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基于PMF模型的兰州耕地土壤重金属来源解析
引用本文:周蓓蓓,李文倩,郭江,等. 安徽矾矿土壤重金属污染源解析模型对比与优选[J]. 农业工程学报,2024,40(3):321-327. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202309008
作者姓名:周蓓蓓  李文倩  郭江  陈晓鹏  干彬  杨玉姣  杨强  范东亮  杨勰  杨泽昊  安凤秋
作者单位:1.西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室,西安 710048;2.中国电建西北勘测设计研究院有限公司,西安 710065;3.西安工程大学环境与化学工程学院,西安 710048
基金项目:国家自然科学基金优秀青年科学项目(52222903);国家自然科学基金面上项目(41977007);陕西省科技厅项目一般项目农业领域(2022NY-078);清洁能源与生态水利工程关键技术研究项目(QJNY-2019-01)
摘    要:

矿区资源开采导致土壤污染日益严重,直接影响周边土壤、水体环境的稳定性,精准预测重金属污染源解析对矿山修复、治理具有重要指导作用。在前期研究基础上,为提升土壤介质模型的解释度,进一步选取了土壤重金属源解析评价中成熟度高且精准性好的正定矩阵因子分析法positive matrix factorization, PMF)及绝对因子分析-多元线性回归(absolute factor analysis - multiple linear regression, APCS-MLR)模型,以充实前期UNMIX多元受体模型分析矾矿土壤重金属污染来源及源贡献率的结果,结合生态风险评价方法,对比定量条件下最适宜解析研究区域源的模型。结果表明:1)生态高风险区域主要集中在研究区南部和东部,Cd是矿山主要风险元素,地累积指数(index of geoaccumulation)均值3.75与潜在生态风险指数(potential ecological risk index)均值731.22解析结果高度一致,但潜在生态危害指数的结果综合性更好。2)对比3种模型的污染源解析结果,PMF模型解析出4个污染源:分别为燃煤源、自然-交通综合源、自然源和大气沉降源,源贡献率分别为38.15%、20.62%、24.28%、16.95%。3)PMF模型的总体变量拟合优度R2达到了0.96,拟合效果最好。PMF模型模拟数据会集中采样点误差,确定最适污染源数目及相应污染物贡献率,使得源解析结果更精准,更适用于复杂的矿山污染土壤情况,符合实际研究情况。该研究结果可为后续矿区开采后污染土壤的修复治理工作提供溯源依据参考。



关 键 词:重金属  污染  模型  源解析  矿区生态修复  土壤环境管理.
收稿时间:2023-09-02
修稿时间:2024-01-12
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