引言
水污染是全球最紧迫的环境健康挑战之一，影响数十亿人，并对全球疾病负担造成重大贡献（WHO, 2023a）。不安全的饮用水源——无论是受到工业废水、农业径流还是地源元素的污染——在全球各大洲均构成严重的健康风险（Landrigan等, 2018）。在许多地区——包括印度、加纳、尼日利亚、沙特阿拉伯和阿尔及利亚的部分区域（Agbasi等, 2026; Abu, Egbueri和Agbasi, 2025; Pande等, 2025; Prasad等, 2026; Egbueri等, 2026a; Aralu等, 2025; Yassin等, 2024; Khan, Elkashouty, Abdellattif和Egbueri, 2023; Bouselsal等, 2025; Boualem, Bouselsal和Egbueri, 2024）——地下水质量因复杂的污染物混合物而受损，这些污染物从重金属到有机污染物无所不包。其中，地下水中的砷尤为普遍且危害巨大，因为它会自然地从含水层沉积物中释放出来，影响全球各大洲的众多地区（Podgorski和Berg, 2020; Amini等, 2008; Mukherjee等, 2024a; Ravenscroft, Brammer和Richards, 2011; Argos等, 2010）。通过饮用水长期暴露于砷已被证实是肺癌、膀胱癌、皮肤癌和肝癌的明确病因（Smith, Ercumen, Yuan和Steinmaus, 2009; Shridhar等, 2023; Fraser, 2012; Hughes, 2002; Fuller等, 2022）。尽管在已知的热点地区已有数十年的研究，但地下水砷污染所致癌症负担的全球规模仍然缺乏充分的量化（Poonia, Singh和Garg, 2021; Chakraborti等, 2017; Ahmad和Khan, 2023）。现有的健康风险评估往往受限于粗糙的空间分辨率，缺乏识别脆弱人群所需的分辨率（Liang, Chien, Jang, Chen和Chen, 2017）。因此，迫切需要一项全面、高分辨率的全球评估，以量化饮用受砷污染地下水相关的癌症负担，并为有针对性的干预措施提供信息（Ravenscroft等, 2011）。
历史上，地下水砷的全球精确制图一直受到稀疏且分布不均的点测量数据的制约，导致所生成的地图空间保真度有限（Winkel, Berg, Amini, Hug和Johnson, 2008）。这种数据稀缺为人口风险估计引入了巨大的不确定性，阻碍了基于证据的决策。机器学习技术的进步，结合日益可获取的全球地理空间数据集——涵盖地质、气候和土壤属性——如今提供了一个宝贵的契机（Rodríguez-Lado等, 2013; Podgorski等, 2017）。最近关于砷污染预测建模的研究表明，此类方法在历史重建和风险防控中具有实用价值（Li等, 2026）。随机森林等集成方法特别适合模拟驱动地源砷释放的复杂非线性过程，并考虑人为因素的影响，从而能够开发更可靠的高分辨率危害地图（Tan, Yang和Zheng, 2020; Knoll, Breuer和Bach, 2019; Guo, Gao, Guo和Cao, 2023; Bindal和Singh, 2019）。这些输出结果为后续的空间显式健康影响评估奠定了关键基础。
将危害暴露估计转化为有意义的公共卫生洞见，需要将其与规范化的风险评估框架相结合。美国环境保护署（USEPA）的人类健康风险评估（HHRA）提供了一种量化致癌风险的标准方法（U.S. Environmental Protection Agency, 2025a; Taghavi, Bakhshi, Zarei, Hoseinzadeh和Gholizadeh, 2024; Chowdhury等, 2024; Hu, Wu, Lyu, Ning和She, 2023），但由于缺乏连续、高分辨率的危害数据，其全球应用一直受限。将人类健康考量纳入环境影响评估长期以来被认为是一个重要但往往未被充分利用的组成部分（Steinemann, 2000）。重要的是，环境公平原则指出，污染负担很少被公平分担（Brulle和Pellow, 2006; WHO, 2019; WHO, 2023b）。边缘化社区——通常表现为社会经济地位较低、农村居住以及对替代水源或医疗服务的获取渠道有限——往往面临不成比例的暴露和更高的脆弱性（Balazs和Ray, 2014; Johnston和Cushing, 2020）。尽管如此，关于砷相关癌症风险中社会人口学和社会经济梯度在全球范围内分析的研究仍然缺乏，而这对于设计公平的干预措施至关重要（Blue, Bronson和Lajoie-O'Malley, 2021; Bompoti, Coelho和Pawlowski, 2024）。
尽管砷对肺、膀胱和皮肤的致癌性已被充分证实，但其与胆囊癌（GBC）的关联仅在近期获得流行病学支持，且在现有全球负担评估中仍缺乏充分的特征描述（IARC Working Group on the Evaluation of Carcinogenic Risks to Humans, 2012; WHO, 2018; Ferreccio等, 2013; Kumar等, 2023）。胆囊癌是一种致死率极高的恶性肿瘤，其发病率存在明显的地理差异（Bray等, 2018; Randi, Franceschi和La Vecchia, 2006）。流行病学分析已确立地下水砷水平与胆囊癌发病率之间的正相关关系，在女性群体中尤为显著（Ganesan, Bambino, Boffetta和Labgaa, 2020）。智利的一项试点研究提供了生物学证据支持，该研究在胆囊癌组织样本中直接检测到砷，提示砷可能作为部分胆囊癌的致癌决定因素（De Palma等, 2023）。印度砷地方病高发区的观察结果进一步表明砷在胆囊癌中的潜在作用（Shridhar等, 2023）。结合砷的肝胆排泄途径和炎症潜力，这些发现为因果关系提供了生物学合理性（Liu和Waalkes, 2008; Chakrabarti, Singh, Rashid和Rahman, 2019; Kala等, 2000; States等, 2011）。尽管来自流行病学、组织病理学和毒理学的证据不断汇聚，但在全球人口层面系统、大规模验证这一关联的研究仍然缺乏。
然而，仍有三个关键的知识空白亟待填补。第一，尚无全球评估将地下水砷危害地图转化为能够捕捉国内异质性的、具有空间显式性的终生癌症实际负担估计。第二，砷相关癌症风险的社会经济和社会人口学梯度从未在全球范围内得到系统量化，使得这一威胁的环境公平维度尚未得到探索。第三，尽管流行病学证据提示砷与胆囊癌之间存在潜在联系，但这种关联尚未使用全球范围的人口数据进行验证。为填补这些空白，本研究设定了四个具体目标：（1）使用集成随机森林模型生成1公里分辨率的全球地下水砷浓度地图；（2）通过USEPA HHRA框架量化饮用受砷污染地下水相关的终生致癌风险和癌症病例数；（3）评估该风险负担中的社会人口学和社会经济不平等，重点关注性别、城乡居住情况、国家HDI和收入水平；（4）使用可解释机器学习（XGBoost-SHAP）检验国家层面砷暴露指标与胆囊癌发病率和死亡率之间的关联。这四个目标的整合将为全球公共卫生优先事项提供循证基础，支持有针对性的干预措施，并推进旨在减轻饮用受砷污染地下水致癌风险的公平政策。
