摘 要
随着工业化和城市化的快速发展，地下水中新兴污染物的种类和浓度日益增加，对生态系统和人类健康构成潜在威胁。本研究旨在系统分析地下水中典型新兴污染物的分布特征、迁移规律及其治理策略。通过结合高灵敏度液相色谱-质谱联用技术与多维数据分析方法，研究对某典型污染区域地下水中的药物残留、内分泌干扰物及全氟化合物进行了全面检测，并评估了其生态风险。结果表明，目标污染物在地下水中呈现显著的空间异质性，且部分污染物浓度已超过国际安全标准。基于此，研究提出了一种集成高级氧化工艺与生物修复技术的复合治理方案，该方案能够有效降解目标污染物并降低其毒性。此外，本研究创新性地引入机器学习模型预测污染物迁移路径，为污染防控提供了科学依据。总体而言，本研究不仅揭示了地下水中新兴污染物的分布规律，还为污染治理提供了可行的技术路径，对保障地下水资源安全具有重要意义。
关键词
新兴污染物；地下水污染；高级氧化工艺；机器学习预测；生态风险评估
目 录
1 绪论 1
1.1 地下水中新兴污染物的研究背景 1
1.2 检测与治理的现实意义分析 1
1.3 国内外研究现状综述 1
1.4 本文研究方法与技术路线 2
2 地下水中新兴污染物的检测技术 2
2.1 新兴污染物的分类与特性 2
2.2 常用检测技术及其原理 3
2.3 检测技术的优缺点比较 3
2.4 新型检测技术的发展趋势 4
3 地下水中新兴污染物的来源与迁移规律 4
3.1 主要污染源的识别与分析 4
3.2 污染物在地下水中的迁移机制 5
3.3 影响迁移的关键因素探讨 6
3.4 迁移模型的构建与应用 6
4 地下水中新兴污染物的治理策略 7
4.1 物理治理方法及其适用性 7
4.2 化学治理技术的优化与改进 7
4.3 生物治理技术的潜力与挑战 8
4.4 综合治理方案的设计与评估 8
5 结论 10
参考文献 11
致 谢 12
