ARTICLE · 1070457
SOIL BIOL BIOCHEM:AI在土壤生态毒理学中的应用:关于蚯蚓接触微/纳米塑料的批判性综述与展望
来源:农作未来
编译:王上
原创微文,欢迎转发转载。


文章信息 
原名:Artificial intelligence in soil ecotoxicology: A critical review and perspective on micro/nanoplastic exposure to earthworms
译名:人工智能在土壤生态毒理学中的应用:关于蚯蚓接触微/纳米塑料的批判性综述与展望
期刊:Soil Biology and Biochemistry
2025年影响因子:12.2
5年影响因子:14.3
在线发表时间:2026.09.21
通讯作者:方临川教授flinc629@hotmail.com
第一单位:武汉理工大学关键非金属矿产资源绿色利用教育部重点实验室

AI图像表型分析可检测受应激影响的蚯蚓体内的亚临床组织病变
AI视频追踪技术揭示了土壤动物空间规避行为与其动态栖息地迁移之间的关联
机器学习模型阐明了土壤微塑料的非线性毒性作用机制
大型语言模型有助于提出关于土壤健康的宏观生态假说

文章摘要 
微/纳米塑料(MNPs)在陆地生态系统中的广泛富集,对土壤动物及其介导的生态功能构成了日益增大的风险。然而,传统生态毒性测定方法因耗时费力、通量低且表型与分子分辨率有限,阻碍了对该机制的深入理解。尽管将人工智能(AI)与暴露于MNP的蚯蚓直接关联的实证证据仍处于初期阶段,但在相邻生态毒理学领域建立的先进计算方法为克服这些瓶颈提供了可迁移的工具集。
在本篇综述与展望中,作者从四个关键领域综合梳理了AI在评估蚯蚓MNP毒性方面的现状及未来应用前景:(1)基于AI的数字图像分析,用于检测亚致死性(sub-lethal)组织学改变;(2)视频追踪技术,用于量化受土壤基质干扰下的运动学和行为变化;(3)利用机器学习方法破译非线性剂量-反应关系,并优先筛选与组学相关的毒理学通路;以及(4)大型语言模型(LLM)日益凸显的辅助作用及其治理要求。
此外,作者对特定领域的限制因素进行了批判性评估,明确区分了经验证的模型与迁移及前瞻性框架,同时探讨了数据集碎片化、土壤物理不透明性以及黑箱算法的可解释性局限。
最终,作者勾勒出一条将可解释人工智能与符合FAIR原则的数据库相结合的路线图,以推动陆地生态毒理学向新兴污染物的预测性与机制性风险评估转型。










原文链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0038071726002324
新书速递 |《综合生态系统耦合分析》(英文版)王钢 等主编


土壤三普检测报告看不懂?《大地化验单:解码土壤健康》 手把手教你给土壤 “看病开方”
“黄河流域易盐渍区高效生态农业技术创新丛书”推荐

2024年7月14日,在山东科学技术出版社召开了“黄河流域易盐渍区高效生态农业技术创新丛书”编委会。来自中国科学院南京土壤研究所、中国科学院海岸带研究所、中国农业科学院资源与区划研究所、山东省农业科学院、清华大学、山东农业大学等院校的专家教授参与了此次会议。

从美索不达米亚到圣华金河谷:一部跨越千年的土壤盐渍化警示录 张佳宝院士序|《多时空尺度的土壤盐渍化、环境问题和灌排研究与实践》出版 康绍忠院士序|《多时空尺度的土壤盐渍化、环境问题和灌排研究与实践》出版 山东师范大学校长张建序|《多时空尺度的土壤盐渍化、环境问题和灌排研究与实践》出版 重磅上新|科学 + 技术 + 政策,全方位解读盐渍化灌排治理 

