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随着电子产品迭代速度的持续加快,电子垃圾的产生量不断攀升。2019年全球共产生5.36×107 t电子垃圾,相比2014年增长了21.0%[1]。拆解是电子垃圾常用的回收处理方法之一,但在拆解过程中,大量有毒有害的重金属常未被有效回收,因而造成严重的土壤污染风险,从而给人群健康带来潜在威胁[2-3]。 因此,电子垃圾拆解区土壤重金属污染分布特征受到了众多学者的广泛研究。梁啸[4]的研究表明,电子垃圾拆解场周边农田土壤中重金属Cd和Cu质量分数均超过国家土壤环境质量标准限值[5];SHI等[6]的研究表明,温岭市电子垃圾拆解场周边水稻田土壤在2006—2016年重金属Cd、Cu、Ni和Zn的质量分数分别增加了0.110、11.8、1.01和6.82 mg·kg−1,这表明电子垃圾拆解会导致严重的重金属污染;张璐瑶等[7]发现,浙江某电子垃圾拆解区内农用地重金属Cd质量分数平均值是土壤背景值的6.3~10.0倍,且部分农作物Cd质量分数超过食品安全限值,这说明电子垃圾拆解不仅会造成土壤重金属污染,而且会严重威胁农产品质量安全。以上研究侧重于电子垃圾拆解区农田土壤重金属质量分数分布特征,但是,针对电子垃圾拆解区不同用地类型土壤重金属的空间分布特征及风险,报道较少。
本研究以广东省汕头市潮阳区贵屿镇的拆解区为研究对象,对拆解地以及周边菜地、稻田和荒地等不同深度土壤样品进行采集,研究Cu、Zn、Cd和Pb等重金属质量分数与形态的空间分布特征,并采用地累积指数法和潜在生态风险指数法分别评价不同用地类型土壤重金属潜在的生态风险,以期为土壤重金属污染防治与修复实践提供理论依据。
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贵屿镇是国内三大电子垃圾拆解基地之一,20世纪90年代开始涌现大量手工拆解回收电子垃圾的家庭式小作坊,导致大量含重金属污水直接排放到环境中,从而造成土壤重金属污染[8-9]。有研究[10-11]表明,电子垃圾拆解使该区域土壤重金属污染情况进一步恶化,重金属镍、锌、镉和砷的质量分数分别为背景值的141%、198%、206%和181%,并发现有14.3%的稻米样品Pb超标。
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1)样品采集及前处理。以广东省汕头市潮阳区贵屿镇拆解地及周围的菜地、稻田和荒地等不同用地类型土壤为研究对象,共设置15个采样区(图1)。采用对角线布点法在每个采样区布置3个采样点,每个采样点按地表下0~10、10~20、20~40、40~60、60~80、80~100 cm依次钻取6个土层。同时,每层采样点取3个平行样,置于干净通风处晾干,去除石子、杂草、残枝等杂物,用研钵研磨后过100目筛,筛下土样于干燥处密封保存备用[12]。研究区域共采集270份土壤样品,包括菜地土壤样品126份、荒地土壤样品54份、稻田土壤样品72份、拆解地土壤样品18份,总共测定总样品数为4 050个。
2)重金属质量分数测定。取0.1 g土壤样品放入坩埚中,滴入适量去离子水,加入10 mL盐酸,将坩埚置于通风橱内的电热板上120 ℃左右加盖加热。当坩埚内盐酸剩余3 mL左右时,取下稍冷,分别加入5 mL硝酸、5 mL氢氟酸、3 mL高氯酸,中温加盖加热,60 min后开盖飞硅,时常摇动坩埚,冒大量白烟时盖上盖子使坩埚内壁黑色物质消解,待黑色物质被完全消解后,开盖使白烟冒尽。若经过以上步骤坩埚内呈黄色溶液,则可加入1~2 mL的硝酸,若有黑色的物质残余则加入1~2 mL的高氯酸。用水冲洗坩埚盖和内壁,将溶液转移至50 mL容量瓶中,冷却后定容摇匀[13]。重金属质量分数采用石墨炉原子吸收法测定[14-15]。
3)重金属形态测定。采用BCR连续提取法[16]分析重金属形态。酸提取态:准确称取1.00 g样品于50 mL聚丙烯塑料离心管中,加入20 mL 0.1 mol·L−1醋酸溶液,室温下振荡16 h,使用离心机(TD5A,卢湘仪)在3 000 r·min−1下离心,将上清液移出稀释至50 mL,用原子吸收分光光度计(Z2000,日立)测量并计算重金属质量分数。可还原态:加入20 mL 0.1 mol·L−1 NH2OH·HCl(pH=2),室温下振荡16 h,离心、稀释后用原子吸收分光光度计测量并计算重金属质量分数。可氧化态:加入30% H2O2溶液,室温下振荡1 h,85 ℃水浴提取2 h,冷却后加入3 mL 1 mol·L−1 NH4Ac溶液(pH=2),室温下振荡16 h,离心、稀释后用原子吸收分光光度计测量并计算重金属质量分数。残渣态:HNO3-HF-HClO4湿法消解,赶酸至近干,将上清液移出稀释至50 mL,用原子吸收分光光度计测量并计算重金属质量分数。
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1)地累积指数法。在评价过程中除了考虑人为污染因素、环境地球化学背景值外,还考虑到自然成岩作用引起背景值变动的因素[17]。地累积指数(Igeo)的计算方法见式(1)。
式中:
