基于GeoDetector的DOC（沉积物有机碳）-金属风险热点评估以及Upper Meghna河流域LULC（土地利用类型）-气候预测研究

《Science of The Total Environment》：GeoDetector-based assessment of DOC–metal risk hotspots and LULC–climate projections in the Upper Meghna River system

溶解有机碳（DOC）与重金属交互作用的空间异质性及未来风险研究，基于地理探测器方法、机器学习模型和贝叶斯网络分析，揭示 Upper Meghna 河域 DOC 浓度高于 6 mg/L 和建设用地占比超 25% 是重金属污染高发阈值，热点区域集中在工业区、市场和渡轮终点，预测 2050 年气候变化与城市化将使污染风险区扩大 10-15%。

　　

Fahmida Sultana|Zia Ahmed|M. Safiur Rahman|Fei Zhang

地理与环境系，沙贾拉尔科学与技术大学，锡尔赫特，3114，孟加拉国

摘要

溶解有机碳（DOC）在调节淡水系统中痕量金属的迁移性和生物可利用性方面起着关键作用，然而其在南亚河流流域与土地利用和气候因素的相互作用仍知之甚少。本研究确定了关键的风险阈值，并探讨了这些阈值对孟加拉国上梅格纳河中DOC与金属相互作用的空间和未来影响。通过使用地理检测方法（GDM）、空间热点统计（Getis-Ord Gi*、Local Moran’s I）、可解释机器学习（ICE、ALE、LIME）和贝叶斯信念网络（BBN），研究发现DOC浓度超过约6 mg L^?1以及土地利用覆盖率达到约25%以上时，会显著增加高风险的概率，尤其是对铅（Pb）、铬（Cr）和镍（Ni）而言。这些阈值在工业区、市场中心和码头附近尤为集中，在23个监测站中多个分析框架都发现了类似的热点信号。未来的土地利用/土地覆盖预测和CMIP6气候情景（SSP2–4.5和SSP5–8.5）表明，由于持续的城市化和强化的季风过程，到2050年这些热点区域可能会扩大10–15%。研究结果支持采用基于阈值的监测方法，在关键的人为节点进行空间定向的缓解措施，以及采用河岸缓冲带等基于自然的解决方案。

引言

热带和亚热带地区的淡水河流系统正日益面临由快速城市化、土地利用变化和气候变化带来的复杂水质挑战（Rasul, 2016）。溶解有机碳（DOC）与痕量金属之间的相互作用是这些挑战的核心，因为DOC在温暖、以季风为主的水文条件下调节金属的迁移性、生物可利用性和下游传输（H. Wang et al., 2025）。在南亚河流流域，来自土壤、湿地和城市来源的高有机物输入与强烈的季节性水文波动相互作用，导致DOC在复杂化过程中同时减弱金属的毒性，但在高流量事件中又加剧了生态风险（Godara et al., 2024）。这些过程因工业活动的扩张、农业集约化和无计划的城市化而进一步加剧，形成了使用传统监测方法难以预测的空间异质性污染模式（Alagulakshmi et al., 2025; Vijayaraghavalu et al., 2025）。在这一区域和科学背景下，孟加拉国东北部的上梅格纳河提供了一个典型的案例研究，因为它流经湿地丰富的集水区、农业洪泛区和快速城市化的走廊，但相对于污染严重的南亚河流来说，对该河的研究相对较少（Islam and Sharabony, 2023）。因此，研究上梅格纳河中的DOC与金属相互作用有助于深入理解热带河流系统的污染动态，并为受季风影响的跨界流域提供可扩展的管理策略（Proshad et al., 2025）。

孟加拉国的工业发展加剧了有毒痕量金属向水生系统的释放（Uddin and Jeong, 2021）。制革厂、纺织染色厂、化肥厂、电镀厂和非正规金属作坊通过未经处理的排放或通过径流和大气沉降直接向河流中排放大量的镉（Cd）、镍（Ni）、铬（Cr）、铜（Cu）、铅（Pb）和锌（Zn）（Uddin and Jeong, 2021）。尽管梅格纳河的工业化程度相对低于布里甘加河或希塔拉克希亚河，但它越来越受到与不断扩大的居住区、化肥密集型农业和区域工业扩张相关的扩散源和点源的影响（Nargis et al., 2021）。进入该系统的金属可能会根据氧化还原条件、pH值和DOC等络合剂的存在而在沉积物中积累或留在水柱中（El-Sharkawy et al., 2025）。因此，DOC与金属相互作用的动态代表了孟加拉河污染的一个关键但未被充分探索的方面。

DOC与金属相互作用的化学过程非常复杂且高度依赖于具体环境（Mitra and Kumar Mandal, 2023; Tang et al., 2022）。DOC池中的强配体，如腐殖酸和富里酸，能与阳离子金属形成稳定的复合物，从而降低其自由离子活性和即时毒性（Christl et al., 2005）。镉和铅通常对这些有机物质有很强的亲和力，而镍和锌的络合作用较为温和，其迁移性往往受离子强度和DOC组成的影响（Li et al., 2023）。铬则呈现出双重挑战，因为DOC可以将有毒的Cr(VI)还原为迁移性较低的Cr(III)，但在有利条件下仍能保持一定程度的传输（Khanam et al., 2024）。铜对DOC浓度特别敏感，其生物可利用性通常由强有机配体和较弱的无机复合物之间的平衡决定（Ruacho et al., 2022）。因此，DOC的悖论在于它可能在河流的某一段缓解毒性，同时又增强污染物向下游生态系统的远距离传输（Landrigan et al., 2020）。要空间上捕捉这一悖论，需要能够量化异质性并识别生态风险热点的分析方法。

