数据科学的常见问题是新出现的污染物的生态环境风险
Xiangang Hu1, Xu Dong1, Zhangjia Wang1
1Key Laboratory of Pollution Processes and Environmental Criteria (Ministry of Education), Carbon Neutrality Interdisciplinary Science Centre, College of Environmental Science and Engineering, Nankai University, Tianjin 300350, China.
数据科学通过解决知识差距来推动新兴污染物 (EC) 的研究. 未来的研究需要综合框架和复杂的数据分析,以进行准确的生态环境风险评估.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 生态毒理学 生态毒理学
背景情况:
- 在新兴污染物 (EC) 研究中,越来越多地使用数据驱动的方法,包括机器学习.
- 现有的审查通常集中在污染物类型上,忽视了常见的数据科学挑战.
- 目前的发现和它们的生态环境相关性之间仍然存在重大知识差距.
研究的目的:
- 识别和解决数据驱动的EC研究中被忽视的问题.
- 突出需要超越实验室研究的综合框架.
- 引导未来的进步,了解和管理ECs.
主要方法:
- 审查和综合EC研究当前的数据驱动方法.
- 识别常见的数据科学挑战和知识差距.
- 关于未来研究的综合研究框架的建议.
主要成果:
- 当前数据驱动的EC研究往往忽视了矩阵影响,微量度和复杂的场景.
- 需要复杂的模型来处理复杂的生物/生态数据,避免数据泄露.
- 连接自然领域,生态系统和大规模环境问题的综合框架至关重要.
结论:
- 数据科学在解决ECs的生态环境风险方面具有重大潜力.
- 未来的研究应该专注于复杂的数据,强大的框架和跨学科的合作.
- 数据科学,机械模型和实验研究之间的相互灵感是关键.
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