黄河下游豫北区高砷地下水空间分布研究

作者：翟文华; 付宇; 曹文庚; 李泽岩; 任宇

来源：人民黄河, 2022, 1-7.

• 高砷地下水
• Stacking集成学习模型
• 黄河下游
• 豫北地区

不同类型机器学习模型对地下水砷的预测存在较大差别，现有机器学习模型不能较好模拟预测地下水砷的空间分布。基于黄河下游豫北区1 081个浅层地下水砷质量浓度实测值，结合人类活动、气候、沉积环境、土壤理化特征、水文地质等环境因子，构建以随机森林（RF）、极端梯度提升（XGBoost）、支持向量机（SVM）为基学习器，线性判别分析（LDA）为元学习器的堆叠（Stacking）集成学习模型，对研究区高砷地下水空间分布进行预测，并对关键环境变量进行识别。结果表明：研究区地下水砷质量浓度为0.01～/异性（Specificity）和敏感性（Recall）最大；研究区高砷地下水主要分布在太行山前洼地及黄河决口扇地区，占总面积的33.81%；黄河决口情况、年均气温、年降水量、高程、水力梯度是影响研究区高砷地下水分布的重要的环境变量，沉积环境与地下水中砷富集显著相关。

• 单位
  华北水利水电大学; 中国地质科学院水文地质环境地质研究所