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。