ωi,s 为元素i 在土壤中的实测质量分数,mg·kg−1;K 为考虑岩石差异引起背景值变动而取的修正指数(取K =1.5);ωi,n 为元素i 在土壤中的化学背景值,mg·kg−1。土壤重金属的背景值和地累积指数等级划分见表1和表2 [18-19]。2)潜在生态风险指数法。根据重金属性质及其在环境中行为特点,将重金属质量分数、生态效应、环境效应和毒理学联系在一起进行评价[20-21]。某一区域土壤中第i种重金属的潜在生态风险系数(Ei)和土壤中多种重金属的潜在生态风险指数(RI)的计算方法见式(2)和式(3)。
式中:Ti为元素
i 的毒性系数;ωi,s 为元素i 在土壤中的实测质量分数,mg·kg−1;ωi,n 为元素i 在土壤中的化学背景值,mg·kg−1。土壤重金属毒性系数和潜在生态风险指数法污染分级见表3 [22-23]。 -
根据不同用地类型土壤重金属质量分数的分布特征可知(图2),菜地、稻田和荒地土壤的Cd超标尤为严重,达到《农用地土壤污染风险管控标准》(GB15618-2018)[24]标准限值的1.07~4.00倍。值得注意的是,拆解地土壤4种重金属质量分数均远远超过标准限值,第6层土壤中Cd的质量分数高达28.3 mg·kg−1(图2(d)),相当于环境标准限值的94.2倍,背景值的267倍。同样,于敏等[25]在对贵屿镇拆解地100 cm深处土壤的研究中,发现重金属质量分数相当于土壤背景值的2~200倍。
菜地、稻田和荒地土壤的重金属质量分数随土层深度的增加呈现下降趋势,但拆解地土壤第5和6层的重金属质量分数显著高于1~4层,同时存在严重的Cu、Zn、Cd和Pb污染(图2(d))。菜地、稻田和荒地土壤的重金属质量分数变化趋势与柴艳芳[26]和李科等[27]的研究结果类似,但拆解地土壤重金属沿剖面变化特征与以上研究者调研结果存在显著差异,这说明该拆解地在60~100 cm处土壤重金属污染的影响因素较为复杂。
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从重金属形态分布特征来看(图3),菜地、稻田和荒地土壤的酸提取态重金属中,比例最高的重金属为Cu(平均21.4%),可还原态重金属占比最高的是Pb,高达38.3%。有研究表明[28],可还原态重金属会与土壤中铁锰氧化物结合,化学键的还原会将重金属离子释放,这说明可还原态可作为土壤Pb的活性组分之一,潜在危害不容忽视[29]。值得注意的是,菜地和稻田的土壤酸提取态Cd占比高于荒地,这可能是因为菜地和稻田土壤中作物的根系分泌物、微生物代谢活动影响了重金属在土壤中的赋存形态,故导致重金属向利于植物吸收富集的酸提取态转化[30-31]。此外,随着土壤深度的增加,重金属Zn形态变化是4种重金属中最为明显的,其中第6层土壤的酸提取态Zn相较于第1层平均下降了48.0%,而残渣态Zn平均上升了48.8%。
拆解地土壤中重金属形态分布与其它类型用地存在明显不同。其中,第5和6层土壤的酸提取态Cd占比极高,分别高达55.3%和79.8%,而酸提取态Cu占比仅为0.52%和3.66%(图3(d))。同样,林娜娜等[32]报道了广东清远某电子垃圾拆解区土壤重金属形态的分布特征,酸提取态Cd占比达60%~70%。拆解地土壤剖面第5和6层重金属污染较为严重,这很有可能是重金属长期地向下迁移所造成的[33-35]。
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菜地、稻田和荒地土壤重金属的污染指数,总体呈现随深度增加而降低的变化趋势(表4)。重金属Cu和Zn的地累积指数集中在0~1,整体为轻微污染,Pb是地累积指数均值最低的重金属,仅在0~20 cm土壤出现指数>0的情况。同样,李定龙等[36]的研究表明,台州某拆解地周围稻田重金属Cu的地累积指数为0~1。值得注意的是,稻田0~20 cm处土壤Cd污染程度远比菜地和荒地严重,这是因为,稻田Cd地累积指数均值为2.51,相对于菜地和荒地分别高出21.3%和14.9%。
一般情况下,电子垃圾拆解通过酸化和水洗等方式来分解其中有用的物质,其它无法拆解的部分填埋或焚烧,电子垃圾残存的重金属很有可能会渗入土壤中[37]。本研究中,拆解场地土壤不同重金属的污染指数,存在明显差别。第1和2层土壤Cu和Cd为强污染(指数均值3~4),第3和4层土壤污染程度相较于其它层次的土壤更低,甚至重金属Pb处在“无污染”级别,但第5和6层重金属污染程度尤为严重,其中Cd污染指数分别达6.70和7.47,均处于最高的“极严重污染”等级。结合本研究结果与前人研究[7, 38]可知,拆解场地0~20 cm土壤的污染可能是源自电子垃圾填埋、焚烧和废水渗入,且第2层土壤重金属累积量最大。至于其它3种用地类型的土壤,同样遭受了来自拆解地的不同重金属污染[6],其中Cd的累积量最大且垂直迁移能力最强。
