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基于机器学习和PLS-SEM的农田土壤重金属污染驱动机制——以湖南省湘潭县为例

文献类型： 中文期刊

作者： 朱海鹏;刘元元;杨超;焦乐;刘胜;冯峻林

作者机构：

关键词： 重金属;稻田土壤;随机森林;偏最小二乘法结构方程;地理加权回归;空间分布

期刊名称：农业环境科学学报

ISSN： 1672-2043

年卷期： 2025 年 44 卷 11 期

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 为了定量化评估自然因素和社会经济因素对稻田土壤重金属空间分布的影响,本研究以湖南省湘潭县为研究区,通过整合随机森林(RF)、地理加权回归模型(GWR)和偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM),构建了重金属分布驱动机制耦合分析框架。结果表明:研究区稻田土壤重金属污染风险主要来自镉(Cd)。进一步对除镍(Ni)外含量超出背景值的7种重金属进行驱动机制分析,RF结果发现灌溉水用量对Cd含量的特征重要性值最高,而降水和PM10对汞(Hg)、砷(As)、铅(Pb)和锌(Zn)的特征重要性值最高。GWR模拟结果发现各因素对稻田土壤7种重金属分布的影响存在显著空间异质性。基于PLS-SEM的路径分析显示气候因素对土壤重金属Cd、Pb和Zn产生直接的积极作用(β=0.50~0.74),而土壤性质对Hg、As、Cr和Cu产生直接负面影响(β=-0.59~-0.47)。间接效应分析结果显示,土壤性质介导下社会经济因素对土壤Cd、Pb和Zn含量具有显著的正向效应(β=0.33~0.49),而地形和水文条件则对Hg、As、Cr和Cu产生显著的正向间接效应(β>0.30)。水文条件的中介作用缓解了气候因素对土壤属性的正向直接效应和地形对土壤的负向直接效应。本研究揭示了自然因素和社会经济因素在稻田土壤重金属分布中的复杂交互作用,为深入理解重金属分布驱动机制和制定有效治理策略提供了科学依据。

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