基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京城區(qū)公園土壤PAHs含量預(yù)測

屈雅靜， 魏海英， 馬 瑾

1.山西大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院， 山西 太原 030006

2.中國環(huán)境科學(xué)研究院， 環(huán)境基準(zhǔn)與風(fēng)險評估國家重點(diǎn)實驗室， 北京 100012

北京是世界上人口密度最大的城市之一，近年來北京城市化建設(shè)水平不斷提升，城市公園和綠地面積不斷增加. 據(jù)統(tǒng)計，近40年來，北京人均公園綠地面積從5.1 m2增至16.2 m2，然而北京人均公園綠地面積仍遠(yuǎn)低于世界平均水平[1-2]. 在《北京城市總體規(guī)劃(2016—2035年)》中，北京人均公園綠地面積到2020年增至16.5 m2，到2035年增至17 m2. 諸如北京這樣的特大型城市，由于居住空間有限，暴露于污染土壤的主要健康風(fēng)險與公共開放空間密切相關(guān)[3]. 城市公園作為城市人群休閑娛樂的重要場所，對維護(hù)居民身心健康具有重要意義[4].

多環(huán)芳烴(PAHs)作為一類重要環(huán)境污染物，主要來源于與城市發(fā)展相關(guān)的人類社會經(jīng)濟(jì)活動，包括交通尾氣排放、化石燃料燃燒、煤和生物質(zhì)的燃燒和工業(yè)生產(chǎn)等[5-7]. PAHs已成為城市地區(qū)的主要污染物類型以及城市居民潛在的致癌風(fēng)險[8-9]. LIU等[10]發(fā)現(xiàn)，北京城市土壤PAHs含量與市區(qū)城市化歷史密切相關(guān)；PENG等[11]指出，城市的建筑年齡、人口密度、道路密度以及距城市中心的距離均與土壤中PAHs含量呈顯著相關(guān). 由此可見，社會經(jīng)濟(jì)因子和城市公園特征都會影響城市公園土壤PAHs含量. PAHs含量的預(yù)測是預(yù)防污染對健康有害影響的重要步驟[12]. 已有研究針對土壤環(huán)境質(zhì)量的分析主要集中于污染來源分析與風(fēng)險評價，而關(guān)于社會經(jīng)濟(jì)因子、城市公園特征與土壤PAHs污染水平相關(guān)性的研究較為罕見，尤其是關(guān)于系統(tǒng)、定量地分析城市發(fā)展對城市公園土壤PAHs含量水平發(fā)展的影響研究鮮見報道.

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network, ANN)從信息處理角度抽象了人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)建立模型，是一種能建立輸入量與輸出量之間映射關(guān)系的分析方法[13]. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其中應(yīng)用最為廣泛的一種，是按照誤差逆向傳播算法(Error Back Propagation Training)訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適合分析具有非明確關(guān)系對象的對應(yīng)性[14-15]. 該方法目前主要應(yīng)用于人工智能、模式識別等領(lǐng)域，并在含量預(yù)測等方面表現(xiàn)出高于傳統(tǒng)方法的精確度[16]. 該研究借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析北京社會經(jīng)濟(jì)因子、城市公園特征與城市公園土壤PAHs污染的相關(guān)性，并預(yù)測PAHs含量水平，旨在為預(yù)測PAHs含量提供合理方法，對社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢及其相關(guān)政策的調(diào)控起到一定指導(dǎo)作用，并為城市公園土壤環(huán)境管理提供科學(xué)依據(jù).

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

該研究選取了北京市7個主要城區(qū)，包括東城區(qū)、西城區(qū)、朝陽區(qū)、海淀區(qū)、石景山區(qū)、豐臺區(qū)和通州區(qū)部分地區(qū). 北京西、北和東北三面群山環(huán)繞，東南是向渤海傾斜的華北平原；山地有煤、鐵等多種礦物和花崗石、大理石等優(yōu)良建筑材料；境內(nèi)貫穿五大河，主要是東部的潮白河、北運(yùn)河以及西部的永定河和拒馬河. 氣候為典型的溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候，春、秋短促，夏季炎熱多雨，冬季寒冷干燥；降雨季節(jié)分配不均均勻，主要集中在夏季. 根據(jù)2011—2018年《北京統(tǒng)計年鑒》，至2017年研究區(qū)總面積為 2 291 km2，城市綠地覆蓋率為48.4%，人均公園綠地面積為16.2 m2；總常住人口由2010年的 1 290×104人增至2017年的 1 359.6×104人，地區(qū)生產(chǎn)總值由 10 558.1×108元增至 20 467.1×108元，能源消費(fèi)總量由 3 782.8×104t(以標(biāo)準(zhǔn)煤計，下同)降至 3 190.3×104t.

