Machine Learning Models of Arsenic in Private Wells Throughout the Conterminous United States As a Tool for Exposure Assessment in Human Health Studies
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Le résumé fourni par la source
Arsenic from geologic sources is widespread in groundwater within the United States (U.S.). In several areas, groundwater arsenic concentrations exceed the U.S. Environmental Protection Agency maximum contaminant level of 10 μg per liter (μg/L). However, this standard applies only to public-supply drinking water and not to private-supply, which is not federally regulated and is rarely monitored. As a result, arsenic exposure from private wells is a potentially substantial, but largely hidden, public health concern. Machine learning models using boosted regression trees (BRT) and random forest classification (RFC) techniques were developed to estimate probabilities and concentration ranges of arsenic in private wells throughout the conterminous U.S. Three BRT models were fit separately to estimate the probability of private well arsenic concentrations exceeding 1, 5, or 10 μg/L whereas the RFC model estimates the most probable category (≤5, >5 to ≤10, or >10 μg/L). Overall, the models perform best at identifying areas with low concentrations of arsenic in private wells. The BRT 10 μg/L model estimates for testing data have an overall accuracy of 91.2%, sensitivity of 33.9%, and specificity of 98.2%. Influential variables identified across all models included average annual precipitation and soil geochemistry. Models were developed in collaboration with public health experts to support U.S.-based studies focused on health effects from arsenic exposure.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Machine Learning Models of Arsenic in Private Wells Throughout the Conterminous United States As a Tool for Exposure Assessment in Human Health Studies
- Date Crossref
- 17/03/2021
- Éditeur
- American Chemical Society (ACS)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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United States Geological Survey pays non établi dans la noticeOrganisme public
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University of Illinois Chicago pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Polk Bros. Foundation pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Utah Geological Survey pays non établi dans la noticeOrganisme public
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University of North Carolina at Chapel Hill pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Centers for Disease Control and Prevention pays non établi dans la noticeOrganisme public
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National Center for Environmental Health pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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National Cancer Institute Occupational and Environmental Epidemiology Branch pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Emory University Gangarosa Department of Environmental Health pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Emory University Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Clifton Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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U.S. Geological Survey pays non établi dans la noticeInstitution
United States Geological Survey, University of Illinois Chicago et Polk Bros. Foundation, avec 9 autres affiliations.
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