基于PCA-MLR的矿区耕地土壤重金属污染来源分析

来源：湖北农业科学杂志2024年第11期北京时间：

作者：宋科1, 王皓1, 杨伟2, 许佳俊1, 褚召远1, 杜铭铭1, 曹志勇1

单位：1.云南农业大学大数据学院,昆明 650500;2.昆明市农产品质量安全中心,昆明 650118

摘要：以铅锌矿区的X县1 078个耕地样本点为研究对象,通过多元统计分析法得出污染源溯源的定性结果,利用PCA-MLR模型计算各污染源的贡献率。结果表明,X县土壤重金属污染的总体情况良好,但存在轻度污染、中度污染的风险;相关性分析和聚类分析表明,Cr、As、Pb三者存在明显相关性,Cu、Zn二者也存在明显相关性,可能存在相似的污染源;Pb、Cr、As的污染源主要为矿业排放,Cu、Zn、Cd的污染源主要为农业面源污染,Ni的污染源主要为自然来源。在对污染源定性分析的基础上,通过PCA-MLR模型定量确认不同污染源的贡献率,X县及A镇的主要污染源均为农业面源污染。相较于传统方法,该方法在污染源解析方面具有较高的准确性和实用性。

关键词：PCA-MLR模型,矿区耕地,土壤,重金属,污染来源

基金资助：云南省重大科技专项（202202AE090066）