基于BP神经网络预测北京市加油站周边土壤多环芳烃含量

Huan jing ke xue= Huanjing kexue(2023)

引用 0|浏览13
暂无评分
摘要
随着我国城市化进程的迅速发展,城市中加油站数量越来越多,加油站油品的成分含量复杂多样,在石油逸散过程中会生成一系列污染物.加油站产生的多环芳烃(PAHs)会污染其附近土壤,同时对人体健康产生影响.收集了北京市117个加油站附近的土壤样品(0~20 cm),分析了 7种PAHs的含量,基于BP神经网络模型,预测了 2025年和2030年北京市加油站土壤PAHs含量.结果表明,7种ω(PAHs)范围在0.01~3.53 mg·kg-1之间,与《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600-2018)中土壤污染风险筛选值比较,PAHs含量低于该指标,同时上述7种PAHs的毒性当量(TEQ)均低于世界卫生组织(WHO)的标准值(1mg·kg-1),表明它们对人体健康有较低风险.预测结果显示,快速发展的城市化与土壤PAHs含量的增加具有正相关的关系,至2030年,北京市加油站土壤PAHs的含量将持续增长.2025年和2030年北京市加油站土壤中 ω(PAHs)的范围分别为 0.085~4.077 mg·kg-1 和 0.132~4.412 mg·kg-1,7 种 PAHs 的含量均低于(GB 36600-2018)土壤污染风险筛选值,但是PAHs的含量会随着时间呈现上升的趋势,其中朝阳、丰台和海淀PAHs含量较高,需重点关注.
更多
查看译文
关键词
BP neural network,gas station,polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs),prediction,soil
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要