中国环境科学

作者：邹心颖, 闫庆武, 吴子豪, 祝元丽, 陈奕云

单位：1. 中国矿业大学公共管理学院, 江苏 徐州 221116;2. 武汉大学资源与环境科学学院, 湖北 武汉 430079

关键词：土壤砷含量,城郊地区,GeoShapley,极限提升树,局部影响因子

基金：国家自然科学基金资助项目(42201447)

基于长春市城郊200个土壤砷样本,结合极限梯度提升树与GeoShapley算法,探究砷与环境因子间的异质性、非线性关系,并识别影响土壤砷含量的局部主控因子及来源.结果表明:①极限提升树模型优于地理加权回归和多尺度地理加权回归模型,其拟合和预测R2分别为0.958和0.729;②GeoShapley的结果显示,锰含量的平均贡献率居首位,是影响土壤砷最显著的特征变量,而空间位置的特征重要性排名第二,证实了考虑空间坐标的必要性;③结合影响因子的Geoshapley空间分布图集发现,锰含量、碱解氮和硫含量是99%样本点砷含量的首要影响特征,表明母质和农业生产是砷的主要来源;④非线性关系图显示砷含量与各环境变量之间均存在阈值效应,特别是当锰含量高于2g/kg、碱解氮高于175mg/kg、硫含量低于20mg/kg时,砷含量达到峰值,在污染防控时应予以特别关注.本文证实了Geoshapley算法的优越性和考虑空间位置因素的必要性.

来源：2026年第1期

《中国环境科学》期刊编辑部

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