Pollution Characteristics and Health Risks of Heavy Metals in Groundwater of a Chemical Industrial Park

Resumen Técnico: Características de la Contaminación y Riesgos para la Salud de Metales Pesados en las Aguas Subterráneas de un Parque Industrial Químico

Planteamiento del Problema
Los parques industriales químicos plantean riesgos significativos para los recursos de aguas subterráneas y la salud humana debido a la posible fuga de metales pesados durante los procesos de producción y almacenamiento. Aunque estudios previos han utilizado diversos métodos estadísticos para analizar las características y fuentes de la contaminación, las evaluaciones de riesgo para la salud tradicionales suelen depender de parámetros de exposición fijos, sin tener en cuenta los efectos tóxicos combinados de los metales pesados o la incertidumbre inherente a los escenarios de exposición. Además, existe una falta de datos localizados con respecto a la evolución dinámica de los contaminantes y la adaptabilidad de los parámetros de exposición a contextos regionales específicos. Este estudio aborda estas brechas investigando un parque industrial químico en el sur de China para caracterizar sistemáticamente la contaminación por metales pesados, identificar fuentes y realizar una evaluación de riesgo para la salud robusta que considere la incertidumbre.

Metodología
La investigación se llevó a cabo en un parque industrial químico en el sur de China, caracterizado por estratos del Cretácico Superior y Cuaternario con flujo de aguas subterráneas de oeste a este.

• Muestreo y Análisis: Se recolectaron y analizaron un total de 127 muestras de agua subterránea para 11 metales pesados (Fe, Mn, Al, Zn, Co, Ni, Pb, Cu, Cd, As y Tl).
• Evaluación de la Contaminación: El estudio empleó el Índice de Contaminación de Factor Único y el Índice de Contaminación Integral de Nemerow para evaluar los niveles de contaminación frente a los estándares de Clase III de la norma GB/T 14848-2024. La distribución espacial se mapeó mediante interpolación por Distancia Inversa Ponderada (IDW) en ArcGIS 10.8.
• Identificación de Fuentes: Se utilizó el análisis de correlación de Pearson para cuantificar las correlaciones internas entre los metales pesados, ayudando en la identificación de fuentes comunes o afinidades geoquímicas.
• Evaluación de Riesgo para la Salud: El estudio vinculó el modelo de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (USEPA) con la simulación de Monte Carlo para evaluar los riesgos no carcinogénicos y carcinogénicos mediante la ingestión oral. Este enfoque construyó distribuciones de probabilidad para los parámetros de exposición (por ejemplo, ingesta de agua, peso corporal, duración de la exposición) para dar cuenta de la incertidumbre, evaluando específicamente los riesgos tanto para adultos como para menores.

Resultados Clave

• Características de la Contaminación: El Hierro (Fe) exhibió la concentración media más alta (12.16 mg/L), seguido del Manganeso (Mn) y el Aluminio (Al). A excepción del Cobre (Cu), las concentraciones medias de todos los metales pesados analizados superaron los estándares de Clase III para agua potable. El índice de contaminación integral de Nemerow para el área fue de 42.78, lo que indica una contaminación general severa. El Fe, Al, Tl, Pb y Ni fueron clasificados como severamente contaminados, mientras que el Cd y el Co mostraron una contaminación ligera.
• Distribución Espacial: El Fe, Mn, Al y Tl se distribuyeron por toda el área de estudio con altas concentraciones. En contraste, el Cd, Co, Ni y Pb mostraron puntos críticos localizados en la región centro-norte, mientras que las partes sur y este mostraron concentraciones más bajas. La región este-central experimentó la contaminación más severa debido a la superposición de múltiples contaminantes.
• Correlaciones de Fuentes: El análisis de correlación de Pearson reveló un grupo de correlación fuertemente positiva compuesto por Zn, Al, Cd, Ni y Co (coeficientes de correlación generalmente >0.8), lo que sugiere un origen común o una afinidad geoquímica similar. El Mn mostró correlaciones positivas significativas con la mayoría de los elementos, actuando como un factor de "vinculación" en la migración y el enriquecimiento. El Plomo (Pb) demostró correlaciones débiles con otros metales, indicando una fuente distinta o un mecanismo de enriquecimiento diferente.
• Evaluación de Riesgo para la Salud:
  • Riesgo No Carcinogénico: El Índice de Peligro (HI) medio para adultos fue de 5.39 y para menores de 2.25, ambos superando el umbral de seguridad de 1. Los adultos enfrentaron un riesgo mayor que los menores. El Manganeso (Mn) y el Cobalto (Co) fueron identificados como los principales impulsores del riesgo no carcinogénico.
  • Riesgo Carcinogénico: El Riesgo Carcinogénico Total (TCR) medio fue de 0.501 para adultos y 0.210 para menores. Aunque los valores medios se situaron dentro del rango de "atención requerida" (1×10⁻⁶ a 1×10⁻⁴), el TCR máximo para adultos alcanzó 1.33, superando el umbral de seguridad. El Aluminio (Al) fue identificado como el factor impulsor central para el riesgo carcinogénico.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores afirman que este estudio proporciona una base científica para la prevención, gestión y remediación dirigida de la contaminación de las aguas subterráneas regionales por metales pesados. Al integrar las simulaciones de Monte Carlo con el modelo de la USEPA, la investigación aborda las deficiencias de las evaluaciones tradicionales con respecto al monitoreo dinámico de la contaminación y la calibración de los parámetros de exposición localizados. La identificación de factores impulsores específicos (Mn y Co para los riesgos no carcinogénicos; Al para los riesgos carcinogénicos) y la delimitación de puntos críticos espaciales ofrecen objetivos precisos para la gobernanza futura. Además, el análisis de correlación clarifica las características de las fuentes de los metales pesados en el área de estudio, apoyando estrategias de rastreo de fuentes y control de la contaminación más efectivas dentro de los parques industriales químicos.