机器学习在农田土壤污染识别、修复和风险评估中的应用研究进展.docx

机器学习在农田土壤污染识别、修复和风险评估中的应用研究进展

目录

机器学习在农田土壤污染识别、修复和风险评估中的应用研究进展（1）

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

农田土壤污染识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1.1土壤样品采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.2数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2机器学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2.1监督学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.2无监督学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.3深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

农田土壤污染修复技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1修复技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1.1物理修复技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.1.2化学修复技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1.3生物修复技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.2机器学习在修复方案优化中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.2.1修复方案评估模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.2.2修复效果预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

农田土壤污染风险评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.1风险评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.1.1指数法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.1.2灰色关联分析法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.1.3机器学习风险评估模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.2机器学习在风险评估中的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

机器学习在农田土壤污染识别、修复和风险评估中的挑战与展望

5.1数据质量与模型准确性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.2模型可解释性与透明度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.3技术整合与协同效应．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.4未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

机器学习在农田土壤污染识别、修复和风险评估中的应用研究进展（2）

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.3研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

农田土壤污染识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

2.1传统土壤污