聚环芳的多相分布和预测建模在中国东部边缘海的多环芳
Zishan Diao1, Yiteng Sun2, Minggang Zheng3
1Shandong Key Laboratory of Environmental Processes and Health, School of Environmental Science and Engineering, Shandong University, Qingdao, Shandong 266237, PR China; State Key Laboratory of Advanced Environmental Technology, Department of Environmental Science and Engineering, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230026, PR China.
Water research
|October 31, 2025
概括
东中国边缘海的多环芳 (PAH) 污染在溶解,颗粒和沉积物阶段进行了调查. 一个新的多层感知子模型使用有限的数据准确地预测PAH度,增强了海洋污染预测.
科学领域:
- 海洋化学 海洋化学
- 环境科学 环境科学
- 污染监测 污染监测 污染监测
背景情况:
- 东中国边缘海 (ECMSs) 经历了由于陆地投入而造成的多环芳 (PAH) 污染.
- 在ECMS中对PAH多相分布和预测建模的全面理解是有限的.
研究的目的:
- 系统地研究16种优先PAHs在ECMS中的溶解,颗粒和沉积阶段的度和分布.
- 为海洋环境中PAH度开发一个强大的预测模型.
主要方法:
- 研究了波海,黄海和东中国海的溶解,颗粒和沉积物阶段的PAH度.
- 开发并应用了一种新的主通道残留双通道多层感知子 (MCRDC-MLP) 模型.
- 利用了代表性的PAH同源数据和主要的海洋环境参数进行建模.
主要成果:
- 观察到PAH的明显的水平和垂直分布模式,包括表面和近底缩.
- 对于PAH总度,MCRDC-MLP模型实现了高预测准确度:R2=0.83对于溶解的PAH,R2=0.95对于颗粒的PAH,R2=0.80对于沉积的PAH.
- 该模型有效地估计了PAH度,仅使用4-5个选定的PAH和基本海洋学变量.
结论:
- 陆地排放,水力动力学条件和沉积物-水相互作用显著影响ECMS中的PAH分布.
- MCRDC-MLP模型为海洋环境中PAH估计提供了一个强大的和高效的框架.
- 这种方法显著提高了海洋污染预测能力,特别是在数据有限的地区.
