机器学习辅助的来源识别和重金属的概率生态健康风险评估在城市公园土壤中
Jun Li1, Xu Li2, Xi-Sheng Tai2
1School of Environment and Urban Construction, Lanzhou City University, Lanzhou, 730070, China. lijun@lzcu.edu.cn.
Scientific reports
|May 20, 2025
概括
城市公园土壤中的重金属 (化物) 构成风险,,铜和的背景含量超过了背景含量. 采矿和运输活动是关键来源,需要针对土壤健康和公共安全进行有针对性的管理.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 土壤科学 土壤科学
- 风险评估 风险评估
背景情况:
- 城市公园土壤中的重金属化物 (HMs) 是一个全球性的问题,因为它对环境和健康的影响.
- 传统的决定性评估往往无法准确量化污染源和风险,忽视了关键的不确定性.
研究的目的:
- 用先进的方法调查城市公园中的HM来源,污染水平,生态风险和健康危害.
- 为准确的风险评估提供一个强大的框架,并指导可持续的城市土壤管理.
主要方法:
- 结合多变量统计,机器学习和正矩阵分解 (PMF) 与蒙特卡洛模拟.
- 分析了HM度,进行了来源分配,并进行了概率性的生态和健康风险评估.
主要成果:
- 城市公园土壤中Cd,Cu和Ni的度明显超过了背景值.
- 确定了主要的污染源,包括采矿/运输活动 (43.13%) 和工业大气沉积 (21.13%).
- 对于Cd,Hg和Cu,生态风险是显著的;致癌性健康风险是谨慎的,特别是对于儿童.
结论:
- 采矿和运输活动是城市公园生态风险的主要原因.
- 肥料,农药和是公共卫生风险的关键因素.
- 该研究为改善风险评估和针对城市土壤管理的有针对性的干预提供了一个框架.
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