随着大数据时代的到来,机器学习在环境保护领域中得到了广泛应用。机器学习方法可从大量复杂数据中提取有效信息,在处理土壤污染识别问题上表现出明显优势。为了解机器学习在土壤污染识别中的研究进展,对Web of Science数据库中2007—2...随着大数据时代的到来,机器学习在环境保护领域中得到了广泛应用。机器学习方法可从大量复杂数据中提取有效信息,在处理土壤污染识别问题上表现出明显优势。为了解机器学习在土壤污染识别中的研究进展,对Web of Science数据库中2007—2022年间相关领域文献进行文献计量分析,结果显示,相关领域研究论文发表量呈逐年上升趋势。此外,通过关键词共现分析和联系强度分析发现,基于机器学习方法构建预测模型已成为农业土壤污染识别、土壤重金属污染来源及其健康风险评估等方面的研究热点。已有研究中,常用的机器学习方法包括随机森林、支持向量机、人工神经网络和深度学习等。然而当前机器学习在土壤污染识别应用中仍存在一定的局限性,未来需要加强数据质量的提升和预测模型的优化,以进一步提升机器学习在该领域的应用效果。展开更多
文摘随着大数据时代的到来,机器学习在环境保护领域中得到了广泛应用。机器学习方法可从大量复杂数据中提取有效信息,在处理土壤污染识别问题上表现出明显优势。为了解机器学习在土壤污染识别中的研究进展,对Web of Science数据库中2007—2022年间相关领域文献进行文献计量分析,结果显示,相关领域研究论文发表量呈逐年上升趋势。此外,通过关键词共现分析和联系强度分析发现,基于机器学习方法构建预测模型已成为农业土壤污染识别、土壤重金属污染来源及其健康风险评估等方面的研究热点。已有研究中,常用的机器学习方法包括随机森林、支持向量机、人工神经网络和深度学习等。然而当前机器学习在土壤污染识别应用中仍存在一定的局限性,未来需要加强数据质量的提升和预测模型的优化,以进一步提升机器学习在该领域的应用效果。
