在阿拉伯海的主要排水河流中溶解的微量元素的时空变化,来源,污染状况和健康风险评估:多变量统计和机器学习方法的见解
Shailja Singh1, Anirban Das2, Paawan Sharma3
1Department of Chemistry, School of Energy Technology, Pandit Deendayal Energy University, Raisan, Gandhinagar, Gujarat, 382007, India.
Environmental geochemistry and health
|March 14, 2024
概括
马希河的微量元素含量较高,但水质仍然适合家庭使用. 机器学习模型有效地预测水质,显示健康危害最小.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 评估水质水质的评估.
- 微量元素分析 微量元素分析
背景情况:
- 马希河是半干旱的印度西部的一个关键的地表水源.
- 了解微量元素的含量对于区域公共卫生和水资源管理至关重要.
研究的目的:
- 分析马希河的微量元素度和变化.
- 通过污染和健康指数来评估水质.
- 研究机器学习在水质预测中的应用.
主要方法:
- 在两年内,在16个地点进行了广泛的水样采集 (n=64).
- 对11种微量元素 (Sr, V, Cu, Ni, Zn, Cd, Ba, Cr, Mn, Fe, Co) 的分析.
- 应用多变量统计分析 (MVSA) 和机器学习 (ML) 模型.
主要成果:
- 与全球平均水平相比,一些微量元素 (Sr,V,Zn,Cu,Ni,Cr,Cd,Ba,Co) 的含量增加.
- 确定微量元素的地质和人为来源.
- 水质指数 (HPI,HEI,HQ,THI) 表示适用于家庭使用,健康风险低.
- 随机森林模型在预测重金属评估指数类中获得了高准确度 (92%).
结论:
- 马希河的水质适合家庭使用,尽管微量元素的含量很高.
- ML显示了用于预测水质建模的巨大潜力.
- 地质和人为因素影响了河流中微量元素的分布.
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