布鲁塞尔首都区硝酸盐污染脆弱性：数据驱动建模揭示关键影响因素

本篇论文主要探讨了利用数据驱动的方法对比利时布鲁塞尔首都地区（Belgium）的地下水硝酸盐污染脆弱性进行深入建模。研究区域的特点是土地利用的多样性，其中东南部以森林为主，而城市化区域占据了大部分。研究团队在48个测量站点收集了地下水硝酸盐浓度数据，同时对硝酸盐的氧和氮同位素浓度进行了测定，以揭示硝酸盐污染的来源和迁移动态。 数据显示，地下水质量在城市化地区明显下降，特别是那些受到退化影响的站点，硝酸盐污染有所减少，而退化较轻的区域则显示出相反的趋势。为了理解和预测这种污染现象，研究者采用了一系列统计建模技术，包括线性和非线性模型。他们共定义了23个空间分布的代理变量，这些变量涵盖了土地覆盖类型、退化的污水处理系统比例、高污染风险的城市基础设施数量、影响区域的大小以及地下水深度等关键因素。这些代理变量的计算基于10米网格分辨率，并通过对每个测量站周围影响区域的平均值来量化其影响。 通过简化粒子跟踪算法，研究团队确定了影响区域，这一方法与更详细的地下水流动和迁移模型的结论相吻合。结果显示，逐步回归模型可以解释观察到的硝酸盐污染变化的56%，而非线性的人工神经网络建模则能更好地解释约60%的变化。这表明城市基础设施如不透水地面、退化的污水处理系统以及大量建设许可对地下水硝酸盐污染起着决定性作用。 本研究通过数据驱动的方法，揭示了布鲁塞尔首都地区地下水硝酸盐污染的复杂性及其与环境管理策略之间的关联，为制定有效的环境保护政策提供了科学依据。这对于理解全球其他地区类似问题的发生机制和控制策略具有重要的参考价值。