可追溯性系统的开发:对新出现的污染物进行有效监管的方法概述
Youqi Tao1, Jingquan Wang2, Yunlong Chen3
1State Key Laboratory of Intelligent Construction and Healthy Operation and Maintenance of Deep Underground Engineering, College of Architecture and Environment, Sichuan University, Chengdu 610065, China; Key Laboratory of Leather Chemistry and Engineering (Sichuan University), Ministry of Education, Chengdu 610065, China.
减少新出现的污染物 (EC) 需要更好地追踪来源. 本综述探讨了新的识别和风险选方法,使用机器学习来提高有效环境管理的可追溯性.
科学领域:
- 环境科学与环境管理
- 环境化学环境化学
- 风险评估 风险评估
背景情况:
- 新兴污染物 (ECs) 给环境带来了重大挑战.
- 对于ECs而言,现有的管道末端处理技术面临可扩展性问题.
- 有效的源追踪技术对于管理高风险的EC至关重要.
研究的目的:
- 批判性地审查新出现的污染物识别,风险查和可追溯性的最新进展.
- 突出机器学习在提高EC源可追溯性的作用.
- 提出一个关于欧盟评估和控制的综合框架.
主要方法:
- 关于EC识别和风险查近期发展的文献综述.
- 机器学习应用程序的分析,以改善EC可追溯性.
- 基于生命周期的环境风险管理框架的开发.
主要成果:
- 在EC识别和风险选技术方面取得了重大进展.
- 机器学习显示了提高EC源追踪的准确性和效率的巨大潜力.
- 已经提出了一个综合各种评估和控制策略的综合框架.
结论:
- 技术创新,政策调整和国际合作对于欧洲共同体管理至关重要.
- 拟议的框架支持决策者管理各种新出现的污染物.
- 在源追踪方面的进步是克服大规模EC控制挑战的关键.
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