在涂料工厂周围的土壤中有机酸盐的污染:基于机器学习的分布预测和风险优先级评估
Yu Wang1, Siyuan Li2, Ergang Yuan2
1MOE Key Laboratory of Pollution Processes and Environmental Criteria, College of Environmental Science and Engineering, Nankai University, Tianjin 300350, China; Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area Environmental Technology Research Center, Shenzhen Research Institute of Nankai University, Shenzhen, 518063, China.
涂料工厂土壤中有机酸 (OPEs) 的污染率很高,特别是新型的OPEs. 机器学习模型有效地预测OPE分布,识别高风险化合物,如AO168=O和TNPP.
科学领域:
- 环境化学环境化学
- 生态毒理学 生态毒理学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 有机酸 (OPEs) 在涂料行业普遍存在,但其在环境中的存在和相关风险尚未得到充分了解.
- 传统和新型OPE及其转化产品的污染需要在工业区进行彻底的调查.
研究的目的:
- 测量中国东部油漆厂周围土壤中的OPE污染.
- 调查OPE的空间分布模式.
- 开发和验证用于预测OPE分布和评估相关环境风险的机器学习模型.
主要方法:
- 在48个表面土壤样本中分析了33个OPE及其转化产品,使用先进的分析技术.
- 使用Kriging插值进行空间分析,绘制OPE分布图.
- 开发和验证四种机器学习模型,包括梯度增强回归树,用于OPE预测.
- 环境风险评估使用风险系数和已识别的OPE的ToxPi得分.
主要成果:
- 总OPE度在12.7至419 ng/g之间,其中化和新型OPE占主导地位.
- 观察到明显的点源分布模式,油漆工厂附近的度最高.
- 与Kriging插值相比,渐变增强回归树模型显示出更高的预测准确性 (R2=0.61).
- 新的OPE AO168=O和TNPP表现出显著的环境风险 (风险系数:3.60-1200;毒素Pi:0.71-0.80).
结论:
- 油漆工厂活动是OPE污染周围土壤的重要来源.
- 机器学习方法提供了一种强大而准确的方法来预测新出现的污染物的分布.
- 特定的新型OPE带来相当大的环境风险,需要有针对性的管理策略.
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