基于环境多介质空间分异模型的污染物浓度预测方法

本发明属于生态风险评价技术领域，涉及到新污染物环境行为预测方法，特别涉及到一种基于环境多介质空间分异模型的污染物浓度预测方法，用来预测新污染物在不同介质(如空气、水、土壤等)中空间分布。本发明方法包括建立环境行为参数预测模型、建立环境参数数据库、建立排放速率预测模型和构建环境多介质空间分异模型。本发明利用分子指纹编码结合多任务学习策略，同时预测多个关键环境行为参数，大幅提高参数预测效率和准确性，为后续多介质环境模型提供关键输入。本发明实现机器学习模型与逸度模型的深度结合，将参数预测与污染物迁移归趋模拟整合，为环境暴露预测提供更全面的技术框架。