1.2 樣品的采集與化學(xué)分析

1.3 指標(biāo)選取

該研究收集了城市化進(jìn)程中影響北京市城區(qū)公園土壤中PAHs累積的8個社會經(jīng)濟(jì)因子和6個城區(qū)公園特征因子，共14個影響指標(biāo)用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練. 其中，8個社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：地區(qū)生產(chǎn)總值GDP(X1)、常住人口(X2)、常住人口密度(X3)、能源消費(fèi)總量(X4)、煤炭消費(fèi)總量(X5)、天然氣消費(fèi)總量(X6)、液化石油氣消費(fèi)總量(X7)、汽油消費(fèi)總量(X8)，各指標(biāo)數(shù)值均來源于《北京統(tǒng)計年鑒2018》(見表1). 6個城區(qū)公園特征指標(biāo)：①公園存續(xù)時間，即公園建園時間；②公園面積；③距北京市中心距離，以天安門為中心，測量各采樣點(diǎn)與天安門之間的直線距離；④所處環(huán)線位置，以北京環(huán)線高速公路為基準(zhǔn)，確定其位置；⑤道路長度，根據(jù)采樣公園地圖，借助ArcGIS 10.2軟件獲得公園附近道路的總長度；⑥道路等級，道路可劃分為四級，并以最鄰近公園主干道的道路級別為該采樣點(diǎn)的道路級別. 道路等級：①一級或二級公路；②高速公路；③軌道；④小徑或人行道. 14個影響指標(biāo)數(shù)據(jù)時段均為2010—2017年.

表1 2017年研究區(qū)域各行政區(qū)社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)

1.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)(或稱神經(jīng)元)之間相互聯(lián)接構(gòu)成[23]，其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)由輸入層、隱層和輸出層3層構(gòu)成(見圖1). 該研究中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入部分為選取的14個影響指標(biāo)，輸出部分為北京城區(qū)公園土壤w(PAHs)，因此輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為14，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1. 每個節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激活函數(shù)[24]；每兩個節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，每一層的權(quán)重值可以通過學(xué)習(xí)來調(diào)整[25]. 學(xué)習(xí)速率可以決定每一次循環(huán)中所產(chǎn)生的權(quán)值變化量[15]，該研究采用固定學(xué)習(xí)速率0.05. 將純線性函數(shù)(purlin)應(yīng)用到輸出層，訓(xùn)練函數(shù)采用梯度下降訓(xùn)練函數(shù)(traingd)，設(shè)定最大學(xué)習(xí)迭代次數(shù)為25 000次，通過反復(fù)迭代運(yùn)算，最后確定權(quán)值系數(shù)及閥值，學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程結(jié)束，模型建立. 在模型建立前，將121個樣本依次排列，每3個樣本取出1個作為檢驗樣本，其余為建模訓(xùn)練樣本，即訓(xùn)練與驗證樣本數(shù)分別為81和40個. 分別以2017年的14個影響指標(biāo)數(shù)據(jù)和北京城區(qū)公園土壤w(PAHs)為輸入層和輸出層，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，對比驗證預(yù)測值與樣本實測值，利用相關(guān)系數(shù)(R)來驗證模型的擬合程度.

圖1 該研究中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

1.5 毒性當(dāng)量濃度

苯并[a]芘(BaP)被用來評估致癌的PAHs，而毒性等效因子(TEF)被描述為與BaP相對應(yīng)的各單體PAHs的致癌能力[26-28]. 將w(PAHs)乘以其TEF值，得到PAHs的毒性當(dāng)量濃度(TEQ)[29]. TEQ與土壤w(PAHs)直接相關(guān)：

(1)

式中：Ci為土壤中組分i的實測濃度；TEFi為組分i的毒性當(dāng)量因子，取值采用Nisbet等[30]編制的TEFs列表，其中BaP的TEF值為1，在所有PAHs中最高.

