PMF和RF模型联用的土壤重金属污染来源解析与污染评价：以西北某典型工业园区为例

作者：高越; 吕童; 张蕴凯; 张博晗; 毕思琪; 周旭; 张炜; 曹红斌^*; 韩增玉^*

来源：环境科学, 2023, 44(06): 3488-3499.

DOI：10.13227/j.hjkx.202206290

• 重金属
• 源解析
• 正定矩阵因子分解(PMF)
• 随机森林(RF)
• 工业园区

基于西北某典型工业园区工厂内的地表土壤中7种重金属元素[As、 Cd、 Cu、 Pb、 Hg、 Ni和Cr(Ⅵ)]的含量，分析该工业园区重金属污染特征，并采用潜在生态风险指数和地累积指数法分别进行生态风险和污染评价；利用正定矩阵因子分解(PMF)模型和随机森林(RF)模型进行定量源解析，并结合采样企业排污资料和源排放成分谱经验数据识别特征元素，判定排放源类别.结果表明，园区所有采样点位的重金属均未超过建设用地土壤污染风险管控标准(GB 36600-2018)中第二类建设用地筛选值；但相比当地土壤背景值，除As和Cr以外的5种元素均有不同程度的富集，整体呈轻微污染和中度生态风险(RI=250.04);其中Cd和Hg是该园区的主要风险元素；源解析结果得到5类主要污染源，分别是化石燃料燃烧与化工生产源(33.73%和9.71%,分别为PMF和RF所得源贡献率，下同),自然来源与废渣堆填(32.40%和40.80%)、交通排放(24.49%和48.08%)、燃煤与有色金属冶炼(5.43%和0.11%)以及电镀与矿石冶炼(3.95%和1.30%).两种模型的总体变量模拟效果R2均达到0.96以上，可以较好地预测重金属含量.但结合园区内企业数量和道路密度的实际情况，园区土壤重金属的主要污染来源应以工业来源为主，PMF模型模拟结果更贴近园区实际.

• 单位
  北京师范大学