機器學習在農田土壤污染識別修復和風險評估中的應用研究進展

關鍵詞：機器學習；農田土壤污染；污染識別;材料篩選；修復機理；風險評估 中圖分類號：X53；X820.4 文獻標志碼：A 文章編號：2095-6819（2025）05-1125-15 doi：10.13254/j.jare.2024.0776

Applicationofmachine learning inidentification，remediation，andriskassssmentoffarmland soil polltion： areview

LI Xingzhen1，LINHansen’， QIU Shaojian2，LINQingq i^1，3，4* ，YELong5，MAI Yuebang5，WUPeihao5，NI Zhuobiao1，3，4， QIURongliang1，3，4，6 （1.CollegeofNaturalResourcesandEnvironment，SouthhinaAgriculturalUniversityGuangzhou50642，China;2.olegeof MathematicsandIfoation，SouthinaAgriculturalUniversityuangzou564China;3.GuangdongProvincialKeybtoyf AgriculturalandRuralPolutionontrolandEnvironmentalSafetyGuangzhou51O642，China;4.GuangdongLboratoryforLingnan ModernAgriculture，Guangzhou510642，China;5.GuangdongProvincialAcademyofBuildingResearchGoupCo.，Ltd.Guangzhou 510510，China;6.SchoolofEnvironmental ScienceandEnginering，SunYat-sen University，Guangzhou510o6，China）

Abstract：Faadsroteedldoueofatesiablyaedticlalpuooetyd health.Consequentlynvestgatingtesoilpolutionstatusoffarmlandisofsignificantimportanceforensuringfodqualityand safeguardngfarmlandresources.Traditionalresearchonfarmlandsoilpolutionhaveprimarilyfocusedonindividualscenarios，specific polutants，orsingularexpermentalonditios，hchomplicates tesolutionofcreasinglyomplexeoetalisus.Withthe adventofthebigdataera，machinelearinghasbeenincreasinglyappiedinthefieldoffarmlandsoilenvironmentalprotection， demonstratigidaasieiitycucydfidressplesaedtllii andremediationThispaperoutlinedthecommonlyusedmachinelearningprocesses，methods，algorihms，andprformanceevaluation indicatorsformodels.ThroughastatisticalanalysisonrelevantliteraturesfromtheWebofScienceandChinaNationalKnowledge Infrastructure（CNKI）databasecoveringtheperiodfrom2O11toO23，itreviewedtheapplicationofmachinelearinginthefeldacros threaspects：edenifaioofflandsoiloltio，tesreingandmehansmeseachofmediationmaterals，doloical riskassessnt，illsosuseditsdanagsdlitatio.nallhpartipatedfutueevelopentsinasch enhancingdataingcesingodelitepeabilitydlgoeltodslikeasringtproveoel.

Keywordsmacleang;farandsoilpltio;lutiodntitio;materalreenmdiatiomansist

農田土壤污染是一個嚴重的環境問題。隨著農業科技的進步和產業化進程的不斷深入，農田土壤生態環境受到不同程度的污染，土壤的質量和生產率下降，已經嚴重威脅到人類健康1。日益加劇的農田土壤污染問題威脅著糧食生產與質量，阻礙著聯合國多項可持續發展愿景的實現。科學界和政策制定者必須采取行動，研發針對性的技術與法規，阻止農田土壤污染進一步惡化。為此，形成涵蓋污染識別、調查評價、管控/修復、風險評估等全過程的農田土壤污染防治體系尤為重要。然而，傳統的農田土壤污染研究手段高度依賴人為操作，存在耗時耗力、成本高、誤差大等缺點，已無法滿足當前農田土壤污染研究和治理的需求。

農田是一個敏感的區域，涉及食品安全、人類健康、社會穩定等特殊功能。在農田土壤污染研究中，研究者需要考慮包括修復效率、食品安全、成本效益、農業可持續性等眾多問題，這為農田的污染修復和安全再利用帶來了巨大的挑戰。隨著大數據技術的興起，農田土壤污染研究迎來了新的機遇與前景。由于大數據技術強大的數據采集、存儲和應用能力，土壤數據變得多維度、高復雜、不確定性強，簡單地依靠人力或傳統統計工具對土壤相關數據進行挖掘、篩選、分析、利用的技術手段已經跟不上經濟社會發展的腳步。……