Establishing a Monte Carlo-Random Forest Algorithm to Predict Microplastics Pollution Distribution and the Risk Factors of Microplastics Adsorbing Organophosphate Esters Flame Retardants

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Project title

Code/計畫編號

NSTC113-2221-E019-016-MY3

Translated Name/計畫中文名

建立蒙地卡羅隨機森林演算法預測微型塑膠污染流布及其吸附有機磷阻燃劑之風險因子

Project Coordinator/計畫主持人

Min-Pei Ling

Funding Organization/主管機關

National Science and Technology Council

Department/Unit

Department of Food Science

Website

https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=16547728

Year

2024

Start date/計畫起

01-08-2024

Expected Completion/計畫迄

31-07-2025

Bugetid/研究經費

1320千元

ResearchField/研究領域

環境科學

本研究探討環境生態風險、人體健康風險及機器學習之應用，於環境管理、食安管理及學術發展具有多面向之重要性。系統性調查臺灣中度或高度污染河川河口微型塑膠(MPs)與有機磷(OPEs)阻燃劑濃度，計算各河口MPs與OPEs對水域環境生態風險商數，並評估對人體健康造成之潛在風險，提供環境保護管理之參考依據。並根據各河口樣品MPs濃度、MPs尺寸、材質、顏色、老化程度等組成特性及OPEs濃度、以及季節變異性、河川流量及降雨量等變數，以機器學習技術建立預測模型，預測污染來源與影響最顯著因子，並結合空間分析預測危害物質風險區域。整合環境科學、風險管理及機器學習之跨領域研究，提供解決環境問題之工具與具體方法。

Keyword(s)

微型塑膠
有機磷阻燃劑
環境生態
人體健康風險評估
機器學習
隨機森林
蒙地卡羅
microplastics
organophosphate esters
environmental ecology
human health risk assessment
machine learning
random forest
Monte Carlo

DSpace CRIS

Establishing a Monte Carlo-Random Forest Algorithm to Predict Microplastics Pollution Distribution and the Risk Factors of Microplastics Adsorbing Organophosphate Esters Flame Retardants

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