《Environmental Pollution》：Machine Learning Reveals Controls on Heavy Metal Distribution in War-Affected Soils of Eastern Ukraine
编辑推荐：
•非线性、多因素模型从背景噪声中分离战争相关信号•使用GAM和随机森林模型对乌克兰受战争影响土壤中的重金属进行建模•随机森林对铜、镍、锌的建模效果与GAM相当，仅在铅方面表现更优•铜和锌与军事活动相关，与弹药类型和直升机坠毁地点有关•铅和镍受土壤控制，受pH值和有机碳的影响•
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非线性、多因素模型从背景噪声中分离战争相关信号
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使用GAM和随机森林模型对乌克兰受战争影响土壤中的重金属进行建模
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随机森林对铜、镍、锌的建模效果与GAM相当，仅在铅方面表现更优
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铜和锌与军事活动相关，与弹药类型和直升机坠毁地点有关
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铅和镍受土壤控制，受pH值和有机碳的影响
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随机森林能够捕捉铜/锌热点区域，但受土壤控制的铅和镍仍存在残差空间结构
引言
环境污染是武装冲突最重要的后果之一（Certini等，2013；Broomandi等，2020），尤其考虑到战争相关化学制剂可能在土壤中存留数十年（Williams和Rintoul-Hynes，2022）。自2022年以来，俄罗斯入侵乌克兰已导致因弹药爆炸、军用车辆燃烧、民用和工业设施受损以及其他军事活动引发的环境污染加剧。战争相关的地球化学特征已在土壤（Splodytel等，2023；Baliuk等，2024；Solokha等，2024）、空气（Bun等，2024；Bondar等，2025a）、水体（Shumilova等，2023；Shlikhter等，2024）和生物体（Samilyk和Synenko，2025）中被记录在案。因此，污染物进入食物链对人类健康构成了风险（Shukla等，2023）。
乌克兰受战争影响土壤中重金属的污染已成为持续冲突中最被广泛研究的环境后果之一。然而，尽管相关出版物数量不断增加，各研究小组对战争引发的土壤污染的评估结果仍存在高度不一致性。早期研究报告称，受炮击和轰炸影响的土壤中重金属富集程度严重或较为显著（Zaitsev等，2022；Dmytrenko等，2023；Splodytel等，2023）。自2023年以来，出现了两种截然不同的解释。一组研究继续记录受战争影响土壤中的明显污染（Bulba等，2024；Filho等，2024；Krainiuk等，2025；Yashchenko等，2025），而另一组研究则得出结论，认为污染水平总体较低（Datsko等，2024；Smirnova等，2024；Bondar等，2025b；Maslovska等，2025；Bonchkovskyi等，2025a；2025b；Hlavatskyi等，2026；Doroshkevych等，2026；Melnyk等，2026）。近期的评估（Solokha等，2024；Hlavatskyi等，2026；Melnyk等，2026）独立得出结论，认为严重和关键性土壤污染是局部性的，而非普遍存在的。
尽管以往的研究主要集中在检测战争相关污染方面，但关于影响受战争影响区域地球化学信号的地壳成因和战前人为因素的研究仍然有限（Bondar等，2025b；Bonchkovskyi等，2025a；Hlavatskyi等，2026）。因此，区分战前、地壳成因和军事来源的地球化学特征仍是客观评估战争相关重金属污染的关键挑战。此外，用于预测受战争影响土壤中金属行为的建模方法刚刚开始出现（Bohaienko等，2026），在解析军事活动的"真实"地球化学印记方面仍未被充分利用。
因此，本研究旨在应用广义可加模型（GAM）和随机森林算法来表征导致受战争影响土壤中重金属模式的地化因素，并分离出军事活动的"真实"地球化学信号。为实现这一目标，我们使用了先前发表的关于乌克兰东部哈尔科夫州（Kharkiv Oblast）重金属浓度的数据集（Bonchkovskyi等，2025a；Hlavatskyi等，2026），这些数据集涵盖了各种弹药影响情况。
本研究检验了以下假设：乌克兰受战争影响土壤中铜、铅、镍和锌的浓度受地点扰动类别、弹药类型、土壤类型、土地利用以及关键土壤地球化学性质（尤其是pH值和土壤有机碳）的综合作用控制。其次，假设土壤性质与金属浓度之间存在重要的非线性关系，这些关系可以通过广义可加模型（GAM）有效捕捉，而随机森林则能通过考虑预测变量之间的复杂相互作用进一步提高预测性能。第三，假设模型性能在不同金属之间存在差异，这反映了它们环境行为和主导控制因素的差异（例如，与军事活动指标显著相关的元素与地球化学控制元素之间的差异）。
章节摘要
研究区域
在乌克兰东部（哈尔科夫州）研究了11个主要地点（图1）。这些地点位于2022年3月至11月俄罗斯进攻行动期间受敌对行动影响的区域。土壤采样点的选取依据是根据遥感数据编制的扰动地图，该地图标识了弹坑、受炸弹扰动的土壤、射击阵地、防御工事以及其他战争相关特征，参考Bonchkovskyi等（2025a）。将扰动制图与
采样点之间的空间变异性
土壤理化性质和金属浓度在各采样点之间表现出显著变异性（图1），反映了受战争影响景观的异质性。数据集（n = 114）以弹坑（n = 62）和混合地点（n = 32）为主，背景和极端扰动地点较少，表明研究区域内扰动强度分布不均。土壤pH值范围从酸性（4.9）到碱性（8.66），平均值约为7.0，表明主要为中性
结论
本研究证明，乌克兰东部受战争影响土壤中重金属的分布受多种相互作用因素的控制，而非仅由军事活动决定，并且需要非线性机器学习方法来充分捕捉这种复杂性。随机森林仅在铅方面表现优于GAM，证实了扰动类别、弹药类型、土地利用和土壤性质之间的非线性相互作用对于理解金属行为至关重要
CRediT作者贡献声明
帕夫洛·奥斯塔彭科（Pavlo Ostapenko）：撰写——审阅与编辑、调查。西蒙·哈钦森（Simon Hutchinson）：撰写——审阅与编辑、验证、监督。贾贾蒂·曼达尔（Jajati Mandal）：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、验证、软件、方法论、形式分析、概念化。奥列克桑德尔·邦恰科夫斯基（Oleksandr Bonchkovskyi）：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、验证、方法论、调查、概念化
未引用参考文献
乌克兰爆炸物手册，2025；James，2013；Te?an Tomi?等，；Velikanov，2007。
利益冲突声明
? 作者声明，他们没有已知的相互竞争的经济利益或个人关系，这些关系可能被认为会影响本文所报告的工作。
J. Mandal | O. Bonchkovskyi | P. Ostapenko | S.M. Hutchinson
