在这项研究中，通过尼日利亚的里弗斯州油气产区的居民通过饮水途径对重金属摄入的健康风险进行了评估。 检查了地下水污染水平，评估了井眼和井水的质量，确定了石油和天然气生产区居民的地下水通道质量，并将其与国家和国际标准相比较。饮用水。 这项研究采用了物理和化学参数的现场和实验室实验分析。 按照可接受的方法对水样品的理化参数进行分析，以确定其符合性，然后根据饮用水准则对结果进行分析。 有趣的是，结果表明，地下水中的浊度很高（井水和井水中的浊度分别为21.5 NTU，23.00 NTU和19.0 NTU），铁（地下水中的5.3 mg / L和钻孔中的6.98 mg / L）水），研究区域内所有水样品的pH均为酸性。 这些结果表明，研究区的地下水包括井眼和井水已获得合理的污染水平。 然而，发现其他值低于或高于其他值，并且对应于共识标准设定的饮用水可接受的极限值。 由于悬浮矿物质而产生的高浊度是乳白色的原因。 因此，研究区域的地下水主要不适合饮用（含铁，pH和浊度）。 这项研究清楚地表明，饮用水中某些会损害健康的化学物质处于危险水平，并且； 因此，水质可能成为河流州油气生产区居民的主要健康威胁。 此

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克拉科夫空气污染项目 该项目致力于波兰克拉科夫的空气污染水平。 在欧洲的空气质量研究中，波兰城市排名很高。 根据瑞士空气监测平台IQAir的数据，克拉科夫在2019年欧洲污染最严重的城市中第29位。 利用天气条件，该模型可以预测称为PM2.5的极细颗粒物的水平，PM2.5是构成最大健康风险的污染物。 来自2019年和2020年的克拉科夫气象数据和PM2.5数据 执行数据预处理（处理丢失的数据，转换分类特征，缩放数据，消除异常值，设计新特征，检查多重共线性） 进行探索性数据分析 使用sklearn的LinearRegression和RandomForest创建和评估模型 在模型上创建性能最佳的python模块 使用资源 的Python版本： 3.7 软件包： pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn，sklearn，requests，json，pic

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