黄河三角洲土壤中潜在有毒元素的空间分布和来源识别,中国:可解释的机器学习方法
1Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China.
The Science of the total environment
|December 6, 2023
概括
在黄河三角洲,识别土壤潜在有毒元素 (PTEs) 是至关重要的. ,土壤有机物和对PTE有很大的影响,原材料是主要来源.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 地质化学 地质化学
- 土壤科学 土壤科学
背景情况:
- 潜在有毒元素 (PTEs) 在黄河三角洲构成生态风险.
- 了解PTE来源和驱动因素对于环境保护至关重要.
研究的目的:
- 确定影响黄河三角洲土壤PTE的关键因素.
- 用一种创新的模型量化确定PTE的来源.
主要方法:
- 收集了201个地表土壤样本和16个环境变量.
- 采用随机森林 (RF) 和沙普利添加式解释 (SHAP) 进行因子分析.
- 开发了一个t分布式随机邻居嵌入式RF-SHAP模型用于源分配.
主要成果:
- ,土壤有机物和被确定为影响PTE的前三大因素.
- 基因材料占土壤PTE的50%以上,其次是工业活动 (19.91%) 和农业活动 (17.44%).
- 开发的模型显示了比传统的线性回归更好的准确性.
结论:
- 土壤特性显著影响PTE分布,由人类和自然因素驱动.
- 父母物质是PTE的主要来源,但工业和农业活动也在很大程度上发挥了作用.
- 这种新型模式为黄河三角洲的环境管理提供了有效的资源分配.
