评估主食作物的重金属相关风险,并制定融资策略,为中国各地的土壤整治提供相应的资金

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 农业科学 农业科学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 中国主食作物的重金属 (HM) 污染是一个重要的环境和粮食安全问题.
• 以前缺乏对大米,小麦和玉米的HM风险进行全面的国家评估.

研究的目的:

• 评估中国各地主食作物中八种重金属的风险.
• 使用先进的建模技术,制定土壤整治的融资策略.
• 评估整治政策的经济影响.

主要方法:

• 机器学习 (ML) 模型被用来根据土壤,气候和作物特性预测作物中的HM积累.
• 线性优化和可计算一般平衡 (CGE) 模型被用于财务和经济影响评估.
• 风险评估包括土壤-HM水平,气候数据,土壤特征和作物类型.

主要成果:

• (Cd) 和 (Hg) 构成主要的土壤污染风险,其中 (Cr), (Pb) 和在作物中是最具威胁性的.
• 高风险污染区域普遍存在于温暖的温度和亚热带地区,小麦尤其容易受到影响.
• 超过26%的耕地是高风险的,60%是中等风险的,只有12%是安全的,这需要在十年内进行大规模的修复工作,估计为58.6万亿元人民币.

结论:

• 该研究提供了对作物重金属风险的批判性国家评估,并提出了一个经济上可行的整治融资策略.
• 重新分配社会投资用于补救可以促进GDP和社会福利,尽管对家庭和企业收入的影响很小.
• 有效的补救政策对于确保国家作物安全和减轻环境污染至关重要.