中国环科院吴丰昌院士团队马瑾课题组JHM：基于稳定机器学习的先进三维预测模型预测土壤污染——以中国南方一污染场地为例

本研究由中国环境科学研究院马瑾团队开发了一种基于稳定机器学习的三维预测模型，用于准确预测土壤污染。研究背景是全球存在超过500万个污染场地，准确表征土壤污染的三维空间分布对风险评估和场地修复至关重要。研究目的是通过整合场地特征、空间位置、空间相关性和空间异质性，开发一个精细化三维插值模型。研究结果表明，该模型对四种重金属（As、Pb、Mn、Tl）具有较高的预测性能，决定系数（R2）值均在0.73以上。此外，通过数据集随机划分和协变量输入随机排序的模型选择策略，提高了模型的可泛化性。该模型具有较高的通用性，适用于各种类型的污染场地，为场地评估和修复工作提供了有效工具。