿化过程（自然来源）；PC2（13.9%）由Ca、NO₂、Cl主导，反映农业活动（化肥和灌溉）影响；PC3（10.3%）由NO₃、NH₃和pH主导，代表氮循环过程。双标图进一步揭示了样品与各参数的关联，高盐度样品（如S52、S24、S63）对应Cluster 1，受农业影响的样品（如S59、S53）沿PC2正方向分布。

**4.6 饮用水适宜性（GWQI）**
GWQI计算将样品分为四类：优秀（58.6%，值<50）、良好（25.7%，值50-100）、差（值100-200）和极差（值>200）。空间分布显示，西部和西南部水质最差，中部和东部较好，并在中部偏北区域存在两个差/极差水质热点，主要受农业径流和盐渍化影响。

**讨论与结论**

讨论部分指出，地下水化学受自然地球化学演化与局部人类活动的共同影响。Ca-HCO₃和Ca-Mg-HCO₃型水表明碳酸盐和硅酸盐风化是主要机制，而向Na型水过渡指示了阳离子交换过程。Cl和SO₄富集反映了蒸发岩溶解和农业活动影响。SOM和PCA有效区分了自然和人为影响：高矿化度水靠近前寒武纪地层，盐水样品靠近尼罗河补给区，表明农业回流水污染；中等盐度水显示混合影响；低盐度水强调补给和稀释作用。研究结论翻译如下：
**结论**
本研究利用水化学分析、地球化学过程、饱和指数、离子间反应、自组织映射（SOM）、主成分分析（PCA）和地下水质量指数（GWQI）评估了申迪亚次盆地的地下水质量。结果表明自然和人为因素共同影响地下水化学，主要结论如下：
- 水化学类型以Ca-HCO₃和Ca-Mg-HCO₃型为主，次要类型包括Na-Cl和Ca-SO₄型，指示蒸发岩溶解和离子交换。
- 饱和指数分析显示多数样品对方解石和白云石过饱和，对岩盐和石膏不饱和，表明岩盐和石膏持续溶解导致盐度，碳酸盐沉淀调节Ca和HCO₃浓度；离子比分析揭示阳离子交换过程主导，Na/Cl比表明盐度主要由蒸发岩溶解和灌溉回流水驱动。
- SOM将样品分为三个聚类：Cluster 1高TDS（1500-2200 mg/L），代表显著矿化；Cluster 2中TDS（700-1200 mg/L），代表典型含水层；Cluster 3低TDS（<700 mg/L），代表淡水补给。
- PCA识别出三个主成分，解释70%方差：PC1与盐度和矿化相关（TDS、EC、Na、Cl、SO₄），反映岩石-水相互作用和人为输入；PC2和PC3指向局部农业活动和污染。
- GWQI将地下水分为优秀、良好、差和极差四类，西部和西南部出现差/极差水质热点，与农业径流和盐渍化相关。
- 综合方法全面揭示了影响地下水质量的因素，强调了实施可持续管理措施（如规范农业实践、监测盐度和营养负荷）的重要性。