机器学习在土壤中潜在有毒元素污染中的应用:一篇综述

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 地质化学 地质化学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 土壤被潜在有毒元素 (PTEs) 污染带来了重大的环境和人类健康风险.
• 对于PTE的传统评估方法往往是缓慢的,昂贵的,在大规模研究中缺乏准确性.
• 机器学习 (ML) 为分析复杂的环境数据提供了先进的功能.

研究的目的:

• 审查和批判性地评估ML技术在评估土壤PTE污染中的应用.
• 探索ML在PTE内容预测,空间分布分析和来源识别中的作用.
• 确定影响ML模型准确度的关键环境变量,用于土壤PTE评估.

主要方法:

• 在土壤PTE污染研究中对当代ML应用的审查.
• 分析ML与超频谱数据的整合,用于内容预测.
• 评估ML算法与环境共变量结合用于空间预测.
• 评估ML技术与源分配的受体模型相结合.

主要成果:

• 超频谱数据和ML可实现成本效益高,大规模的PTE含量预测.
• 整合环境共变量的ML算法在空间预测中优于传统的地理统计方法.
• 与受体模型相结合的ML技术显著提升了PTE源的识别和分配.
• 准确预测PTE的关键变量包括土壤pH值,土壤有机物 (SOM),工业活动和土壤质地.

结论:

• ML提供了强大的数据处理能力,用于有效地评估和管理土壤PTE污染.
• ML为了解PTE分布和来源提供了新的视角和工具.
• 该研究强调了ML在改善污染土壤环境风险评估和管理策略方面的潜力.