镉、砷的富集规律
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来源：《农业环境科学学报》2023 年 10 期
作者：牟力言1,2，刘春湘1,2，陈敏1,2，秦莉1,2*，林大松1,2，Batsaikhan Bayartungalag3
单位：1.农业农村部环境保护科研监测所；2.农业农村部环境保护科研监测所湘潭综合实验站；3.蒙古科学院地理与生态地质研究所
摘 要
本研究在全国大尺度空间范围内，基于机器学习识别稻米镉（Cd）、砷（As）富集的重要影响因素，探究了中微量元素对稻米Cd、As超标的贡献率并构造了生物有效性模型。首先，通过决策树算法构造中微量元素判别Cd、As超标的预测模型，其预测精度分别为95.55%、97.55%，表明中微量元素是识别稻米Cd、As超标的重要指标；其次，利用随机森林算法筛选影响稻米Cd、As富集的主控因子，不同区域的主控因子表现出明显差异，其单一因子主要驱动的Cd富集在不同区域的差异表现为：华东片区pH的贡献占主导、华南片区的交换性钙（Ca）和东北片区的土壤有机质（SOM）分别占主要贡献，而有效铁（Fe）对As富集表现出特异性的区域贡献（如华东、华南和西南片区）；最后，将各区域确定的主控因子引入构建土壤-稻米生物有效性模型，其中，Cd、As的生物有效性九因子模型在不同片区的决定系数最高，分别为0.680、0.664（P<0.05）。本研究为大尺度地域水平上稻米Cd、As重金属污染防控和环境管理提供了科学依据和决策支撑。
结 论：
（1）基于决策树算法建立的全国七大片区的中微量元素稻米Cd、As超标高精度判别模型证实了中微量元素与稻米Cd、As超标富集之间的重要相关性。
（2）基于随机森林算法构建的全国七大片区稻米Cd、As污染的主控因子分析模型可以很好地解释Cd、As污染主控因子的区域差异，尤其是Fe元素对As富集的区域特异性贡献。
（3）基于土壤理化性质（pH、SOM、CEC）和中微量元素（Ca、Mg、Cu、Fe、Mn、Zn）的稻米Cd、As富集生物有效性模型量化了不同因子数量对产地稻米Cd、As富集规律的解释力度。