康复后在Cr污染的土壤中发生的IsCr (III) 重氧化:元分析和机器学习预测

科学领域:

• 环境化学环境化学
• 土壤科学 土壤科学
• 整治技术 整治技术

背景情况:

• (VI) 污染是一个严重的环境问题.
• 稳定修复Cr6的可能导致Cr3的形成.
• 对于Cr (III) 再氧化和随后的毒性潜力,需要进行彻底的调查.

研究的目的:

• 进行对影响Cr (III) 再氧化后Cr (VI) 补救的因素的元分析.
• 开发和优化机器学习模型,用于预测Cr (III) 再氧化.
• 评估与Cr (III) 再氧化相关的长期二次污染风险.

主要方法:

• 对1030个关于Cr (III) 氧化的数据点的元分析.
• 确定促进Cr(III) 重氧化的关键因素 (例如,土壤特性,pH,矿物质含量).
• 应用五个机器学习算法 (随机森林模型突出显示) 用于预测建模.

主要成果:

• 土壤的特性,如粘土含量,高pH (≥8),低CEC,以及Mn和Fe的存在,促进了CrIII的再氧化.
• 随机森林模型表现出强大的预测性能 (RMSE <1.36,R2 >0.71).
• 预计10年修复后可提取的Cr6度为0.0087 mg/L,表明风险最小.

结论:

• 在典型的修复条件下,在十年后,Cr (III) 再氧化风险最小.
• 这项研究为管理Cr (VI) 土壤整治提供了至关重要的理论支持.
• 可实现Cr(III) 再氧化量的定量预测,有助于风险评估和控制.