中科院水生所郭传波等JHM:机器学习驱动的中国南水北调水库重金属污染评估——识别时空模式和生态风险

学术   2024-11-20 13:38   江苏  



01

文章简介

Abstract

本研究针对蓄水湖泊中重金属污染问题,采用了自组织映射模型(SOM)和鲁棒主成分分析(RPCA)等机器学习方法,分析了高宝邵伯湖(高邮湖、宝应湖和邵伯湖统称)(GBSL)和东平湖(DPL)表层沉积物中HMs的时空分布格局,并评估了HMs的生态风险。结果表明,中南部和中西部地区HMs浓度较高,秋季污染明显增加。综合利用沉积物质量指南(SQGs)、改良潜在生态风险指数(IPERI)、地质积累指数(Igeo)、污染系数(CF)和富集系数(EF)等指标进行风险评估,确定砷(as)、镉(Cd)、镍(Ni)和铬(Cr)为主要关注污染物。正矩阵分解(PMF)模型与Spearman分析相结合,将70%以上的HMs污染归因于人为活动。本研究提供了大规模引水工程背景下HMs污染的细致理解,并为有针对性的污染缓解策略提供了科学依据。




02

主要图表 | 

Fig.&Tab.










03

主要结论 | 

Conclusion


(1)高宝邵伯湖(高邮湖、宝应湖和邵伯湖统称)中南部和东平湖中西部的重金属含量较高,受人类活动和支流影响大,季节性变化显著。


(2)RPCA表明高宝邵伯湖的春季和夏季表现出相似的污染模式,秋冬则展现出很大的差异;东平湖同样在春夏展现出同高宝邵伯湖同样的结论,秋季HMs的浓度与其他季节有显著差异,强调了选择最佳调水期以保障水质的重要性。


(3)利用改进的潜在生态风险指数(IPERI)对研究区的HMs进行评估,发现砷和镉在沉积物中的浓度较高,构成了相当大的生态风险,并突出了采用IPERI进行更准确的生态风险评估的必要性。


(4)利用PMF模型揭示了HMs污染的主要来源,主要是湖泊周围的农业、工业和制造业活动。




04

借鉴意义 | 

Significance

本研究利用SOM模型对湖内点位进行了聚类分析,将各类重金属的点位季节平均值作为属性,探索相似浓度组成的点位的空间分布情况,同时对得到的空间结果进行归因分析,能在很大程度上反映影响点位重金属组成的因素,为多元污染物分析过程提供了思路;PMF模型能够定量分析污染物来源,确认造成污染的主要因素,以及因素影响大小,为后续进行污染源管控提供科学依据。


来源:流域面源污染控制与水环境修复投稿、合作、转载、进群,请添加小编微信Environmentor2020!环境人Environmentor是环境领最大的学术公号,拥有20W+活跃读者。由于微信修改了推送规则,请大家将环境人Environmentor加为星标,或每次看完后点击页面下端的“在看”,这样可以第一时间收到我们每日的推文!环境人Environmentor现有综合群、期刊投稿群、基金申请群、留学申请群、各研究领域群等共20余个,欢迎大家加小编微信Environmentor2020,我们会尽快拉您进入对应的群。



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