ランダムな森林とシャップリー添加説明分析によって明らかになった,塵に弱い地域の土壌汚染に関する人間と環境のコントロール

科学分野:

• 環境科学 環境科学
• 地質化学 地質化学
• 土壌科学は,土壌科学である.

背景:

• 潜在的に有毒な元素 (PTE) は,人間の健康と生態系にリスクをもたらす.
• PTEの正確な空間的予測と,その要因を理解することは,効果的な環境管理に不可欠です.

研究 の 目的:

• イラン中部のアルゼン (As),カドミウム (Cd),コバルト (Co),クロム (Cr),鉛 (Pb) の空間分布を予測する.
• ランダム・フォレスト (RF) モデルとシャップリー・アドティブ・エクスプランテーション (SHAP) を用いて,PTE分布に影響を与える最も重要な環境要因を特定する.

主な方法:

• この研究では,RFモデルを使用して,人間の活動に基づく要因 (HAF),陸上の要因 (LSF),土壌の物理化学特性 (PSP),気象要因 (MF),遠隔感知補助データ (RSAD) を組み合わせた11のシナリオを使用しました.
• 107個の地表土のサンプルを検査した実験室での分析により,PTE濃度と土壌の性質が決定されました.
• SHAP分析は,PTE予測に対する各要因の貢献度を定量化しました.

主要な成果:

• RFモデルでは,シナリオVI (HAF + PSP) のAs,Co,Cr,シナリオX (PSP + LSF + HAF + RSAD) のCdで最高のパフォーマンスを示した.
• リード (Pb) 予測のパフォーマンスは,すべてのシナリオで弱かった.
• 人間の活動に基づく要因 (HAF) と土壌の物理化学特性 (PSP) は,PTE,特にCd.を予測する上で最も影響力のあるカテゴリーでした.

結論:

• 人間の活動と土壌の性質は,乾燥した環境におけるPTEの空間的分布における重要な要因である.
• 産業への距離や土壌特性の特定などの主要な要因を特定することは,標的型の土壌管理戦略に役立ちます.
• この発見は,脆弱な乾燥地域におけるPTEリスクの軽減に向けた努力を支持するものである.