农业环境科学学报

作者：武子豪,吴礼滨,洪伟,丁泽聪,易皓,张晓园,曾子龙,崔恺

单位：生态环境部华南环境科学研究所 华南环境损害司法鉴定中心, 广州 510655,生态环境部华南环境科学研究所 华南环境损害司法鉴定中心, 广州 510655,生态环境部华南环境科学研究所 华南环境损害司法鉴定中心, 广州 510655,生态环境部华南环境科学研究所 华南环境损害司法鉴定中心, 广州 510655,生态环境部华南环境科学研究所 华南环境损害司法鉴定中心, 广州 510655,生态环境部华南环境科学研究所 华南环境损害司法鉴定中心, 广州 510655,生态环境部华南环境科学研究所 华南环境损害司法鉴定中心, 广州 510655,生态环境部华南环境科学研究所 华南环境损害司法鉴定中心, 广州 510655

关键词：生态环境损害鉴定评估,机器学习,图像识别,自然语言处理,

基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目（PM-zx703-202204-070，PM-zx703-202305-270，PM-zx703-202305-189）

生态环境损害鉴定评估工作是环境行政处罚的重要依据，随着近年来生态环境损害案件的不断发生，损害鉴定工作流程复杂、案件资料分析工作量大、数据缺失严重等问题不断显现，如现场勘察耗时耗力、污染物溯源困难、基线不清、损害赔偿金额难以确定等。为解决这些问题，本文探讨了机器学习在生态环境损害鉴定评估中的应用前景。近几年，机器学习凭借其强大的计算能力，已在数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域发挥了重要作用，通过综述机器学习在上述领域的已有进展，结合生态环境损害鉴定评估总体工作流程，本文深入探究了机器学习在损害鉴定评估中的应用前景，分析了机器学习在鉴定评估工作中的挑战和局限性，指明机器学习的应用可以提高损害鉴定评估的工作效率，促进损害鉴定评估有序化、系统化发展。

来源：2023年第12期

《农业环境科学学报》期刊编辑部

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