墨西哥西北部废弃矿山尾矿大气颗粒物的形态化学指纹与距离依赖衰减

《Environmental Pollution》：Morpho-chemical fingerprinting and distance-dependent attenuation of airborne Particulate Matter from abandoned mine tailings in Northwestern Mexico

　　

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  SEM-EDX和形貌-化学指纹鉴定可实现特定来源颗粒物的定量分析
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  尾矿来源的颗粒物在旱季期间随距离呈幂律衰减
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  含有金属的矿区来源颗粒物沉积在邻近的农业区域
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  特定来源的指纹鉴定有助于矿区来源空气颗粒物的监测

引言

粗颗粒物（PM₈₀，气溶胶动力学直径≤ 80 μm的粒子），以及细颗粒物（PM₁₀和PM_2.5，分别为≤ 10 μm和≤ 2.5 μm的粒子）是地表和空气污染的主要贡献者，对人类健康构成重大风险。长期暴露于这些颗粒物中，尤其是可吸入部分（PM₁₀ ≤ 10 μm），已被证实与呼吸系统和心血管疾病、发育效应以及死亡率增加有关（Bowe等，2018；Hayes等，2020；Li等，2021；Liu等，2022）。虽然许多来源都贡献了环境颗粒物，但矿尾矿代表了一种主要且往往被忽视的粗颗粒和可吸入粉尘排放来源，特别是在干旱环境中，风力侵蚀是主要的运输过程（Martín-Velázquez等，2022）。这些尾矿通常由细松的沉积物组成，在此类条件下极易被搬运。低湿度（<25%）削弱了它们的内聚力（Csavina等，2014），而有限的植被覆盖则加剧了粉尘再悬浮。因此，它们成为空气中颗粒物的重要来源，可远距离输送，影响农业区、水体和居民区（Del Rio-Salas等，2019；Noble等，2017）。

废弃矿尾矿是全球范围内最普遍的采矿遗留物之一。尽管越来越多的关注被投入到作为可持续采矿和循环经济策略一部分的尾矿再加工和资源回收上（Cotrina-Teatino和Marquina-Araujo，2025），但仍有数千个历史尾矿未经管理，继续作为环境污染的长期来源。在干旱和半干旱地区，由于植被覆盖稀疏且降水有限，风力侵蚀成为控制污染物扩散的主要机制之一（González-Méndez等，2022；Punia，2021）。

矿区来源的颗粒物通常富含潜在有毒元素（PTE），如Pb、Cd和As，这些元素可在土壤和植物中积累，降低农业生产力，并通过吸入或摄入对动物和人类构成严重健康风险（Hodson，2013；Ou等，2022）。这些担忧在干旱农业地区尤为突出，在这些地区，干沉降——即无降水条件下空气中颗粒物的重力沉降——成为主要的清除机制，促进了污染物从大气到土壤和作物表面的转移和积累（Giardina和Buffa，2018；Stovern等，2014）。

此外，在干旱环境中，酸性矿尾矿中水分的快速蒸发促进了盐霜盐的形成，主要是富含Cu和Zn等金属的硫酸盐（Ziegler-Rivera等，2020）。由于这些盐类中约80%的直径≤2.5μm，它们构成了空气颗粒物的重要来源，特别是在旱季，强风和低湿度条件有利于粉尘搬运（Gerding等，2024；Gómez-Valencia等，2025）。此外，这些盐类容易发生爆裂，即高温导致脱水和结构水丧失从而产生碎片，生成更细的粒子，具有更大的悬浮、运输和吸入暴露潜力（Del Rio-Salas等，2024）。

先前的研究已广泛使用地球化学、矿物学和微观结构方法对矿尾矿进行了表征，以评估其组成、风化过程和污染物释放潜力（Del Rio-Salas等，2019；Ekoa Bessa等，2026；Noble等，2017）。最近，基于自动化SEM/EDX的颗粒表征和矿物分类增强了矿物粉尘和采矿材料的形貌-化学表征，通过实现颗粒形貌和元素组成的高通量表征（Ekoa Bessa等，2026；Manousakas等，2025；Uluer等，2025；Zhang等，2023）。另一方面，大气研究通过浓度测量或大气扩散模型研究了采矿来源颗粒物的输送，证明风力驱动过程强烈影响污染物的分布，特别是在干旱和半干旱环境中（Stovern等，2015，2014；Zota等，2009）。虽然这些方法分别提供了关于来源组成和大气扩散的互补信息，但它们的分别应用并不能直接将单个空气颗粒物与特定的矿区废料来源联系起来。将特定来源的形貌-化学指纹鉴定与来自废弃矿尾矿的空气颗粒物浓度和干沉降的现场测量相结合仍然有限。这种整合提供了在大气输送后识别矿区来源颗粒物的机会，同时量化其从来源的空间衰减。

