工业棕地地下水污染精准防控的多源数据融合

《Journal of Hazardous Materials》：Multi-source data fusion for precision prevention and control of groundwater pollution in industrial brownfields

　　

• •
  开发了以数据融合驱动的地下水污染防控框架。
• •
  从基于浓度的评估转向多源地下水管理。
• •
  支持复杂环境中地下水污染的精准防控。

引言

地下水是全球水循环的重要组成部分，为全球近50%的饮用水和约43%的灌溉用水提供水源[1], [2]。其分布广泛、水质相对稳定且产量可靠，对于维持人类健康和支撑农业及工业发展至关重要[3], [4]。然而，快速的城市化、工业化和土地利用变化已加剧了对地下水质量的压力[5]。根据世界银行（2024年）的数据，许多地区的浅层含水层受到农业径流[6]、工业排放、不当废弃物处置[7]和地质来源的污染影响。在某些地区，高达60%的地下水水源超过推荐污染物限值，可能导致3亿至5亿人面临较高的健康风险[8]。这些挑战在工业棕地上尤为严峻，因为长期的工业活动往往会在土壤和地下水系统中产生持续且空间异质性强的污染[9]。

工业棕地上的地下水污染难以表征和管理，因为它受多种相互作用因素的制约[10], [11], [12]^，包括污染物源分布[13], [14], [15]、混合土地利用、非均质性地下介质[16], [17]、水文地质迁移以及水文地球化学转化[18], [19]。在此类环境中，污染物往往共存、相互作用并在相互连通的环境介质间迁移[20], [21]，使得地下水风险成为一个多维问题，而非简单的污染物浓度函数[22]。传统的数值方法，如地下水流、反应性迁移和地球化学模拟模型，为理解特定过程提供了重要工具[23], [24]，但它们往往难以应对大型工业遗留场地中存在的多污染物、多源、强空间异质性和不完整场地信息等问题[25]。现有的机器学习应用已改进了地下水水质预测[26], [27], [28], [29], [30]、源识别[31]、风险制图[32]、污染源追踪[14], [33]以及地下水污染趋势预测[34]，但大多数仍局限于特定任务并通常独立应用。因此，很少有研究建立了一个整合框架，将污染物识别、水文地球化学表征、与迁移相关的敏感性、脆弱性评估和地下水风险分区相结合，以实现工业棕地上地下水污染的精准防控。

为解决这一研究空白，我们开发了一个基于潜在类别分析（LCA）的数据驱动多源融合框架，用于复杂工业棕地上的精细地下水污染评估与防控分区。该框架被应用于中国南方的一个代表性工业棕地，使用了379个地下水监测井的数据，以及水文地质和土地利用信息。该框架将土地利用格局、水文地球化学格局、综合污染等级、污染物迁移性和地下水脆弱性作为互补的决策维度。这些空间图层被对齐到共同网格，并通过LCA进行整合以识别联合环境特征，随后根据地下水管理需求进行解释。本研究的主要贡献在于在一个统一的空间决策框架中整合了异质性环境信息，将互补的环境证据转化为差异化的地下水保护、监测、污染防控和修复分区。

本研究的目标为：(i) 开发一个用于大型工业棕地场地地下水污染评估与防控分区的集成且可解释的框架；(ii) 表征污染物发生、水文地球化学条件、迁移潜力、含水层脆弱性和土地利用背景的空间异质性；以及(iii) 建立与特定保护、监测、防控和修复措施相联系的差异化管理分区。本研究强调，地下水管理优先事项不应仅由当前污染强度决定，而应综合考虑污染物迁移性、含水层敏感性、水文地球化学响应以及与土地利用相关的管理需求。所得框架为复杂工业遗留场地基于风险的地下水管理提供了透明且可操作的依据。

章节摘要

场地描述

研究区域面积约22.7?km2，以湿润亚热带季风气候和构造侵蚀丘陵地貌为特征（图1a）。历史上，该区域以有色金属冶炼、化工生产、建材制造、火力发电和机械制造为主，包括27家大型化工厂、15家冶炼设施和10家建材厂。2018年，所有主要污染企业均被关闭并在

工业遗留场地主要地下水污染物的识别

工业遗留场地的主要地下水污染物通过地下水质量标准超标率分析确定（图3）。在所有受调查的污染物中，Mn和NH?-N的超标率最高（分别为8.2%和6.8%）。Cd、Cl?和总石油烃（TPH）显示中等超标水平（分别为3.8%、3.36%和3.36%），而总溶解固体（TDS）、F?、阴离子表面活性剂、Sb和As表现出相对

讨论与环境意义

本研究的关键环境意义在于将传统的以浓度为中心的地下水评估转变为工业棕地上精细化的多源污染防控决策。传统地下水评估往往主要依赖污染物浓度、超标水平或含水层脆弱性指数[50], [51]，这可能无法完全捕捉现有污染状况、污染物迁移潜力之间的耦合效应，

结论

本研究开发了一个基于潜在类别分析的数据驱动、多源决策框架，用于工业棕地场地的地下水污染防控。通过整合土地利用格局、水文地球化学格局、地下水脆弱性、污染物迁移性和综合污染等级，该框架实现了精细化且客观的分区。研究结果确定Mn和NH?-N为超过地下水质量标准的主要污染物。研究区域

CRediT作者贡献声明

蒋桂斌：写作 – 审阅与编辑。薛生国：写作 – 审阅与编辑、方法论、资金获取。胡立刚：写作 – 审阅与编辑。李波：写作 – 初稿撰写。高文燕：调查研究、数据整理。曾佳青：写作 – 初稿撰写、软件、资源、方法论、调查研究、数据整理、概念构思。吴潘：写作 – 审阅与编辑。

利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金委（编号：42407549）和贵州省重大科技项目（编号：（2025）041）的支持。我们还衷心感谢国家重点研发计划（编号：2019YFC1803600）提供的资金支持。

利益冲突

作者声明不存在任何可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

曾佳青|吴潘|李波|高文燕|胡立刚|蒋桂斌|薛生国