大连理工大学张芸团队ES&T：源分布驱动的机器学习方法——中国地表水PFAS超标风险图谱

大连理工大学张芸团队在ES&T上发表研究，针对中国PFAS监测数据稀疏的问题，构建了地理加权随机森林（GWR-RF）模型。研究整合超过28万个潜在污染源（含氟化工企业、污水处理厂等），绘制出1km分辨率的地表水PFAS超标风险图谱。结果显示约3.34%的地表水区域存在超标风险，主要集中在东部沿海及内陆重工业省份，约8000-9000万人口受威胁。年降水量和距污染源距离是主要驱动因素。该研究为数据匮乏地区的大尺度污染物风险评估提供了可复制框架，并为PFAS精准防控和监管优化提供了科学依据。