基于PMF模型和机器学习模型的金属冶炼园区周边农田土壤重金属污染来源解析

来源：环境科学杂志2026年第1期北京时间：

作者：张峥,孙东越,邹霖,王鹏,姜晓旭,封雪

单位：北京化工大学环境科学与工程系, 北京 100029,中国环境监测总站, 北京 100012,中国环境监测总站, 北京 100012,湖南省生态环境监测中心, 长沙 410014,北京首创大气环境科技股份有限公司, 北京 100176,中国环境监测总站, 北京 100012,中国环境监测总站, 北京 100012

摘要：探究多种土壤重金属溯源方法，定量掌握土壤重金属污染特征，对土壤污染防控有着重要意义. 以湖南某金属冶炼园区周边土壤为研究对象，对土壤中Cd、As、Pb、Cu和Zn等5种重金属元素进行分析，使用地累积指数评价土壤污染程度，利用空间分布、正定矩阵因子分解模型（PMF）和支持向量回归-可解释性模型（SVR-SHAP）进行源解析. 土壤重金属污染评价结果表明，园区周边土壤中5种重金属均存在污染风险，其中Cd和As风险最高. 基于PMF模型的源解析识别出2个污染来源，即人为源和自然源，对土壤重金属贡献率分别为53.16%和46.84%. PMF模型判定土壤Cu和Zn主要受自然源影响，Cd、As和Pb主要受人为源影响. 结合园区生产活动、周边情况及SVR-SHAP模型进一步解析土壤污染来源. 结果表明，土壤Cd污染主要来自于冶炼活动和农业活动，As污染主要来自于冶炼活动和化石燃料燃烧，Pb污染主要来自于冶炼活动、废渣堆放和农业活动. 研究结果表明，该金属冶炼园区周边区域农田土壤存在较大的重金属污染风险，联合使用两种模型能够更合理地判别土壤重金属主要的污染来源.

关键词：重金属,源解析,正定矩阵因子分解（PMF）,机器学习,金属冶炼园区,