新书推荐|《干旱区农田水盐运移模拟与调控》出版 

《土壤盐渍化的诊断、评估、减缓与适应技术指南》由联合国粮农组织 / 国际原子能机构粮食和农业核技术联合中心水土管理和作物营养科专家穆罕默德·扎曼、李恒所著。著者长期致力于改善土壤、水资源与肥料管理的生产实践,为促进国际社会农业积极适应气候变化做出了贡献。
该书回顾了全球土壤盐渍化的历史和治理成败经验,旨在制定盐度和钠化度的评估技术规程,完善盐渍化土壤的缓解和适应措施,创新和推进核技术和同位素技术等的应用,为可持续地利用盐碱地提供可行性方案。该书具有先进性、指导性和实用性,能够切实解决生物盐碱农业所遇到的实际问题。该书可为进行景观和农田土壤盐渍化评估和诊断,利用核技术和同位素技术制定边际土壤可持续利用战略的技术研究人员、一线管理人员提供参考和借鉴。
康绍忠院士序|《土壤盐渍化的诊断、评估、减缓与适应技术指南》出版发行

热烈祝贺Robert Horton 教授荣获2026年 Dokuchaev奖--土壤科学界的“终身成就奖”国际土壤学会每届(四年)一名
Rainer Horn 博士,德国基尔大学教授,世界著名土壤物理学家。现任中-欧土地和土壤合作专家组委员,曾任世界土壤联合会(IUSS)主席,IUSS土壤物理委员会、土壤技术委员会以及第三工作组主席、土壤耕作研究组织主席、德国土壤学会主席等土壤学术组织重要职位。Horn教授在不饱和土壤力学理论创新和应用、土壤物理多尺度过程、土壤力学与水力学、物理化学和生物学等多学科交叉研究等方面取得巨大成就,并成功应用于指导固废处理、地质工程安全以及电缆地下埋藏等社会经济多方面。发表100余篇期刊论文,数十部土壤学专著以及数百篇技术报告,荣获美国土壤学会、美国农学会会士,罗马尼亚、波兰、德国土壤学会以及国际土壤耕作研究组织等学术团体先后授予Horn教授荣誉会员称号。
该书由赵英博士和张斌博士组织,邀请了诸多从事土壤物理研究的中青年工作者共同翻译。他们花费很大精力把该教材引进国内,可使更多的科研人员系统了解土壤物理学,对推动我国土壤物理学的发展意义重大。
邵明安院士序|《土壤物理学精要——过程、功能、结构和力学导论》

深耕土壤科学前沿 赋能生态永续发展——《土壤科学前沿》新书发布

预售开启 | 第23届世界土壤学大会同款“用地养地”智慧,《中国先民的智慧:用地养地有妙招》限量抢先购
中国农大李保国教授:土壤学是大地的语言
您翻开第十五版的《土壤学与生活》,就是在挖掘一个多世纪以来一直处于土壤学前沿的叙事”

全国优势科研单位30余位专家学者整合研究秸秆还田的土壤与环境效应 
来源:农作未来
编译:王上
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文章信息 
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译名:人工智能在土壤生态毒理学中的应用:关于蚯蚓接触微/纳米塑料的批判性综述与展望
期刊:Soil Biology and Biochemistry
2025年影响因子:12.2
5年影响因子:14.3
在线发表时间:2026.09.21
通讯作者:方临川教授flinc629@hotmail.com
第一单位:武汉理工大学关键非金属矿产资源绿色利用教育部重点实验室

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文章摘要 
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此外,作者对特定领域的限制因素进行了批判性评估,明确区分了经验证的模型与迁移及前瞻性框架,同时探讨了数据集碎片化、土壤物理不透明性以及黑箱算法的可解释性局限。
最终,作者勾勒出一条将可解释人工智能与符合FAIR原则的数据库相结合的路线图,以推动陆地生态毒理学向新兴污染物的预测性与机制性风险评估转型。










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该书由赵英博士和张斌博士组织,邀请了诸多从事土壤物理研究的中青年工作者共同翻译。他们花费很大精力把该教材引进国内,可使更多的科研人员系统了解土壤物理学,对推动我国土壤物理学的发展意义重大。
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文章摘要 
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在本篇综述与展望中,作者从四个关键领域综合梳理了AI在评估蚯蚓MNP毒性方面的现状及未来应用前景:(1)基于AI的数字图像分析,用于检测亚致死性(sub-lethal)组织学改变;(2)视频追踪技术,用于量化受土壤基质干扰下的运动学和行为变化;(3)利用机器学习方法破译非线性剂量-反应关系,并优先筛选与组学相关的毒理学通路;以及(4)大型语言模型(LLM)日益凸显的辅助作用及其治理要求。
此外,作者对特定领域的限制因素进行了批判性评估,明确区分了经验证的模型与迁移及前瞻性框架,同时探讨了数据集碎片化、土壤物理不透明性以及黑箱算法的可解释性局限。
最终,作者勾勒出一条将可解释人工智能与符合FAIR原则的数据库相结合的路线图,以推动陆地生态毒理学向新兴污染物的预测性与机制性风险评估转型。










