基于CatBoost模型和SHAP解释方法的土壤重金属影响因素与程度定量分析

摘要：

掌握土壤重金属空间特征及定量解析污染源对于精准治污具有重要支撑作用,但定量分析影响因子的贡献和影响程度面临巨大挑战.本文选取空间位置、地形地貌、土壤特征三大类16个影响因素,采用CatBoost-SHAP耦合模型定量评估了土壤重金属空间分布的影响因子和范围边界.结果表明,CatBoost在预测土壤Cd、Pb和Cr含量上具有较高精度,R2分别为0.76、0.71和0.81.空间位置对土壤Cd、Pb分布的影响分别可达71.28％和73.54％,其中,与冶炼厂的距离(DISmp)是土壤Cd空间分布的关键影响因素,影响范围在7.5 km内;与二级公路的距离(DRSec)是土壤Pb空间分布的关键影响因素,影响范围可达8 km;Fe2O3是土壤Cr空间分布的关键影响因素,土壤中氧化铁含量达到4.5％后开始正向影响土壤Cr含量.本研究定量解析了土壤重金属影响因素,可为土壤重金属污染防治提供科学决策依据.

关键词：重金属、空间分布、CatBoost模型、SHAP解释方法、可解释性、影响因素

所属期刊栏目：43

分类号：X53;X32(土壤污染及其防治)

资助基金：广东省重点领域研发计划;广州市科技项目

在线出版日期：2023-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：448-456