孙浩伟团队在《安全与环境工程》发表地下水硝酸盐研究论文

　　中国地质大学(武汉)环境学院孙浩伟团队在期刊《安全与环境工程》2025 年第 01 期成功发表题为《基于机器学习模型的南宁盆地地下水中硝酸盐浓度预测及健康风险评价》的论文。该研究通过机器学习模型，为岩溶地区地下水污染管理和公共健康保护提供了重要科学依据。​

　　地下水硝酸盐污染是全球性公共健康问题。孙浩伟团队以南宁盆地为研究区域，运用逻辑回归、决策树及随机森林 3 种机器学习模型，结合降水量、氮肥施用量和人口密度等环境因子，构建了地下水中硝酸盐浓度预测模型。研究发现，随机森林模型表现尤为突出，其 R² 值达到 0.736，RMSE 和 MAE 分别为 2.736 和 2.077，预测性能显著优于其他模型。​

　　研究结果显示，南宁盆地大部分区域地下水中硝酸盐浓度处于安全范围，但仍有约 16.14% 的区域存在污染风险，这些高风险区域主要集中在农业区。值得关注的是，婴儿和儿童通过饮水摄入硝酸盐的非致癌健康风险在南宁盆地西南部和东部污染严重地区已超过可接受范围。​

　　该研究得到国家自然科学基金青年科学基金项目(41807203、42307274)的支持，其成果有助于相关部门针对性地开展地下水污染治理工作，对保障公众健康、特别是婴幼儿群体的饮水安全具有重要意义。

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