中国科学技术大学环境科学与工程系在纳米材料土壤氮循环风险评估研究方面取得新进展，通过元分析与可解释机器学习模型系统评估了纳米材料对土壤硝化和反硝化过程的影响机制。该研究成果以“Data-Driven Insights into Nanomaterial Impacts on Soil Nitrogen Processes”为题，于近日发表于ACS Nano。

硝化与反硝化作用是全球氮循环的核心微生物过程，共同调控温室气体排放、土壤健康。然而，人工纳米材料对这一重要过程的影响及其机制尚不明确。本研究通过整合元分析与可解释机器学习方法，系统揭示了纳米材料对土壤硝化与反硝化影响的主要因素与交互网络。研究发现，纳米材料对氮循环的影响并非单一浓度依赖，而是由浓度、pH及暴露时间等多种因子共同调控的复杂函数。该成果助力在保障土壤健康与生态系统平衡的前提下，为推动纳米技术的理性设计与环境友好型应用提供了重要支撑。

图 机器学习预测纳米材料与土壤氮循环的关联

该工作得到了国家自然科学基金、科技部国家重点研发计划、校创新团队培育基金等项目的支持。

论文链接：https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsnano.5c22280