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从各重金属潜在生态风险系数(Ei)可以看出(图4),菜地、稻田和荒地各层土壤中Cu、Zn和Pb重金属污染风险系数均<40,均表现为轻度生态危害风险级别。各用地类型土壤Cd的风险系数均>80(图4(c)),其中,稻田Cd的风险系数比菜地和荒地分别高出25.1%和38.6%;李依微等[39]的研究表明,该拆解区内水体Cd污染严重,故使用了含Cd灌溉水可能是导致稻田Cd的风险系数较高的原因。值得注意的是,拆解地重金属Cu、Zn、Cd和Pb的潜在生态风险系数平均值分别为191、4.36、2 340和50.2,其中,第5和6层土壤Cu和Cd的风险系数非常高,尤其是Cd的风险系数在这2层土壤分别达到4 667和7 994(图4(d)),表现为最高的“极强生态危害”等级。
各用地类型综合生态风险指数(RI)表明(图5),4种用地类型土壤中重金属潜在生态风险指数均值分别为229(菜地)、238(稻田)、165(荒地)和2 587(拆解地),其中,菜地、稻田和荒地土壤风险级别为中等污染。值得注意的是,高生态风险指数的拆解地中第5和6层土壤重金属生态风险指数分别高达4 993和8 906,均达到“极强生态危害”等级。同样,梁啸[4]和尹芳华等[40]通过对拆解地及周边农田的调研发现,拆解地重金属生态风险处于极强等级,农田生态风险则为中等以上级别。
根据陈江等[41]的报道,土壤重金属污染分担率可采用重金属潜在生态风险系数与风险指数的比值来计算,从而反映各重金属对潜在生态风险指数的贡献比率。本研究中,Cu、Zn和Pb在4种用地类型各层土壤中的污染分担率为0.01%~11.8%,而Cd在菜地、稻田、荒地和拆解地土壤中的风险指数贡献率分别高达92.6%、94.2%、91.5%和90.5%。4种用地类型土壤中,稻田Cd污染分担率是最高的。同样,ISLAM等[42]通过该评价方法计算拆解地土壤重金属Cd对潜在生态风险指数分担率达77.7%。
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1)拆解地土壤Cu、Zn、Cd和Pb的质量分数均较大程度超过《农用地土壤污染风险管控标准》的标准限值,且60~100 cm处土壤的重金属质量分数明显高于0~60 cm层。4种用地类型中各层土壤Cd的质量分数均超过标准限值。
2)菜地和稻田土壤酸提取态Cd占比高于荒地,拆解地中第5和6层土壤酸提取态Cd占比>50%。各用地类型土壤中Zn形态随深度变化显著,随深度的增加,由酸提取态和可还原态向可氧化态和残渣态转化。
3)不同用地类型土壤中重金属潜在的生态风险排序为:拆解地>稻田>菜地>荒地。拆解地土壤重金属潜在生态风险极高,菜地、稻田和荒地均为中等风险。重金属Cd对各用地类型土壤重金属污染组成的贡献最大,土壤累积量最大且垂直迁移能力最强,在稻田土壤Cd元素防控修复工作中尤需关注。
电子垃圾拆解区不同用地类型土壤重金属空间分布特征与风险评价
Spatial distribution characteristics and risk assessment of heavy metals for different land-use types in electronic waste disposal area
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摘要: 为了探究电子垃圾拆解区不同用地类型土壤重金属的空间分布特征及潜在生态风险,对广东某电子垃圾拆解区稻田、菜地、荒地和拆解地土壤重金属Cu、Zn、Cd和Pb的质量分数及形态空间分布特征进行了研究,并采用地累积指数法和潜在生态风险指数法分别评价重金属潜在的生态风险。结果表明,4种用地类型土壤的Cd质量分数全部超标,超标倍数为1.42~94.2倍,Cd是4种用地类型土壤潜在危害最大的重金属。拆解地土壤的4种重金属质量分数远远超过土壤环境质量标准限值,Cu、Zn、Cd和Pb质量分数分别为标准限值的8.79、1.38、27.6和6.20倍。各用地类型土壤的潜在生态风险指数介于165(荒地)~2 587(拆解地),拆解地土壤达到极强风险水平,其它用地类型土壤为中等风险水平。本研究结果可为电子垃圾拆解区土壤重金属污染防治与修复实践提供理论参考。Abstract: In order to investigate the spatial distribution characteristics and potential ecological risks of soil heavy metals for different land-use types in the e-waste dismantling area, the spatial distribution characteristics of heavy metals, including Cu, Zn, Cd, and Pb, were studied for different land-use types in the e-waste disposal area located Guangdong province, such as paddy field, vegetable plot, barren land, and disposal site. The mass fraction and speciation of these heavy metals had been also examined for the