表征尾矿来源颗粒物的环境足迹需要能够在自然现场条件下同时量化颗粒沉积和特定来源组成的方法。大气颗粒物可使用主动或被动采样方法进行评估。主动采样器提供高时间分辨率和明确定义的颗粒大小分级，但需要电力、专业设备和持续维护（Mariraj Mohan，2016）。相比之下，被动采样器直接收集通过重力沉降沉积的颗粒物，提供颗粒沉积的时间积分测量，同时实现相对较低成本下的更广泛空间覆盖，使其特别适合监测偏远或资源有限地区的局部沉积模式和长期积累趋势（Gao等，2022）。

当与自动化扫描电子显微镜-能谱X射线光谱分析（SEM/EDX）、自动化单颗粒分析（ASPA）和基于机器学习（ML）的分类相结合时，被动采样器不仅提供关于颗粒沉积的定量信息，还能够在单颗粒水平上实现详细的形貌-化学表征和来源归因（Rausch等，2022）。这种综合框架提供了将废弃矿尾矿的形貌-化学指纹鉴定与其产生的颗粒物的大气输送和沉积直接联系起来的机会，从而改进来源归因并推进对矿区来源颗粒物在自然条件下扩散途径的理解。

基于这些知识空白，我们假设从废弃矿尾矿排放的颗粒物具有独特的形貌-化学指纹，在大气温送后仍可识别，且其空气浓度和干沉降在旱季条件下随距排放源距离的增加而可预测地降低。为验证这一假设，本研究将被动采样、自动化SEM/EDX单颗粒分析和三步分类方法相结合，包括1）机器学习随机森林，2）来源信息辅助的组成筛选，以及3）统计指纹分类，以调查墨西哥西北部农业和人口密集地区废弃矿尾矿排放的超粗颗粒物（PM_80-1）和粗可呼吸颗粒物（PM_10-2.5）的干沉降和空气浓度。具体而言，我们的目标是：1）定义尾矿来源颗粒物的形貌-化学指纹，并将其用于沉积大气颗粒物中的来源归因；2）量化空气颗粒物浓度和干沉降随距尾矿来源距离增加的空间衰减；3）考察气象条件，特别是风速、风向和相对湿度，与观察到的颗粒扩散和沉积空间模式之间的关系；以及4）讨论这些发现对矿区影响地区潜在环境暴露途径和废弃矿尾矿管理的意义。

章节摘要

研究区域

本研究在墨西哥西北部沿索诺拉河流域的圣费尔南多·德·胡塞佩市和阿孔奇市进行。该地区具有干旱气候（BSo），月平均温度范围为12.3°C至30.4°C，最高温度可达47°C（Brito Castillo等，2010）。年降水量平均为481毫米，波动在300-600毫米之间，主要集中在夏季短暂的强降雨事件中。

参考样本的指纹特征

使用SEM/EDX ASPA MC2?共分析了来自灰色尾矿、红色尾矿和盐霜盐的3,017个颗粒的形貌-化学组成。矿尾矿和盐霜盐的元素指纹以热图形式展示（图S2），并总结于表2中。

来自灰色尾矿的颗粒通常含有Fe、As、Pb、Zn、S、Si、O，其他元素可能存在但不一定（如Al、Ca、Mg、K、C）。元素

结论

通过将基于自动化SEM-EDX的矿尾矿和盐霜盐来源参考样本及环境空气吸入样本的形貌-化学单颗粒分析与三步分类方法相结合，该方法包括1）机器学习，2）来源信息辅助的组成筛选，以及3）统计指纹分类，我们在墨西哥西北部一处废弃矿尾矿库周围九个采样点的三次中识别和追踪了尾矿来源的颗粒物

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。本出版物中提到商标名称或商业产品仅旨在提供具体信息，并不意味着推荐。

作者贡献声明

Leonel Hernández-Mena：撰写 – 审阅与编辑，可视化，数据整理。René Loredo-Portales：撰写 – 审阅与编辑，方法论，资金获取。David Jaramillo-Vogel：撰写 – 审阅与编辑，正式分析，数据整理。Francisco Molina-Freaner：撰写 – 审阅与编辑，方法论，资金获取。Juanita Rausch：撰写 – 审阅与编辑，方法论，正式分析。Blanca González-Méndez：撰写 – 初稿，方法论，正式分析，

未引用参考文献

Dietze等，；Servicio Meteorològico Nacional，；VDI 2119，2013。

资金来源

我们感谢DGAPA-PAPIIT（学术人员事务总秘书处-科学研究与技术创新项目支持计划）项目IN-216324、IA205524和IA103926的财政支持

利益冲突声明

? 作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。

致谢

我们感谢José Fulgencio Martínez在采样和样品制备方面的协助。

Blanca González-Méndez|Juanita Rausch|Francisco Molina-Freaner|David Jaramillo Vogel|René Loredo-Portales|Leonel Hernández-Mena