该文献《Data Analytics for Environmental Science and Engineering Research》由Suraj Gupta、Diana Aga、Amy Pruden、Liqing Zhang和Peter Vikesland等学者撰写，并发表于《Environmental Science & Technology》期刊。文章的DOI为：https://doi.org/10.1021/acs.est.1c01026，文章的发布年份是2021年。
这篇文献的主题是数据分析在环境科学与工程（ESE）研究中的应用，尤其是机器学习（Machine Learning，ML）技术在环境监测中的运用。近年来，随着新型数据采集和处理技术的不断发展，环境监测方法也迎来了更加全面和高效的转变。作者指出，机器学习方法在分析复杂的环境系统及其数据方面具有巨大潜力，已经开始被广泛应用于该领域的各种研究之中。环境科学与工程涵盖了诸如水和废水处理、空气质量、环境影响评估、危险废物管理等多个领域。在这些研究中，数据采集和处理变得尤为关键，随着环境基因组学和非靶向分析等新技术的引入，数据的种类和数量呈现爆炸式增长，这也为机器学习的应用提供了更广阔的前景。
文章围绕环境科学与工程领域中，数据分析框架，特别是机器学习方法的应用展开讨论，提出了目前在该领域内机器学习的三大典型应用案例，并对数据分析的流程进行了系统介绍。
文章首先介绍了数据分析的框架，包括数据采集、数据探索、数据预处理与可视化、模型构建及其评估、结果解释等五个基本步骤。数据采集是数据分析的第一步，涉及如何收集与存储数据，并确保数据集在后续处理中能够有效地被查询与分析。在环境科学与工程领域，由于涉及的数据种类繁多（如水质、空气质量、流量等），因此，必须精心设计数据采集的策略，以减少偏差并提高结果的可靠性。
文章接着讨论了机器学习在环境科学中的具体应用，尤其是在以下三个方面：
在环境科学领域，环境中微生物的抗生素抗性基因的传播已经成为一个日益严重的问题。文章指出，基于高通量测序的基因组学（metagenomics）技术可以有效地进行抗生素抗性基因的检测。通过机器学习算法，研究人员可以从复杂的基因组数据中提取出有意义的特征，预测抗性基因的出现及其传播途径。
非靶向分析（Non-target analysis，NTA）是一种能够在没有预设污染物目标的情况下，识别环境样品中的未知污染物的技术。文章介绍了通过高分辨率质谱技术（HRMS）结合机器学习，可以有效地检测水体或土壤中的潜在污染物。此外，机器学习在数据处理过程中帮助减少了数据的冗余，并优化了特征的选择过程。
在水处理系统的运行中，实时水质监测数据的异常检测至关重要。作者指出，通过机器学习，可以在水质数据中识别出异常事件，例如设备故障或污染事件，这对于保障水质安全和提高水处理效率至关重要。文章进一步阐述了如何利用基于监督学习的算法（如支持向量机、神经网络等）对水质监测数据进行异常检测。
在文献的后半部分，作者强调了在环境科学研究中应用机器学习所面临的一些挑战。由于数据的多样性、复杂性以及环境监测数据往往具有时空变异性，因此在进行数据预处理时，需要特别注意数据清洗、数据整合和降维等步骤。此外，文献还讨论了模型优化和评估的方法，如交叉验证、精度评估等，这对于保证机器学习模型的泛化能力和精度具有重要意义。
作者还指出，虽然数据分析技术已经在环境科学中得到了广泛应用，但整体上仍处于起步阶段，环境科学领域的研究者和数据科学家之间需要加强合作，推动数据共享和多学科协作，以便更好地理解环境数据中的复杂关系，优化环境管理决策。
这篇文献从数据分析的整体框架出发，系统地介绍了机器学习在环境科学与工程中的应用，特别是在基因组学分析、环境污染物监控和水质异常检测等方面的应用。文章不仅总结了目前机器学习技术在环境研究中的应用现状，还分析了其中存在的挑战，并提出了未来发展的方向。该文献为环境科学研究者提供了机器学习技术的实际应用案例，也为推动环境科学领域的数据分析方法发展提供了宝贵的思路和指导。
本研究的学术价值在于，它为环境科学与工程领域的研究者提供了一个全新的视角，展示了机器学习在复杂环境数据处理中的强大潜力。通过整合来自不同领域的知识和技术，机器学习可以有效地帮助环境监测和管理工作，更加精准地识别潜在风险和异常情况。此外，文章还强调了跨学科合作在数据分析中的重要性，提出了未来在数据共享和协同研究方面的思路，这为推动全球环境治理和政策制定提供了理论支持。
通过这篇文献，我们不仅可以更好地理解数据分析在环境科学中的应用现状，还能够获得有关如何在实际研究中有效应用机器学习方法的宝贵经验。