水培到土培体系植物根系PFAS吸收风险的迁移机器学习研究

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摘要：为实现植物根系对全氟与多氟化合物（Per- and polyfluoroalkyl substances，PFAS）的吸收和积累的精准预测，本研究基于涵盖了19种PFAS的水培或土培体系文献数据，共计668条数据点，利用分子描述符、实验条件以及作物属性等作为特征变量，构建4种机器学习模型分别预测了水培体系和土壤体系的根系富集因子（RCF），效果最佳的均是极端梯度提升树（XGB）模型，测试集决定系数（R2）分别为0.69和0.83，均方根误差（RMSE）分别为0.51和0.28。（剩余12237字）