尽管关于孟加拉河金属污染的研究越来越多，但将DOC明确纳入重金属风险空间评估的研究仍然有限（Choudhury et al., 2024; Mitra and Kumar Mandal, 2023）。大多数研究集中在浓度映射或相关性分析上，这些方法提供了有用的基线信息，但未能解决空间变异性的根本原因或自然因素与人为因素之间的相互作用（Choudhury et al., 2024）。虽然全球范围内都在研究DOC与金属的相互作用，但在南亚热带河流中，这些相互作用在土地利用和气候变化条件下的阈值行为仍不清楚。本研究结合了地理检测方法（GDM）和可解释机器学习工具（包括个体条件期望（ICE）、累积局部效应（ALE）和局部可解释模型不可知解释（LIME），并进一步纳入了贝叶斯信念网络框架。这些方法共同揭示了土地覆盖、水化学和水文的相对影响，并明确量化了它们之间的相互作用。这种方法的新颖之处在于将地理统计异质性分析与预测建模和情景预测相结合，从而将过程理解与可行的预测联系起来。

本研究的核心假设是，上梅格纳河中DOC与金属相互作用的空间异质性是由自然梯度和人为压力共同塑造的，土地利用变化和水文变化加剧了局部污染风险。进一步假设，镉（Cd）、镍（Ni）、铬（Cr）、铜（Cu）、铅（Pb）和锌（Zn）污染的热点是由工业废水、农业径流和自然水文制度的协同作用产生的，并且这些热点在未来土地利用和气候情景下可能会发生变化和扩大。这引出了几个指导性问题：整个流域内DOC与金属相互作用的异质性如何？哪些因素最强烈地决定了这种变异性？当前的DOC与金属风险热点位于何处，它们与人造和自然驱动因素的镶嵌关系如何？土地覆盖、水化学和水文在多大程度上对金属动态产生单独或交互影响？最后，在2030年和2050年的土地利用变化和气候变异性预测情景下，DOC与金属风险的空间格局将如何演变？

为了探讨这些问题，本研究围绕四个具体目标展开：（i）使用GDM量化DOC与金属相互作用的空间异质性；（ii）识别并绘制污染风险的热点区域，并区分人为和自然驱动因素的贡献；（iii）通过可解释模型和贝叶斯网络评估土地覆盖、水化学和水文的相对重要性；（iv）在替代的土地利用和气候情景下预测未来的DOC与金属相互作用，以确定潜在的高风险区域。这些目标的合理性不仅具有科学意义，也具有应用价值：通过生成空间明确且具有前瞻性的评估，该研究为环境管理者和政策制定者提供了决策支持框架。上梅格纳河虽然生态重要，但面临着日益加剧的压力，需要采取适应性策略。一种考虑DOC与金属相互作用、土地利用趋势和气候变化的预测性、综合性方法既及时又必要，可以为监测优先事项、风险缓解和可持续河流流域的长期规划提供指导。

研究区域

本研究聚焦于孟加拉国东北部的上梅格纳河系统，范围从北部的24°9′28.6″N, 90°59′13.9″E到南部的23°13′53.2″N, 90°37′52.6″E（图1）。该研究区域包括梅格纳河的上游和中部河道，在其与下梅格纳河交汇之前，流经洪泛区、haor湿地和人口密集的河岸带。该地区属于湿润的亚热带季风气候，年降水量超过3000毫米，这

金属浓度的描述性统计

上梅格纳河中的金属浓度表现出明显的空间和季节性变化（表2）。在水相中，镉的浓度经常超过美国环保署的限值（7.9 μg/L），例如S15W15和S10W10等工业区的浓度在旱季高达8.11 μg/L，超过了美国环保署的52 μg/L指导值（Dhaka工业区的观测结果也一致）

讨论

这项研究提供了关于溶解有机碳（DOC）、痕量金属风险和未来南亚主要河流系统中的土地-气候轨迹的最为综合的视角之一。通过结合多种框架的结果，如地理检测方法（GeoDetector）、空间热点指标（Gi*、Local q）、可解释机器学习（ICE、ALE、LIME）和贝叶斯信念网络（BBN），研究确定了关键的阈值和空间过程，进一步强化了

结论

本研究为理解和预测南亚主要河流系统中DOC与金属相互作用提供了一个全面的框架。通过结合基于方差的空间分析（GeoDetector）、热点统计（Gi*、Local q）、可解释机器学习（ICE、ALE、LIME）和贝叶斯信念网络，我们证明了DOC浓度超过约6 mg L^?1以及土地利用覆盖率达到约25%以上会显著增加金属污染热点的概率

CRediT作者贡献声明

Fahmida Sultana：撰写——原始草稿、方法论、正式分析、数据管理、概念化。Zia Ahmed：撰写——审稿与编辑、撰写——原始草稿、监督、方法论、概念化。M. Safiur Rahman：撰写——审稿与编辑、监督、数据管理。Fei Zhang：撰写——审稿与编辑、监督。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。