原文链接:
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该书由赵英博士和张斌博士组织,邀请了诸多从事土壤物理研究的中青年工作者共同翻译。他们花费很大精力把该教材引进国内,可使更多的科研人员系统了解土壤物理学,对推动我国土壤物理学的发展意义重大。
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在本篇综述与展望中,作者从四个关键领域综合梳理了AI在评估蚯蚓MNP毒性方面的现状及未来应用前景:(1)基于AI的数字图像分析,用于检测亚致死性(sub-lethal)组织学改变;(2)视频追踪技术,用于量化受土壤基质干扰下的运动学和行为变化;(3)利用机器学习方法破译非线性剂量-反应关系,并优先筛选与组学相关的毒理学通路;以及(4)大型语言模型(LLM)日益凸显的辅助作用及其治理要求。
此外,作者对特定领域的限制因素进行了批判性评估,明确区分了经验证的模型与迁移及前瞻性框架,同时探讨了数据集碎片化、土壤物理不透明性以及黑箱算法的可解释性局限。
最终,作者勾勒出一条将可解释人工智能与符合FAIR原则的数据库相结合的路线图,以推动陆地生态毒理学向新兴污染物的预测性与机制性风险评估转型。










原文链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0038071726002324
来源:农作未来
编译:王上
原创微文,欢迎转发转载。



原名:Artificial intelligence in soil ecotoxicology: A critical review and perspective on micro/nanoplastic exposure to earthworms
译名:人工智能在土壤生态毒理学中的应用:关于蚯蚓接触微/纳米塑料的批判性综述与展望
期刊:Soil Biology and Biochemistry
2025年影响因子:12.2
5年影响因子:14.3
在线发表时间:2026.09.21
通讯作者:方临川教授flinc629@hotmail.com
第一单位:武汉理工大学关键非金属矿产资源绿色利用教育部重点实验室

AI图像表型分析可检测受应激影响的蚯蚓体内的亚临床组织病变
AI视频追踪技术揭示了土壤动物空间规避行为与其动态栖息地迁移之间的关联
机器学习模型阐明了土壤微塑料的非线性毒性作用机制
大型语言模型有助于提出关于土壤健康的宏观生态假说


微/纳米塑料(MNPs)在陆地生态系统中的广泛富集,对土壤动物及其介导的生态功能构成了日益增大的风险。然而,传统生态毒性测定方法因耗时费力、通量低且表型与分子分辨率有限,阻碍了对该机制的深入理解。尽管将人工智能(AI)与暴露于MNP的蚯蚓直接关联的实证证据仍处于初期阶段,但在相邻生态毒理学领域建立的先进计算方法为克服这些瓶颈提供了可迁移的工具集。
在本篇综述与展望中,作者从四个关键领域综合梳理了AI在评估蚯蚓MNP毒性方面的现状及未来应用前景:(1)基于AI的数字图像分析,用于检测亚致死性(sub-lethal)组织学改变;(2)视频追踪技术,用于量化受土壤基质干扰下的运动学和行为变化;(3)利用机器学习方法破译非线性剂量-反应关系,并优先筛选与组学相关的毒理学通路;以及(4)大型语言模型(LLM)日益凸显的辅助作用及其治理要求。
此外,作者对特定领域的限制因素进行了批判性评估,明确区分了经验证的模型与迁移及前瞻性框架,同时探讨了数据集碎片化、土壤物理不透明性以及黑箱算法的可解释性局限。
最终,作者勾勒出一条将可解释人工智能与符合FAIR原则的数据库相结合的路线图,以推动陆地生态毒理学向新兴污染物的预测性与机制性风险评估转型。










原文链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0038071726002324
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