水質分析 PCA + SOM

Application of 3D hydrogeochemistry and particle tracking in detecting groundwater flow patterns within an aapa mire–outwash plain system in a boreal environment at a mining development site - ScienceDirect

AI要約

背景

北フィンランドにおけるSakatti鉱鉱開発サイトは、複雑な更新世の堆積物と変質した・破砕された基盤岩の領域に位置する。この地域には広範な泥炭地と、地下水、表流水、湿地または泥炭地間の相互作用に関する理解が求められている。具体的には、アーパ泥炭地と呼ばれるパターン化したフェンが存在し、これらは栄養が乏しいが、時折栄養の豊富な泥炭地も見られる。地下水流動の理解は、鉱業活動を計画する上で重要な要素である。

手法

データ収集:
二つの水文化学データセットが使用された。一つはヘルシンキ大学から、もう一つはAA Sakatti Mining Oyから得られた。両者のデータは2015年から2020年の期間として収集された。

データ分析:

• 主成分分析（PCA）: 化学変数を分析し、相関関係を明らかにするために実施された。PCAの結果、主成分はEC、Ca、Mg、HCO₃が含まれる側面と、Al、Cr、Fe、Mn、Co、Ni、Znが含まれる側面の二つに分類された。
• 自己組織化マップ（SiroSOM）: 水質パラメータ間の関連性を理解するために使用され、異なる水のグループが明確にされ、7つの水文化学的クラスタに分類された。
• SiroSOMはCSIROが開発した教師なしデータマイニング手法で、類似した水質パラメータを持つ水サンプルをクラスタリングする。これは自己組織化マップ（Self-Organizing Maps, SOM）に基づき、最適マッチングユニット（BMU）のベクトルを用いて変数の類似性を2Dマップ上に投影する。
• 分析に用いたパラメータはpH、電気伝導度（EC）、主要イオン（Na, Ca, K, Mg, Cl, SO₄, HCO₃）、および微量元素（Al, Cr, Co, Ni, Zn）。クラスタは2DシートマップとLeapfrog Geoソフトウェアによる3Dビューで可視化。

地下水流動モデリング:

• MODFLOW: 事前に構築された3D地質モデルGM2020に基づき、流動のシミュレーションを行った。二つのモデル（PRE1989とPOST2014）を使用し、地域の流れの違いを理解するために、定常状態モデルと過渡状態モデルを計算した。
• 粒子追跡（MODPATH）: 水サンプルの再充填エリアを特定するために、バックス追跡（BW追跡）が行われた。水サンプルの各地点で粒子をトラッキングし、地下水の流動経路を可視化した。

安定同位体分析:
水サンプルにおける異常気象の影響を考慮し、安定同位体のデータを使用して地下水の流入エリアを解析した。

結果

データ分析結果:

SiroSOMにより、7つのクラスタが得られた。

• SOM 1: 主要な陽イオン、EC、HCO₃、Mn、Feが高く、pHが比較的高い地下水および間隙水（1つの湧水を含む）
• SOM 2: 主にEC、Mn、Feが高く、CoとZnも高い泥炭地の間隙水（1つの地下水、1つの地表水を含む）
• SOM 3: Na、K、EC、SO₄、Mn、Niが高く、CoとZnがわずかに高い地下水サンプル 
• SOM 4: EC、Co、Ni、Zn、Al、Crが高く、MnとFeも高い水（地表水、地下水、泥炭地の間隙水を含む）
• SOM 5: SO₄がわずかに高く、MnとFeが低い、比較的希釈された地表水 
• SOM 6: SO₄が高く、pHが比較的高い地表水（1つの地下水、1つの湧水を含む）
• SOM 7: 最も希釈された地表水（3つの泥炭地の間隙水、1つの湧水を含む）

流動パターン:

水の流動は大規模（>1000 m）、中規模（1000–100 m）、小規模（<100 m）の三つのスケールで確認された。

• 大規模流路は、泥炭島から始まり、残存した堆積物を通過して、最終的にはキティネン川に至る。
• 中規模流路は、堆積平野や隣接する指状泥炭地域から地下を経由して川に流れ込む。
• 小規模流はキティネン川の岸辺やViiankiaapa泥炭地で見られ、地形の変化に関連している。
• 平均滞留時間: 粒子追跡による平均滞留時間は、大規模流路で約150年、中規模で25年、小規模で6年であった。これにより、流動の特性が明確に示された。

安定同位体データ:
d-excessの分布から、蒸発した水信号（<5）や降水由来の水信号（>8）、混合水信号が確認された。特に、Viiankiaapa泥炭地域では地下水の再充填が確認されており、その水がキティネン川周辺で観察される浅い井戸や湧き水に流入することが示唆された。

水質特性:
大規模流路の水はCa-HCO₃型であることが判明し、SiroSOM分析により、地下水、富栄養な水、希薄な表流水などの水サンプルが異なる水文化学的クラスタに分類された。流れを通じて水の化学的特徴が変化し、特に泥炭層を通過することで多くの化学変数の平均濃度が低下することが示された。

考察

SiroSOMとPCA（主成分分析）の両方の分析結果は、溶解元素濃度が高い3種類の水タイプが存在することを示した。

• 第1グループ: PCA 1とSOM 1に対応し、EC、Ca、Mg、HCO₃、pHの上昇が特徴
• 第2グループ: PCA 2とSOM 4、2、3に対応し、Al、Mn、Feが高く、pHが第一のグループ（平均7.2）よりも低い（平均6.3）のが特徴。Cr、Co、Ni、Znといった微量元素も高く、これらは苦鉄質鉱物または苦鉄質硫化物の溶解に関連している。
• 第3グループ: PCA 3とSOM 6、5、3に対応し、NaとSO₄が高く、K、Cl、Ni上昇

研究成果は、鉱業開発地における地下水のリチャージ領域や流出領域を特定することの重要性を示す。地下水模型と安定同位体分布は、流動経路の検出に適用可能であり、地下水管理や環境モニタリングの計画に役立つ。各水質クラスタとそれらの化学的特徴は、地区特有の水文学的条件に根ざした結果であることが示された。

SiroSOMは商用ツールだそうです。知りませんでした。PCAのみでなく、他の手法と合わせてグループ分割できたという点は実務でも利用価値があります。