four different land-use types, whose potential environmental risks were further assessed by geo-accumulation index (Igeo) and Hankanson potential ecological risk index (RI), respectively. The results showed that mass fraction of Cd in four land-use types have exceeded Soil Environmental Quality Standard, in which the exceed multiple ranged from 1.42 to 94.2, highlighting the Cd pollution was the most significant among these heavy metals. For disposal site, the content of four heavy metals far exceeded the standards, increasing about 8.79, 1.38, 27.6 and 6.20-fold of the standard values for Cu, Zn, Cd, and Pb, respectively. Furthermore, the ecological risk of different land-use types ranged from 165 (barren land) to 2 587 (disposal site), with the disposal site reaching a very strong risk and the others reaching at a medium risk, respectively. These results could provide scientific basis and theoretical reference for the prevention and remediation of heavy metal pollution in the soil, especially for the electronic waste disposal area.
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西藏一江两河(雅鲁藏布江山南段、拉萨河、年楚河)流域地处青藏高原腹地. 该流域面积仅占西藏的5.48%,但人口约占总人口的1/3,经济总量也远超西藏其他区域[1]. 一江两河流域的农业活动和特殊的水文地质,使得水体中重金属含量引起广泛关注. 人工神经网络(ANNs)是以数学模型模拟神经元活动的一种信息处理系统,表现出优于传统模型的特点,是近年来的研究热点[2-3]. 其中,反向传播神经网络(BPNN)是典型的人工神经网络,在水体透明度遥感估算[4]、土壤重金属含量[5]、空气质量指数[6]、降雨量[7]、水中化学需氧量(COD)[8] 和溶解氧 (DO)[9]等预测研究方面具有广泛应用,也可以用于预测水体中重金属浓度.
国外已有较多的研究将BPNN运用到水体重金属预测,Rooki等[10]采用BPNN对酸性矿水中重金属铜(Cu)、铁(Fe)、锰(Mn)、锌(Zn)进行预测,得到预测值与实测值的相关系数R分别为0.92、0.22、0.92和0.92,表明BPNN可以作为一种可行的方法来快速和经济有效地预测酸性矿水中的重金属含量. 国内大多数研究将BPNN运用于水质中其他指标的监测. 符东等[11]为准确掌握沱江水质状况,探明沱江主要污染物,对沱江水质进行了模糊综合评价和BPNN预测. 研究表明,沱江受总氮的污染较为严重,构建沱江的BPNN模型可实现沱江总氮浓度的准确预测. 李峻等[12]以水质因子CODCr为例,构建并训练BPNN预测模型,对青弋江水质进行时空预测,并用实际监测值检验预测精度,结果表明BPNN在青弋江水质的预测方面是一种简单有效的方法. 目前针对青藏高原一江两河流域的研究,很少有直观的针对该流域中水体重金属浓度进行预测,大多数局限于生态风险评价和水质时空特征分析方面. 周晨霓等[13]对西藏拉萨河流域进行水质监测,并利用单污染指数法评价单因子对环境产生的等效影响程度,采用综合指数法评价该流域水质综合质量现状. 李红敬等[14]对雅鲁藏布江的水质研究结果表明,雅鲁藏布江干流中上游江段Cu含量超出渔业水质标准.
青藏高原一江两河流域水环境复杂,地球化学水文地质各因素之间的影响关系不明确,许多仪器和方法在高原上并不适用,传统水质预测方式普遍存在着操作繁琐、预测精度不高等问题,所以亟需寻找一种新的简单可行的途径去预测高原水体中重金属浓度,从而为防治水体重金属污染提供参考依据. BPNN具有强大的非线性映射能力和自动学习、适应能力,在分析处理复杂的水质关系方面,可以提高预测精度,降低预测方式操作难度,得到拟合程度较高的实测值和预测值的曲线. 因此将BPNN用于青藏高原一江两河重金属浓度预测研究是一种新的思路和途径.
