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全氟与多氟化合物在场地土壤中的垂直迁移行为
1
作者 陈新 孙霄 +2 位作者 单国强 仪淑君 祝凌燕 《环境化学》 北大核心 2025年第1期140-148,共9页
全氟与多氟化合物(per-and polyfluoroalkyl substances,PFAS)因其极强的环境持久性而受到广泛关注,然而其在土壤中的垂直运移行为尚不清楚.本研究在我国某氟化工业园区附近采集了深度为20.3 m的土柱,对其进行分层并提取土壤中的胶体.... 全氟与多氟化合物(per-and polyfluoroalkyl substances,PFAS)因其极强的环境持久性而受到广泛关注,然而其在土壤中的垂直运移行为尚不清楚.本研究在我国某氟化工业园区附近采集了深度为20.3 m的土柱,对其进行分层并提取土壤中的胶体.定量分析不同深度土壤和胶体中18种常见PFAS.结果表明,土壤和胶体中PFAS平均总浓度分别达到了309.5 ng·g^(−1)干重和542.3 ng·g^(−1)干重,全氟辛酸PFOA为最主要的物质,占比均超过77%.随深度增加,长碳链PFAS在土壤与胶体中占比不断下降而短碳链PFAS则上升,说明短碳链PFAS具有更强的迁移能力.土壤与胶体在PFAS组成上具有明显差异:土壤中新型醚羧酸类PFAS占比显著高于胶体,而胶体中短碳链PFAS占比更高,说明PFAS的化学结构对其在胶体上的吸附具有较大影响.进一步的计算表明,相比于下层土壤,PFAS在上层土壤(0.1—2.6 m)胶体上具有较高的负载量(982.0 ng vs.146.0 ng),表明上层土壤中胶体载带对PFAS的垂直迁移具有一定贡献,特别是对短链羧酸垂直迁移的贡献要大于PFOA.本研究证明PFAS(尤其是短碳链PFAS)能够随胶体垂直运移至深层土壤并对地下水安全造成潜在威胁. 展开更多
关键词 全氟与多氟化合物 土柱 胶体 垂直迁移
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水培到土培体系植物根系PFAS吸收风险的迁移机器学习研究
2
作者 钱一凡 裴晨浩 +3 位作者 吕陈 吴同亮 刘存 王玉军 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2516-2524,共9页
为实现植物根系对全氟与多氟化合物(Per-and polyfluoroalkyl substances,PFAS)的吸收和积累的精准预测,本研究基于涵盖了19种PFAS的水培或土培体系文献数据,共计668条数据点,利用分子描述符、实验条件以及作物属性等作为特征变量,构建... 为实现植物根系对全氟与多氟化合物(Per-and polyfluoroalkyl substances,PFAS)的吸收和积累的精准预测,本研究基于涵盖了19种PFAS的水培或土培体系文献数据,共计668条数据点,利用分子描述符、实验条件以及作物属性等作为特征变量,构建4种机器学习模型分别预测了水培体系和土壤体系的根系富集因子(RCF),效果最佳的均是极端梯度提升树(XGB)模型,测试集决定系数(R2)分别为0.69和0.83,均方根误差(RMSE)分别为0.51和0.28。水培体系中PFAS的吸收、积累更容易研究,因此搭建了从水培体系到土壤体系的迁移学习模型,通过知识共享来提升RCF预测的准确度。最优的迁移模型的测试集R2达到了0.86,RMSE为0.25,准确性有显著提升。Shapley加性解释(SHAP)特征重要性分析结果显示,暴露时间、土壤pH和PFAS浓度是影响土壤根系吸收积累最主要的3个因素。本研究通过构建机器学习和迁移学习模型来预测土壤中植物根系PFAS的吸收积累,实现了简单水-植物根表体系向土-水-植物多个界面复杂体系的迁移,为评估土壤PFAS生态环境风险提供了新的视角。 展开更多
关键词 全氟与多氟化合物 植物根系吸收积累 机器学习 迁移学习
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