各位评审专家，大家好！ 我叫张晓明，来自中南民族大学，很高兴有这个机会来申报2024年度的国家自然科学基金项目。今天，我想向大家介绍我的研究——“基于机器学习的环境污染源智能识别研究”。

咱们都知道，环境污染是个老大难的问题，尤其是在快速城市化和工业化的今天，污染源越来越隐蔽、复杂，很多时候，治理的根源在于没找到“病因”。目前传统的方法，像人工检测或者简单模型分析，往往耗时又费力，准确率也不高。所以，我就想：能不能利用咱们新兴的机器学习技术，让污染源“无处遁形”呢？

我的目标是设计一套基于机器学习的污染源智能识别系统，帮助快速定位污染源，给相关部门提供高效、精准的技术支持。

具体来说，我希望做到三件事： 1. 建立一个能够从大数据中自动提取污染特征的算法；

2. 设计一个模型，可以根据特征快速锁定污染源的位置和类型；

3. 将这些技术落地到实际场景中，比如工厂排污监控或者城市大气质量管理。

我的研究主要分三个阶段： 1. 数据采集和整理首先，我会收集各类环境污染的案例数据，比如工业废水、空气污染物排放数据等。然后用数据清洗技术，把数据处理成机器学习可以用的格式。

2. 模型设计和优化接下来，我会用深度学习和迁移学习技术，设计一套“污染源特征提取+智能分类”的双模块模型，反复优化模型的准确率和速度。

3. 实际验证最后一步，就是把模型放到现实场景中测试，比如通过无人机监测污染或者监控企业排放，实现技术落地。

其实，我们团队在环境监测和机器学习这两个领域已经有了不少经验。比如，我们之前用机器学习技术解决过水质监测的问题，成果发表在《大数据环境科学》期刊上；此外，团队还完成了“大江省生态环境局”的污染监控项目，有实际落地的经验。同时，我的研究得到了杜冬云教授的技术指导。杜教授是环境科学领域的资深专家，特别是在污染控制和废水资源化处理方面有丰富的研究经验和成果。有杜教授的加入，我对这个项目的技术深度和实际应用价值更加充满信心！

如果这次项目能获批，我计划在3年内完成以下目标： 1. 在国际顶级期刊上发表至少2篇相关论文；

2. 开发一套可以实际应用的污染源智能识别系统；

3. 为相关部门提供一套“模型+技术支持”的整体解决方案。

关于经费安排，我会主要用在以下几个方面：设备费：购置一些数据存储设备和计算机设备，用于模型训练；

业务费：用来采集污染源数据，比如外包无人机监测服务；

劳务费：为团队的研究生和助理提供合理的补贴。

我们的团队里有5个核心成员，分别负责算法设计、数据分析和模型验证。其中，杜教授的指导将是我们项目的重要支撑，为我们的研究提供全程技术把关和优化建议。

总的来说，我的研究聚焦在利用新技术解决老问题，希望能为国家的环境治理尽一点力。如果这个项目能顺利开展，我相信它不仅有理论意义，还能有实际价值，甚至为环保政策提供技术支撑。

谢谢各位专家！希望能得到大家的支持！