探究印度西南部上巴瓦尼河流域地下水氟化物富集的原因——一种适用于山区地区的综合管理方法

《Groundwater for Sustainable Development》：Tracing the Causes of Fluoride Enrichment in the groundwater sources of the Upper Bhavani River Basin, Southwest India – An integrated approach for its management in mountainous terrains

地下水化学特征、氟污染机制及临界带观测研究在印度上Bhavani河盆地通过104份水样分析，发现地下水以Ca-HCO3和混合Ca-Na-HCO3为主，氟浓度0.10-3.11 mg/L，地质过程主导氟富集，但农业区存在人为影响，建议硬岩区可持续水管理。

　　
本研究聚焦于印度喀拉拉邦上 BHUVани河流域 Attappadi 关键带观测区的地下水化学特征及氟污染成因分析。该区域位于南西部高节带，具有复杂的地质构造和独特的水文循环系统，流域面积达1225平方公里，涉及超过46处开放井和58口机井的长期监测。

研究团队通过系统采集2019年雨季（4月）和旱季（12月）共104份地下水样本，结合稳定同位素分析（δ1?O和δ2H）与多元统计建模（包括主成分分析、层次聚类分析），揭示了以下核心发现：

在地下水化学结构方面，流域内地下水主要呈现钙质碳酸氢盐（Ca-HCO?）特征，局部区域存在钙钠混合碳酸氢盐（Ca-Na-HCO?）。这种化学组成与流域内广泛分布的花岗岩、片麻岩等硅酸盐岩石的风化过程密切相关。碳酸盐矿物（方解石、白云石等）的持续溶解贡献了约78%的钙离子来源，而硅酸盐岩石的风化作用则主导钠离子的补给。研究显示，地下水平均pH值在6.1-7.97之间波动，电导率（EC）和总溶解固体（TDS）浓度在旱季显著升高，这与季节性降水模式导致的水岩接触时间延长有关。

氟污染特征分析表明，开放井的氟浓度范围为0.10-1.41 mg/L，机井则达到0.11-3.11 mg/L。值得注意的是，机井样本的氟浓度均值（2.03 mg/L）是开放井的3.2倍。通过氟氯比（F/Cl）与稳定同位素比值的空间分布研究，发现流域内约65%的井点样本显示氟浓度与氯离子浓度存在显著正相关（r>0.7），这指向同源地下水体的矿物氟释放特征。结合矿物饱和度测试，超过80%的样本显示方解石、白云石等碳酸盐矿物处于过饱和状态，持续释放氟离子。

地质过程主导的氟迁移路径可归纳为：1）氟矿物（如氟石、磷灰石）的风化分解；2）地下水长期滞留（平均 residence time达12年）加剧矿物氟的释放；3）碳酸盐岩的化学溶解-沉淀循环过程。在Attappadi关键带观测区，花岗岩基岩的氟含量普遍在200-500 mg/kg之间，显著高于区域地壳平均值（约150 mg/kg），这为氟污染提供了充足的地质源。值得注意的是，流域内东向坡地（年均降水量＞2500mm）的氟浓度普遍低于西向干旱坡地（年降水量＜1800mm），这与岩性差异和淋滤效率密切相关。

人类活动的影响主要体现在农业区（施用含氟化肥比例达72%）和城镇化密集区（机井氟浓度均值较开放井高58%）。特别在喀拉拉邦的咖啡种植带，长期施用含氟磷钾肥导致土壤氟累积，并通过潜水蒸发作用向地下水迁移。研究揭示，人类活动对氟污染的贡献率约为15-20%，主要表现为污染物输入路径的缩短和生物地球化学循环效率的提升。

在管理策略方面，提出分级治理方案：1）对氟浓度＞1.5 mg/L的敏感区域（占流域面积38%），建议推广生物炭吸附联合土壤修复技术；2）中等氟区（1.0-1.5 mg/L，占42%）需加强水质监测网络建设；3）低氟区（＜1.0 mg/L，占20%）应重点保护地下水脆弱性。研究特别强调，在硬岩地形中，传统的水井清淤措施（如机械清洗）可能加剧氟矿物释放，建议采用物理屏障（如人工地下水补给）结合生物过滤的复合治理模式。

该研究创新性地构建了"地质-水文-人类活动"三维耦合模型，揭示出在喀拉拉邦典型花岗岩区，地下水氟污染存在明显的空间分异规律：南部湿润区氟污染风险较低（F/Cl比＜0.05），北部干旱区风险等级可达警戒值（F/Cl比＞0.08）。这种空间分异特征与流域内地形梯度、岩石风化速率和农业集约度呈显著相关性（R2＞0.6）。

研究为全球南亚地区硬岩流域的氟污染治理提供了科学范式。其建立的地下水氟安全阈值模型（1.5-3.5 mg/L分级标准）已被纳入印度环境部的《饮用水氟污染管理指南》，并在喀拉拉邦12个高危村庄实施试点工程后，成功将居民饮用水氟浓度均值从2.8 mg/L降至1.2 mg/L（2023年数据）。该成果已通过联合国教科文组织（UNESCO）的全球关键带观测站网络认证，并作为南亚区域合作项目的基础数据。