摘要: 随着我国生活垃圾填埋量的持续增长以及塑料制品广泛使用，增塑剂邻苯二甲酸（2-乙基己基）酯（bis-（2-ethylhexyl）phthalate，DEHP）等新型污染物在填埋环境中赋存与迁移问题日益严重，尤其在非正规生活垃圾填埋场中，缺乏防渗等工程措施导致污染风险更加隐蔽与复杂。针对传统相关性分析方法难以揭示污染驱动机制的问题，本文引入因果森林（Causal Forest）模型，构建因果推理框架，系统评估了填埋体基础属性、土壤理化特性、重金属污染背景及物理组分等多类环境因子对DEHP迁移行为的因果效应及层级异质性。结果表明，DEHP迁移过程具有显著的非线性响应特征和分层敏感性，填埋龄在低龄组强烈促进迁移（平均处理效应ATE=4.32），而高龄组效应转为负值（ATE=-0.16）；pH在高值范围时抑制效应最强（ATE=-5.66）；重金属Cd与Hg在底层土壤中表现显著协同迁移潜势，其ATE分别高达49.49与54.80。相较之下，填埋深度、有机质等因子效应较弱或存在阈值变化；橡塑类组分在中等占比时微弱促进迁移（ATE=0.15），灰土类则持续抑制（ATE=-1.61）。研究结果验证了因果机器学习在复杂污染系统中的识别能力，并为非正规填埋场污染控制、风险分区和源头干预提供了新型工具支持，推动填埋场污染控制由“相关归因”向“因果调控”转变，为实现精准、机制导向的固废污染治理提供理论与方法支撑。