亚美尼亚国家科学院生态圈研究中心SEH：利用机器学习识别不同类型土壤中的有毒元素聚类

本研究针对亚美尼亚阿拉加措特恩省开展土壤地球化学调查，背景是当地缺乏系统的土壤成分数据。研究目的是通过无监督机器学习和成分数据分析揭示潜在有毒元素的空间分布规律及来源。结果表明，Cr和As含量分别超过最大可接受值的1.53倍和1.50倍，空间分析显示高值区集中在矿区及中东部。通过主成分分析和k-means聚类识别出三组元素组合：Group I（Cu）与农业区杀菌剂使用相关，Group II（Fe、Co、Cr等）反映基岩地质特征，Group III（Ti、V、Pb等）与交通活动相关。结论指出该方法可有效识别元素来源，建议后续开展污染源精准识别和土壤健康评估。