因处置未经处理或部分处理的家庭和工业污水而造成的地下水污染,世界上许多城市的地下水储备都受到了严重威胁。由于难以选择源边界条件位置(尤其碰到多点源),为了理解城市地区的这些污染传输和水文地球化学过程而进行的污染物传输建模工作往往具有挑战性。该研究运用多元统计分析(MSA)方法对位于印度南部海得拉巴高度城市化的侯赛因萨加尔湖流域的主要污染源进行了分类并圈定了范围。采用108个地点4年8个不同季节反映地下水位和地下水质量的监测数据(pH、TDS、Ca2+、Mg2+、Na+、K+、HCO32-、Cl-、SO42-、NO3-N、总硬度)进行建模。MSA结果显示,第一组成成分与工业污染负荷有关,但仅限于库卡特帕利河、杜拉帕利河与侯赛因萨加尔湖,总方差最多可占总污染负荷的46%。第二组成成分和第三组成成分与遍布湖泊周围集水区的生活污染负荷(HCO32-、Na+和NO3-N)有关,总方差高达37%。本研究所采用的方法可应用于从局部到区域尺度的河流流域,一方面可以用于理解水文地球化学过程,另一方面可以为模拟污染物的迁移提供数据来源。