机器学习在土壤重金属污染研究中的应用

土壤重金属污染是全球性的环境问题之一。传统的重金属检测方法精度高,但是成本高、时效性差,不利于大范围普查或绘制重金属分布图,并且数据量大、处理难度高。随着计算机科学的发展,机器学习被应用于众多领域中的复杂数据处理。本文从重金属含量、固定、溯源、污染风险四个方面总结了机器学习在土壤重金属研究中的应用,重点综述了机器学习模型的建立过程和最佳算法,并针对数据集构建的成本和时效性问题提出了发展的对策,为进一步推动机器学习在土壤重金属研究中的应用提供参考。