应用高斯混合物模型来量化美国表面土壤中 perfluorooctane sulfonate (PFOS) 的上层背景值

科学领域:

• 环境化学环境化学
• 环境科学 环境科学
• 统计建模 统计建模

背景情况:

• 由于工业排放,和多基物质 (PFAS) 在土壤中无处不在.
• 准确量化背景PFAS度对于现场管理和风险评估至关重要.
• perfluorooctane sulfonate (PFOS) 是一种优先污染物,需要特别注意.

研究的目的:

• 将高斯混合模型 (GMMs) 应用于全国的土壤数据,以区分背景PFOS水平和影响.
• 为了确定表面土壤中PFOS可靠的背景度值.
• 支持对被PFAS污染的场所的环境风险减轻和监管行动.

主要方法:

• 使用了具有已知的背景和水性薄膜形成泡 (AFFF) 影响的全国范围的地表土壤样本.
• 应用高斯混合模型 (GMMs) 进行日志转换的PFOS度.
• 使用排除,替代和归算方法,对未检测到的数据进行了计算.
• 采用了适合性测量方法来确定最佳数量的GMM组件.

主要成果:

• 一个2组件的GMM有效地区分了背景和AFFF影响的土壤样本.
• 背景值PFOS度被确定在1.9和13.8μg/kg之间.
• 这项研究成功地模拟了PFOS度,范围高达大约50,000μg/kg.

结论:

• 高斯混合模型为PFAS现场评估提供了一种创新的统计方法.
• 已建立的PFOS背景门是对工业和AFFF影响的工地管理风险的援助.
• 这项研究为未来关于PFOS污染的监管策略提供了基础.