解读印度中部半干旱德干玄武岩含水层地下水质量的地球化学控制因素与季节性动态变化
《Chemosphere》:Deciphering geochemical controls and seasonal dynamics of groundwater quality in a semi-arid Deccan Basalt aquifer, central India
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时间:2026年09月30日
来源:Chemosphere CS21.1
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季风补给的稀释作用降低了离子浓度,但未改变主要的地下水地球化学过程。
德干玄武岩含水层的地下水化学受硅酸盐风化和碳酸盐溶解控制。
尽管有季风补给,主成分分析(PCA)和PHREEQC模型仍被证明是可靠的地下水地球化学控制因素判别工具。
40–45%的井中农业硝酸盐污染水平超过
季风补给的稀释作用降低了离子浓度,但未改变主要的地下水地球化学过程。
德干玄武岩含水层的地下水化学受硅酸盐风化和碳酸盐溶解控制。
尽管有季风补给,主成分分析(PCA)和PHREEQC模型仍被证明是可靠的地下水地球化学控制因素判别工具。
40–45%的井中农业硝酸盐污染水平超过了饮用水允许标准。
研究结果为地下水可持续保护和营养盐管控提供了科学依据。
引言
地下水是地球上最大的可获取液态淡水储量,约占未冻结淡水资源的97%。它对生态可持续性、社会经济发展和水资源安全至关重要,尤其在干旱、半干旱和缺水地区(Mao等,2026;Reghais等,2025)。由于其经过岩石和土壤的天然过滤作用,地下水被广泛用于工业、农业和居民用水。然而,其质量和可获取性受人为和自然因素的共同控制。前者包括农业、城市化、采矿和工业活动,后者包括岩性、补给条件、气候、滞留时间和水岩相互作用(Xiao等,2026;Mao等,2026;Asare等,2026)。同时,过度开采地下水在全球范围内构成了重大挑战。农业是全球地下水过度开采的主要驱动力,占全球地下水总取水量近70%(Shahnazi等,2025)。因此,长期水资源安全和可持续资源管理取决于对地下水水化学特征及其控制演化过程的理解。
印度是全球最大的地下水消耗国之一,严重依赖该资源来满足其不断增长的饮水需求(Sharma等,2021;Maurya等,2023)。然而,过度开采以及来自地质源和人为源的污染已对地下水质量和可持续性提出了严重关切。虽然灌溉技术的进步、机械化和农药化肥的使用提高了印度的农业生产力,但不加节制地施用化肥和农药以及不当的废弃物处理加速了地下水退化,需要持续监测和可持续管理(Maurya等,2023)。
长期通过井位监测地下水位对于评估地下水动态、地下水-地表水相互作用、污染物迁移以及气候和人为因素对地下水可持续性的影响至关重要(Asante-Sasu等,2025)。地下水质量的季节性变化受降雨模式和农业径流的影响,凸显了适应性水资源管理策略对土壤和作物健康可持续性的重要性(Hammoumi等,2024)。地下水中溶解离子浓度通常表现出季节性变化,干季的浓度普遍高于湿季(Lin等,2025)。硝酸盐污染是印度最普遍的地下水质量问题之一,主要由过度施用氮肥引起。一项全国评估报告显示,约31%的地下水样品超过45 mg/L的限值(Sudharsan Reddy等,2024)。
定期监测物理化学参数对于检测水质变化、评估污染来源、保护公众健康和确保地下水资源的可持续管理至关重要(Arumugam等,2025)。结晶岩区的水地球化学演化受水岩相互作用、离子交换和矿物反应的控制,而水质指数(WQI)可实现对地下水资源的定量评估和管理(Promilton等,2025)。水质指数为整合多种水质参数提供了一种有效且简化的方法,支持决策制定并向利益相关方传达地下水质量状况(Kayode等,2024)。熵水质指数(EWQI)通过最小化主观偏差,客观地评估饮用水质量,并有效捕捉自然和人为因素对地下水系统的影响(Xie等,2025,Xie等,2025)。基于熵的指数已成功应用于印度半干旱地区,其与硝酸盐污染指数和健康风险评估的结合在识别不适合饮用的地下水方面被证明是有效的(Panneerselvam等,2023)。地理信息系统(GIS)被广泛用于生成空间分布图,便于识别和评估地下水质量变化和污染区域(Raut等,2025)。空间技术在界定半干旱地下水系统中的污染模式和识别脆弱区域方面得到越来越广泛的应用(Sudharsan Reddy等,2024)。
皮珀图和吉布斯图等水化学工具,结合主成分分析(PCA)、因子分析(FA)和层次聚类分析(HCA)等多变量统计技术,被广泛应用于评估地下水质量和水地球化学演化(X. Xie等,2025;Omozeje等,2025)。PHREEQC是一种广泛使用的地球化学建模工具,用于评估地下水系统中水溶液和矿物的平衡、反应路径和反应性传输过程(Lu等,2022)。近期在印度半干旱含水层中将PHREEQC饱和指数建模与空间分析结合的应用,证明了该方法在区分矿物溶解与矿物沉淀对地下水盐度的控制方面的价值(Ahmed等,2025)。
