基于机器学习和可溶态的土壤重金属环境风险评估方法

本发明实施例中提供了一种基于机器学习和可溶态的土壤重金属环境风险评估方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，收集已知的土壤物化性质数据、重金属可交换态数据和重金属总量数据作为初始数据集；步骤2，剔除初始数据集中的异常值，得到训练集；步骤3，利用机器学习建立从可交换态浓度到土壤重金属总量预测模型并利用训练集对其进行训练，得到目标模型；步骤4，获取目标区域的土壤物化性质数据和重金属可交换态数据输入目标模型，得到目标区域对应的重金属预测总量；步骤5，基于重金属预测总量，根据地统计学插值和土壤重金属污染评估方法评估目标区域的土壤重金属污染风险。通过本发明的方案，提高了评估效率和精准度。