基于机器学习的土壤重金属污染生态风险评估方法与应用

本发明提供了一种基于机器学习的土壤重金属污染生态风险评估方法与应用，涉及生态风险评估领域。该方法通过构建的金属数据集以及相应的污染负荷指数、内梅罗指数、潜在生态风险指数、地质累积指数、改进生物标志物指数构建了多指数数据集，借助PCA达成耦合权重确定与降维处理，结合机器学习建模，构建出土壤重金属多分类生态风险评估模型，以对目标土壤进行重金属污染生态风险评估。该方法结合了生物与非生物多种指数的优势，解决了单一指数在应对复杂污染情况的局限性，具有高准确性。将其应用于土壤重金属污染区分级规划上，可高效、准确地对土壤重金属污染区合理控制和划定；应用性强，适合大面积推广使用。