马哈拉施特拉邦的研究表明,地下水质量受地质源和人为因素的共同影响。Wagh等(2025)报道,德干火山省的地下水化学主要受岩水相互作用控制,以Ca-Mg-HCO?水化学类型为主导。Nihalani等(2022)发现Uruli Devachi垃圾填埋场附近存在显著污染,由于垃圾渗滤液导致物理化学参数和重金属浓度升高。Pattnayak等(2026)利用PCA加权水质指数和健康风险评估,检测到污染热点区域和不断增加的硝酸盐相关健康风险。同样,马哈拉施特拉邦东部的地下水质量评估揭示了水适用性在家庭、灌溉和工业用途方面的显著空间变异性,强调了定期地下水监测和可持续资源管理的重要性(Gandla等,2024)。
马哈拉施特拉邦东部的瓦尔达县位于德干高原的德干玄武岩含水层系统内。地下水水化学主要受硅酸盐风化、碳酸盐溶解和离子交换过程控制(Sonkamble等,2012)。在瓦尔达子流域,地下水演化进一步受地质源和人为因素的共同影响,导致水化学变异性、硝酸盐浓度升高和地下水质量的空间变化,凸显了持续监测和可持续地下水管理的需求(Nawale等,2021;Shende和Sahoo,2025)。
近期有研究倡导在半干旱硬岩含水层中应用结合水化学表征、多变量统计、地球化学建模和空间分析的综合评估框架,因为此类综合评估在该类区域仍然有限(Ramulu等,2026)。季前和季后之间的季节变化通过补给、稀释和地球化学相互作用对地下水化学施加了关键控制。然而,瓦尔达县的阿什提地区尚未开展全面研究来评估季节性水地球化学变化、地下水的饮用水和灌溉适用性,或控制地下水演化的地球化学过程。此外,马哈拉施特拉邦的以往研究很少在镇级或城区尺度上整合基于熵的水质评估、多变量统计技术、PHREEQC地球化学建模和基于GIS的空间分析。这种基线水地球化学信息和高级综合评估的缺失构成了一个重要的研究空白,对于一个依赖地下水的地区如阿什提尤为重要。
为具体解决这些研究空白,本研究旨在:(i)表征阿什提镇雨季前和雨季后的地下水季节水地球化学特征;(ii)使用熵水质指数(EWQI)评估其饮用水适用性;(iii)利用皮珀图、查达图和吉布斯图以及PHREEQC建模识别控制地下水演化的地球化学过程和矿物平衡;(iv)利用主成分分析(PCA)和层次聚类分析(HCA),并结合基于GIS的空间制图,界定主要控制因素和污染来源。
**位置、地理、水文和土地利用**
阿什提镇位于印度马哈拉施特拉邦维达尔巴地区的瓦尔达县,位于约北纬21°12′34.15″、东经78°11′41.67″(图1)。该县位于东部德干高原,由瓦尔达河排水,北邻那格浦尔县、西邻雅瓦坦马尔县、南邻阿姆拉瓦蒂县。根据2011年人口普查,阿什提镇区人口约为76,276人。瓦尔达县覆盖6310平方公里,研究区域面积约540.04平方公里。地形为……
**采样设计**
2023年季前(3月)和季后(10月)期间,从阿什提镇及其周边地区的敞口井中采集了共计40个地下水样品,共进行80次分析。采样点的选择基于含水层特征、土地利用和污染来源,并记录坐标以便进行GIS制图。所有地下水样品均采集自与浅层无压(潜水)地下水系统相关的敞开(挖掘)井,该含水层为……
**物理化学参数-描述性统计**
表1列出了季前(PRM)和季后(POM)期间采集的40个地下水样品的物理化学分析结果。季前期间地下水的pH范围为7.10至8.00(均值7.53),季后期间为7.00至7.90(均值7.43),表明地下水整体呈中性至微碱性。季后期间的平均pH值低于季前期间,这可归因于季风补给的稀释作用。所有pH值均在……
**水化学类型和地球化学控制**
研究区的地下水化学受水岩相互作用、碳酸盐溶解、蒸发和农业投入的控制。这些控制因素的季节性变化主要由季风补给驱动。皮珀图分析揭示了以Ca-Mg-HCO?类型为主导的混合水化学类型(季前65%;季后62.5%),表明自然风化过程和人为活动的共同影响,且由于……水化学演化不完全。
**结论**
本研究综合了物理化学分析、皮珀图和吉布斯图、PHREEQC建模、多变量统计(PCA和HCA)、EWQI以及基于GIS的空间分析,评估了2023年季前和季后农业集约型阿什提镇区的地下水水地球化学特征。
主要研究结果如下。两个季节的地下水均保持中性至微碱性(pH 7.1–8.0),Ca–Mg–HCO?水化学类型在季前和季后分别占样品的65%和62.5%……
**CRediT作者贡献声明**
Wasudeo B. Gurnule:撰写——审阅与编辑、软件、资源、方法论、调查。Samruddhi G. Bawankule:撰写——初稿、方法论、调查、形式分析、数据整理。Mamta S. Wagh:可视化、验证、项目管理、形式分析、概念构思。
**生成式人工智能及AI辅助技术在写作过程中的使用声明**
作者声明在撰写或准备本手稿的过程中未使用任何生成式人工智能或AI辅助技术。
**利益冲突声明**
作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系:Wasudeo Gurnule报告由印度那格浦尔卡姆拉·内赫鲁学院提供资助。Wasudeo Gurnule报告与印度那格浦尔卡姆拉·内赫鲁学院存在包括就业在内的关系。Wasudeo Gurnule报告与卡姆拉·内赫鲁学院存在关系。Wasudeo Gurnule有待申请专利但无。通讯作者:W. B.
**致谢**
作者衷心感谢卡姆拉·内赫鲁学院化学系以及那格浦尔CSIR-国家环境工程研究院提供的重要设施和支持,使本研究得以完成。
Wasudeo B. Gurnule | Samruddhi G. Bawankule | Mamta S. Wagh
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