基于机器学习的预测,在土壤中的地中预测表烯的积累和毒性
Guo-Feng Li1, Yong-Kai Liao1, Hai-Feng Chi1
1State Key Laboratory of Regional and Urban Ecology, Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences, Xiamen 361021, China; University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China.
机器学习通过将土壤特性与生物积累联系起来,准确地预测了地中的 (PHE) 毒性. 该框架有助于对不同土壤中的有机污染物进行生态风险评估.
科学领域:
- 环境化学环境化学
- 生态毒理学 生态毒理学
- 土壤科学 土壤科学
背景情况:
- 多环芳如 (PHE) 在土壤生物体中生物积聚,造成生态风险.
- 由于复杂的土壤-生物相互作用,难以预测各种土壤中的PHE毒性.
研究的目的:
- 开发一个机器学习 (ML) 框架来预测土壤中的PHE毒性.
- 在土壤特性,PHE生物积累和毒性之间建立定量联系.
主要方法:
- 在中国的24个土壤中,实验室对的毒性进行了测试.
- 建立了土壤物理化学性质和PHE度的数据库.
- 评估了11个ML算法,重点是CatBoost用于预测内部PHE度 (Ce).
- 集成的CatBoost与线性回归 (LR) 预测PHE毒性.
主要成果:
- 在内部PHE度 (Ce) 和土生育率 (LR,R2=0.8) 之间发现了强烈的线性关系.
- CatBoost模型在预测Ce (R2=0.8) 中表现出色,将土壤PHE度 (Cs) 确定为关键因素,其次是pH和土壤有机物质.
- 集成的CatBoost-LR模型准确预测了PHE毒性 (R2=0.81),并允许在中国进行空间风险评估.
结论:
- 机器学习提供了一个强大的数据驱动工具,用于评估有机污染物的生态风险.
- 开发的ML框架量化地将土壤特性与污染物生物积累和陆地环境中的毒性联系起来.
- 这种方法提高了在异质土壤中PHE毒性和生态风险的预测.
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