地理和土壤因素对土壤水平的影响:基于机器学习的典型污染的田的案例研究
Renjie Zhang1,2, Liheng Jiang3, Tianhao Dong3
1Hunan Institute of Agro-Environment and Ecology, Hunan Academy of Agricultural Sciences, Changsha, 410125, China.
Environmental management
|April 17, 2025
概括
重金属污染,特别是大米田中的 (As),受到地理因素和土壤特性的影响. 高度,河流,道路,土壤pH值和阳离子交换能力 (CEC) 之间的互动影响显著影响As分布.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 土壤科学 土壤科学
- 地质化学 地质化学
背景情况:
- 农业用地的重金属污染是一个日益严重的环境问题.
- 土壤重金属度受到土壤特性和地理因素之间的复杂相互作用的影响.
- 以前的研究往往忽略了这些对空间分布模式的交互效应.
研究的目的:
- 评估地理因素,土壤特性及其相互作用对 (As) 在田的空间分布的影响.
- 确定关键因素及其对土壤的综合影响 度.
- 为准确预防农业地区的As污染提供见解.
主要方法:
- 机器学习 (随机森林模型) 用于预测.
- 差异分析 (ANOVA) 用于显著性测试.
- 空间分析方法来描述分布模式.
主要成果:
- 随机森林模型实现了土壤As度预测的R2 = 0.596.
- 确定了关键影响因素:海拔,道路,河流,土壤pH值和阴离子交换能力 (CEC).
- 在土壤上发现了海拔-CEC (均),河流-pH-CEC (异质) 和道路-pH (均) 之间的显著相互作用效应.
结论:
- 地理因素和土壤特性,特别是它们的相互作用,是土壤空间分布在田中的关键驱动因素.
- 了解这些复杂的相互作用对于有效的重金属污染管理至关重要.
- 该研究为受污染地区的有针对性的污染控制策略提供了宝贵的参考资料.


