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青果期刊 | 地化所:机器学习识别冻土活动层中的高危水污染物

青果期刊 | 地化所:机器学习识别冻土活动层中的高危水污染物 青研之家
2025-06-28
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导读:中科院地化所博士生韩民、研究员金彪等近期发表标题为《冻土融化的活跃土层是水资源中有机物的新兴来源》的文章。




论文概要:在过去的几十年里,气候变化加剧了永久冻土退化,这可能导致冻土中的某些有害物质释放,进入水生环境。其中,具有持久性、迁移性毒害化学物质(简称 PMT),以及具有高持久性和高迁移性化学物质(简称 vPvM)倍受关注。季节性温度变化以及全球变暖引起的永久冻土融化可能会打开新的水文通道并改变水文连通性,从而导致这些 PMT/vPvM 物质在地下水中的释放和扩散。目前,PMT/vPvM物质的识别高度依赖于高质量的实验数据。然而,许多化学物质仍缺乏可靠的实验数据,这阻碍了PMT/vPvM物质的快速识别与筛查。该研究针对冻土活动层中污染物PMT属性不清,来源不明等问题,整合近期相关文献数据构建了含542种化合物的筛查清单,采用标准数据评判与机器学习融合的方法,识别出185种PMT/vPvM物质(占比约34.1%),其中69%的物质为天然来源或未知来源,并且为了探索冻土活动层中PMT/vPvM物质的分子特征,计算了PMT/vPvM物质的分子指纹。


PTM/vPvM筛查方法及流程示意图

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核心PI




金彪
中国科学院
广州地球化学研究所

简介:
金彪,中国科学院广州地球化学研究所特任研究员,博士生导师,兼任中国科学院大学岗位教授。本科毕业于武汉大学水文水资源工程专业, 硕士、博士均毕业于德国图宾根大学水文地球化学专业。先后在图宾根大学和丹麦科技大学开展博士后研究。曾获国家超级计算广州中心 “天河之星”优秀应用奖、广州教育基地优秀研究生导师、德国图宾根大学优秀博士论文等荣誉。

研究及招生方向:
1、污染物水文地球化学
2、高危污染物识别
3、自然衰减过程示踪
4、单体同位素分析
5、同位素分馏过程模拟

主要科研项目:

未公示;


3

文章信息:


上述研究成果发表于国际期刊《Environmental Science & Technology Letters》。中国科学院广州地球化学研究所博士生韩民为该论文第一作者,金彪研究员为文章通讯作者。项目获广东省基础与应用基础研究重大项目(2023B0303000007)以及中国科学院国际伙伴计划(164GJHZ2023069FN)的联合资助


论文信息:

Han Min, Jin Biao*,Hans Peter H. Arp*. The active soil layer of thawing permafrost is an emergent source for organic substances of concern to water resources. Environmental Science & Technology Letters.

https://doi.org/10.1021/acs.estlett.5c00275 


点击文末“阅读原文”可查看成果发布源。














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【声明】内容源于网络
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