行业领域

新一代信息技术产业,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

“新污染物”可能是长期存在于环境中，但一直未被检测出，或被新发现的具有持久性、毒性、生物累积性伤害、环境迁移性等，对人体健康和生态环境存在一定的潜在风险，未被列入常规监测和监测的新型污染物。

由于“新污染物”的定义不同组织和国家都存在细微区别。“新污染物”在不管是国际还是国内监测平台和环境数据库都没有一套完成的系统。往往会通过典型的“新污染物”分类来进行区分，后期采集少量数据不具有说服力，并且在不同国家平台采集的数据后期需要使用Python的提取和人工筛选，人工筛选的介入除去处理不良数据，往往会加入一定的主观意识从而影响数据的规范。

若要后期进行“新污染物”的溯源分析，为环境监管和政策标准的制定提供一定的数据支撑和科学依据，前期的自动化数据处理和计量学分析会提供一定的技术支持。

1.    不同国家和管理部门对于“新污染物”的定义、分类、细分领域存在一定的区别，不能使用相同的关键词进行全域的检索，需要根据实际情况确定新的污染物所含每一个的名称，按优先级排列，优先级的确定需要根据环境风险和毒性交互作用分析。

2.    时空区域的数据不均衡，不同维度空间和环境数据采集量存在一定的差异。政府机构和文献收集平台提供的数据受限。采集全网具有公信力平台和国家机关单位相关数据，按优先级明晰重点管控对象，未传播路径和溯源分析提供基础。

需解决的主要技术难题

（一）多源异构新污染物数据高效爬取难题

1. 数据来源复杂、格式异构：包含政府动态网页监测数据、PDF文献文本数据、结构化数据库、质谱仪器原始数据，动态网页存在反爬机制、接口不开放，非结构化文献中污染物浓度、检出率、时空信息提取难度大。

2. 平台权限与反爬限制：知网、Web of Science、生态环境监测平台存在访问频次限制、IP封禁、验证码验证，批量合规爬取困难。

3. 时空数据不均衡：偏远区域、土壤/大气介质监测数据缺失，爬取数据存在地域、时间维度覆盖不全问题。

（二）数据预处理与质量控制难题

1. 数据标准不统一：不同来源数据浓度单位、检出限、检测方法不一致，大量“未检出（ND）”数据难以标准化处理，无法直接整合。

2. 缺失值、异常值复杂：新污染物浓度多为偏态分布，低于检出限数据多、实验误差异常值多，常规缺失值填充、异常值剔除方法适用性差。

3. 高维特征冗余：新污染物种类繁多，理化性质、环境因子、浓度指标维度高，存在严重多重共线性，影响后续建模稳定性。

（三）计量学分析建模与优化难题

1. 传统计量学模型适配性差：PCA、PMF、UNMIX等来源解析模型对数据正态性、非负性敏感，新污染物数据多呈偏态分布，模型参数难调优、源解析结果不稳定。

2. 多介质耦合建模困难：水‑土‑气多介质新污染物迁移转化关联复杂，传统计量学方法难以刻画跨介质污染特征与来源贡献。

3. 风险评估不确定性高：SSD物种敏感度分布、风险商计算依赖样本量，数据不均衡易造成生态风险评价偏差。

4. 机器学习‑化学计量学融合难：高维数据特征筛选、模型过拟合控制难度大，且深度学习模型可解释性弱，难以在环境领域落地应用。

（四）数据标准化与可视化应用难题

1. 缺乏统一的数据规范，多源爬取数据无法横向对比分析。

2. 时空耦合分析难度大，难以将地理空间信息与计量学分析结果结合，直观呈现污染时空演变规律。

期望实现的主要技术目标

当前我国全面推进新污染物治理行动，全氟化合物、药品及个人护理品、微塑料、内分泌干扰物等新污染物具有持久性、生物累积性、潜在毒性，已成为水环境、土壤、大气环境突出环境风险。

1. 新污染物监测与研究数据高度分散、碎片化，分布在生态环境部门监测平台、中英文文献数据库、国际环境化学数据库、实验室仪器原始数据中，缺乏统一整合，人工收集效率低、覆盖范围有限。

2. 传统研究多依赖小样本实验数据，难以开展大范围时空分布、来源解析、风险评价；常规统计方法无法处理高维、多类型、多介质的新污染物海量数据。

3. 为实现新污染物精准溯源、风险分级管控，亟需通过自动化数据爬取实现多源数据整合，结合化学计量学、机器学习开展数据挖掘、污染特征分析、来源识别与风险预测，为环境监管、政策制定提供数据支撑与科学依据。