1.6 數(shù)據(jù)分析

樣品檢測過程中，使用空白樣本、平行樣本和加標(biāo)樣本進(jìn)行質(zhì)量控制，具體分析和質(zhì)量保證質(zhì)量控制(QAQC)方法按照US EPA 8270E. 所有試驗數(shù)據(jù)用Microsoft Excel 2013軟件進(jìn)行計算，并采用SPSS 20.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計分析；運(yùn)用R語言實現(xiàn)CIT模型；利用ArcGIS 10.2軟件繪制土壤中w(PAHs)的空間分布；在Matlab中實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型建立. 采用CorelDRAW X7和OriginPro 9.0軟件進(jìn)行圖表處理.

2 結(jié)果與討論

2.1 PAHs含量及其空間分布

北京城區(qū)公園土壤中w(PAHs)見表2. 結(jié)果顯示，w(PAHs)范圍為0.033～4.182 mgkg，平均值為0.219 mgkg，中位數(shù)為0.142 mgkg. 北京土壤中w(PAHs)范圍變化較大，最大值約為最小值的127倍，其中BbF和Chy含量占比較大. 按照生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的《土壤環(huán)境質(zhì)量 建設(shè)用地土壤污染風(fēng)險管控標(biāo)準(zhǔn)(試行)》(GB 36600—2018)土壤污染風(fēng)險篩選值，各單體PAH的含量均低于土壤污染風(fēng)險篩選值. 研究表明，高環(huán)PAHs具有毒性和致突變性[31-32]，且BbF是致癌前體[33]. 為了比較和量化土壤中PAHs的致癌性，利用毒性當(dāng)量因子(TEFs)計算了土壤PAHs的毒性當(dāng)量濃度(TEQ). 由表2可見，土壤樣品中PAHs的TEQ范圍為0.005 ～0.721 mgkg，平均值為0.048 mgkg. 121個城區(qū)公園土壤樣本中PAHs的TEQ均低于世界衛(wèi)生組織(WHO)標(biāo)準(zhǔn)值(1 mgkg). 由此可見，北京城區(qū)公園土壤中PAHs污染水平整體較低，PAHs對人體健康的毒性風(fēng)險較小.

表2 北京城區(qū)公園土壤中PAHs水平和毒性當(dāng)量濃度

北京城區(qū)公園土壤中w(PAHs)及其空間分布見圖2. 由圖2可見，w(PAHs)最高的采樣點(diǎn)位于東壩郊野公園(紅色點(diǎn)位)，該公園位于朝陽區(qū)北面，長期無人管理且有大量垃圾堆積. 研究發(fā)現(xiàn)，城市生活垃圾滲濾液中存在PAHs等有機(jī)污染物[34]，且在生活垃圾堆填區(qū)不同距離的土壤中4～6環(huán)PAHs的含量均高于清潔土壤[35]，推測垃圾滲濾液是該采樣點(diǎn)土壤中PAHs的一個可能來源. 研究表明，在交通道路沿線，機(jī)動車尾氣是地表土壤中PAHs的主要來源[36-37]，東壩郊野公園被機(jī)場第二高速通道環(huán)繞，車流量大，有較大的交通負(fù)荷，推測大量汽車尾氣的排放也會增加該地區(qū)土壤中w(PAHs).w(PAHs)其余高值點(diǎn)(黃色點(diǎn)位)分別位于北焦公園、白云公園、北海公園、世界花卉大觀園和古城公園. 北焦公園原為焦化廠，始建于1958年，是國內(nèi)規(guī)模最大的獨(dú)立焦化廠，同時是國內(nèi)最大的焦炭供應(yīng)和出口基地，是首都主要能源供給基地，以供應(yīng)北京市燃料煤氣為主，生產(chǎn)焦炭和20多種化工原料產(chǎn)品. 白云公園沿永定河水渠而建，是北京市河道景觀的重要組成部分. 古城公園臨北京首鋼工業(yè)原址，首鋼集團(tuán)曾是全國十大鋼鐵企業(yè)之一，目前其主體已完成了整體搬遷，但長期的煤炭使用和鋼鐵冶煉，排放粉塵中的PAHs以大氣為傳播途徑進(jìn)入周圍土壤環(huán)境. 北海公園和世界花卉大觀園均為北京著名景區(qū)，每日接待游客量較大，人口流動量非常大. 研究[38]表明，城市人口數(shù)量及活動強(qiáng)度與其產(chǎn)生的多環(huán)芳烴濃度呈正相關(guān). 綜上，城區(qū)公園土壤w(PAHs)高值點(diǎn)位較為分散，且可以看出w(PAHs)與社會經(jīng)濟(jì)背景及人類活動密切相關(guān).

