2023年5月，Elsevier旗下期刊Environmental pollution在线发表我中心王洋洋副教授团队的最新研究成果（Lei Ju, Shiwen Guo, Xinling Ruan, Yangyang Wang*. Improving the mapping accuracy of soil heavy metals through an adaptive multi-fidelity interpolation method, 2023, 330: 121827.）。土壤重金属污染对环境安全和人类健康构成严重威胁。准确绘制土壤重金属分布图是污染场地土壤修复的基础。为了提高土壤重金属制图的准确性，本研究提出了一种基于误差修正的多保真度技术，以自适应地修正传统插值方法的偏差。本研究将反距离加权（IDW）插值方法与所提出的多保真度技术相结合，形成自适应多保真度插值框架（AMF-IDW）。在AMF-IDW中，土壤样品数据首先被分成多个数据组。然后，使用其中一个数据组通过IDW构建低保真度插值模型，而其他数据组被用作高保真度数据来自适应地修正低保真度模型。研究结果表明，相较于IDW方法，AMF-IDW能够显著提升土壤重金属污染分布的制图精度。此外，随着自适应修正次数的增加，AMF-IDW方法的优越性逐渐凸显。本研究所提出的自适应多保真度技术同样可以与其他插值方法相结合，在提高土壤污染制图精度方面具有很好的潜力。

该论文以河南大学为第一完成单位，鞠磊博士为第一作者，王洋洋副教授为论文通讯作者。Environmental Pollution为环境科学与生态学领域中科院二区top期刊，影响因子9.98。

全文链接：https://doi.org/10.1016/j.envpol.2023.121827