结合随机森林（Random Forest）和XGBoost模型，用于郊区农田土壤中重金属的来源解析及健康风险评估

《Ecotoxicology and Environmental Safety》：Combining random forest and XGBoost models for source apportionment and health risk assessments of heavy metals in suburban farmland soils

新疆乌鲁木齐米东区农田土壤中Hg、Pb、Cd污染及健康风险研究。分析了232个表层土壤样本，发现Pb最高（32.7 mg/kg），Cd次之（0.74 mg/kg），Hg最低（0.41 mg/kg），均显著高于当地背景值。健康风险评估表明儿童非致癌风险（HI=1.14×10^-2）和Cd致癌风险（TCR=3.94×10^-4）均高于成人。PCA和机器学习模型（随机森林、XGBoost）分析显示主要污染源为人为活动（工业排放、磷肥长期使用）及大气沉降。建议加强工业污染控制、优化施肥策略及监测儿童健康风险。

　　随着工业化和城市化的快速发展，农田土壤中的重金属污染已成为全球共同关注的环境问题。为探讨农田环境风险，研究人员对新疆乌鲁木齐市东郊地区具有代表性的232个表层土壤样品（0–20 cm）进行了全面分析，重点研究了三种典型重金属——汞（Hg）、铅（Pb）和镉（Cd）的污染状况。研究结果表明，Pb的土壤含量最高，达到32.7 mg/kg，其次是Cd（0.74 mg/kg）和Hg（0.41 mg/kg）。在水稻和甘薯种植区，Hg和Cd的平均浓度分别为0.071和0.21 mg/kg，均超过新疆的背景值（分别为0.017和0.12 mg/kg）。同时，棉花和玉米种植区的三种重金属平均浓度也均超过新疆背景值。通过污染负荷指数和Nemerow综合污染指数评估了土壤污染水平，结果显示，土壤Pb污染程度为轻微（65.52%），Cd为中度（31.03%），Hg为严重（1.72%）。通过人类健康风险评估和蒙特卡洛模拟方法，对土壤重金属对人类健康的风险进行了量化计算。

人类健康风险评估模型基于美国环境保护署（EPA）推荐的方法，考虑了不同风险受体的生理差异，评估了儿童和成人面临的健康风险。通过评估摄入、吸入和皮肤接触三种途径的暴露情况，计算了非致癌性健康风险和致癌性风险。研究发现，尽管成人和儿童的总体非致癌性风险较低，但儿童的总体致癌性风险高于成人。蒙特卡洛模拟结果进一步揭示，铅在儿童和成人中的总体癌症风险最低，而镉对儿童的致癌性影响最为显著。在四种作物种植区中，玉米种植区的非致癌性和致癌性风险均高于其他种植区。甜菜、棉花和水稻种植区的平均总致癌性风险（TCR）均超过1E-06，表明这些区域的重金属污染对健康构成较大威胁。

本研究结合随机森林和XGBoost模型，通过主成分分析（PCA）确定了三种主要重金属污染源：F1（人为活动）、F2（工业活动）和F3（长期磷肥使用）。总体而言，该研究强调了对农田土壤重金属污染进行监测的重要性，为有效管理农田土壤重金属污染、保障农田土壤质量提供了科学依据。此外，研究还发现，农田土壤中重金属污染不仅影响环境质量，还可能通过食物链对人类健康造成威胁。因此，研究结果为制定相关政策和措施提供了重要的参考数据。

在研究方法部分，研究区域位于乌鲁木齐市东北部郊区，该地区属于欧亚大陆内陆，远离海洋，具有大陆性干旱气候。冬季夜晚较长，夏季夜晚较短，昼夜温差和年际温差较大，降水较少，蒸发强烈。年平均温度为7.8°C，年平均降水量为350–450 mm，年平均日照时数为2803小时，主导风向为西北风，地形东南和西北较高，平均海拔为630米。该地区主要种植水稻、玉米、甘薯和棉花，种植面积超过1×10^4 hm2，且这些作物在该地区种植已有40多年的历史。主要土壤类型为潮土和水稻土，由于水资源匮乏，该地区广泛使用乌鲁木齐市东郊污水处理厂的污水、乌鲁木齐河的水以及库勒果湖的水进行灌溉，这些水源中可能含有城市生活污水和工业废水，从而持续向土壤中输送重金属。水稻和玉米等作物具有较高的重金属吸收能力，可能对食品安全产生影响。

土壤采样和分析部分，为了确定农田土壤中重金属的来源，研究团队在乌鲁木齐市东郊的四个镇设立了232个采样点，并于2023年7月进行采样。采样深度为表层20 cm，所有样品均保存在聚乙烯密封袋中。采样后，样品在实验室自然干燥并研磨至可通过10–20目筛。重金属Hg、Pb和Cd的浓度在新疆维吾尔自治区分析测试院进行测定。检测依据《中华人民共和国农业行业标准——土壤中总汞的测定》（NY112.10–2006）和《中华人民共和国国家环境保护标准——土壤金属元素的测定》（HJ766–2015）。Hg的检测采用原子荧光光谱法，样品在沸水浴中加热并用硝酸-盐酸混合液进行消化。所有汞含量均以二价汞形式存在，通过硼氢化钾将二价汞还原为汞蒸汽，再通过载气引入仪器的荧光池中进行测量。Pb和Cd的含量通过电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测定。样品称量为0.2500 ± 0.0002 g，置于30 mL聚四氟乙烯坩埚中。随后加入盐酸、硝酸、氢氟酸和双氧水，混合干燥后，再加入盐酸，静置冷却，最后用水稀释并进行ICP-MS检测。为确保检测质量，使用了空白、平行和标准样品（BWR24039 I）进行质量控制。Hg的测量精度在0.4%至2.4%之间，Cd的回收率在99.8%至104%之间，Pb的回收率在88.7%至92.8%之间。

