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文献分享 | 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

流域面源污染控制与水环境修复 2024-11-19 09:30

文章摘要

本研究利用机器学习方法，特别是自组织映射模型（SOM）和鲁棒主成分分析（RPCA），对中国南水北调工程中的高宝邵伯湖和东平湖的重金属污染进行了时空分布和生态风险评估。研究发现，中南部和中西部地区的重金属浓度较高，秋季污染显著增加。通过综合使用沉积物质量指南（SQGs）、改良潜在生态风险指数（IPERI）等指标，确定了砷、镉、镍和铬为主要关注污染物。PMF模型分析表明，人为活动是重金属污染的主要来源，主要与农业、工业和制造业活动相关。研究结果为制定针对性的污染缓解策略提供了科学依据。

文献分享 | 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

查看文献： Machine learning-driven assessment of heavy metal contamination in the impounded Lakes of China's South-to-North Water Diversion Project: Identifying spatiotemporal patterns and ecological risks
查看期刊：Journal of Hazardous Materials

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