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基于机器学习的土壤污染空间预测方法研究进展
编号：138 访问权限：私有 更新：2021-10-11 11:30:14 浏览：304次 张贴报告

报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）

报告时间：暂无持续时间

所在会场：[暂无会议] [暂无会议段]

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摘要

准确获取土壤污染物含量及分布信息是土壤污染风险管控与修复的基础，然而调查过程中的采样、分析等流程需要大量的人力、物力，因此对未采样点位进行空间预测逐渐成为了土壤污染调查评估的重要手段。传统空间预测方法往往只考虑数据的空间关联性，并且假设土壤环境符合二阶平稳假设，而忽略环境因素的影响，导致空间预测精度难以提高。机器学习模型能够模拟多种环境数据与土壤污染之间的非线性关系，实现更高精度的预测。

关键词
土壤污染；预测；机器学习；空间分布
报告人
张洋
硕士研究生 中国科学院地理科学与资源研究所

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重要日期

  • 会议日期

    10月25日

    2021

    至

    10月27日

    2021

  • 10月10日 2021

    初稿截稿日期

  • 10月10日 2021

    报告提交截止日期

  • 10月23日 2021

    注册截止日期

主办单位
中国科学院南京土壤研究所
中国土壤学会
承办单位
中国科学院土壤环境与污染修复重点实验室
中国科学院南京土壤研究所土壤与环境生物修复研究中心
农田土壤污染防控与修复技术国家工程实验室
场地安全修复技术国家工程实验室
中国土壤学会土壤环境专业委员会
中国土壤学会土壤修复专业委员会
中国土壤学会环境微塑料工作组
中国环境科学学会土壤与地下水环境专业委员会
中国土壤学会土壤工程专业委员会
森特士兴集团股份有限公司
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