在污染源分析方面，采用随机森林和XGBoost模型结合主成分分析（PCA）方法识别了三种主要污染源：F1（人为活动）、F2（工业活动）和F3（长期磷肥使用）。研究结果表明，Hg的变异系数（CV）最大，表明其在研究区域的分布存在显著的空间差异，可能存在局部富集现象。Cd和Pb的CV值小于50%，表明其空间变化相对平缓。这些结果表明，研究区域土壤中重金属的浓度、空间分布和来源存在较大差异。总体来看，该区域的土壤重金属污染程度适中。

研究还发现，不同作物种植区的重金属浓度差异显著。水稻种植区的Hg平均浓度最高，其次是甘薯、市场和棉花。棉花种植区的Pb平均浓度最高，其次是水稻、甘薯和玉米。Hg和Cd在水稻种植区的平均浓度均超过本地背景值，而Pb在棉花种植区的平均浓度也超过背景值。在玉米种植区，Hg和Cd的平均浓度均超过背景值，表明这些重金属在玉米种植区存在一定程度的污染。这些结果表明，研究区域的土壤重金属污染可能对环境质量产生一定影响，需要进一步监测和管理。

健康风险评估结果显示，儿童和成人对重金属的总体非致癌性风险较低，但儿童的总体致癌性风险高于成人。铅对儿童和成人致癌性风险最低，而镉对儿童的致癌性影响最为显著。在四种作物种植区中，玉米种植区的非致癌性和致癌性风险均高于其他种植区。甜菜、棉花和水稻种植区的平均总致癌性风险（TCR）均超过1E-06，表明这些区域的重金属污染对健康构成较大威胁。儿童和成人的总体风险指数（HI）均超过1E-06，表明该区域的重金属污染与较高的健康风险相关。镉和铅是主要的致癌物，其致癌风险受重金属浓度、暴露时间和频率的影响较大。因此，建议实施长期的重金属污染和健康监测，严格控制工业和机动车排放，并采用促进植物修复和生物炭应用的土壤修复技术。此外，还需要制定公共卫生计划，以限制儿童对受污染土壤的暴露，同时调整农业实践和土地政策，以减少暴露风险。

研究还通过敏感性分析探讨了不同参数对健康风险评估结果的影响。结果表明，摄入率、重金属浓度、暴露时间和频率在致癌和非致癌风险评估中具有正向影响，而平均体重则具有负向影响。在非致癌风险评估中，摄入率对儿童和成人的影响最为显著，其次是重金属浓度，最后是平均体重。在致癌性风险评估中，摄入率对儿童和成人的影响最大，其次是重金属浓度和平均体重。镉的风险暴露参数在玉米种植区对成人和儿童均具有较高的敏感性，表明镉的污染程度较高。此外，研究还发现，镉在玉米种植区的暴露风险最高，而在甜菜、棉花和水稻种植区的暴露风险相对较低。这些结果表明，镉在该区域的污染较为严重，需要引起重视。

在重金属污染源识别方面，研究通过相关性分析和PCA方法确定了三种主要污染源。Hg与N、P和有机质（OM）呈显著正相关，表明其主要来源于人为活动，如煤炭燃烧产生的颗粒物迁移至大气并最终沉积在土壤中，以及有机肥和农药的使用。Pb和Cd的变异系数较低，表明其污染主要来源于工业活动，如钢铁生产、金属加工、建材制造、有色金属冶炼、电镀和碱性电池生产等。这些工业活动产生的废气、废水和废渣可能通过地表径流或污水灌溉进入土壤。P与pH呈负相关，表明磷的富集过程可能受到酸性废水灌溉或母质风化的影响。在该区域的土壤中，pH值为7.74–9.69，表明土壤呈碱性，因此农民可能通过施用酸性物质（如硫）来提高磷肥的效果，从而在酸性条件下促进磷的富集。

研究还发现，Hg在随机森林和XGBoost模型中是最重要的特征，表明其受到人为活动的显著影响。Pb和Cd在PCA分析中主要集中在第二主成分，表明其污染主要来源于工业活动。此外，P在第三主成分中占据主导地位，表明其富集可能受到酸性废水灌溉或母质风化的影响。这些结果表明，研究区域的土壤重金属污染具有多种来源，包括工业排放、交通运输、农药和肥料的使用，以及大气沉降等。

总体而言，本研究通过综合多种污染评估方法、健康风险评估模型和先进的机器学习技术，对乌鲁木齐市东郊地区农田土壤中的重金属污染进行了深入分析。研究不仅揭示了不同作物种植区重金属污染的差异，还识别了主要的污染源，为该地区的重金属污染治理提供了科学依据。同时，研究结果也为其他类似地区的重金属污染研究提供了参考，强调了对农田土壤重金属污染进行持续监测和管理的重要性。