基于INLA-SPDE模型的区域土壤硒元素空间预测及富硒区优选

来源：环境科学杂志2025年第1期北京时间：

作者：王玮,王政,孔祥意,吕建树

单位：山东师范大学地理与环境学院, 济南 250300,浙江大学资源与环境学院, 杭州 310058,山东师范大学地理与环境学院, 济南 250300,山东师范大学地理与环境学院, 济南 250300

摘要：土壤是动植物和人类获取生长发育所需硒元素（Se）的主要介质，但经济的快速发展造成了严重的土壤重金属污染，土壤环境和人类身体健康受到威胁. 因此，预测土壤Se空间分布，划定低重金属污染风险的“清洁富硒土地”，可为工农业健康发展提供参考. 以淄博市部分地区为研究区，系统采集212个土壤样品进行Se及重金属元素测试；采用集成嵌套拉普拉斯逼近-随机偏微分方程（INLA-SPDE），整合距道路距离和距工厂距离、土壤类型、降雨量和土壤粒度这5种环境协变量，对土壤Se元素空间分布进行预测，并结合有限混合分布模型（FMDM）确定的污染阈值，进行富硒区优选. 结果表明：① 研究区土壤ω（Se）平均值为0.34 mg·kg-1，高于山东省土壤Se背景值和全国土壤Se含量平均值. ② INLA-SPDE方法预测结果显示，土壤Se含量空间变异与自然因素和人类活动相关；富硒土地集中分布研究区中部，面积为423.49 km2. 空间预测标准差分布表明，采样点密度大，预测不确定性小. ③ 依据FMDM模型提供的污染临界值，划定低于中污染阈值和高污染阈值的富硒土地面积分别是2.22 km2和291.81 km2. 富硒土地的优选可为持续开发、土壤环境管控和人类健康保护提供参考.

关键词：富硒土地,集成嵌套拉普拉斯逼近-随机偏微分方程,土壤重金属,低重金属污染富硒区,淄博市,