磷是水體富營養(yǎng)化的關(guān)鍵限制因子,其來源復(fù)雜、遷移轉(zhuǎn)化過程受多種自然與人為因素影響。傳統(tǒng)污染源解析方法在識別磷的來源及其驅(qū)動因素方面存在一定局限,難以在大尺度流域中準(zhǔn)確反映污染源的空間異質(zhì)性。因此,有必要引入機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),結(jié)合同位素示蹤與多模型融合,提升磷污染來源識別的精度與可靠性。
近日,安徽建筑大學(xué)環(huán)境與能源工程學(xué)院陳星老師在該領(lǐng)域取得重要進(jìn)展,以第一作者在權(quán)威期刊《Agricultural Water Management》(中科院1區(qū),影響因子6.5)在線發(fā)表了題為“Phosphate source apportionment across the agriculture-urban gradient in Asia’s longest river: Combining machine learning and multi-isotope techniques”的科研論文。安徽建筑大學(xué)為第一完成單位,謝發(fā)之教授為通訊作者。
研究以長江流域為對象,綜合運用自組織映射、磷酸鹽氧同位素及多種受體模型,系統(tǒng)解析了流域內(nèi)磷酸鹽的空間分布、來源構(gòu)成及其驅(qū)動機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn),長江流域整體水質(zhì)狀況良好,可溶性活性磷平均濃度為0.076 mg/L,磷酸鹽飽和度介于18%–95%之間。通過同位素與機(jī)器學(xué)習(xí)融合分析,識別出農(nóng)業(yè)排放、畜禽養(yǎng)殖、磷礦開采以及以污水為主的混合源為主要磷來源。在上游地區(qū),磷礦貢獻(xiàn)占比最高(54.7%),中游以農(nóng)業(yè)源為主(66.1%),下游則表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)源(48.3%)與混合源(33.3%)共同主導(dǎo)。
研究進(jìn)一步揭示了不同區(qū)域磷污染的主導(dǎo)驅(qū)動因素,為跨農(nóng)業(yè)—城市梯度的流域磷污染精準(zhǔn)管控提供了科學(xué)依據(jù)。該研究構(gòu)建的“機(jī)器學(xué)習(xí)+同位素+多模型”集成框架,為大尺度復(fù)雜流域污染源解析提供了新方法,具有較強的推廣價值與應(yīng)用前景。
新聞鏈接:https://www.ahjzu.edu.cn/2025/1008/c19a257582/page.htm
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