第一作者：Ligang Deng, Kai Liu
通讯作者：李慧明 副教授
通讯单位：南京师范大学环境学院
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.137018
探索湖泊沉积物中全氟烷基物质（PFASs）与微塑料之间复杂的相互作用具有挑战性。湖泊沉积物中全氟烷基物质（PFASs）与微塑料的伙伴关系难以通过实验确定。本研究利用太湖沉积物岩心重建了两者共存的历史，并采用事后可解释的机器学习方法创新性地揭示了PFASs与微塑料之间的协同作用。微塑料和PFASs出现于20世纪60年代，自20世纪90年代以来显著增加。PFASs 和微塑料在 0-10 厘米范围内的增长率最高，平均增长率分别为每 100 克 35.96 pg/g/ 年和 4.40 件/年。在机器学习模型中，极端梯度提升对 PFASs 和微塑料的模拟效果最佳。特征重要性和沙普利加法解释半定量地阐明了透明微塑料和颗粒微塑料对 PFASs 浓度的重要性，以及全氟辛烷磺酸（PFOS）和ΣPFASs 对微塑料的重要性。水分含量、氧化还原电位、χfd 和 χARM 是污染物的主要影响因素。部分依存图显示，微塑料中ΣPFASs的影响阈值为0.30 ng/g，PFOS的影响阈值为0.15 ng/g；颗粒塑料中PFASs的影响阈值为10个/100 g，透明塑料中PFASs的影响阈值为12个/100 g。这项研究通过环境地球化学与可解释的机器学习的交叉，阐明了两种典型的新兴污染物在一个世纪尺度上的相互作用。
Fig. 1. Workflow for microplastics and PFASs data collection, model construction, optimization, selection, and interpretation.
Fig. 2. (A) Heatmap and (B) redundancy analysis of microplastics, PFASs, and indicators.
Fig. 3. Machine learning results of PFASs (A) and microplastics (B) for RF, SVM, and XGBoost. The blue dashed lines represent the 30 % error margin.
Fig. 4. Interpretation of microplastics and PFASs, including feature importance (A and D), SHAP summary plots (B and E), and PDPs (C and F).
本研究采用了可解释的机器学习方法，以世纪为尺度研究湖泊沉积物中微塑料和全氟辛烷磺酸的共存与协作。自 20 世纪 90 年代以来，微塑料和 PFASs 的含量不断增加。XGBoost 结合特征重要性和 SHAP 分析表明，在微塑料模型中，微塑料得分最高，其次是环境因素和磁性参数。其中，颗粒和透明微塑料对 PFASs 的影响最大，而 PFOS 和 ΣPFASs 对微塑料的影响最大。在环境因素中，MC 对微塑料和 PFASs 模型都有积极影响，而 ORP 则有消极影响。在磁性参数中，χfd 反映的风化特征对微塑料模型有积极影响，而 HIRM 则有消极影响。此外，部分依存图直观地表示了两种污染物的阈值效应。这项研究为研究微塑料与全氟辛烷磺酸之间的长期相互作用提供了一个新的视角。尽管目前还没有足够的现场实验证据证明微塑料和全氟辛烷磺酸在沉积物中的相关性，但这一科学工作流程将有助于进一步阐明多种新兴污染物在现实环境中的协同影响，并制定更准确的监测计划。
Ligang Deng, Kai Liu, Yifan Fan, Xin Qian, Tong Ke, Tong Liu, Mingjia Li, Xiaohan Xu, Daojun Yang, Huiming Li, Interpretable machine learning models reveal the partnership of microplastics and perfluoroalkyl substances in sediments at a century scale, Journal of Hazardous Materials, 2025, https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2024.137018
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