DOI: 10.38007/978-1-80053-531-2

随着人类活动对自然环境影响的深化，环境污染已成为制约可持续发展、威胁生态与人类健康的核心挑战。从区域性雾霾、水体污染到土壤重金属累积及复合污染物跨介质迁移风险，环境系统复杂性与污染多样性持续提升，使得传统环境化学研究的范式正面临着严峻的挑战。人工智能（AI）的迅猛发展为环境化学突破提供了全新路径。机器学习、深度学习等技术凭借强大的多源数据整合、非线性建模与动态优化能力，可高效处理环境化学领域复杂数据，挖掘环境规律，构建精准模拟模型，实现污染物时空分布预判与效应评估，推动环境检测、污染控制到决策支持的全链条智能化升级，促使研究从经验驱动向数据与知识双驱动转型。 

为适应高等科教事业的发展，系统阐述环境化学与 AI 学两者之间的融合基础、技术方法及应用实践，构建知识体系，为教学科研人员提供理论与实践指引，已成为交叉领域的迫切需求。全书以基础奠基为起点，先阐释环境化学核心概念、污染物特性与环境行为、介质相互作用及污染物迁移转化机制。再系统介绍 AI 技术基础，分析核心算法在环境化学中的适配性。进而提出融合路径与方法论，重点探讨多源环境数据智能预处理与跨模态知识整合技术。夯实基础后，书籍转向智能环境分析化学，围绕污染物检测智能化展开，探讨光谱分析智能解析、传感器阵列优化部署，针对三大环境介质分析污染化学过程智能技术，同时介绍实验室自动化系统与实时监测网络构建。环境分析数据为环境化学过程智能模拟奠定基础，相关内容聚焦提升模拟精准度与时效性，涵盖多介质迁移转化建模、

关键污染过程智能模拟，以及生态系统级联效应模拟与数字孪生环境系统构建。明晰环境化学过程后，书中聚焦毒理化学智能评估，创新暴露科学计算方法，阐述毒性效应智能预测技术与高通量虚拟筛选平台构建，探讨风险表征智能化方法与动态评估框架建立。最后，本书展望未来发展与挑战，探讨下一代智能技术与环境化学的融合潜力及范式革命路径，分析系统集成挑战与规模化应用瓶颈及突破策略，强调其在全球环境治理中的赋能作用。 

全书遵循科学性、系统性与实用性原则，整合国内外最新研究成果与实践经验，每章配备参考文献。本书可作为高等院校本科生和研究生的环境科学与工程课程教材，也可供从事人工智能领域的科研人员阅读参考，期望推动两者深度融合，助力环境治理现代化与全球可持续发展目标实现。编写团队深知领域发展迅速，恳请读者提出宝贵意见。

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