圖2 北京城區(qū)公園土壤PAHs含量分布

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，成功建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，擬合檢驗如圖3所示. 結(jié)果顯示，所構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合值(R)為0.845，最大擬合誤差為25%，相關(guān)性較好，預(yù)測值曲線與實測值曲線也較為接近. 在其他研究[15]中，采用回歸模型進(jìn)行定量預(yù)測時，預(yù)測精度一般為70%左右，明顯低于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果與實測數(shù)據(jù)對比

由此證明該模型具有一定的可靠性，能夠較好地預(yù)測北京城區(qū)公園土壤中w(PAHs).

2.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響因子和土壤PAHs含量預(yù)測

結(jié)合目前社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢，以3年為等差值，根據(jù)上述收集的8個社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建8個回歸模型，包括線性回歸模型和多項式回歸模型，得到2020年和2023年研究區(qū)域各社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，各模型擬合程度(R2)范圍為0.849～0.998(見表3)，接近于1，說明模型擬合精度高，可用于預(yù)測分析.

表3 研究區(qū)域各行政區(qū)社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合程度(R2)

影響因子預(yù)測結(jié)果顯示，至2023年，通州區(qū)各模型回歸趨勢稍有不同，其他行政區(qū)各模型回歸趨勢均相同. 研究區(qū)域內(nèi)各行政區(qū)的GDP指標(biāo)均隨時間發(fā)展呈線性增長趨勢；通州區(qū)的常住人口和人口密度將會持續(xù)增長，而其他6個行政區(qū)的常住人口和人口密度均呈下降趨勢. 這與北京疏解非首都功能、控制城市規(guī)模、更多建筑及資源轉(zhuǎn)移到五環(huán)外的政策相吻合[39]. 與之相反的是，通州區(qū)的總能源消費(fèi)呈下降趨勢，而其他6個行政區(qū)總能源消耗均呈增長趨勢. 其中，各行政區(qū)的煤炭消耗呈下降趨勢，天然氣消耗呈上升趨勢. 各行政區(qū)的汽油消耗量也隨時間發(fā)展將會持續(xù)增長. 對于液化石油氣，通州區(qū)的消耗量呈增長趨勢，而其他行政區(qū)則呈下降趨勢. 所有能源消費(fèi)水平的發(fā)展趨勢符合北京城市規(guī)劃. 2019年北京市規(guī)劃和自然資源委員會發(fā)布《建設(shè)項目規(guī)劃使用性質(zhì)正面和負(fù)面清單》，提出“將城市副中心(通州區(qū))建設(shè)為生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)”[39]. 因此，預(yù)測的2020年和2023年北京社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)符合發(fā)展趨勢. 對于城區(qū)公園特征指標(biāo)，統(tǒng)計顯示，多年來公園所處地理位置與公園面積均未發(fā)生變化，因此假定未來6年內(nèi)這些公園所處地理位置、周邊道路情況和公園面積均不發(fā)生變化；同時根據(jù)時間發(fā)展，推算出公園存續(xù)時間. 由此可見，該研究預(yù)測的14個影響指標(biāo)可以用于北京城區(qū)公園土壤w(PAHs)的預(yù)測.

根據(jù)構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用2020年和2023年研究區(qū)域14個社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和城區(qū)公園特征指標(biāo)數(shù)據(jù)，預(yù)測北京城區(qū)公園土壤w(PAHs). 將兩組各14個影響指標(biāo)數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層，輸出層為2020年和2023年北京城區(qū)公園土壤w(PAHs)，預(yù)測結(jié)果如圖4所示.

