铁路基础设施需要有效的植被管理来确保运营安全和轨道稳定性（Guerrieri, 2023）。历史上，除草剂的应用一直是控制铁路沿线植被的主要方法。然而，这种广泛使用除草剂引发了环境问题，尤其是在土壤和地下水污染方面（Osborne and Montague, 2005）。先前的研究已经在德国铁路附近的地 groundwater 和饮用水中检测到了除草剂的存在，突显了潜在的生态风险（Schweinsberg et al., 1999）。
随着对除草剂使用环境影响的日益关注，监管力度也随之加强。2020年6月，德国对《铁路法》（Allgemeines Eisenbahngesetz, 2020）和《铁路安全条例》（Eisenbahnsicherheitsverordnung, 2020）进行了修订，这对管理铁路线上除草剂使用的法律框架产生了重要影响。在此之前，除草剂的大规模无序使用引发了人们对它们可能在铁路路堤中积累并随后渗入地下、影响土壤和地下水质量的担忧（Vo et al., 2015; Wierzbicka et al., 2015; Winiarek and Kruk, 2017）。
数值建模已成为理解和解决一系列与铁路相关挑战的重要工具，包括结构完整性（Zhai and Xu, 2024）、道砟问题（Aela et al., 2024）以及铁路各组成部分（如架空接触线、车辆、轨道和支持结构）之间的动态相互作用（Uehan, 2020）。数值建模工具HYDRUS（?im?nek et al., 2012）已在相关环境研究中得到应用，包括在农业系统中的除草剂模拟（Ladu, 2011; Villarreal et al., 2020）以及预测农药在土壤和地下水中的迁移（Beegum et al., 2020; Pang et al., 2000）。
本研究调查了常用除草剂在铁路路堤下的迁移和分布情况，特别关注它们在非饱和区和饱和区的滞留和渗透动力学。所选的除草剂包括草甘膦及其代谢物氨基甲基膦酸（AMPA）、氟啶磺隆和氟唑磺隆。采用二维数值模型模拟水流和溶质迁移，将特定地点的水力特性与DB Netz AG提供的除草剂施用数据相结合。数值模拟结果与2021年至2024年间收集的实地监测数据进行了对比，以评估观察到的污染物分布与模型预测之间的差异。目标是识别除草剂渗透和滞留的关键区域。此外，通过流线追踪方法可以可视化流动路径，为了解路堤下的污染物迁移提供了有价值的见解。这些发现有助于填补关于污染物迁移途径的重要知识空白，并为制定减少铁路维护活动相关土壤和地下水污染风险的策略提供依据。
