方向1：实验数据 + 机器学习的污染物识别、分布预测与污染溯源分析
内容：通过采集水样或土壤样并开展 ICP-MS、GC-MS、TOC 等实验分析，获得污染物浓度、化学形态和物化参数；再引入地理、水文、土壤、土地利用等多源环境变量，使用随机森林、XGBoost、图神经网络等模型构建分布预测及驱动因素识别体系，进一步实现污染来源追踪。
亮点：有效弥补实验采样点稀疏的问题，实现“实验观测—模型预测—治理决策”的连续流程。
场景：PFAS 迁移预测、城市重金属热点识别、纳米材料环境归宿分析。
方向2：实验毒性 + QSAR/ML 的新污染物与纳米材料生态风险预测
内容：基于实验获取的细胞存活率、ROS、LDH、IC50 等毒性指标，以及纳米材料粒径、Zeta 电位、比表面积、官能团等理化性质，训练 QSAR 或深度学习模型用于预测未知材料的毒性水平，评估结构特征的风险贡献，并减少对大量体外或动物实验的依赖。
场景：MOF 纳米材料、生物活性有机污染物、光催化剂中间体、环境暴露产物。
方向3：机理模型与机器学习的混合建模（Hybrid Modeling）
内容：将水文、地球化学、扩散—对流方程等机理模型与机器学习模型融合，通过物理约束神经网络、PINN、Hybrid U-Net 或深度高斯过程实现参数反演、机理补全与模型校准。
场景：地下水污染迁移、反应动力学参数反演、硝化/反硝化过程建模。
方向4：可持续建材与光电材料的“实验筛选 + ML 结构–性能预测”
内容：针对光催化剂、膜材料、吸附材料、光电转换材料等，通过实验获得光谱（UV-Vis、PL）、电化学数据（Tafel、TOF）、结构表征（XRD、SEM、BET），结合材料结构描述符与机器学习模型，预测活性趋势、筛选潜在高性能结构，或进行配方优化。
场景：光催化产氧材料筛选、吸附剂结构优化、膜材料孔结构设计、光电转换效率预测。
方向5：环境实验数据 + ML 的生态、土壤与碳氮循环机制解析
内容：采集土壤样本并测试 pH、TOC、TN、酶活性、16S 微生物群落等指标，引入机器学习模型分析影响碳/氮循环的关键因素、微生物功能变化机制，以及不同污染或土地管理方式对生态过程的影响。
场景：农业生态碳汇评估、污染导致的微生物功能位点变化研究、土壤健康指数建模。#生化环材 #能源与环境工程 #生物医学科研 #环境工程 #科研学习 #研究背景与意义
内容：通过采集水样或土壤样并开展 ICP-MS、GC-MS、TOC 等实验分析，获得污染物浓度、化学形态和物化参数；再引入地理、水文、土壤、土地利用等多源环境变量，使用随机森林、XGBoost、图神经网络等模型构建分布预测及驱动因素识别体系，进一步实现污染来源追踪。
亮点：有效弥补实验采样点稀疏的问题，实现“实验观测—模型预测—治理决策”的连续流程。
场景：PFAS 迁移预测、城市重金属热点识别、纳米材料环境归宿分析。
方向2：实验毒性 + QSAR/ML 的新污染物与纳米材料生态风险预测
内容：基于实验获取的细胞存活率、ROS、LDH、IC50 等毒性指标，以及纳米材料粒径、Zeta 电位、比表面积、官能团等理化性质，训练 QSAR 或深度学习模型用于预测未知材料的毒性水平，评估结构特征的风险贡献，并减少对大量体外或动物实验的依赖。
场景：MOF 纳米材料、生物活性有机污染物、光催化剂中间体、环境暴露产物。
方向3：机理模型与机器学习的混合建模（Hybrid Modeling）
内容：将水文、地球化学、扩散—对流方程等机理模型与机器学习模型融合，通过物理约束神经网络、PINN、Hybrid U-Net 或深度高斯过程实现参数反演、机理补全与模型校准。
场景：地下水污染迁移、反应动力学参数反演、硝化/反硝化过程建模。
方向4：可持续建材与光电材料的“实验筛选 + ML 结构–性能预测”
内容：针对光催化剂、膜材料、吸附材料、光电转换材料等，通过实验获得光谱（UV-Vis、PL）、电化学数据（Tafel、TOF）、结构表征（XRD、SEM、BET），结合材料结构描述符与机器学习模型，预测活性趋势、筛选潜在高性能结构，或进行配方优化。
场景：光催化产氧材料筛选、吸附剂结构优化、膜材料孔结构设计、光电转换效率预测。
方向5：环境实验数据 + ML 的生态、土壤与碳氮循环机制解析
内容：采集土壤样本并测试 pH、TOC、TN、酶活性、16S 微生物群落等指标，引入机器学习模型分析影响碳/氮循环的关键因素、微生物功能变化机制，以及不同污染或土地管理方式对生态过程的影响。
场景：农业生态碳汇评估、污染导致的微生物功能位点变化研究、土壤健康指数建模。#生化环材 #能源与环境工程 #生物医学科研 #环境工程 #科研学习 #研究背景与意义