由圖4可知：2020年北京城區(qū)公園土壤中w(PAHs)范圍為0.008～0.969 mgkg，平均值為0.271 mgkg，中位數(shù)為0.213 mgkg；2023年北京城區(qū)公園土壤中w(PAHs)范圍為0.022～1.988 mgkg，平均值為0.740 mgkg，中位數(shù)為0.725 mgkg. 結(jié)果顯示，除東壩郊野公園的異常高值外，2020年北京城區(qū)公園土壤中w(PAHs)平均值相差較小，但中位數(shù)較2017年有所增長，表明2020年北京城區(qū)公園土壤中w(PAHs)總體呈上升趨勢，土壤PAHs污染的風(fēng)險不可忽視. 2023年北京城區(qū)公園土壤中w(PAHs)平均值將是2017年的3倍以上，而中位數(shù)將是2017年的5倍左右，說明隨著時間發(fā)展，土壤PAHs污染風(fēng)險將持續(xù)加重. 由圖4可知，2020年所有采樣點(diǎn)的w(PAHs)變幅均較小，且仍處于1.0 mgkg水平以下，按照《土壤環(huán)境質(zhì)量 建設(shè)用地土壤污染風(fēng)險管控標(biāo)準(zhǔn)(試行)》(GB 36600—2018)可以推斷，北京城區(qū)公園土壤中單體PAH含量水平應(yīng)未超過土壤污染風(fēng)險篩選值. 2023年北京城區(qū)公園土壤中w(PAHs)將不同程度的持續(xù)升高，按照2017年和2023年w(PAHs)平均值的比例(1∶3)，可以推斷單體PAH含量水平應(yīng)仍未超過GB 36600—2018《土壤環(huán)境質(zhì)量 建設(shè)用地土壤污染風(fēng)險管控標(biāo)準(zhǔn)(試行)》土壤污染風(fēng)險篩選值. 其中，朝陽區(qū)和海淀區(qū)的城區(qū)公園土壤中w(PAHs)有大幅增長，與其他行政區(qū)形成鮮明對比；東城區(qū)和西城區(qū)的城區(qū)公園土壤中w(PAHs)相對沒有明顯變化，而其余3個行政區(qū)雖有上升趨勢，但w(PAHs)水平仍處于1.0 mgkg以下. 由此可以看出，雖然北京城區(qū)公園土壤中w(PAHs)目前仍處于較安全水平，如不采取有效的污染防治措施，在城市化進(jìn)程中，社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展將會影響土壤中PAHs的排放，導(dǎo)致PAHs累積. 該研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用其較好的自學(xué)習(xí)能力以及處理非線性函數(shù)能力，更好地擬合了社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、公園特性指標(biāo)與土壤環(huán)境之間的相關(guān)性，確定了城市化因素與w(PAHs)之間具有對應(yīng)性關(guān)系，并定量預(yù)測了城市公園土壤w(PAHs)，可為北京城市公園土壤環(huán)境管理提供一定參考. 在研究區(qū)域城市社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時，根據(jù)未來各行政區(qū)土壤w(PAHs)的不同增長速度，有針對性地進(jìn)行污染防控，實現(xiàn)至2023年土壤環(huán)境質(zhì)量總體保持穩(wěn)定.

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的北京城區(qū)公園土壤PAHs含量

3 結(jié)論

a) 2017年北京市城區(qū)公園土壤中w(PAHs)平均值為0.219 mgkg，整體處于較低水平，但東壩郊野公園土壤中w(PAHs)最高，達(dá)到4.182 mgkg，需重點(diǎn)關(guān)注其污染風(fēng)險.w(PAHs)與公園的存續(xù)時間、地理位置和周圍道路交通等人類活動的長期影響有關(guān)，也與城市化進(jìn)程中社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)因素密切相關(guān).

b) 北京城區(qū)公園土壤PAHs的TEQ平均值為0.048 mgkg，低于世界衛(wèi)生組織標(biāo)準(zhǔn)值，北京城區(qū)公園土壤PAHs整體對人體健康的毒性風(fēng)險較小. 其中BbF含量占比最高，可通過減少柴油排放等來源加以控制.

c) 至2023年，北京市城區(qū)公園土壤w(PAHs)的平均值為0.740 mgkg，整體仍低于GB 36600—2018《土壤環(huán)境質(zhì)量 建設(shè)用地土壤污染風(fēng)險管控標(biāo)準(zhǔn)(試行)》土壤污染風(fēng)險篩選值.w(PAHs)隨時間發(fā)展呈增長趨勢，北京各行政區(qū)w(PAHs)增速不一，其中朝陽區(qū)和海淀區(qū)增長較快，2023年將增至2017年的3倍以上，需格外重視其污染防治工作.