《北卡罗来纳州立大学和亚利桑那州立大学研究人员开发机器学习模型,通过分析140年地下水数据预测污染物存在及浓度,助力优化监测资源分配》

  • 来源专题:水与大气环境治理
  • 编译者: 胡晓语
  • 发布时间:2025-06-18
  • 这项概念验证工作主要针对亚利桑那州和北卡罗来纳州,但其方法可以应用于填补任何地区地下水质量的关键空白。地下水是数百万人的饮用水来源,常含有对健康有害的污染物。然而,许多地区缺乏完整的地下水质量数据。监测水质既费时又昂贵,测试的污染物越多,费用和时间就越高。 北卡罗来纳州立大学的Yaroslava Yingling教授表示,因此,有兴趣确定应优先检测哪些地下水供应,以最大化有限的监测资源。他说:“我们知道,天然存在的污染物,比如砷或铅,由于地质和环境因素,往往会与其他特定元素一起出现。这提出了一个重要的数据问题:在地下水供应的有限水质数据下,我们能否预测其他污染物的存在和浓度?”此外,研究者们还希望预测其他元素的存在,比如磷,它在农业环境中有益,但在其他环境中可能带来环境风险。为了解决这一挑战,研究人员利用了一个包含140多年水质监测数据的庞大数据集,涵盖了北卡罗来纳州和亚利桑那州的地下水。总共有超过2000万个数据点,涉及50多个水质参数。他们使用这些数据“训练”了一个机器学习模型,识别准确率高于有预期。
  • 原文来源:https://www.sciencedaily.com/releases/2024/11/241112123152.htm
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    • 美国能源部(DOE)宣布选择亚利桑那州立大学领导第七届清洁能源制造创新研究所。EPIXC将动员私营公司,国家实验室,大学,工会和社区合作伙伴的联盟,并将在未来五年内分配高达70万美元的联邦资金用于研究,开发和示范(RD&D)项目,以实现工艺加热电气化和工业部门的脱碳。EPIXC将推进拜登总统的气候目标,建立一个更具弹性、效率和竞争力的工业部门,并使美国走上到2050年实现净零排放的道路。 从化学品和造纸到机械和车辆,工业部门生产对我们的经济至关重要的产品。然而,为了实现国家的气候目标,我们必须使这个重要部门脱碳,该部门占该国温室气体 (GHG) 排放量的 30% 以上。为了实现深度脱碳,各行各业必须共同努力,找到跨越整个工业领域的解决方案。 “实现国家的气候目标将需要采取全员参与的多维方法来消除工业排放,”能源效率和可再生能源代理助理部长亚历杭德罗莫雷诺说。“我们最新的研究所EPIXC将专注于工业脱碳的关键支柱之一 - 电气化 - 大幅削减排放,同时帮助加强和确保美国在全球清洁能源经济中的领导地位。
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    • 在育种群体水平上评估蓝莓贮藏后质地和外观特征的可预测性 2024年8月,美国北卡罗来纳州立大学Molla F. Mengist及通讯作者Massimo Iorizzo在国际期刊《Postharvest Biology and Technology》(JCR一区,IF2023=6.4)发表了题为“Assessing predictability of post-storage texture and appearance characteristics in blueberry at breeding population level”(在育种群体水平上评估蓝莓贮藏后质地和外观特征的可预测性)的研究论文。 摘要 蓝莓的保质期主要受采后储存期间果实质地和外观的多种特征变化的影响,包括软化、皱缩、霉菌的出现以及水分流失等,这些变化会降低消费者的接受度。本研究在两个具有2000多个基因型的大规模北部和南部高丛蓝莓(NHB和SHB)群体中,测量了20种机械质地参数和4种果实外观特征。结果表明,质地变化与初始质地呈正相关,尤其低温储存条件下变化较小。此外,与尺寸相关的参数具有较高的预测性,而大多数质地参数的预测性较低。研究表明,通过选择高Young模量参数和其他关键质地参数,可以在育种中选择出具有更好储存质地和外观的蓝莓品种。 引言 蓝莓(Vaccinium spp.)的质地、化学成分和外观特征直接影响消费者的满意度。储存期间,这些特征的变化会导致软化、腐败、皱纹和风味劣化,从而限制保质期,影响市场接受度。因此,延长蓝莓新品种的保质期是业界关注的重点。本研究旨在探索蓝莓果实在储存过程中质地特征的变化,以及哪些果实特征与延长保质期密切相关,为育种策略提供数据支持。 研究内容 (1)样品和储存方法:选取两个大型蓝莓群体(NHB和SHB),分别在Oregon和Florida进行种植。储存条件分别设定在3°C(NHB)和1°C(SHB),湿度为95%。收获后选取没有明显缺陷的蓝莓样本,并在储存6周后测量其质地参数和外观特征。 (2)质地和外观特征测量:在初始收获(T0)和储存后(T1)分别测量20种质地参数(如Young模量、内部硬度等)和4种外观特征(果重、果柄直径、果高和皱缩情况)。 (3)数据分析:使用多变量分析方法(PCA和PLS-DA)评估储存对质地参数变化的影响。结果表明,Young模量和“最大力距离”是影响储存后质地变化的主要参数。此外,使用部分最小二乘回归(PLS)建立质地参数的预测模型,分析初始质地特征对储存期质量的预测性。 结论与展望 本研究表明,蓝莓质地的变化主要发生在果实的外层。通过选择具有高Young模量和大果重的蓝莓品种,育种可以延长果实的保质期。未来研究应进一步验证这些质地参数在不同储存条件下的变化,并探索中间时间点的数据,以提高预测模型的准确性。 原文链接: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925521424002096?via%3Dihub