引言
地下水是维持生态系统稳定性、确保水资源可持续利用和支持半干旱地区农业生产的关键水源 (Bhakar and Singh, 2018; Lezzaik et al., 2018)。然而，在全球气候变化和人类活动的双重压力下，半干旱地区的地下水系统正面临着由水质恶化引发的严重水资源短缺危机 (Ahmed et al., 2019; Eslami et al., 2019; Liu et al., 2018; Yuan et al., 2020)。中国西北的河套地区 (HR) 是全球典型的干旱半干旱生态脆弱区，不仅是历史上被称为“长城以外的粮仓”的重要农业灌溉中心，也是重要的矿产和能源基地。这种密集的工业和农业发展与脆弱的、依赖地下水的环境严重冲突，对区域农业可持续性和饮用水安全构成了巨大挑战 (Adimalla and Venkatayogi, 2016; Li et al., 2018; Subba Rao et al., 2017)。近年来，由多种微量元素共同污染导致的水质恶化已成为限制该地区可持续发展的关键瓶颈，有害微量元素的长期富集引起了广泛关注 (Li et al., 2017; Vitale et al., 2022)。此外，在 IMPR 等半干旱闭合盆地系统中，全球气候变化显著加剧了物理蒸发并减少了地下水补给，这一趋势与全球类似半干旱地区地下水质量和可用性下降密切相关 (Barbieri et al., 2023, 2021)。这些由气候驱动的水文改变直接放大了微量元素的浓度和迁移性，从而加剧了区域和全球范围内的地下水质量恶化。
基于微量元素的生物地球化学行为和毒理学特征，这些痕量成分通常被归类为有毒元素 (As, Pb, Cd, Cr, 和 Ni) 和必需元素 (Zn, Fe, Mn, Co, 和 Cu)。尽管它们在天然水体中的丰度极低，但其潜在毒性、环境持久性和显著的生物累积效应，使得准确表征它们在地下水系统中的赋存模式和潜在风险成为干旱和半干旱地区的研究热点 (A?ca, 2014; Chaturvedi et al., 2018; Dong et al., 2022; Long et al., 2021)。值得注意的是，即使是维持正常生物代谢所必需的元素 (Bouimouass et al., 2020; Dippong et al., 2024; Wei et al., 2021)，一旦其环境浓度超过安全阈值，也会表现出毒性效应，并限制当地地下水用于生活用途的安全开发 (Mirzabeygi et al., 2017; Xie et al., 2023)。
微量元素分布对环境梯度高度敏感，表现出显著的空间异质性 (Duraisamy et al., 2018)。最近的研究进一步强调，地下水的动态演化特征与高原地形等宏观地貌特征密切相关 (Liu et al., 2025)。中国西北半干旱地区具有代表性的“高原 - 山地 - 平原”地貌序列，其中复杂地质结构与地形起伏的协同作用决定了水文地质格局，并限制了差异化人类活动 (如畜牧业、采矿和农业) 的空间布局。现有文献中的普遍假设通常将这些复杂的地貌单元仅视为采样分层的空间层级，而不是作为机制驱动因素来考察。然而，这一假设从根本上是不够的，因为它无法预测未研究区域的微量元素行为或有效指导空间差异化管理 (Li et al., 2025; Sodango et al., 2021)。本研究挑战了这一范式，提升了核心科学辩论。我们明确检验了宏观地貌结构本身是控制微量元素空间分化的首要机制控制的假设，并表明这可以通过无监督机器学习独立验证。
为了系统解决这些知识空白，需要采用一种多地貌单元的比较方法，因为传统的单一单元研究本质上无法捕捉地质和地形协同作用的系统性空间调节作用。当面对源自显著地形变化和重叠污染源的复杂环境监测数据集时，传统的线性多变量统计无法提取协同变异或有效提取与来源相关的关联。虽然河套盆地的早期基础研究主要关注 As (Guo et al., 2008, 2013, 2016a) 或 U (Guo et al., 2016b) 等单个元素并使用常规地球化学方法，但尚无研究同时使用数据驱动、无地理限制的机器学习框架解决所有三个地貌单元中的全微量元素谱 (Jiang et al., 2023; Liu et al., 2020; Zhao et al., 2023)。为了客观验证地貌控制假设，本研究利用自组织映射 (SOM) 结合主成分分析 (PCA)，建立在机器学习技术在评估干旱和半干旱地区地下水系统中的近期应用基础之上 (Eftekhari and Khashei-Siuki, 2025)。这种 SOM-PCA 耦合框架的区域应用引入了重要的方法论进步。通过消除主观的地理先验，这种无地理限制、无监督的方法作为一种稳健的诊断工具，而不是声称确定性的机制确认。此外，本研究首次证明，无监督算法的自主输出独立恢复了宏观地貌分区，为地貌特征与水地球化学演化之间的联系提供了客观的数学验证。
实际上，建立这一机制基础至关重要。传统的统一水管理模式在半干旱地区复杂地貌中始终失效 (Eslami et al., 2019; Li and Zhu, 2018)。因此，制定有效的基于地貌差异化的策略从根本上需要这种严格的机制理解作为其科学依据。因此，本研究在高原、山地和平原地貌序列中选择了 101 个代表性采样点。具体目标是：(1) 确定微量元素浓度水平和超标特征；(2) 利用高分辨率监测数据绘制微量元素的空间异质性；(3) 通过解缠复杂的多源输入，阐明不同地貌单元中不同的水地球化学驱动机制；以及 (4) 建立多维环境监测和风险评估方法，提出基于地貌差异化的策略。这些依次解决的目标直接构建了本手稿的分析逻辑，为解决综合淡水管理的实际挑战提供了关键见解，并确保生活用水和农业用水安全。
