机器学习在人工湿地水质净化领域的研究进展

来源：环境科学杂志2026年第1期北京时间：

作者：郭小龙,陶伟光,何小新,李惠平,庞维海

单位：招商局生态环保科技有限公司, 重庆 400067,招商局生态环保科技有限公司, 重庆 400067,重庆工信职业学院药品与环境工程学院, 重庆 401233,同济大学环境科学与工程学院, 上海 200092,同济大学环境科学与工程学院, 上海 200092

摘要：随着环境科学与计算机技术的快速发展，机器学习在人工湿地水质净化研究中的应用日益广泛. 综述了近年来机器学习在人工湿地水质净化领域的主要研究进展，对机器学习算法在人工湿地应用方向和人工湿地数据特点进行了全面详细分析；进一步从机器学习解析人工湿地的水质净化关键过程（微生物代谢与污染物降解、植物吸收与转化过程、基质吸附与过滤机制和水力条件），多维度数据融合与水净化机制重构和机器学习在优化人工湿地设计与运行中的应用这3个方面展开了分析，并对未来的研究方向从模型改进与创新、数据融合与共享、实时监测与智能控制、与其他技术集成和环境影响评估与生态修复这5个方面进行了展望. 结果表明，机器学习为人工湿地水质净化研究提供了新的视角和方法，有助于提高水质净化效率和管理水平，但仍需进一步优化算法和解决实际应用中的问题.

关键词：机器学习,人工湿地,水质净化,数据收集,模型构建,