年楚河流域农田土壤重金属研究表明砷(As)、Mn在该流域的平均浓度超过其背景值[15]. 西藏中部河流和湖泊表层沉积物重金属研究结果显示锑(Sb)与As显著相关,表明Sb和As来源相似,不仅受到农业活动影响,亦受地热等因素影响[16]. 本文对一江两河流域水体中金属检出水平和Pearson相关性分析,发现钼(Mo)和As、Sb显著相关,表明水体中Mo和As、Sb具有相同来源. 基于以上研究,本文选择以As、Sb、Mn、Mo元素为研究对象,通过建立BPNN模型,预测该流域水环境中4种重金属浓度,旨在了解河流中4种元素的环境行为,进而揭示一江两河流域的水体环境洁净度,为预防青藏高原水环境污染提供数据参考和理论支持.
1. 材料和方法(Materials and methods)
1.1 研究区域和样品采集
雅鲁藏布江是青藏高原的最长的河流,具有年楚河、拉萨河等主要支流[17]. 研究区域的范围为28°40′44′′N—29°51′38′′N,88°51′50′′E—92°45′34′′E,如图1所示,采样点主要集中在雅鲁藏布江的山南段、年楚河和拉萨河流域,一江两河流域受人类活动影响较大.
水样的采集严格按照《水质采样技术指导》(HJ494-2009). 2021年9—10月,从雅鲁藏布江山南段、拉萨河和年楚河流域采集了75个样品,其中在年楚河流域共41个采样点,编号为N1-41,布设间隔约2.5—10 km;在拉萨河流域共14个采样点,编号为L1-14,布设间隔约5—10 km;在雅鲁藏布江山南段共20个采样点,编号为Y1-20,布设间隔约5—10 km. 采样点平均海拔高度达到3762.68 m,平均大气压约为58.28 kPa.
水质分析检测严格按照《饮用天然矿泉检验方法》(GB 8538-2016)、《生活饮用水标准检验方法》(GB/T 5750-2006)进行. 采用便携式溶氧仪(JPB-607A)和便携式多功能参数测量仪(PCS Testr 35)现场测定:溶解氧(DO)(量程 0.00—20.00 mg·L−1,分辨率 0.01 mg·L−1)、水温(T)(量程 0.0—50.0 ℃,分辨率 0.1 ℃)、电导率(EC)(量程 0.0—199.9 μS·cm−1、200—1999 μS·cm−1、2.00—20.00 mS·cm−1,分辨率 0.1 μS·cm−1、1 μS·cm−1、0.01 mS·cm−1)、pH(量程 0.00—14.00)、总溶解固体(TDS)(量程 0.0—99.9 mg·L−1、100—999 mg·L−1、1.00—10.00 ng·L−1,分辨率0.1 mg·L−1、1 mg·L−1、0.01 ng·L−1)、盐度(SAL)(量程0.0—99.9 mg·L−1、100—999 mg·L−1、1.0—10.00 ng·L−1;分辨率0.1 mg·L−1、1 mg·L−1、0.01 ng·L−1). 通过电感耦合等离子体发射光谱仪(Optima 5300DV)检测Fe(方法检出限MDL:0.0045 mg·L−1)、Sb(MDL:0.000078 mg·L−1)、Mo(MDL:0.00006 mg·L−1)、Mn(MDL:0.00006 mg·L−1);原子荧光光谱仪(AFS-830)检测As(MDL:0.0004 mg·L−1);紫外可见分光光度计(Lamda35)检测氨氮含量(NH3-N)(MDL:0.02 mg·L−1)和总磷(TP)(MDL:0.01 mg·L−1).
1.2 数据处理
运用ArcGIS 10.7作研究区域图,通过Origin 2021对输入层变量进行Pearson相关性分析,再用MATLAB R2020b处理水样数据. 本研究将水样的DO、pH、EC、TP和Fe为神经网络的输入层,以As、Sb、Mo、Mn含量作为网络的输出层. 最佳隐藏层的确定是基于MATLAB R2020b神经网络的Levenberg-Marquardt (LM)的算法训练,计算部分分为训练集、验证集和测试集的3组,以数据70%为训练集,验证集和测试集各15%,训练次数1000次,选出最佳的R值和MSE值.
1.3 输入识别
由于水体中重金属行为的复杂性,输入数据大小和输入参数多少不能确保测试阶段模型的运行一定不会出现错误[18]. 因此,识别最佳输入组合是模型建立的第一步. Fe在西藏河流含量丰富,而且Fe的产生与其他金属关系密切[19-20]. 因此,为了更好的建模效果,本研究选择Fe为输入参数,此外,DO、pH、EC、TDS、SAL、T、NH3-N、TP的值被认为是输入参数的候选者.
1.4 反向传播神经网络 (BPNN) 模型
BPNN采用三层网络结构,由输入层、隐藏层和输出层组成,通过LM算法训练,如图2所示,LM是一种经典的反向传播算法和启发式算法,依靠数值优化技术来加速计算过程,从而实现更快的训练[21]. BPNN的最佳隐藏神经元数量由试错程序确定.
