本研究针对蓄水湖泊中重金属污染问题,采用了自组织映射模型(SOM)和鲁棒主成分分析(RPCA)等机器学习方法,分析了高宝邵伯湖(高邮湖、宝应湖和邵伯湖统称)(GBSL)和东平湖(DPL)表层沉积物中HMs的时空分布格局,并评估了HMs的生态风险。结果表明,中南部和中西部地区HMs浓度较高,秋季污染明显增加。综合利用沉积物质量指南(SQGs)、改良潜在生态风险指数(IPERI)、地质积累指数(Igeo)、污染系数(CF)和富集系数(EF)等指标进行风险评估,确定砷(as)、镉(Cd)、镍(Ni)和铬(Cr)为主要关注污染物。正矩阵分解(PMF)模型与Spearman分析相结合,将70%以上的HMs污染归因于人为活动。本研究提供了大规模引水工程背景下HMs污染的细致理解,并为有针对性的污染缓解策略提供了科学依据。
(1)高宝邵伯湖(高邮湖、宝应湖和邵伯湖统称)中南部和东平湖中西部的重金属含量较高,受人类活动和支流影响大,季节性变化显著。
(2)RPCA表明高宝邵伯湖的春季和夏季表现出相似的污染模式,秋冬则展现出很大的差异;东平湖同样在春夏展现出同高宝邵伯湖同样的结论,秋季HMs的浓度与其他季节有显著差异,强调了选择最佳调水期以保障水质的重要性。
(3)利用改进的潜在生态风险指数(IPERI)对研究区的HMs进行评估,发现砷和镉在沉积物中的浓度较高,构成了相当大的生态风险,并突出了采用IPERI进行更准确的生态风险评估的必要性。
(4)利用PMF模型揭示了HMs污染的主要来源,主要是湖泊周围的农业、工业和制造业活动。