機器學習在多介質環境中多污染物空間預測的應用研究

1. 引言

1.1 研究背景與意義

隨著工業化和城市化進程加速，環境中多種污染物的共存已成為全球性環境問題。重金屬（如鉛、汞、鎘）、有機污染物（如多環芳烴、農藥殘留）和新興污染物（如微塑料、藥品殘留）在空氣、水體、土壤和生物介質中形成復雜的遷移轉化網絡。傳統的單介質、單污染物監測方法難以全面評估環境風險，而多介質環境系統（MES）研究成為環境科學的前沿領域。

空間預測技術通過有限采樣點推斷區域污染分布，對污染治理決策至關重要。然而，多污染物空間預測面臨三重挑戰：

1. 介質交互復雜性：污染物在氣-水-土-生物相間的遷移轉化
2. 污染物協同效應：多種污染物的拮抗/協同作用
3. 空間異質性：環境參數的空間非平穩性

機器學習方法通過捕捉非線性關系、處理高維數據和整合多源異構數據，為多介質污染物預測提供了創新解決方案。

1.2 研究目標

本研究旨在：

1. 構建多介質污染物空間預測的機器學習框架