在前向传播公式中隐藏层神经元
的输出,如公式(1)所示:uj uj=f(∑ni=1vijxi+buj)j=1,2,⋯,m (1) 式中,
为第i个输入变量与第j个隐藏层神经元的权重;vij 为隐藏层u第j个神经元的阀值,或者称为偏置项.buj 在前向传播公式中输出层神经元
的输出,如公式(2)所示:yk yk=f(∑mj=1wjkuj+byk)k=1,2,⋯,q (2) 式中, w jk 为第 j 个隐藏层神经元与第 k 个输出层神经元的权重; byk 为输出层 y 第 k 个神经元的阀值,激活函数由MATLAB R2020b中的tansig、logsig和purelin选择.
在反向传播过程中,使用平方误差函数,得到第p个样本的误差
. 目标旨在让真实值与预测值之间的误差尽可能小[22],目标函数(3)设定为:Ep Ep=12∑qk=1(ˆypk−ypk)2 (3) 式中,
是神经网络预测的输出值,ˆypk 是真实的输出值.ypk LM算法类似于牛顿式中Hessian矩阵[22] ,如公式(4):
Δw=(JTJ+μI)−1JTE (4) 式中,J是雅可比矩阵,包含权重和偏差的网络误差的一阶导数;E是网络误差的向量;μ是一个标量,其初始值为 0.001;I是单位矩阵;Δw表示当前权重值的调整.
采用的三层网络. 隐藏层中的数量由方程式中给出的经验公式(5)进行估算[23]:
m=√n+q+a (5) 其中,m是隐藏层中的神经元数量;n是输入变量的数量;q是输出变量的数量;a是 0—10之间的常数,通过反复试验确定其最佳值并逐渐改变隐藏层中的节点数来确定隐藏层的最佳神经元数. 由此可得隐藏层神经元m在3—13范围内,选择RMSE相对较小,R相对较大的最佳隐藏层神经元数.
1.5 模型性能评估
通过决定系数R2和均方根误差RMSE的误差来评估模型的性能. R2用于评估模型的预测能力和准确性,如方程式(6)所示[24]:
R2=1−∑mj=1(yj−ˆyj)2∑mj=1y2j−∑mj=1ˆy2jm (6) RMSE是实测值( yj)和预测值(
)之间差异的量度,用方程式(7)表示[25]:ˆyj RMSE=√∑mj=1(yj−ˆyj)2m (7) R2值越高,RMSE值越低,表明适应度越好,实测与预测之间的差异越小. 通常,R2大于0.6且RMSE小于实测值范围的10%被认为是两个系列之间的可接受适应度.
2. 结果和讨论(Results and discussion)
2.1 模型建立
(1) 输入选择
已有研究表明,Fe、As、Sb、Mo和Mn的出现通常与工业活动有关[26]. 但是青藏高原受工业污染较轻,因此河流中这些元素主要受到农业活动和高原地质影响[27-32]. pH值会影响水中TP、Fe、Sb和Mo的浓度. 此外,pH值和DO会影响水中Mo、Fe的形态. As和Mo可以传导电流,呈现固有的EC值[33-34]. 考虑到Pearson相关系数的统计分析和显著性分析,选择最优输入变量组合来估计重金属浓度,从图3可以看出,除了T和NH3-N,其他输入变量与预测因子之间的都呈现显著性相关水平(P<0.05),此外,要选择差异大的自变量作为输入变量,由于EC和TDS、SAL具有强相关性,剔除TDS和SAL,因此将DO、pH、EC、TP、Fe作为输入变量.
(2) 输入层贡献值分析
输入层因子DO、pH、EC、TP、Fe单独对As、Sb、Mo、Mn浓度的响应贡献值,如图4所示,DO贡献22%,pH贡献11%,EC贡献27%,TP贡献12%,Fe贡献28%.
运用PMF软件计算出5个输入层因子对单独输出层元素As、Sb、Mo、Mn相对贡献指纹图,如图5所示. (1)如果输出层是As,DO贡献63.5%,pH贡献4.6%,EC贡献0.3%,TP贡献5.9%,Fe贡献25.7%;(2)如果输出层是Sb,DO贡献5.3%,pH贡献78.9%,EC贡献3.6%,TP贡献5.3%,Fe贡献6.9%;(3)如果输出层是Mo,DO贡献6.5%,EC贡献7.1%,TP贡献70.6%,Fe贡献15.8%;(4)如果输出层是Mn,pH贡献5.6%,EC贡献57.2%,Fe贡献37.2%.
(3) 输出选择
BPNN模型构建需要确定输入层数据和输出层数据,输入层数据为不同输入因子的实测值,由Pearson分析确定为DO、pH、EC、TP、Fe,输出层数据为水体中重金属(As、Sb、Mo、Mn)浓度的预测值. 运用Matlab神经网络可以得到4个预测因子 (隐藏层神经元数在m=3—13范围内) 的相关系数 (R) 和均方误差 (MSE) 值. 从表1 重金属浓度预测值和实测值的R和MSE可以看出,无论输出层为单元素(As、Sb、Mo、Mn),还是4个元素共同作为输出层,最佳隐藏层神经元数都为9.
