研究成果核心观点 - 首次构建基于机器学习的生物炭修复农田土壤镉污染效果智能预测模型 [1] - 该技术通过量化生物炭结构性质、土壤理化性质与修复效果间的复杂关联，实现修复材料的精准匹配与方案优化 [1] 研究背景与痛点 - 镉是常见农田土壤重金属污染物，易通过作物富集进入食物链威胁人类健康 [1] - 生物炭因其多孔结构、高稳定性及强吸附能力被广泛用于重金属污染土壤钝化修复 [1] - 传统生物炭筛选依赖"试错法"，存在周期长、成本高、地域适配性差、机制认知模糊等痛点 [1] 研究方法与数据基础 - 研究以生物炭修复农田土壤镉污染为基础，检索近二十年同行评议文献近1700篇 [1] - 系统分析234组试验数据，最终建立生物炭修复土壤镉污染案例库 [1] 模型构建与技术创新 - 突破性将机器学习算法引入修复材料设计领域 [2] - 构建包含"生物炭结构性质—土壤理化性质—施用参数"的智能预测模型 [2] - 通过特征工程及超参数优化后的随机森林算法实现多项创新 [2] 模型性能与应用价值 - 明确生物炭结构性质为首要影响因素，其中pH值是决定性参数 [2] - 具备动态模拟能力，输入特定土壤和生物炭性质数值即可输出镉钝化效率预测值，误差范围控制在±5%以内 [2] - 可提供区域适配方案，提供实现区域最佳镉污染钝化效果的理想生物炭结构性质数据集 [2]