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基于随机森林评价的兰州市主城区校园地表灰尘重金属污染
随着城市化进程的加快，城市土地的功能逐渐转变，校园作为城市重要的公共场所之一，也受到了越来越多的关注。然而，近年来，在我国城市化进程加速的同时，环境污染问题逐渐凸显，兰州市主城区校园地表灰尘中的重金属污染问题已引起了广泛关注。本论文以随机森林评价方法为基础，对兰州市主城区校园地表灰尘重金属污染进行评价分析。
一、兰州市主城区校园地表灰尘重金属污染的现状
随着城市发展规模不断扩大，兰州市主城区校园地表灰尘重金属污染逐渐加剧。一方面，城市化过程中汽车尾气、工业废气等大量污染物的排放，导致校园地表灰尘中的重金属元素含量大幅度增加；另一方面，人口和交通密集度的增加，也使得校园周围的环境质量变得更加脆弱。统计数据表明，兰州市主城区校园地表灰尘中重金属总量超标情况已经愈发严重，尤以铅、镉等有毒有害元素为主，其对人体健康的影响越来越受到重视。
二、随机森林评价方法介绍
随机森林评价方法是一种用于数据挖掘和机器学习的非参数分类、回归方法，结合了多个决策树方法，使用自主有放回抽样技术处理数据集，其特点是准确度高、对噪声不敏感、能够处理大量的数据集、运行速度快。
三、随机森林评价在校园重金属污染评估中的应用
1.数据收集
选择兰州市主城区数所典型高校为评估对象，采集其校园内地表灰尘样本，共计200个。这些样本在分析前需经过标识、除杂、筛选等工序。
2.数据预处理
对采集的地表灰尘样本进行分析前的预处理，包括数据重构、数据缺失补充、异常值处理等。通过计算，得出各种元素的含量。
3.数据分析
将采集到的数据输入随机森林模型，模型根据输入的各个特征进行训练，识别出数据之间存在的关联性和相似性，然后建立分类器，对测试样本进行分类。
4.模型验证
采用交叉验证的方法，将数据集分为训练集和测试集，利用测试集进行测试，根据模型的预测结果和实际结果进行对比，评估模型预测的准确度和稳定性。
四、结论
通过随机森林评价方法，对兰州市主城区校园地表灰尘重金属污染进行了评价分析，结果表明，随机森林模型能够较准确地反映不同影响因素对校园灰尘污染的贡献程度。同时，该方法还能够获得不同重金属元素之间的相关性信息，为优化校园环境提供了理论依据。综上所述，应该通过制定相关政策和措施，加强对兰州市主城区校园地表灰尘重金属污染的监管和管理，提高校园环境的质量，保障学生和教职员工的健康和安全。