表 1 重金属浓度预测值和实测值的R和MSE值Table 1. The R and MSE values with predicted and measured heavy metal concentrationsm 砷 As 锑 Sb 钼 Mo 锰 Mn 砷、锑、钼、锰共同输出Common output R MSE R MSE R MSE R MSE R MSE 3 0.93123 1.4421×10−6 0.94879 4.1252×10−8 0.89247 4.982×10−7 0.90532 6.1007×10−6 0.90946 3.553×10−6 4 0.96537 2.3252×10−6 0.93571 4.7251×10−8 0.89988 4.2321×10−7 0.92603 1.9196×10−6 0.91861 1.7203×10−6 5 0.96925 7.5378×10−6 0.9193 2.6065×10−8 0.89576 2.1519×10−7 0.94441 2.3075×10−6 0.91739 1.567×10−6 6 0.96464 8.0868×10−7 0.94248 2.809×10−8 0.91896 1.3364×10−7 0.93395 2.7313×10−6 0.91548 3.9952×10−6 7 0.97951 1.8694×10−6 0.95308 6.7504×10−8 0.92315 3.1197×10−7 0.95523 4.1893×10−6 0.91648 5.2032×10−6 8 0.97774 2.8463×10−6 0.94575 4.5302×10−8 0.92513 2.7051×10−7 0.95293 5.9712×10−6 0.93654 4.5672×10−6 9 0.98978 9.4417×10−7 0.96594 1.5644×10−8 0.94555 1.0995×10−7 0.96337 3.6817×10−6 0.94235 4.7376×10−6 10 0.94838 1.7545×10−6 0.93021 3.8875×10−8 0.90364 1.2402×10−7 0.9602 3.5023×10−6 0.91799 5.3717×10−6 11 0.95096 8.1691×10−6 0.95992 3.0469×10−8 0.92018 1.7863×10−7 0.925 1.9336×10−6 0.91465 3.115×10−6 12 0.96107 5.8699×10−6 0.92848 2.0744×10−7 0.93814 4.9283×10−8 0.95628 5.6111×10−6 0.92473 2.1818×10−6 13 0.94508 6.7089×10−6 0.92151 1.1668×10−7 0.92059 3.4499×10−7 0.94545 1.9454×10−6 0.92939 1.3172×10−6 注:m:隐藏层数;R:相关系数;MSE:均方误差. (4) 模型结构
BPNN隐含层神经元的传递函数采用双曲正切S形函数tansig,输出层神经元传递函数采用线性激励函数purelin,训练函数为trainlm,训练算法为LM. 具体的BPNN结构:(1)单元素作为输出层: BPNN结构是5-9-1 ;(2)4个元素共同作为输出层:如图6所示,BPNN结构是5-9-4.
2.2 预测结果及分析
根据构建的BPNN预测模型,MATLAB进行编程,利用样本数据进行预测,重金属预测值与实测值的相关系数(R)、决定系数(R2)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)如图7 所示. 通过训练集、验证集、测试集曲线拟合得到综合曲线. 综合曲线反应了各元素预测值(P)和实测值(M)的相关性,如As预测值和实测值的关系曲线(图7a):P=0.98×M-3.1×10−5,相关系数R=0.99,决定系数R2=0.98,最优迭代26次时,均方误差MSE=9.4417×10−7,均方根误差RMSE=9.7168×10−4. 同理Sb预测值和实测值的关系曲线(图7b):P=0.96×M+1.4×10−5,相关系数R=0.966,决定系数R2=0.933,最优迭代16次时,均方误差MSE=1.5644×10−8,均方根误差RMSE=1.2508×10−4;Mo的预测值和实测值的关系曲线(图7c):P=0.96×M+8.3×10−5,相关系数R=0.946,决定系数R2=0.894,最优迭代13次时,均方误差MSE=1.0995×10−7,均方根误差RMSE=3.3159×10−4;Mn的预测值和实测值的关系曲线(图7d):P=0.91×M+1.5×10−4,相关系数R=0.963,决定系数R2=0.928,最优迭代10次时,均方误差MSE=3.6817×10−6,均方根误差RMSE=1.9188×10−3;4个元素的预测值和实测值的关系曲线(图7e):P=0.96×M+6×10−5,相关系数R=0.942,决定系数R2=0.888,最优迭代21次时,均方误差MSE=4.7376×10−6,均方根误差RMSE=2.1766×10−3.
