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浙大/凱斯西儲(chǔ)大學(xué)ES&T：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的土壤重金屬吸附預(yù)測(cè)及土壤吸附能力全球分布

研究土壤對(duì)重金屬的吸附對(duì)于了解重金屬的歸宿和正確評(píng)估相關(guān)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。然而，現(xiàn)有的用于量化吸附的實(shí)驗(yàn)方法和傳統(tǒng)模型既費(fèi)時(shí)又無(wú)效。

在此，浙江大學(xué)王飛兒副教授以及美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)張慧春教授等人開(kāi)發(fā)了用于六種重金屬（Cd(II)、Cr(VI)、Cu(II)、Pb(II)、Ni(II) 和 Zn(II)）土壤吸附的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型，使用了從150篇期刊文章中提取的4420個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)（1105個(gè)土壤）。

作者研究6種傳統(tǒng)ML模型（分類回歸樹(shù)、線性回歸、隨機(jī)梯度下降回歸、支持向量回歸、嶺回歸、K-最近鄰）和4種集成模型（極端隨機(jī)樹(shù)、隨機(jī)森林、梯度提升決策樹(shù)、極端梯度提升）對(duì)土壤重金屬吸附的預(yù)測(cè)性能，從土壤、吸附系統(tǒng)和重金屬的特性中確定吸附的關(guān)鍵因素并首次預(yù)測(cè)了六種重金屬在全球范圍內(nèi)的相對(duì)吸附能力。

圖1. 輸入?yún)?shù)對(duì)吸附的影響

結(jié)果表明，梯度提升決策樹(shù)（ GBDT）模型具有最佳預(yù)測(cè)性能。所涉及特征重要性排序如下：陽(yáng)離子交換能力>平衡濃度> pH（土壤）>粘土含量>有機(jī)碳含量>離子半徑>水合離子半徑>土壤-溶液比 > pH（溶液）>第一電離能>離子強(qiáng)度 > 溶液溫度。

在此基礎(chǔ)上為六種金屬開(kāi)發(fā)了六個(gè)獨(dú)立模型，以獲得比組合模型更好的模型性能。使用這些獨(dú)立模型，可以根據(jù)已知的土壤特性預(yù)測(cè)土壤上重金屬吸附能力的全球分布。當(dāng)土壤/沉積物的吸附量已知時(shí)，還使用相同的數(shù)據(jù)集建立了反向模型，包括所有六種金屬的一個(gè)組合模型和六個(gè)獨(dú)立模型，以預(yù)測(cè)水中的重金屬濃度。

圖2. 六種重金屬獨(dú)立模型的開(kāi)發(fā)

Predicting Heavy Metal Adsorption on Soil with Machine Learning and Mapping Global Distribution of Soil Adsorption Capacities, Environmental Science & Technology 2021. DOI: 10.1021/acs.est.1c02479

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