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机器学习在多介质环境中多污染物空间预测的应用研究

1. 引言

1.1 研究背景与意义

随着工业化和城市化进程加速，环境中多种污染物的共存已成为全球性环境问题。重金属（如铅、汞、镉）、有机污染物（如多环芳烃、农药残留）和新兴污染物（如微塑料、药品残留）在空气、水体、土壤和生物介质中形成复杂的迁移转化网络。传统的单介质、单污染物监测方法难以全面评估环境风险，而多介质环境系统（MES）研究成为环境科学的前沿领域。

空间预测技术通过有限采样点推断区域污染分布，对污染治理决策至关重要。然而，多污染物空间预测面临三重挑战：

1. 介质交互复杂性：污染物在气-水-土-生物相间的迁移转化
2. 污染物协同效应：多种污染物的拮抗/协同作用
3. 空间异质性：环境参数的空间非平稳性

机器学习方法通过捕捉非线性关系、处理高维数据和整合多源异构数据，为多介质污染物预测提供了创新解决方案。

1.2 研究目标

本研究旨在：

1. 构建多介质污染物空间预测的机器学习框架