图 7 重金属预测值与实测值的相关系数(R)、决定系数(R2)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)Figure 7. Correlation coefficient (R), coefficient of determination (R2), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE) of predicted and measured heavy metal values(输入变量As:(a), Sb:(b), Mo:(c), Mn:(d), As、Sb、Mo、Mn:(e))(input variables As: (a), Sb (b), Mo (c), Mn (d), As, Sb, Mo, Mn: (e))R 越接近1,相关性越高,预测值和实测值越接近,表明拟合程度越好,预测精度越高. 从图7 中R值对比看出,(1)BPNN模型对4个元素预测效果排序:As(0.99)
Sb(0.966)> Mn(0.963)> Mo(0.946);(2) BPNN模型单独对4个元素预测效果比同时对4个元素预测效果好. 该模型预测重金属As、Sb、Mo、Mn浓度拟合直线明显靠近期望值1∶1直线,MSE数值越低,说明预测效果较好,用该预测模型进行河流重金属浓度的预测是可行的.> R2值都达到0.6以上,且RMSE值小于实测值范围的10%,说明该预测模型能较好应用于西藏一江两河流域水体中重金属浓度的预测.
3. 结论(Conclusion)
青藏高原地理位置特殊,水体环境复杂,本研究通过建立BPNN模型对一江两河流域水体中重金属浓度进行预测,提高了预测精度,降低了操作难度,得到的各重金属浓度实测值和预测值的曲线且拟合程度较高,能够较好地监测一江两河流域水体中重金属的浓度,揭示水环境的清洁程度,进而为研究青藏高原其他水体中重金属浓度预测提供参考.
(1) BPNN模型以DO、pH、EC、TP、Fe作为网络的输入层,以As、Sb、Mo、Mn的含量单独或共同作为网络的输出层进行对比分析,使用LM算法进行训练. 研究发现每个元素单独作为输出层时BPNN的拟合效果会比共同作为输出层更好.
(2) BPNN对As、Sb、Mo、Mn预测效果排序:As
Sb> Mn> Mo,整体来说,模型对As拟合程度最好,预测精度也相对最高.> -
表 1 土壤重金属背景值及毒性系数
Table 1. Background value and toxicity coefficient of soil heavy metals
重金属元素 背景值/(mg·kg-1) 毒性系数 Cu 11.5 5 Zn 63.3 1 Cd 0.106 30 Pb 43.3 5 表 2 地累积指数分级标准
Table 2. Criteria for index of geo-accumulation
地累积指数Igeo 分级 污染程度 Igeo≤0 0 无污染 0<Igeo≤1 1 轻度~中等污染 1<Igeo≤2 2 中等污染 2<Igeo≤3 3 中等~强污染 3<Igeo≤4 4 强污染 4<Igeo≤5 5 强污染~极严重污染 5<Igeo≤10 6 极严重污染 表 3 潜在生态风险系数及潜在生态风险指数分级标准
Table 3. Criteria for potential ecological risk coefficients and potential ecological risk indices
潜在生态风险系数Ei 潜在生态风险指数RI 污染程度 Ei<40 RI<150 轻度生态危害 40≤Ei<80 150≤RI<300 中等生态危害 80≤Ei<160 300≤RI<600 强度生态危害 160≤Ei<320 600≤RI<1 200 很强生态危害 320≤Ei 1 200≤RI 极强生态危害 表 4 不同用地类型土壤中重金属污染地累积指数评价(Igeo)
Table 4. Geo-accumulation index (Igeo) of heavy metals in different land-use types
用地类型 土层序号 Cu Zn Cd Pb Igeo均值 污染等级 Igeo均值 污染等级 Igeo均值 污染等级 Igeo均值 污染等级 菜地 1 0.93 1 0.42 1 2.17 3 −0.78 0 2 0.59 1 0.33 1 1.97 2 −0.54 0 3 −0.04 0 0.02 1 2.00 3 −1.53 0 4 −0.07 0 0.08 1 1.82 2 −1.36 0 5 −0.15 0 0.07 1 1.60 2 −1.21 0 6 0.19 1 0.11 1 1.56 2 −1.48 0 稻田 1 1.54 2 0.49 1 2.55 3 −0.27 0 2 1.25 2 0.39 1 2.47 3 −0.35 0 3 0.21 1 0.00 1 2.03 3 −1.31 0 4 −0.32 0 −0.05 0 2.31 3 −1.95 0 5 −0.75 0 −0.05 0 1.95 2 −2.38 0 6 −0.58 0 −0.28 0 1.71 2 −2.06 0 荒地 1 1.82 2 0.17 1 2.18 3 −0.12 0 2 0.22 1 0.26 1 2.19 3 0.16 1 3 −0.50 0 0.22 1 1.88 2 −0.80 0 4 −0.25 0 0.25 1 1.68 2 −0.63 0 5 −0.53 0 −0.28 0 1.61 2 −1.89 0 6 −0.53 0 −0.41 0 1.42 2 −1.64 0 拆解地 1 2.80 3 1.00 2 3.22 4 0.68 1 2 3.84 4 1.44 2 3.83 4 1.73 2 3 0.64 1 0.18 1 1.80 2 −1.56 0 4 0.97 1 0.24 1 1.92 2 −2.00 0 5 4.83 5 2.06 3 6.70 6 3.82 4 6 6.64 6 2.64 3 7.47 6 4.36 5 -
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