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基于随机梯度提升的湘江流域土壤镉和砷空间分布及驱动机制研究
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作者 李青竹 邢宇康 +10 位作者 甘杰 邹霖 周康 夏辉 黎凌伟 黄晓凤 万雨函 司梦莹 杨卫春 廖骐 杨志辉 《中南大学学报(自然科学版)》 2025年第8期3382-3393,共12页
湘江流域作为我国重金属污染典型区域,需用科学方法来实现对土壤镉(Cd)和砷(As)复合污染的精细化管控。本研究采集372个表层土壤样本,基于随机梯度提升(SGB)模型,并结合SHAP算法与地理探测器模型,系统解析Cd、As空间分布特征及驱动机制... 湘江流域作为我国重金属污染典型区域,需用科学方法来实现对土壤镉(Cd)和砷(As)复合污染的精细化管控。本研究采集372个表层土壤样本,基于随机梯度提升(SGB)模型,并结合SHAP算法与地理探测器模型,系统解析Cd、As空间分布特征及驱动机制。研究结果表明:土壤Cd质量分数均值为1.38 mg/kg,内梅罗综合污染指数为36.22,呈重度污染;As质量分数均值为16.62 mg/kg,虽整体污染较轻,但存在局部风险。在Cd、As含量预测方面,SGB模型预测决定系数R^(2)最佳,分别为0.69和0.62。Cd、As污染分布与人类活动、自然地理特征紧密关联,整体上形成了“工业点源高风险—农业区及交通河流沿线中高风险—自然山地低风险”的空间分布格局。Cd的空间分布主要由降水与工业活动协同驱动,As则受自然因子与人为因子的复杂影响,这种差异表明,土壤重金属镉和砷污染治理需充分考虑多维环境变量交互作用,依据主导驱动因素制定差异化、精细化的分区管控策略。 展开更多
关键词 湘江流域 土壤镉和砷污染 随机梯度提升模型 SHAP算法 地理探测器
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